Vanguard资产管理规模与费率优势概述 [page::3][page::4]

• Vanguard管理资金规模自1975年至2018年增长至5.2万亿美元。

- 旗下基金管理费率显著低于行业平均水平，促进指数化投资的有效推广。

Vanguard VFMO动量因子构建方法解析 [page::5][page::6]

• 动量因子包括11个月动量、6个月动量及风险调整的1年动量（VFMO）。

- 计算公式分别基于不同回顾期的股票价格比率及区域基准回归截距。

• 选股步骤包括剔除低流动性、分市值组排序、加权合成分数并按得分构建组合。

数据描述与样本构成 [page::9][page::10][page::11]

| 时间点 | 股票数量 | 最小上市天数 | 平均上市天数 |
|--------------|----------|--------------|--------------|
| 2010-11-30 | 849 | 378 | 4204 |
| 2018-11-30 | 1350 | 367 | 4761 |

• 样本股票数量从849增加到1350，覆盖面不断扩大。

- 组合入选股票数在225至370只之间，个股权重高度分散，大多数最大权重低于0.6%。

动量组合回测表现及市值分布 [page::13][page::17]

| 组合类别 | 累计回报（%） | 最大回撤表现 |
|------------|---------------|--------------|
| 小市值A | 38.47 | 最大亏损较大 |
| 中市值A | -14.82 | 表现不佳 |
| 大市值A | -15.93 | 表现不佳 |
| 综合组合A | 4.38 | 亏损幅度大于上证综指 |
| 上证综指 | -2.00 | 表现较平稳 |

• 组合A的整体收益略优于上证综指，主要贡献来自小市值股。

- 组合B表现略逊色于组合A，表明动量过程中短期反转现象存在。

反转组合优异表现及风险提示 [page::18][page::19]

| 组合类别 | 累计回报（%） | 说明 |
|------------|---------------|----------------------------|
| 反转组合12个月A | 29.90 | 明显好于动量组合及大盘 |
| 反转小市值A | 63.28 | 收益卓越，最大亏损较高 |
| 反转小市值B | 66.45 | 随调整期缩短收益扩大 |

• 反转效应显著优于动量效应，尤其小市值组合受益明显。

- 高回报伴随着较高风险，单周期最大亏损明显大于上证综指。

量化策略总结：VFMO指标与组合构建流程 [page::5][page::6][page::7]

本报告复现Vanguard VFMO构建流程，步骤包括：

• 数据预处理剔除低流动性及新股。

- 按市值分组，分别计算11个月动量、6个月动量及风险调整动量（VFMO）。

• 各动量因子排序合并，转换得分，剔除得分低于阈值股票。

- 在市值份额限制下选择股票并分配权重，周期性调整组合。
该方法适用于中国A股上证综指，回测结果表明反转组合策略表现优异，动量策略则表现有限，尤其是在中大市值股票中[page::21]。

量化资产配置专题报告——《基于 Vanguard 的 VFMO 框架构建资产组合:动量还是反转》详尽分析

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一、元数据与概览

报告标题： 基于 Vanguard 的 VFMO 框架构建资产组合:动量还是反转
发布机构： 爱建证券有限责任公司研究所
发布日期： 2019年3月27日
分析师： 张志鹏
研究主题： 以Vanguard的VFMO（风险调整动量）框架为基础，构建动量及反转组合，检验中国A股（以上证综指为样本）是否存在动量效应或反转效应。

核心论点与结论摘要：

• 行权市场有经典的动量效应（Jegadeesh和Titman，1993），在美国市场表现明显。VFMO方法立足于此框架构建动量组合。

- 通过回测，上证综指中构建的动量组合整体回报并不显著优于基准，更主要收益来自小市值股票。

• 反转组合（选择得分低的股票）表现优于动量组合且明显优于上证综指，其收益同样主要来源小市值股票。

- 报告指出，上证A股整体未显著展现出动量效应，但反转效应显著存在。

• 风险披露明确强调模型基于历史数据，存在策略失效风险，历史不代表未来。

此报告试图以Vanguard的成熟动量因子构造方法，在中国市场检验相关效应并提出资产组合构建思路，传达A股动量效应不足而反转效应更明显的投资启示。[page::0,3,5,21]

