动量大法到底好不好用?

参考文章:
动量选股是王道:勇敢追涨,该出手时就出手
A股到底能不能做股票量化投资?
《Anomalies in Chinese A-Shares》

动量:资产在过去某个时间段内的总回报
诺贝尔奖得主尤金-法玛和肯-佛伦奇(Fama-French),两位作为市场有效性理论强有力的支持者,曾经在其论文中,写到过:

The premier market anomaly is momentum. Stocks with low returns over the past year tend to have low returns for the next few months, and stocks with high past returns tend to have high future returns.
根据作者的回测,

动量策略回测
动量策略因子

于是得出结论:高动量股年回报最高,并且高动量股每单位风险的收益(夏普率)显著高于标普500。看起来很很很很很靠谱啊!!!

等等!!!好像有什么奇怪的地方!!!对啊,这是美股!!!和A股那可是南辕北辙啊啊啊啊!

因子列表
A股因子年化回报

下面是几个有趣的结论:
中国的全样本(Full Sample)中(1995/05-2016/12),

  1. 小市值股票有极强的溢价,平均每年跑赢大市值股票14.6%。
  2. 价值股(B/P, E/P, S/P, D/P)也不甘落后。其中低市净率(E/P)的股票,年化平均跑赢高市净率的股票11.5%。值得注意的是整个价值股中,不管是用市净率还是其它的3个指标,高价值股的股票都跑赢了低价值的股票。
  3. 短期市场反转(-REV-ST)和长期市场反转(-REV-LT)也有不错的效果。比如按照短期市场反转的构建规则,买入过去1个月跌的最多的前10%的股票,然后卖出涨的最多的前10%的股票,平均持仓,能够平均每年赚8.3%。
  4. 低波动(-VOL)的多空收益也类似。买入波动率最低的前10%的股票,卖出最高的前10%,能够平均每年赚8.5%。
  5. 高动量因子(MOM,过去2-12个月总回报)在A股上大大的水土不服。美股从1965年到2016年,买入动量最高的前10%的股票然后卖出最低的前10%,平均每年的收益为22%。然而到了中国市场上,这个策略的多空年化收益竟然是负的1.4%!

中国的最近8年(Recent Sample)(2008/5-2016/12)中,

  1. 小盘股策略有惊人的表现,多空的年化收益在23.9%。
  2. 短期市场反转的多空年化收益也非常高,在21.9%。
  3. 之前在Full Sample中表现还不错的其它策略,其多空年化收益都有腰斩式的下降。
  4. 最悲惨的还是高动量策略,其多空年化收益竟然变成了负8.5%!坑爹!
中美市场对比

最后呢,放一波福利,2017.9.1回测一年的电子和信息板块动量排名前20:
1803,600764,中电广通,电子信息,35.3898305085
1960,000823,超声电子,电子器件,36.8993653672
1985,002241,歌尔股份,电子器件,39.4016549968
1851,002148,北纬科技,电子信息,42.4208144796
1996,002456,欧菲光,电子器件,42.6675514267
349,300124,汇川技术,仪器仪表,48.5472794506
1936,600703,三安光电,电子器件,50.5764796311
1998,002475,立讯精密,电子器件,50.9705248023
1932,600563,法拉电子,电子器件,51.0941475827
1962,002045,国光电器,电子器件,53.9538714992
1941,601012,隆基股份,电子器件,55.525787006
350,300137,先河环保,仪器仪表,63.4089586969
1991,002389,南洋科技,电子器件,63.5533707865
1819,000063,中兴通讯,电子信息,66.5554072096
1956,000725,京东方A,电子器件,67.0833333333
328,002008,大族激光,仪器仪表,68.4601924759
334,002236,大华股份,仪器仪表,68.7419768935
2005,002600,江粉磁材,电子器件,73.0129390018
1767,600050,中国联通,电子信息,84.1121495327
1862,002230,科大讯飞,电子信息,91.521524811
338,002415,海康威视,仪器仪表,102.400960384

嗯,主要是奶一波,主要是本胖重仓的几只都在里面。。。怒奶一波奶转乾坤!!!

特别鸣谢:量化投资与机器学习提供的方法论,以及通联提供的数据~~

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