开源量化评论 | A股市场中如何构造动量因子？

团队成员

开源证券金融工程首席分析师 魏建榕 博士

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执业证书编号：S0790519120001

开源证券金融工程研究员 高鹏（本报告联系人）

微信号：13951784990

研究领域：基金研究、因子模型

开源证券金融工程研究员 王志豪（本报告联系人）

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研究领域：行业轮动、因子模型

摘 要 

A股市场中动量效应难寻踪迹

动量效应是指过去收益较高的股票，在未来一段时间内仍具有相对较好的收益。动量效应普遍存在于国外的股票市场中，但在A股市场中，动量效应却难寻踪迹。众所周知，无论是短端涨跌幅因子还是长端涨跌幅因子，在A股市场均呈现为显著的反转效应。虽然长端涨跌幅因子的反转效应有所衰减，但依然显著。

涨跌幅因子的切割

传统研究基于时间维度对长端涨跌幅因子进行了切割。以6个月涨跌幅-1个月涨跌幅为例，因子IC均值仅为-0.002，整体上切割效果不佳。

我们从交易行为维度出发，给出了基于日度振幅的涨跌幅因子切割方案。切割后的两部分因子分别呈现出显著的动量效应和反转效应。结论上，基于日度振幅的涨跌幅因子切割方案，能够从长端涨跌幅中切割出有效的动量因子。

切割得到的动量因子表现稳健

我们分析了不同交易活跃程度下，涨跌幅因子的动量反转特性。测试结果显示，低振幅水平下涨跌幅因子呈现动量效应，高振幅水平下涨跌幅因子呈现反转效应，并且动量效应和反转效应的分布和强度具有不对称性。

基于涨跌幅因子的内在结构，切割得到的动量因子动量效应显著，IC均值为0.036，ICIR值为1.31。在全区间内，切割得到的动量因子多空表现稳健，因子的分组收益呈现单调排列，且多头组合超额收益优势较为显著。

切割得到的动量因子在沪深300样本表现优异

我们测试了切割得到的动量因子在沪深300样本空间中的表现。选股能力方面，切割得到的动量因子IC均值为0.051，ICIR值为1.04，选股能力显著。多头组合收益方面，多头组合相对同期沪深300指数超额收益率显著，并且在全区间内超额表现稳健。

风险提示

模型基于历史数据，市场未来可能发生变化。

报告链接

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报告发布时间：2020年7月21日

一、A股市场中动量效应难寻踪迹

动量效应是指过去收益较高的股票，在未来一段时间内仍具有相对较好的收益。动量效应普遍存在于国外的股票市场中，但在A股市场中，动量效应却难寻踪迹。众所周知，无论是短端涨跌幅因子还是长端涨跌幅因子，在A股市场均呈现为显著的反转效应。A股市场具有强反转这一特征属性，使得有效的动量因子变得稀少而珍贵。

为了测试A股市场的反转效应，我们选择20至240个交易日分别构建涨跌幅因子。从图1可以看出，20日涨跌幅因子IC均值达到-0.054，呈现强反转特征。在回溯区间逐渐拉长过程中，因子IC均值的强度（绝对值）逐渐减弱并维持在-0.02左右。这说明，无论在短端还是长端，A股市场中涨跌幅因子都呈现出显著的反转效应，虽然长端涨跌幅因子的反转效应有所衰减，但依然显著。

二、涨跌幅因子的切割

01  涨跌幅因子时间维度的切割效果不佳

考虑到长端涨跌幅的反转效应弱于短端涨跌幅的反转效应，传统研究也尝试从长端涨跌幅之中切割出具有动量的部分。传统切割方案基于时间维度，使用长端涨跌幅与短端涨跌幅作差，以希望切割后的部分能够呈现出动量效应。传统6个月涨跌幅-1个月涨跌幅因子，其因子IC均值仅为-0.002，整体上动量效应并不显著。

为了探究时间维度上涨跌幅因子的IC均值结构，我们将最近6个月涨跌幅切分为6个独立的月度涨跌幅，其中：Ret1m代表最近一个月涨跌幅因子，Ret(2m-1m)为最近第二个月涨跌幅因子，依此类推。从图2可以看出，除了Ret1m具有强反转效应，其他5个月份涨跌幅因子并不具有明显的动量效应或反转效应。因此，基于时间维度对涨跌幅因子进行切割效果不佳。

图3给出了涨跌幅因子时间维度切割的直观理解。我们以6个月涨跌幅Ret6m为例，切割得到Ret1m（近端区域）与Ret6m-Ret1m（远端区域）两个部分。在短端涨跌幅Ret1m之中，同时存在着强反转与弱动量两个部分，因此整体上短端涨跌幅呈现为强反转效应。而在Ret6m-Ret1m部分，同时存在着反转与动量两个部分，但两者强度差异不大，因此整体上长端涨跌幅-短端涨跌幅的动量效应微弱。基于动量反转在时间维度上的分布特征，我们可以发现，仅仅时间维度上的简单切割，难以构造有效的动量因子。

02  涨跌幅因子交易行为维度的切割

通过上文的分析，构造有效动量因子的关键在于：探寻合适的维度将动量与反转进行切割区分。在讨论涨跌幅因子合适的切割维度之前，我们先从交易行为角度对反转效应进行分析。行为金融学理论表明，反转效应是投资者的交易行为引发的市场现象，股价反转很大程度上与投资者过度反应有关。资金的过度涌入与过度流出，一定程度上都会导致股价的反转。因此我们思考：不同交易活跃程度下，动量和反转效应是否存在差异性？

