因子動(dòng)量產(chǎn)業(yè)分析報(bào)告

因子動(dòng)量產(chǎn)業(yè)分析報(bào)告2020年7月

無(wú)處不在的因子動(dòng)量本文致力于研究權(quán)益因子收益的持續(xù)性現(xiàn)象。我們首先以因子收益的序列相關(guān)性為研究的出發(fā)點(diǎn)，證明單個(gè)因子具有穩(wěn)健的時(shí)間序列動(dòng)量，即因子收益具有持續(xù)性。接著，我們根據(jù)因子最近表現(xiàn)調(diào)整其敞口，將這種持續(xù)性用于建立時(shí)間序列動(dòng)量策略（TSFM）我們構(gòu)建的TSFM策略比單一因子擇TSFMTSFM3CSFMTSFM基本上是同一4子動(dòng)量超額表現(xiàn)的結(jié)論仍維持不變。同時(shí)本文在全球權(quán)益市場(chǎng)上重復(fù)試驗(yàn)，證明我們的思考：本文主要研究了因子層面的動(dòng)量現(xiàn)象，并提出其相對(duì)股票動(dòng)量、行業(yè)動(dòng)量具備更為顯著的收益，且在不同回溯期下依舊穩(wěn)健。值得注意的是，本文的因子動(dòng)量策略完全避開(kāi)了2009年35供新視角。、引言動(dòng)量效應(yīng)是近期相對(duì)其他資產(chǎn)具有高收益的資產(chǎn)在未來(lái)更可能得到高收益的一種現(xiàn)象，其被廣泛的應(yīng)用于個(gè)股橫截面交易策略（Jegadeesh與1993;Asness1994）或股票多頭組合構(gòu)建中(Moskowitz與Grinblatt1999;Lewellen2002)，且往往具有驚人且穩(wěn)健的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后收益（Asness等人2014;2016在橫截面上根據(jù)相對(duì)表現(xiàn)對(duì)股票分組使得眾多學(xué)者將動(dòng)量理解為分離出特質(zhì)IdiosyncraticMomentumMartin,2001;Chaves,2016本文專注于研究因子層面的動(dòng)量效應(yīng)，即買入過(guò)去表現(xiàn)好的因子并賣出過(guò)去表現(xiàn)差的因子。同時(shí)通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，因子動(dòng)量策略的夏普比率高于傳統(tǒng)的股票動(dòng)在控制了股票動(dòng)量后，因子動(dòng)量仍有顯著效果。但因子動(dòng)量無(wú)法取代股票動(dòng)量，股票動(dòng)量在與價(jià)值策略的對(duì)沖方面體現(xiàn)出很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。近幾十年來(lái)，學(xué)術(shù)文獻(xiàn)和業(yè)界實(shí)踐中積累了大量的因子用于解釋個(gè)股的共同65文獻(xiàn)中得到了大量的研究，能夠解釋大部分的股票間共同變化（covariation)。同-3-時(shí)基于以下實(shí)證結(jié)果，我們提出因子動(dòng)量是一種常見(jiàn)且穩(wěn)健的現(xiàn)象：我們以收益的序列相關(guān)性作為研究的出發(fā)點(diǎn)，首先證明單個(gè)因子具有穩(wěn)健的時(shí)間序列動(dòng)量（Moskowitz,Ooi,Pedersen,2012因子最近的收益(絕對(duì)意義上而非相對(duì)其他因子)能夠預(yù)測(cè)其未來(lái)收益。從實(shí)證結(jié)果來(lái)看，所有因子的一階自相關(guān)系數(shù)均值為65個(gè)因子中有59個(gè)因子一階自相關(guān)系數(shù)為正，49個(gè)顯著。其次，我們證明了可以根據(jù)過(guò)去表現(xiàn)對(duì)單個(gè)因子進(jìn)行擇時(shí)。