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二、逐节深度解读

1. 简介（第3-4页）

报告首先介绍Vanguard作为全球最大公募基金管理公司，2018年资产管理规模达5.2万亿美元，管理费用远低于行业平均，产品丰富且注重因子投资。Vanguard指数基金及其因子投资理念和VFMO构建步骤成为本报告应用的基础。图表1与图表2分别展示Vanguard集团资产规模的高速增长趋势及其远低于行业平均的管理费率，强化报告基点的权威性与高效性。[page::3,4]

2. 组合构建（第5-7页）

2.1 动量效应定义与VFMO方法

报告引用Jegadeesh和Titman（1993）经典的动量定义，即过去3-12个月表现好的股票未来一段时间仍可能表现良好。行为金融学理论为此提供了投资者反应迟缓和信息消化不均等解释。

VFMO是Vanguard最新版的动量因子，结合两个动量维度（11个月动量，即T-12至T-1总收益，和6个月动量，T-7至T-1总收益）及风险调整后的1年动量（即股票收益对其所在地区基准的回归截距，代表超额收益部分），综合形成动量因子排序指标。图表3展示了这三者的计算定义。公式解释了动量因子计算方法及采用单指数模型调整风险后截距作为动量因子的方法，以排除系统性市场风险的干扰。[page::5,6]

2.2 组合构建步骤

构建流程参照Vanguard VFMO方法但有调整，包括：

• 剔除流动性差（交易额处于下5%）和新上市不足1年的股票，确保样本质量。

- 按股票市值分为三组（大、中、小市值组），每组独立排序。

• 分别对三个动量因子排序赋予等权重整合成一个综合排序。

- 得分标准化（0-1），并将下调0.5以筛选高分股。

• 选择股票总市值不超过其组合市值三分之一的高分股票。

- 计算权重并乘以三分之一缩减权重，防止集中风险。

此方法强调市值分组维护规模对冲，同时整合多动量指标减少单一指标噪声，更科学反映动量特征。[page::6,7]

3. 描述性统计（第7-11页）

3.1 数据及回测窗口

• 数据取自上证综指，时间跨度2009年11月至2019年2月，选取十年区间避开结构性断层。

- 回测考虑3、6、12个月的持有期，且调整股票组合时间点按数据公开延后一个月（以规避反转风险）。

• 表格1详列所有数据估计与回测窗口的具体时间段，结合实际市场行情平滑验证效果。

3.2 样本股票总体描述（表2）

• 初期股票数849只，平均上市超过11年，样本量和稳定性逐年提升，至最后期达到1350只，平均上市年数约13年，说明样本代表性强且渐趋丰富。

3.3 入选股票描述（表3）

• 入选股票数量波动：最高达370只，最低约225只。

- 各市值组股票数量未持续偏重某一类型，说明构建过程较均衡。

• 个股最大权重普遍低于0.6%，最高偶见超1.2%，整体权重分散，避免单一股大幅影响组合表现，风险分散度高。

总体数据和样本选择的透明且具有代表性，有效支持后续动量与反转组合回测研究。[page::7,8,9,10,11]

4. 组合表现（第12-20页）

4.1 动量组合（Momentum Portfolio）

• 根据是否存在月份缺口分为组合A（含1个月缺口）和组合B（连续月份数据），均由大、中、小市值组合构成。

- 回测中分别展示3个月、6个月、12个月持有期内各组合收益情形。

• 表格4-10数据显示：组合A整体收益略优于组合B，小市值对总组合表现贡献最大。

- 大、中市值组合多数时期表现为负，未体现动量效应。

• 小市值组合在多持有期均跑赢上证综指，但同时伴随更大亏损幅度，回撤风险明显。

- 例如，6个月持有期下小市值组合A累计回报42%，差不多相当于同期中证国债指数涨幅，但波动和风险远高。

4.2 反转组合（Contrarian Portfolio）

• 构造方法同动量组合，但选取得分低的股票组成反转组合。

- 表11及补充表显示，反转组合表现显著好于动量组合及基准，以小市值股票表现尤为突出。

• 反转小市值组合收益随着持有期缩短（3个月回报更高），体现短期反转效应强烈。

- 返转组合波动及最大回撤较高，验证“高收益伴随高风险”的经典市场规律。

整体来看，A股上证综指成份股未表现出动量效应，反转效应反而明显存在，主要驱动力来自小市值股票，提示投资者小盘股市场存在反向赚取超额收益的机会，但要承受显著风险。[page::12-20]

