大牛市需要alpha吗?揭秘beta动量策略追踪的是与非

动量策略解析:风险与收益的平衡艺术
动量策略是投资领域中的重要策略,介于alpha和beta之间,追求趋势而非对冲风险。文章探讨了动量在经济衰退和繁荣时期的角色,以及时间序列和横截面动量的差异。动量策略的风险收益表现为收益的凸性,适合长期投资。然而,策略的短期风险较高,依赖趋势和资产的相关性。多元化在动量策略中起到关键作用,特别是在经济不景气时提供保护。动量策略在不同的市场环境中表现出不同的效果,对构建风险溢价组合至关重要。

动量风险溢价是构建风险溢价组合时最重要的风险替代变量之一。然而,并不是很容易解读,比如,动量策略到底是 alpha 策略还是 beta 策略?他追求的是单边绩效还是对冲风险?时间序列和横截面动量有什么区别?为什么动量策略驱动了多元化,而他本身并不是一个绝对的收益策略?

本文的目的是为这些问题寻找答案。Jusselin 在《理解动量风险溢价》(2017)中已经对这些问题做过完整的解释。但论文中晦涩的数理模型让人望而生畏。本文通过对一些资料的整理和解读,试图为读者提供更直观更具有经济意义的解释和答案。

研究结果表明,资产趋势在经济衰退时期呈现多元化,在经济繁荣时期,资产组合多元化毫无必要。因为投资者不需要多元化策略来破坏资产带来的回报。这就是为什么投资者只需要在经济不景气的时候为投资组合配置多元化。

在投资 beta 策略时,多元化使得不同资产产生的回报正负各不相同而且不对称是非常重要的。相反,在投资绝对趋势跟踪或收益策略的时候,这种多元化毫无必要。但是我们知道 alpha 策略生成比 beta 策略难得多。因此,能找到好的 beta 至关重要,而动量就是一种 beta 策略,这也就是为什么动量策略驱动投资组合多空多元化而不是纯粹的持有 alpha。

主要观点

 动量策略表现主要取决于三个参数:

— ­夏普比率的绝对值

— 资产收益率的协方差矩阵

— 移动平均的持续时间来估计趋势

 时间序列动量策略喜欢 0 相关资产进行组合

 横截面动量策略喜欢高相关资产进行组合

 动量策略的短期风险比长期要大

 长期动量策略的 Sharp 比率高于短期动量策略的 Sharp 比率

 对于短期动量策略而言,长期动量使用移动平均线进行估计更加准确

 过多的杠杆可能对策略收益有害

 趋势跟踪策略是一个长期资产配置策略,因而表现出凸收益

 趋势跟踪策略不是绝对汇报策略

 动量主要的投资方法是多元化资产,而不是单资产绩效

 因此动量是构建风险溢价替代变量投资组合的关键

一、什么是动量

动量是投资行业中最古老、最受欢迎的交易策略之一。

例如,动量策略对于对冲基金行业中的商品交易顾问(CTA)和期货管理(MFs)至关重要。Richard Dennis 和 William Eckhardt 在20世纪80年代进行的著名海龟贸易实验中描述了基本传统动量使用规则。Carhart(1997)也在四因子模型中使用了动量因素。另一个重要的事实是关于产品选择和动量之间的关系。事实上,众所周知,结构性产品的创造是基于当下的市场情况。因此,普通和机构投资者的套期保值需求是解释动量风格的重要因素之一。动量投资风格往往与逆势投资风格相对立。

在第一种方法中,投资者遵循市场或当前资产趋势。在第二种方法中,投资者反向操作市场或某些资产的当前趋势,这种投资风格也被称为均值回归或逆转。反向投资者认为金融市场反应过度,人群行为导致资产错误定价。

因此,价值投资通常被归类为逆向策略。它包括计算证券的基本(或公允)价值,将该内在价值与市场价值进行比较,以及在市场价格低估(或定价过高)时购买(或出售)证券。动量投资者通常被视为表现出放养行为的懒惰投资者。相反,逆势投资者和价值投资者被视为聪明人。最著名的价值投资书籍是本杰明格雷厄姆撰写的《聪明投资者》,此书如此命名并非巧合。

因此,动量投资者感会到自卑,并经常隐瞒他们跟随趋势的投资行为。简而言之,有一大观点是“价值和逆向投资令人欣慰,而趋势投资是可耻的”。然而,事实并不是那么简单,因为所有投资者都不能成为完全聪明的投资者,即使他们假装自己是如此。例如,通过分析 1974 年至 1984 年间 155 个股票共同基金的季度投资组合, Grinblatt 等人(1995年)发现“这些共同基金中有 77% 是趋势投资者” 。

至于价值、动量投资的概念与动量风险溢价之间存在差距。例如,在 20 世纪 90 年代的一系列文章中, Fama 和 French 明确地定义了价值风险因素,并指定了量化指标以衡量商品的价值。

就目前而言,我们必须区分两种通用的策略:时间序列横截面。这两种风险溢价策略假设过去的趋势是未来趋势的预测指标。在时间序列动量策略下,投资组合建仓于过去处于长期趋势并且当前也出于这种趋势中的资产,而横截面动量策略建立仓位于表现优于其他表现不佳资产的资产。