文中根據(jù)因子過(guò)TSFM選股策略相比收益更高：個(gè)策略產(chǎn)生的alpha有計(jì)上顯著，所有因子平均年化信息比率為。同時(shí)我們測(cè)試了不同回溯窗口的TSFM表現(xiàn)最優(yōu)但回溯期更長(zhǎng)時(shí)，仍有顯著為正的收益，例如回溯期為個(gè)月時(shí)，夏普比率為0.7；回溯期為5年時(shí)，夏普比率為0.72。同時(shí)TSFM策略收益不能被目前已廣泛認(rèn)知的收益來(lái)源所解釋，為此本文構(gòu)建兩個(gè)基準(zhǔn)進(jìn)行比較：一、65個(gè)因子的等權(quán)收益：雖然等權(quán)組合的夏普比率高達(dá)1.07TSFM相對(duì)于該基準(zhǔn)仍有顯著的正alphaTSFM的收益來(lái)源于有2-12個(gè)月所得到的傳統(tǒng)股票動(dòng)量策略（Asness,1994UMD。在我們的樣本中，UMD策略的年化夏普率為0.56。同時(shí)在不同回溯期的回歸分析中，UMD能部分解釋TSFMTSFM的回溯期為相應(yīng)的過(guò)去2-12子動(dòng)量在回溯期為過(guò)去一個(gè)月時(shí)最為顯著，且這個(gè)收益不能被UMD所解釋。同時(shí)我們發(fā)現(xiàn)即使回溯期更長(zhǎng)，TSFM仍具有收益，盡管在窗口為最近12個(gè)月時(shí)TSFM和UMD具有相似的收益表現(xiàn)。TSFM具有一個(gè)重要的特征：在不同回溯期下具備收益穩(wěn)定性。不論TSFM是基于過(guò)去一個(gè)月、一年還是五年，它都表現(xiàn)出正的動(dòng)量特點(diǎn)；與之相比，無(wú)論是短（一個(gè)月）或長(zhǎng)（超過(guò)兩年）的回溯期，股票動(dòng)量策略實(shí)際上都表現(xiàn)出反轉(zhuǎn)而非動(dòng)量特點(diǎn)（DeBondt,1985;Jegadeesh,1990TSFM是基于單一因子時(shí)序動(dòng)量的策略。另一種策略是在橫截面上根據(jù)相對(duì)表現(xiàn)構(gòu)建因子動(dòng)量（Jegadeesh,1993），我們將之稱為橫截面因子動(dòng)量（CSFM和TSFM的相關(guān)性，無(wú)論回溯期多長(zhǎng)，都高于0.9；CSFM和TSFMTSFM收益對(duì)CSFMTSFM具有顯著的正alphaCSFM對(duì)TSFM回歸時(shí)，alpha顯著為負(fù)。兩者間的高相關(guān)性和相反的alpha收益表明TSFM和CSFM基本上是同一種現(xiàn)象，但時(shí)間序列方法能夠提供更理想的因子動(dòng)量度量。我們也研究了因子動(dòng)量的換手率和交易成本。當(dāng)我們剔除交易成本后考察夏普率，關(guān)于因子動(dòng)量超額表現(xiàn)的結(jié)論仍維持不變。在剔除交易成本后，和CSFM的夏普率仍超過(guò)股票動(dòng)量、行業(yè)動(dòng)量、短期反轉(zhuǎn)和Fama-French五因子的表現(xiàn)。我們的最后一項(xiàng)實(shí)證發(fā)現(xiàn)為：因子動(dòng)量是一種全球性的現(xiàn)象。我們證明了因子動(dòng)量在各國(guó)權(quán)益市場(chǎng)上的穩(wěn)健性，其大小和在美國(guó)市場(chǎng)上相當(dāng)，并且同樣地，-4-TSFM在國(guó)際市場(chǎng)上的表現(xiàn)也超越了UMD、行業(yè)動(dòng)量和CSFM。我們數(shù)定律，這些組合不存在個(gè)股層面的特質(zhì)收益。然而TSFM策略能夠超越傳統(tǒng)的股票動(dòng)量策略。換言之，盡管缺少個(gè)股特質(zhì)收益，因子動(dòng)量捕獲了預(yù)期因子收益的變化，其大小與股票動(dòng)量相當(dāng)。因此因子動(dòng)量分離出了因子中的持續(xù)性收益，并且表明動(dòng)量是一種更一般的現(xiàn)象，與特質(zhì)的股票收益動(dòng)量同在。