我们从交易行为维度出发，尝试构造衡量交易活跃程度的指标来对涨跌幅因子进行切割。我们分别测试了换手率、单笔成交金额、日度振幅等指标的切割效果，最终给出了基于日度振幅的涨跌幅因子切割方案。具体切割步骤如下：

我们选择不同回看天数下的涨跌幅因子作为切割对象，对切割得到的A因子和B因子进行了测试。从图4的因子IC均值结构对比我们发现：1）不同时间窗口下，A因子呈现出动量效应，B因子则呈现出反转效应；2）随着时间窗口增加，A因子的动量效应呈现出逐渐增强趋势，B因子的反转效应逐渐减弱。当窗口期为160交易日时（N=160），对应的A因子IC均值为0.033，动量效应较为显著。测试结果表明，基于日度振幅的涨跌幅因子切割方案，能够从长端涨跌幅中切割出有效的动量因子。

三、切割得到的动量因子表现稳健

01  涨跌幅因子的内在结构

为了进一步探究涨跌幅因子的内在结构，我们分析不同交易活跃程度下，涨跌幅因子的动量反转特性。具体操作上，我们选择160交易日作为窗口期（N=160），并按照振幅高低将160个交易日等分为十组，其中第一组对应振幅最低10%交易日的涨跌幅加总，第十组对应振幅最高10%交易日的涨跌幅加总。

我们测试了不同分组下涨跌幅因子的动量反转效应，图5给出了不同分组的IC均值结构。可以发现：在振幅较低的分组（第一组-第七组），对应涨跌幅因子呈现出较为显著的动量效应；随着振幅水平的进一步提高，涨跌幅因子的动量效应开始衰减（第八组）并转为反转效应（第九组-第十组）。在振幅水平最高的第十组，涨跌幅因子呈现出强反转效应。我们可以得出结论：低振幅水平下涨跌幅因子呈现动量效应，高振幅水平下涨跌幅因子呈现反转效应，并且动量效应和反转效应的分布和强度具有不对称性。

02  切割得到的动量因子选股能力较为稳健

基于以上涨跌幅因子的内在结构，我们尝试构造有效的动量因子。具体操作上，我们选择160交易日作为窗口期（N=160），同时引入切割比例λ，将振幅较低的λ比例交易日的涨跌幅加总，构造得到动量因子A(λ)。

从不同切割比例下A因子的IC均值和ICIR值走势（图6）上看：随着λ逐渐增加，IC均值与ICIR值均呈现出先增后降的走势，两者均在λ为70%左右达到峰值。当λ为70%时，对应A因子的IC均值为0.036，ICIR值为1.31，呈现为显著的动量效应。通过对比我们可以发现，图5与图6的结论相互印证：当λ由10%逐渐增大到70%过程中，由于增量部分涨跌幅因子动量效应较为显著（第一组-第七组），因此整体A因子的动量效应呈现增强趋势；随着λ由70%进一步增大到100%过程中，由于增量部分涨跌幅因子逐渐衰减为反转效应（第八组-第十组），因此整体A因子的动量效应逐渐减弱，最终甚至呈现为反转效应（λ=100%）。

图7给出了不同λ值下A因子的多空对冲净值表现。从图上我们直观的可以感受到：在全区间内，A因子多空表现较为稳健。随着λ逐渐增加，A因子多空收益逐渐提升。从不同分组的收益表现来看，A因子的分组收益呈现单调排列，且多头组合超额收益优势较为显著（图8）。

四、若干重要讨论

01  切割得到的动量因子沪深300样本表现优异

我们测试了切割得到的动量因子在沪深300样本空间中的表现。选股能力方面，新动量因子在沪深300空间的IC均值为0.051，ICIR值为1.04，选股能力显著。五分组多头组合收益方面，2010年4月份以来，多头组合年化收益率为9.72%（交易费率千分之三，月度调仓），同期沪深300指数年化收益率3.05%，多头组合超额收益率显著，并且在全区间内超额表现稳健（图9）。

02  其他切割方式的比较

前文提到，衡量交易活跃程度的指标除了日度振幅之外，还包括换手率、单笔成交金额等。我们也对其他指标的切割效果进行了测试，其中单笔成交金额切割得到的动量因子IC均值为0.027，ICIR值为0.83；换手率切割得到的动量因子IC均值为0.015，ICIR值为0.45。测试结果表明，三类指标切割得到的动量因子均呈现动量效应，其中日度振幅的切割效果最为优异。

五、风险提示

模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。

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团队介绍

开源证券研究所金融工程团队，是一支年轻而富有创造力的团队，致力于提供全面深入、独家创新的量化研究。团队首席魏建榕先生，复旦大学理论物理学博士，专注量化投资研究近10年，历任东方证券研究员、上投摩根基金研究员、方正证券高级分析师、东吴证券联席首席分析师。在实证行为金融学、市场微观结构研究等领域取得了多项独创性研究成果，在国际学术期刊发表论文7篇，代表研报：《蜘蛛网CTA策略》系列、《聆听高频世界的声音》系列、《行业轮动的黄金律》、《反转因子的精细结构(W式切割)》等，在量化圈内有较好反响。作为团队核心成员，2016年获新财富最佳分析师第6名、金牛分析师第5名、水晶球分析师第6名、第一财经最佳分析师第5名。目前，开源金工团队成员来自复旦大学、华东师范大学、南京大学、厦门大学等知名院校，更多优秀成员正在引进中。

团队愿景：开源金工团队，将恪守「原创、深度、讲逻辑、可验证」的量化研究准则，努力为量化投资研究做出属于我们的微小贡献，共同见证中国量化投资事业的持续进步！

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