本报告主要研究了A股市场中的行业动量效应和反转效应,并尝试寻找效果更优的行业动量因子。研究发现,行业动量效应在A股客观存在,但传统的简单动量因子包含信息量过少,预测效果一般。为此,我们对动量因子采用多种方式进行优化,融合为一个新的复合动量因子,该因子的回测效果相比简单动量因子有显著提升。同时,我们也发现传统简单动量因子,以及改进后的复合动量因子,都会出现动量失效、甚至动量反转的现象。为了解决这个问题,我们设计了一个行业反转因子,并采用因子择时的思路,尝试将市场划分为强市和弱市2种状态,在不同的市场环境下分别应用动量因子和反转因子,使两个因子能够互相取长补短。最后,我们将分析师预期因子加入纯量价模型当中,打造一个复合模型,回测效果较好,并且在熊市中仍然能跑出超额收益。
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