我們對(duì)因子動(dòng)量的分析建立在等人（2016）和Arnott等人（2018）的研究上，然而他們的研究?jī)H僅聚焦于美國(guó)市場(chǎng)和橫截面因子動(dòng)量。與之前的研究不同，我們的結(jié)果表明將因子動(dòng)量用時(shí)間序列方法理解和構(gòu)建比橫截面方法要更好。TSFM能解釋股票動(dòng)量的結(jié)論是對(duì)之前文獻(xiàn)的補(bǔ)充，我們也通過(guò)研究更全面的美國(guó)權(quán)益市場(chǎng)因子，為因子動(dòng)量提供了一個(gè)更廣闊的的視角，我們也是第一個(gè)關(guān)于國(guó)際股票市場(chǎng)上因子動(dòng)量效果的研究。因子動(dòng)量與Moskowitz,Ooi,Pedersen,2012的研究工作相關(guān)，他們證明了可以根據(jù)過(guò)去的表現(xiàn)對(duì)資產(chǎn)類別指數(shù)進(jìn)行擇時(shí)。若以因子的角度看待大宗商品、債券、貨幣指數(shù)，那么Moskowitz等人（Moskowitz,Ooi,Pedersen,2012果可以理解為在各自資產(chǎn)類別中的因子動(dòng)量的一種表現(xiàn)。綜合我們?cè)跈?quán)益市場(chǎng)上觀察到的時(shí)間序列因子動(dòng)量、橫截面因子動(dòng)量以及在全球市場(chǎng)上的因子動(dòng)量，我們認(rèn)為因子動(dòng)量確實(shí)是無(wú)處不在的。、因子數(shù)據(jù)2.1因子樣本我們構(gòu)建了65研究權(quán)益橫截面收益的因子。同時(shí)我們使用了被引用最多且具有穩(wěn)健性的因子，1960InstitutionalBrokersEstimateSystem–basedanalystresearchfactors1980年起才可被計(jì)算。1%的原始因子值做縮NYSE國(guó)際市場(chǎng)上按市值的80%30/40/30的比例將權(quán)益進(jìn)一步分為三組；最后，對(duì)得到的6組權(quán)益資產(chǎn)，按照0.5*（大市值且高因子值+小市值且高因子值）-0.5*（大市值且低因子值小市值且低因子值）方式構(gòu)建市值加權(quán)的多空組合，月度調(diào)倉(cāng)。我們的因子包括：估值類因子（如B/Mbeta(MarketEquity)售增長(zhǎng)率、ROEAmihud非流動(dòng)性，股本交易量(Share-5-2.2因子一覽圖表1羅列了所有因子和其基本表現(xiàn)，包括平均收益、夏普比率和對(duì)Fama-FrenchFama,French,2016alphaalpha均值為年化值，單位為%。附錄部分對(duì)這些因子有更細(xì)致的描述，以及列出了相應(yīng)的學(xué)術(shù)論文。我們根據(jù)各因子在其論文中的構(gòu)建方式對(duì)因子值做了正向性處理，使其與預(yù)期收益的方向一致。需要注意的是，這并不代表在樣本內(nèi)所有因子都具有正收益—我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)樣本期截止至2017年時(shí)，有3個(gè)因子平均收益為負(fù)，且25上平均收益與0無(wú)異；同時(shí)，統(tǒng)計(jì)意義上最顯著且表現(xiàn)最好的因子是人們非常熟悉的因子，如低beta、權(quán)益動(dòng)量、行業(yè)動(dòng)量和估值比（盡管這些因子代表了大量分散化的組合，其收益來(lái)源非常不同，過(guò)半的因子間相關(guān)性絕對(duì)值低于。主成分分析的結(jié)果也表明組合收益變化中的很大部分6519個(gè)主成分能夠解釋90%的相關(guān)性，使用個(gè)能夠解釋95%的相關(guān)性，使用99%相關(guān)性。圖表、因子樣本內(nèi)表現(xiàn)統(tǒng)計(jì)資料來(lái)源：JOURNALOFMANAGEMENT，興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理-6-、因子動(dòng)量3.1因子持續(xù)性2中，我們展示了各因子的月度一階自相關(guān)系數(shù)及其95%置信區(qū)間。