8.3.1 投资者投资策略的初步分析
1.单位根检验。
在进入实证之前，为了使买入比例差异序列得到最佳的模型，需要对其序列性质进行检验，本书利用ADF单位根检验，若检验结果显著，则拒绝序列具有单位根的零假设；若结果不显著，则表示序列不是平稳序列，必须进一步对序列进行差分使之成为平稳的时间序列。
2.模型确定。
我们根据系数是否显著，以及最小的赤池信息准则（Akaike info criterion）综合判断。各期长最佳模型配置比较中，在（-1）期长中，AR（1）为2.735109，AR（2）为2.735830，AR（3）为2.737476，AR（4）为2.739199，其中AR（1）的值最小，故在（-1）期长以AR（1）为最佳的模型。同时，在其他三个期长中，也是以AR（1）为最佳模型形式。
3.个体投资者投资策略特征。
由上述的实证可知，个体投资者交易行为在四个期长中都是AR（1）序列，利用调整后的二项符号检验法，检验个体投资者的交易行为。为样本区间中个体投资者的投资策略统计指标，其中包括市场上涨和下跌期间的指标。
我国股票市场个体投资者总体上表现出动量投资策略，即买入前期价格上涨的股票，卖出前期价格下跌的股票，并且统计结果在1%水平上显著。从总体上看，过去统计期长对投资者投资策略影响不大，买入比率差异为正的比例都在0.5～0.6之间，不过分析整体样本区间和不同市场态势下的数据，我们发现投资者在（-2，-5）期长的买入比例差异为正的比例普遍最高，即过去一周内股票价格上涨程度对投资者的策略影响程度最大。无论是上涨行情还是下跌行情投资者在（-1）期长统计结果都不显著。
不同市场态势下投资者买入比例差异为正的比例，我们还发现，在不同市场态势下投资者都基本表现为动量投资策略，只是在下跌行情2的（-1）和（-6，-20）期长中，投资者表现出一定程度的反向投资策略，但是统计结果在5%水平上不显著。
我们还发现市场态势对个体投资者投资策略也存在一定程度的影响，在上涨行情中投资者更倾向于采用动量投资策略，这反映了情绪和预期也是影响投资者交易行为的重要因素。
8.3.2 投资者对不同股本规模股票的投资策略
我们将所有的交易股票按照分类，并对不同规模股票分别进行统计计算。
在规模1中任何期长的买入比例差异为正的比率都小于0.5，即个体投资者对规模1（流通股本规模小于等于5000万股）股票表现出反向投资策略，但是（-1）和（-2，-5）期长的统计结果不显著。在各期长数据中，（-6，-20）期长的数据最小为0.396461，并且计算z值为-8.50252，统计结果显著；也就是在一个月的期长中，个体投资者表现出最明显的反向投资策略。我们在前面发现投资者在动量投资策略中，一周期长的特征最显著，而一个月期长动量投资策略最不明显。
对于其他规模的股票，除了在规模2中（-6，-20）期长买入比例差异为正的比率小于0.5（但统计结果在5%水平上都不显著）外，其他股票规模和期长下，投资者基本都表现出动量投资策略，而且计算的z值都比较大，大部分统计结果显著。
为了更清楚地反映股票规模对个体投资者投资策略的影响，我们的数据做出柱状图。
除了在（-1，-20）期长内规模4有点异常外，在各个期长内随着股票流通股本规模的增大，买入比例差异为正的比率基本上都呈现出上升的趋势，即随着股票流通股本的增大，个体投资者逐步增大采用动量投资策略的概率。并且在各个期长内投资者对规模1股票都表现出反向投资策略。
为了进一步确认我们关于市场态势和股票规模对投资者投资策略影响的结论，本部分考察不同市场态势下股票规模对投资者投资策略的影响。
通过对分析，我们发现，在上涨与下跌市场行情下，股票规模都对投资者投资策略产生影响，随着股票规模的增大，投资者采取动量投资策略的概率上升，并在小规模股票中表现出一定程度的反向投资策略。同时，尽管规模不同，市场态势仍然是影响投资者投资策略的重要因素，在上涨行情中投资者更多地表现为动量投资策略，而且统计结果都很显著，只有在规模1的（-6，-20）期长中表现出一定程度的反向投资策略；而在下跌行情中则不同，投资者表现出较强的反向投资策略，特别是在小规模股票中，反向投资策略很显著，而对于大规模股票表现出的投资策略则不很明显。