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三、图表深度解读

图表1-2（第3-4页）

• 图表1展示1975年至2018年Vanguard集团资产管理规模从17亿美元迅速激增至5.2万亿美元，体现其行业领导地位和强大资金管理能力。

- 图表2表明Vanguard集团的加权平均管理费率明显低于业内其他资产管理机构（约0.11%对比0.62%），为投资者节省成本，提高净回报。

这两图为后续VFMO方法在A股应用提供宏观背景及权威性支撑。[page::3,4]

图表3（第5页）

• 列出VFMO的三个动量因子构成：11个月动量（T-12至T-1总收益）、6个月动量（T-7至T-1总收益）、及风险调整的1年动量（对区域基准回归截距alpha）。

- 图表帮助理解三角度捕捉动量信号，且风险调整动量剔除了市场系统风险影响，更科学地反映个股真动量。

为实际构建组合及模型设计提供基础框架。[page::5]

表格1（第8页）

• 详细列出不同滚动窗口内3/6/12个月持有期的估计与回测时间节点，支持动态调整组合。

- 如，12个月动量因子估计期限为T-13到T-1，组合构建于T并持有12个月，显示实务中考虑信息滞后与策略应用的现实操作约束。[page::7,8]

表格2-3（第9-11页）

• 表2样本股票数量逐年增长，最小上市天数均500天以上，平均上市时间从11年增加至13年以上，充分保障了样本稳定性。

- 表3显示组合入选股票数量变化，特别是个股权重均衡分布，最大权重极少超1%，保证投资组合风险分散性和代表性。

这两表为构建组合样本提供坚实数据支撑，确保结果可复现及科学性。[page::9,10,11]

表格4-10（第13-18页）

• 表4-6、7-9分别归纳不同月持有期调整下的动量组合收益对比，其中小市值组合在A和B两个组合方法中常常实现正收益并领先于上证综指，而大中市值组合多为负收益。

- 表10总结前三组动量组合整体收益，小市值组合在12个月调整期下实现38.47%的收益，显著优于大中市值组和整体上证综指的-2%，但回撤风险明显。

这些表格揭示，A股市场动量效应在小盘股领域存在一定投资价值，但整体市场并不支撑明显动量策略，需理性对待。[page::13,14,15,16,17]

表格11-18（第19-26页）

• 表11对比动量组合和反转组合收益，反转组合显著优于动量组合且小市值反转组合收益高达95%-139%区间，且持有期缩短收益提高，反转效应明显。

- 表12细分3个月反转小市值组合收益数据，回报中位数远优于上证综指，虽有大幅回撤，但长期净利润显著。

• 附录表格13-18分别详述各持有期和市值组的反转组合表现，均表明反转策略尤其针对小盘股极具优势。

这些详实数据辅佐了报告核心结论，反转逻辑在A股表现更佳，应用于策略构建更有效。[page::19-26]

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四、估值分析

本报告核心在资产组合构建及策略回测分析，未涉及具体公司估值或现金流折现模型，故无估值方法讨论。报告重点关注基于Vanguard动量因子的因子排序模型及其效果验证。其动量因子带风险调整处理减少市场波动干扰，通过市值分组和权重限制规避过度集中风险，提高策略稳定性。