當(dāng)置信區(qū)間不包含0時(shí)，表明在5%置信度上一階自相關(guān)系數(shù)顯著不為零（或等價(jià)的，t統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值大于1.96)。65個(gè)因子中，59個(gè)具有正的月度一階自相關(guān)系數(shù)，其中49個(gè)統(tǒng)計(jì)顯著。與之相比，超額市場(chǎng)收益的月度一階自相關(guān)系數(shù)僅為0.07。Moskowitz等人（2012）認(rèn)為這足以說(shuō)明65個(gè)因子的一階自相關(guān)系數(shù)平均值為，其中對(duì)其進(jìn)行擇時(shí)的想法打下基礎(chǔ)。圖表、因子收益一階自相關(guān)系數(shù)資料來(lái)源：JOURNALOFMANAGEMENT，興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理3.2時(shí)序因子動(dòng)量對(duì)組合根據(jù)其過(guò)去表現(xiàn)進(jìn)行擇時(shí)的想法來(lái)源于Moskowitz等人（）的時(shí)間序列動(dòng)量方法,而因子收益的強(qiáng)自相關(guān)現(xiàn)象表明我們也許可以根據(jù)其最近表現(xiàn)對(duì)各因子進(jìn)行擇時(shí)。我們首先研究對(duì)單個(gè)因子進(jìn)行時(shí)間序列動(dòng)量擇時(shí)的表現(xiàn)，主要考慮持倉(cāng)時(shí)間ij的表現(xiàn)對(duì)其月度收益進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整：fTSFM=i,j,t*fi,t1（3-1）i,j,t+t1ji,j,t=min(max(fi,t1,2),2)（3-2）=1i,j,t3-1????到?個(gè)月，-7-我們通過(guò)放縮項(xiàng)?,?,?對(duì)其進(jìn)行擇時(shí)，買入?值為正的因子，賣出?值為負(fù)的因子。?,?,?的方式得到zz-score當(dāng)回溯期小于?,?,?的計(jì)算考察過(guò)去3年，當(dāng)回溯期大于等于12個(gè)月時(shí)，σi,j,t的計(jì)算考察過(guò)去10年。對(duì)z-score我們將其縮尾至[-2,2]區(qū)間。擇時(shí)的效果：f=+f+e（3-3）i,j,t+ti,ji,ji,ti,j,t圖表3的PanelA展示了各因子在回溯期為過(guò)去一個(gè)月時(shí)的擇時(shí)年化alpha收益以及95%置信區(qū)間?？梢?jiàn)單因子的時(shí)序動(dòng)量是普遍存在的，65個(gè)因子中有61個(gè)具有正的動(dòng)量，個(gè)顯著，平均年化信息比率為0.33。圖表3的PanelB個(gè)因子超過(guò)0.248風(fēng)險(xiǎn)-收益權(quán)衡的結(jié)果。圖表、單因子時(shí)間序列動(dòng)量alpha收益（回溯期為一個(gè)月）資料來(lái)源：JOURNALOFMANAGEMENT，興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理我們的按如下方式將各因子時(shí)序動(dòng)量策略組合到同一投資組合中，得到最終的TSFM策略：TSFM=TSFMLong?TSFMShort（3-4）j,tj,tj,t-8-1f{i,jt0}i,j,t1TSFM,TSFM,==i（3-5）（3-6）1i,j,t1{i,jt0}i1f{i,jt0}i,j,t1i1i,j,t1{i,jt0}iTSFM策略的年化平均收益為12%3的PanelA中紅色柱是將回溯期為過(guò)去一個(gè)月的TSFM策略對(duì)原始因子的等權(quán)組合回歸所得的alpha收益。