开源量化评论 | 大票优选：是动量，而不是反转

团队成员

开源证券金融工程首席分析师 魏建榕 博士

微信号：brucewei_quant

执业证书编号：S0790519120001

开源证券金融工程研究员 王志豪（本报告联系人）

微信号：13127569858

研究领域：行业轮动、因子模型

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

摘 要 

大票优选：动量效应还是反转效应？

本篇报告我们主要讨论如何进行大票优选。我们将大票股票池定义为上证50指数成分股和深证100指数成分股的合集。大票股票池既是A股市场中流动性最佳的股票，也是机构投资者最为青睐的底仓。动量效应和反转效应是股票市场中普遍存在的现象。原则上讲，不管是动量效应或是反转效应，只要效应的强度足够大，我们就可以利用它来进行股票优选和组合构建。

基于反转效应的大票优选效果不佳

我们首先基于反转效应来进行大票优选，测试结果表明：基于反转效应的大票优选效果不佳。“反转优选”的方案之所以折戟，其主要原因有：其一，反转效应具有显著的市值特征，小票反转效应强，大票反转效应弱；其二，采用20日涨跌幅作为反转因子的代理变量，天然带来了换手率过高的成本问题。简而言之，在大票优选中应用反转效应，无异于是缘木求鱼了。

基于长端动量的大票优选效果稳健

进一步，我们基于动量效应来进行大票优选。我们从长端动量因子出发，构造得到了“动量30组合”。测试结果表明，“动量30组合”相较于基准组合表现优异。2010年以来，“动量30组合”的年化收益率为12.7%，同期基准组合的年化收益率为4.6%，年化超额收益率为8.1%。“动量30组合”超额收益的分年度表现也相当稳健。从“动量30组合”的行业分布特征来看，2019年以来，组合配置权重最高的行业是医药生物，其次是电子、食品饮料、电气设备等行业。值得一提的是，“动量30组合”的月均换手率为28.8%，控制在较低的水平，与“反转30组合”的换手率水平（80.2%）形成强烈对比，也更加贴合投资实践。

“动量30组合”最新持仓明细：超配医药和电子

我们给出了“动量30组合”最新持仓明细。组合行业分布：医药生物8只，电子6只，电器设备4只，计算机3只，传媒、机械设备、食品饮料各2只，非银金融、汽车、休闲服务各1只。整体上看，当前“动量30组合”的最新持仓，超配了：医药生物和电子行业。

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

https://pan.baidu.com/s/1gpexurT9m2ewIRO7bXtz5w  提取码：xl7t

报告发布时间：2020年8月27日

一、基于反转效应的大票优选效果不佳

本篇报告我们主要讨论大票优选的课题。我们将大票股票池定义为上证50指数成分股和深证100指数成分股的合集。这150只股票，既是A股市场中流动性最佳的股票，也是机构投资者最为青睐的底仓。我们以2020年8月25日作为时间窗口，考察股票池的行业与市值特征。从成分股数量的行业分布看，占比最高的行业为：电子、非银金融和医药生物。从成分股的市值分布看，所有个股的总市值都在200亿元以上，88%的个股总市值大于500亿元，其中有5只个股总市值超过万亿。

众所周知，A股市场整体上呈现了显著的反转效应。所谓反转效应，是指过去收益较低的股票，在未来表现反而相对较好。动量效应则是相反，是指过去收益较高的股票，在未来表现仍然相对较好。原则上讲，不管是动量效应或是反转效应，只要效应的强度足够大，我们就可以利用它来进行股票优选和组合构建。

那么，基于反转效应的大票优选，是否能够获得理想的超额收益呢？

我们对此进行了实证测算：在每个月末计算大票池150只股票过去20个交易日的涨跌幅（Ret20），选择Ret20最小的30只股票，等权构造多头组合，简称为“反转30组合”；作为对照，我们取全部150只股票的等权组合（每月底进行再平衡），简称为“基准组合”；交易费率设置为千分之三。

实证结果显示，基于反转效应的大票优选效果不佳（图3）。“反转30组合”相对基准组合的超额收益并不显著，超额收益在不同年份的稳定性也不高。“反转优选”的方案之所以折戟，其主要原因有：其一，反转效应具有显著的市值特征，小票反转效应强，大票反转效应弱（其微观根源是，大票的成交结构中，散户占比较低，因此过度反应的现象比较不显著）；其二，采用20日涨跌幅作为反转因子的代理变量，是因为越是短端涨跌幅，反转效应越强，但这也天然带来了换手率过高的成本问题（反转30组合的月均换手率为80.2%）。简而言之，在大票优选中应用反转效应，无异于是缘木求鱼了。

二、基于长端动量的大票优选效果稳健

在前期专题报告《开源量化评论：A股市场中如何构造动量因子？》中，我们曾经讨论了长端动量因子的构造。其核心方法是，从长端涨跌幅因子中，借助交易行为的指标，切割出动量效应显著的一个子集（具体步骤详见附录）。

长端动量因子在偏大票的股票池中表现较优，因此有望用于大票优选的测算。我们每个月末计算大票池150只股票的长端动量因子，选择因子值最大的30只股票，等权构造多头组合，简称为“动量30组合”。如图4和表1所示，“动量30组合”相较于基准组合表现优异。2010年以来，“动量30组合”的年化收益率为12.7%，同期基准组合的年化收益率为4.6%，年化超额收益率为8.1%。“动量30组合”超额收益的分年度表现也相当稳健，可以发现自2010年以来，11个年份中有9个年份组合超额收益率为正。自2015年以来，每个年份组合均取得了正超额收益，同时2020年组合超额收益表现优异。

值得一提的是，“动量30组合”的月均换手率为28.8%，控制在较低的水平，与“反转30组合”的换手率水平（80.2%）形成强烈对比，也更加贴合投资实践。

为了分析“动量30组合”的行业分布特征，我们给出了“动量30组合”不同行业数量占比的变化情况（图5）。可以看出，在不同市场情况下，“动量30组合”的行业分布呈现出动态变化的过程。2019年以来，“动量30组合”配置权重最高的行业是医药生物，其次是电子、食品饮料、电气设备等行业。

三、“动量30组合”最新持仓明细

表2给出了8月份“动量30组合”最新持仓明细。最新“动量30组合”行业分布上，医药生物8只，电子6只，电器设备4只，计算机3只，传媒、机械设备、食品饮料各2只，非银金融、汽车、休闲服务各1只。整体上，最新“动量30组合”超配医药生物和电子行业。

四、附录：长端动量因子简介

不同的交易活跃程度下，涨跌幅的动量反转效应存在结构性差异。我们尝试构造了不同的交易活跃程度指标，并基于日度振幅维度，来对长端涨跌幅因子进行切割。通过对涨跌幅因子内在结构的探索，我们发现：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，我们切割构造得到了长端动量因子。长端动量因子的具体构造步骤见表3，详细内容可参考专题报告《开源量化评论：A股市场中如何构造动量因子？》。

在全市场样本空间内，切割得到的长端动量因子选股表现稳健（图6），因子IC均值为0.036，ICIR值为1.31，整体上呈现出显著的动量效应。因子多空对冲年化收益率为11.9%，五分组下多头组合的月均换手率为32.2%。同时在偏大市值的沪深300样本空间内，长端动量因子的IC均值为0.051，ICIR值为1.04，选股能力显著。

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。

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