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五、风险因素评估

• 策略失效风险： 明确指出基于历史数据和统计回测结果，未来市场环境变化可能使策略失效。A股市场易受到政策、宏观变化等非理性因素影响，动量效应的不确定性较大。

- 小市值股票风险： 报告多次强调，小市值股票的反转和动量组合表现突出，但其波动性和最大回撤也最高，意味着收益伴随高风险，需谨慎控制仓位及分散风险。

• 样本限制风险： 组合构建和回测数据仅选取上证综指股票，未覆盖沪深300、创业板等市场，限制了结论的普适性。另外样本期起点限制于特定月份，可能导致结构性偏差。

报告未直接提出缓解策略，但通过分组、权重限制及组合调整频率的设计，间接控制了风险暴露。[page::0,7,21]

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六、批判性视角与细微差别

• 数据窗口选择： 报告选择2009年11月之后数据，虽然解释是避免结构断层，仍有可能因数据截断影响动量效应的连续性表现，且未分析选择不同起点年份对结果的敏感性。

- 样本范围限制： 仅以上证综指股票为样本，限制了中小板、创业板等市场的探索，二者市场生态差异大，可能带来的效应有异。作者也承认未来可拓展研究。

• 策略回撤问题： 虽然小市值组合收益吸引，但波动和最大跌幅较大，未对风险调整后的夏普率等指标做深入比较，影响策略的稳健性评价。

- 组合权重构造差异： 报告称构建略有偏离标准VFMO九步，其对结果影响未十分明确，可能存在方法学不完全一致带来的偏差。

• 模型假设基础： 动量计算基于单因子回归截距风险调整，忽略多因子风险模型可能导致部分异象无法解释。

整体而言，报告客观谨慎，不刻意夸大动量收益，合理揭示反转效应，提示A股市场存在行为偏差但操作复杂且风险高。[page::6,21,27]

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七、结论性综合

本报告针对中国上证综指股票市场，应用全球领先的Vanguard VFMO动量组合构建框架，结合3个动量因子及9步选股策略，回测并对比动量和反转组合表现，得出以下关键结论：

• 动量效应整体不显著： 上证综指中，尤其中大型股票未表现出经典动量效应，动量组合整体回报不显著优于上证综指，大中市值组合表现甚至不及基准。

- 小市值股票中动量效应存迹象： 小市值动量组合多期跑赢上证综指，年度持有期收益40%以上，但波动大，风险亦显著增大。

• 反转效应明显且强于动量： 无论调整期长短，反转组合收益大幅超越动量组合，特别是反转小市值组合的收益最高，且短调整期收益更优，表明A股存在显著反转交易机会，表现出市场参与者过度反应或情绪驱动特征。

- 组合构建策略特色发挥重要作用： 采用基于多动量因子排序和市值分组的VFMO改良框架，实现了组合分散风险和收益捕捉的平衡，验证了行为金融理论在A股的适应性差异。

• 风险与收益并存： 高收益小市值反转策略伴随巨大波动和最大跌幅，提示实务操作中需注重风险管理和适当仓位控制。

- 研究局限与拓展空间： 受限于数据起点、样本范围及计算资源，结论具有一定局限，未来研究建议将不同市场板块、更多样本及多维风险因素纳入，检验策略稳健性及异化表现。

总体上，本报告深化了对中国A股动量与反转效应的理解，提示投资者关注行为偏差和小盘股反转机会，但同时警示风险不可忽视，提供了基于VFMO框架的系统资产配置策略参考方向。[page::0-26, 21]

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总结

该份报告通过严谨的VFMO框架复制及多维度回测，清晰揭示中国上证市场整体缺乏显著动量效应但反转效应较为显著的现实。数据充分、方法科学、文本论述严谨且配合详实数据表及图，展现了小市值组合在两种效应中的核心作用和表现差异。报告中风险提示明确，精辟剖析了策略构建及收益的多层面现实表现，是对中国市场行为效应深刻且实用的量化资产配置研究成果。

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附：主要图表示意

• 图表1 Vanguard集团资产规模（1975-2018，显著增长至5.2万亿美元）

• 图表2 Vanguard管理费率远低于行业平均（1980-2016年数据）

• 图表3 Vanguard VFMO动量因子三指标定义及计算方法

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（全文引用页码见上文多处注明）

报告