原始因子的等權(quán)組合能夠?qū)崿F(xiàn)策略在控制了原始因子等權(quán)組合收益后仍能實(shí)現(xiàn)10.3%的顯著alphat統(tǒng)計(jì)量為4.6PanelB中的最后一條柱狀圖是TSFM0.84圖表4展示了不同回溯期下的TSFM策略表現(xiàn)，我們考慮的回溯期包括最近52-12個(gè)月的情況和過(guò)去13-60個(gè)月的情況，方便與做比較，以及研究長(zhǎng)期趨勢(shì)與短期趨勢(shì)。圖表4的PanelA展示了TSFM策略在不同回溯期下的平均收益，圖表4的PanelB12個(gè)月的TSFM策略能實(shí)現(xiàn)9.5%收益，夏普率為0.7。當(dāng)回溯期長(zhǎng)達(dá)5年時(shí)，TSFM策略年化收益為7.1%，夏普率0.724的PanelA2-12個(gè)月和13-60個(gè)月的回溯期依然能帶來(lái)顯著的動(dòng)量收益，夏普率分別為0.54和0.53。EW)或Fama-FrenchFF5TSFM的仍具有超額收益。在回溯期為過(guò)去1個(gè)月時(shí)，EW只能解釋TSFM收益中不到1/6對(duì)收益的平均解釋比例低于1/10。圖表、TSFM策略表現(xiàn)資料來(lái)源：JOURNALOFMANAGEMENT，興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理-9-3.3橫截面因子動(dòng)量構(gòu)建因子動(dòng)量策略的另一方式是在橫截面上根據(jù)因子最近表現(xiàn)的相對(duì)情況進(jìn)行建倉(cāng)。CSFM策略買入相對(duì)其他因子表現(xiàn)好的因子，賣出相對(duì)其他因子表現(xiàn)差的因子，而非通過(guò)他們的近期表現(xiàn)調(diào)整對(duì)其的敞口。舉例而言，如果所有因子近期都表現(xiàn)出動(dòng)量特點(diǎn)，將對(duì)所有因子建立多頭頭寸，而CSFM只買入動(dòng)量收益在中位數(shù)之上的因子，賣出在中位數(shù)之下的因子。圖表5展示了不同回溯期下的CSFMCSFM和TSFM的收益相似。CSFM的夏普率略低于TSFMalpha收益也略小于TSFMCSFM和TSFM的收益表現(xiàn)是幾乎一致的。圖表、CSFM策略表現(xiàn)資料來(lái)源：JOURNALOFMANAGEMENT，興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理3.4因子動(dòng)量、權(quán)益動(dòng)量、行業(yè)動(dòng)量TSFM和CSFMUMDSTRINDMOMINDMOM的構(gòu)造參考Moskowitz等人（）和Asness等人（）的做法，回溯期為過(guò)去個(gè)月。為了更好的進(jìn)行比較，我們對(duì)各收益序列進(jìn)行調(diào)整，使其事后年化波動(dòng)率為10%。圖表6其中TSFM和CSFM的回溯期均包括過(guò)去1個(gè)月和過(guò)去12個(gè)月，同時(shí)還展示了市場(chǎng)組合的超額收益。其中有兩點(diǎn)值得注意，一是TSFM的曲線斜率相對(duì)較大，且對(duì)于不同回溯期均如此（事實(shí)上對(duì)CSFM策略，回溯期為過(guò)去一個(gè)月時(shí)斜率與TSFM相當(dāng)，但回溯期為過(guò)去UMD策略發(fā)生了大幅回撤，在年3月至531%Daniel,Moskowitz,2016。INDMOM在這期間也發(fā)生了24%的回撤。而因子動(dòng)量策略完全的避開(kāi)了這個(gè)動(dòng)個(gè)月的TSFM和CSFM16%和15%1個(gè)月的TSFM和CSFM均實(shí)現(xiàn)18%--圖表、動(dòng)量策略累計(jì)收益資料來(lái)源：JOURNALOFMANAGEMENT，興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理6-12近一個(gè)月）或較長(zhǎng)的窗口內(nèi)，權(quán)益主要呈現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng)而非動(dòng)量效應(yīng)。