因子动量效应广泛存在吗？（下）

 

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前言

 

在本篇论文的前半部分，作者验证了因子收益具有持续性，并以此为根据构造了时间序列的的因子动量策略和横截面的因子动量策略。此次推送中，译者为大家带来了论文下半部分的翻译。作者进一步进行了因子动量与股票动量、行业动量等传统因子的对比，发现因子动量可以显著地增加收益，并且因子动量效应在国际市场上也同样存在。

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因子、股票和行业动量

接下来，我们直接对比不同形式的动量效应，包括因子动量（TSFM和CSFM），股票动量（UMD），短期股价反转（STR）和行业动量（INDMOM，根据Moskowitz和Grinbatt，1999；Asness，Porter和Stevens，2000，我们用1-12的形成期）。为了更清楚地对比平均收益，我们调整5个序列的比例，以便获得10%的事后年化波动率。

图表6提供了一个不同动量策略视觉上的初步对比。如图所示，不同动量的累计对数收益十分不同，包括1个月和12个月形成期的TSFM和CSFM，和超额市场投资组合。这张图中有两个点值得我们关注。首先是TSFM的斜率最大。这在整个样本中是一致的，而不是拟合出来的。一个月形成期的CSFM有着类似的斜率，但是12个月的策略就差了很多。第二点则是UMD的飞速下滑，股票动量在2009年的三月到五月遭受了31%的损失（Daniel和Moskowitz，2016）。INDMOM在这段时期同样遭遇了24%的回撤。与之截然不同，因子动量完全避开了这次动量崩溃。在同期，12个月形成期的TSFM和CSFM分别获得了16%和15%的收益（1个月形成期的TSFM和CSFM都获得了18%的收益）。

众所周知，股票动量集中在6至12个月的中期形成窗口中。对于很短的回溯期（一个月）或长期时间窗口，股票就会出现反转而不是动量。为了策略的共同运动有一个基本的了解，特别是对于不同的形成时期，图表7报告了动量相关性，其中包括了：UMD，它利用2-12策略描述股票动量；STR，它利用1-1策略捕捉短期的股价反转。我们分别将其与不同形成期的TSFM和CSFM。形