因子动量效应广泛存在吗?(下)

因子动量效应广泛存在吗?(上) 未经授权,严禁转载 前言 译者翻译了AQR的Gupta和Kelly在2019年发表的一篇文章。在这篇文章中,作者记录了在全球65个被广泛研究的基于特征的股票因子之中存在的稳健的动量行为。他们证明了大体上单个因子可以根据它们自身最近的表现来进行可靠的择时。一个结合了所有因子择时策略的时间序列“因子动量”投资组合可以获得一个0.84的年化夏普比率。对于采用传统动量、行业动量、... 阅读详情

 

未经授权,严禁转载

 

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。

上篇链接:因子动量效应广泛存在吗?(上)

 

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。形成期从1个月到60个月,也包括2-12和13-60的形成期。

量化投资实战:动量因子如何助力价值投资 伯克希尔·哈撒韦(巴菲特)的投资组合中,既有低估值的价值股(如可口可乐),也隐含了动量逻辑——他倾向于在公司基本面改善、股价开始上涨时买入(而非等到“绝对低估”)。而这正是动量因子可以大显身手的地方——它能帮助我们在“价值”的基础上,捕捉资产的趋势动能,提升买入时机的准确性,甚至规避价值陷阱。不同市场环境下,价值和动量的表现不同(如牛市动量占优,熊市价值占优)。若价值因子和动量因子高度相关(如相关系数>0.7),则“双因子”可能等价于“单因子”,需通过因子正交化(如PCA)剔除冗余。 阅读详情

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