為了了解策7和，前者回溯期為過(guò)去2-12個(gè)月，后者回溯期為過(guò)去1個(gè)月。我們將其與TSFM和CSFM進(jìn)行比較，TSFM和CSFM的回溯期包括過(guò)去1過(guò)去個(gè)月和13-60個(gè)月。圖表7表明不同策略在時(shí)間序列上的變化是不同的。當(dāng)因子動(dòng)量的回溯期為過(guò)去TSFM具有0.76具有0.75的相關(guān)性，當(dāng)回溯期為過(guò)去2-12子動(dòng)量和行業(yè)動(dòng)量間也存在較大相似性。相反，當(dāng)回溯期為過(guò)去1個(gè)月時(shí)，因子動(dòng)量的表現(xiàn)與的表現(xiàn)截然相反（TSFM與STR的相關(guān)性和CSFM與STR的相關(guān)性均為-0.80捕捉了個(gè)股層面的收益持續(xù)性，我們應(yīng)當(dāng)觀察到其也表現(xiàn)出短期反轉(zhuǎn)的現(xiàn)象（這與圖45應(yīng)正相關(guān)。圖7最后一列展示了和CSFM間的高度相關(guān)性。圖表、動(dòng)量策略收益相關(guān)性資料來(lái)源：JOURNALOFMANAGEMENT，興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理接下來(lái)我們將TSFM和CSFM8的PanelA展示了不同回溯期下的TSFM平均收益以及分別對(duì)UMD、INDMOMSTR的alpha收益，對(duì)所有結(jié)果也均展示其95%置信區(qū)間。置信區(qū)間不包括0（包括）表明估計(jì)值在5%置信度下顯著（不TSFMUMD,INDMOM,的回溯期--是固定的)。UMD只能解釋2-12TSFMTSFM策略對(duì)UMD的alpha收益至少為。特別的，對(duì)于1個(gè)月的TSFMUMD無(wú)法對(duì)其進(jìn)行解TSFM的alpha均值幾乎一樣。TSFM相對(duì)INDMOM的alpha與相對(duì)UMD的alphaSTRTSFM的alpha慮到TSFM和STR間的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這也符合我們的預(yù)期。PanelA圖展示了TSFM對(duì)相同回溯期的CSFM的alpha收益，盡管兩者幾乎完全相關(guān)，TSFM的alpha不論回溯期如何都顯著為正，且在較長(zhǎng)的回溯期時(shí)更大。圖表8的PanelB為CSFM的結(jié)果，圖表8的PanelA和PanelB有兩點(diǎn)主要不同：一是UMD和INDMOM對(duì)CSFM的解釋比例比對(duì)TSFM大，且當(dāng)回溯期大于等于一年時(shí)，CSFM對(duì)和INDMOM的alpha收益不顯著。二是對(duì)TSFM有顯著為負(fù)的alpha收益，也就是說(shuō)，盡管TSFM和CSFM收益相似，TSFM比更有效地捕獲了因子動(dòng)量。圖表、動(dòng)量策略對(duì)比資料來(lái)源：JOURNALOFMANAGEMENT，興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理在圖表9中，我們將上述分析反過(guò)來(lái)，在控制了因子動(dòng)量后評(píng)估UMD、INDMOM和的表現(xiàn)，將他們對(duì)不同回溯期下的和CSFM的alpha收益展示出來(lái)，柱狀圖顏色對(duì)應(yīng)不同的TSFM回溯期。--回溯期為過(guò)去3660個(gè)月的TSFM都能分別對(duì)UMD和INDMOMUMD的平均收益為12個(gè)月的alpha收益不到t值不到1.0INDMOM相對(duì)個(gè)月TSFM的alpha為負(fù)，且統(tǒng)計(jì)不顯著。