因此,时间序列动量被称为趋势跟踪策略或趋势延续策略

<think>我们之前讨论了趋势跟踪策略的优化方法,特别是添加动量指标。现在用户转向了一个新问题:如何使用QMT平台开发多因子动量策略。用户明确要求教程或文档指导。用户引用了一个关于高频QMT策略的代码片段(来自ds),但这只是作为参考,并非核心需求。核心需求是“多因子动量策略”的开发方法。思考方向:1.多因子动量策略:通常指结合多个因子(如价值、规模、动量、波动率等)来构建投资组合,其中动量因子是核心之一。2.QMT平台:是迅投科技开发的量化交易平台,支持Python策略编写和实盘交易。因此,回答应聚焦于:-多因子动量策略的基本框架-在QMT平台上实现的具体步骤(数据获取、因子计算、组合构建、交易执行)-提供可运行的示例代码片段(使用QMT的API)-注意事项和优化建议由于用户之前关注过动量指标,这里需要扩展为多因子(至少包含动量因子和其他因子)。结构设计:一、多因子动量策略原理二、QMT开发步骤(数据准备、因子计算、信号合成、交易执行)三、示例代码(以动量+市值+波动率三因子为例)四、回测与优化建议五、常见问题注意:用户要求“尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”,因此可以延续之前动量指标的知识,但重点转向多因子。另外,根据系统指令,数学公式用$...$或$$...$$,代码块用python,并生成相关问题。</think>## QMT多因子动量策略开发教程 ### 一、策略开发流程 #### 1. 数据准备与因子计算 ```python from xtquant import xtdata import pandas as pd def get_factor_data(): # 获取多因子数据 stock_list = xtdata.get_stock_list_in_sector("沪深300") factor_data = {} # 动量因子:过去60日收益率 momentum = xtdata.get_market_data(field_list=['close'], stock_list=stock_list, period='1d', count=60)['close'].pct_change(60).iloc[-1] # 价值因子:PB倒数 pb = xtdata.get_financial_data(stock_list, 'pb', report_type='latest') value = 1 / pb # 规模因子:对数市值 mkt_cap = xtdata.get_market_data(field_list=['total_mv'], stock_list=stock_list)['total_mv'].iloc[-1] size = np.log(mkt_cap) # 波动因子:20日波动率 returns = xtdata.get_market_data(field_list=['close'], stock_list=stock_list, period='1d', count=20)['close'].pct_change() vol = returns.std() return pd.DataFrame({ 'momentum': momentum, 'value': value, 'size': size, 'vol': vol }, index=stock_list) ``` #### 2. 因子标准化与加权 ```python def normalize_and_weight(factor_df): # Z-score标准化 normalized = factor_df.apply(lambda x: (x - x.mean()) / x.std()) # 因子权重配置(动量因子占比50%) weights = {'momentum': 0.5, 'value': 0.2, 'size': 0.2, 'vol': 0.1} # 计算综合得分 composite_score = sum(normalized[factor] * weight for factor, weight in weights.items()) return composite_score.sort_values(ascending=False) ``` ### 二、策略核心逻辑实现 ```python def momentum_strategy(): # 获取因子数据 factor_df = get_factor_data() # 计算综合得分 ranked_stocks = normalize_and_weight(factor_df) # 选股逻辑:前20%股票 selected = ranked_stocks[ranked_stocks > ranked_stocks.quantile(0.8)] # 持仓管理 current_positions = xtdata.get_position() # 卖出不在选择列表的股票 for stock in current_positions: if stock not in selected.index: xtdata.order(stock, volume=current_positions[stock], order_type='sell') # 买入新选股票 capital_per_stock = xtdata.get_account_info()['available_cash'] / len(selected) for stock in selected.index: if stock not in current_positions: price = xtdata.get_market_data(['close'], [stock])['close'].iloc[-1] volume = int(capital_per_stock / price) xtdata.order(stock, volume=volume, order_type='buy') ``` ### 三、动态再平衡机制 ```python def rebalance(): # 动量因子监控 momentum = xtdata.get_market_data(['close'], period='1d', count=20)['close'].pct_change(20) # 触发再平衡条件 if (momentum.iloc[-1] < momentum.mean()) or (time.time() - last_rebalance > 30*86400): momentum_strategy() last_rebalance = time.time() ``` ### 四、关键开发技巧 1. **因子有效性检验** ```python # IC分析(因子与未来收益的相关性) future_ret = xtdata.get_market_data(['close'], period='1d', count=20, end_time='+20d')['close'].pct_change(20) ic = factor_df.corrwith(future_ret, method='spearman') ``` 2. **动态权重调整** ```python # 根据市场状态调整动量因子权重 market_status = xtdata.get_index_sh000001()['close'].pct_change(60).iloc[-1] if market_status > 0.1: # 牛市 weights['momentum'] = 0.7 elif market_status < -0.1: # 熊市 weights['momentum'] = 0.3 ``` 3. **交易成本优化** ```python # 动态滑点控制 avg_spread = xtdata.get_market_data(['ask1', 'bid1'], count=10).apply( lambda x: (x['ask1'] - x['bid1'])/x['ask1'], axis=1).mean() order_price = last_close * (1 + 0.5 * avg_spread) # 买单溢价 ``` ### 五、回测与优化 ```python from xtquant import backtest # 回测参数设置 bt = backtest.Backtest( start_time="20200101", end_time="20231231", initial_cash=1000000, frequency="day" ) # 添加策略 bt.add_strategy(momentum_strategy) # 执行回测 report = bt.run() # 分析指标 print(f"年化收益: {report.annual_return*100:.2f}%") print(f"夏普比率: {report.sharpe_ratio:.2f}") print(f"最大回撤: {report.max_drawdown*100:.2f}%") ``` ### 六、文档资源 1. **官方文档重点章节**: - 因子计算模块:`xtdata.get_financial_data` - 组合管理:`xtportfolio` 模块 - 交易执行:`xttrader` 模块 2. **最佳实践**: - 使用 `@retry` 装饰器处理实时数据获取失败 - 用 `asyncio` 实现多因子并行计算 - 使用 `redis` 缓存历史因子数据 > 实际案例:某三因子(动量+价值+质量)策略在沪深300成分股中回测显示,年化收益达24.3%,夏普比率1.87[^2]
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