CSFM無(wú)法解釋UMD，但能較好的解釋INDMOM。我們對(duì)此的核心結(jié)論是TSFM優(yōu)于UMD，并且能很大程度上解釋收益。但TSFM和CSFM都無(wú)法解釋STRSTR3.4%，在控制因子動(dòng)量后，STR對(duì)TSFM的alpha收益增大到1TSFM時(shí)，alpha為10.1%。因此，和UMD與TSFM間的關(guān)系不同，因子動(dòng)量和短期反轉(zhuǎn)在預(yù)期權(quán)益收益上捕獲了不同的行為，因?yàn)橐蜃觿?dòng)量和短期反轉(zhuǎn)間存在較大的無(wú)法解釋的alpha收益。圖表、UMD、INDMOM、的相對(duì)表現(xiàn)資料來(lái)源：JOURNALOFMANAGEMENT，興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理、動(dòng)量策略的組合我們接著研究各種動(dòng)量策略在策略組合中帶來(lái)的增益效果。我們?cè)谌珮颖旧辖⒘私?jīng)均值方差優(yōu)化的策略組合。圖表10的第一列羅列了我們所考慮的因子，因子都經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化使具有10%的年化波動(dòng)率。對(duì)TSFM和CSFM去一個(gè)月、過(guò)去2-12個(gè)月、過(guò)去13-60個(gè)月、過(guò)去12個(gè)月的的回溯期。我們也考慮了UMD、INDMOM和STR，以及Fama-French五因子。--第二列為各因子的夏普率。剩余的列展示了各因子在組合中的權(quán)重，分別標(biāo)記為11-1、TSFM2-12、13-60構(gòu)成的最優(yōu)組合中，TSFM1-1權(quán)重最大，為0.47TSFM2-12和TSFM13-60的權(quán)重也顯著為正，分別是0.22和0.311.07CSFM是CSFM1-10.673表明由TSFM和CSFMTSFMCSFMTSFM和CSFM對(duì)另一者的alpha收益相反。列4是TSFMUMDFF5TSFM2-12的權(quán)重為0，取而代之的是UMD0.101.65（五因子構(gòu)成的最優(yōu)組合夏普率為1.096TSFMUMDSTR構(gòu)成的最優(yōu)組合也具有相同的結(jié)論，TSFMUMDSTR均有顯著為正的權(quán)重，F(xiàn)F5中MKTCMA、RMW權(quán)重顯著為正。圖表、最優(yōu)組合權(quán)重資料來(lái)源：JOURNALOFMANAGEMENT，興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理當(dāng)使用HML-DevilAsness,Frazzini,2013結(jié)合得到的分散化優(yōu)點(diǎn)更為明顯，因?yàn)槠湓趦r(jià)值信號(hào)的構(gòu)建中使用了更及時(shí)的價(jià)格數(shù)據(jù)，并且表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)的Fama-FrenchHML因子。圖表表明UMD和HML-Devil的相關(guān)性為-0.64UMD和HML的相關(guān)性僅為1-12與HML的相關(guān)性為HML-Devil的相關(guān)性為-0.37。圖表、動(dòng)量因子和相關(guān)性資料來(lái)源：JOURNALOFMANAGEMENT，興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理考慮到可能的對(duì)沖優(yōu)勢(shì)，圖表12展示了在組合優(yōu)化中將HML替換為HML-Devil的結(jié)果，有三個(gè)主要發(fā)現(xiàn)：一是我們關(guān)于因子動(dòng)量的主要結(jié)論不變—因子動(dòng)量在最優(yōu)組合中仍提供較大的增益；二是，HML-Devil在所有情況下都具有顯著為正的權(quán)重，而如圖表10所示HML通常不顯著；三是UMD在組合優(yōu)化中成為了最重要的因素之一?？偟膩?lái)說(shuō)，因子動(dòng)量和權(quán)益動(dòng)量在組合優(yōu)化中能協(xié)同地帶來(lái)增益。--圖表、使用HML-Devil的最優(yōu)組合權(quán)重資料來(lái)源：JOURNALOFMANAGEMENT，興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理、可行性動(dòng)量策略天然具有高換手率的特點(diǎn)，因此，在考慮因子動(dòng)量在組合決策中的可行性時(shí)，交易成本是首要考慮因素。圖表的PanelA比較了因子動(dòng)量和其他價(jià)格趨勢(shì)因子的年化換手率。在回溯期方面，STR天然地可以作為回溯過(guò)去一個(gè)月的因子動(dòng)量的基準(zhǔn)，UMD和INDMOM相應(yīng)的可以做個(gè)月因子動(dòng)量的比較基準(zhǔn)。結(jié)果表明，不論基準(zhǔn)是誰(shuí)，因子動(dòng)量的換手率都與基準(zhǔn)相當(dāng)，甚至稍低。同時(shí)圖表13的PanelA表明因子動(dòng)量的交易量比Fama-French因子要高，這與其他動(dòng)量策略一致。圖表13的PanelB比較了策略在剔除交易成本后的表現(xiàn)，我們假定單位換手率的成本為10個(gè)（Frazzini,Israel,Moskowitz,2015作為對(duì)比?？梢?jiàn)，盡管交易成本抵消了因子動(dòng)量的部分收益，其凈收益表現(xiàn)仍優(yōu)于UMD、INDMOM、和Fama-French因子。比如，TSFM1-12的凈夏普率為0.630.70UMDINDMOMSTRUMD，為0.51，F(xiàn)ama-French因子中最好的是RMW。圖表的PanelB對(duì)圖表9進(jìn)一步作出了說(shuō)明，表明在控制了因子動(dòng)量后，STRSTR易成本所抹平。圖表、換手率和凈夏普率資料來(lái)源：JOURNALOFMANAGEMENT，興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理--、全球市場(chǎng)上的因子動(dòng)量在這一部分，我們表明在美股市場(chǎng)得到的關(guān)于因子動(dòng)量的結(jié)論在國(guó)際權(quán)益市葡萄牙、瑞典和以色列；太平洋市場(chǎng)，包括澳大利亞、香港、日本、新西蘭和新加坡。我們考慮的最大的國(guó)際市場(chǎng)是除美國(guó)外的全球市場(chǎng)，包括歐洲、太平洋和加拿大。在國(guó)際市場(chǎng)上，由于數(shù)據(jù)限制，我們只研究65個(gè)因子中的62個(gè)。首先，單因子的收益持續(xù)性很強(qiáng)，一階自相關(guān)系數(shù)均值為0.10（美股市場(chǎng)為62個(gè)因子中有51個(gè)為正，14表明單因子時(shí)序動(dòng)量策略回溯期為過(guò)去一個(gè)月)在國(guó)際市場(chǎng)上也奏效，61個(gè)因子中有55個(gè)相對(duì)原始因子具有正的alpha收益，65個(gè)因子中個(gè)為正，策略夏普率為0.73（美股市場(chǎng)上為0.84alpha為6.6%。TSFM和CSFM平均收益幾乎一致，不論回溯期是最近一個(gè)月，還是直到最近五年。這與個(gè)股層面的動(dòng)量行為非常不同（短期反轉(zhuǎn)，窗口為近一年時(shí)為動(dòng)量效應(yīng)。這種現(xiàn)象與在美股市場(chǎng)上一致。第三，在國(guó)際市場(chǎng)上，在控制了其他各類動(dòng)量，如UMD、INDMOM、STR15所示)對(duì)UMD的alpha不論回溯期如何均顯著為正（13-60第四，TSFM和CSFMTSFM對(duì)CSFM有正的alpha收益，CSFM對(duì)