1. 动量因子的定义与构建框架 [page::3][page::4]

• 路径类动量因子通过不同历史价格加权函数捕捉价格变动路径，改进传统动量仅依赖起点和终点的方法。

- 使用市场行情序列与权重序列乘积构建因子，常见权重函数包括简单平均、线性加权、指数加权等。

• 整理了27个常用动量因子，涵盖价格序列、收益率序列及行情时间序列加权统计指标。

2. 动量因子实证方法与交叉验证框架 [page::5][page::6]

• 研究对象覆盖13个A股宽基指数和31个申万一级行业指数。

- 样本内（2005-2019）用于因子调参与筛选，样本外（2020-2024）用于策略表现评价。

• 引入6折K折交叉验证降低过拟合风险，通过夏普比择优选参。

- 样本外策略采用多头择时策略，评估年化收益、夏普比、超额收益等绩效指标。

3. 宽基指数动量择时效果显著 [page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12]

| 资产指数 | 平均年化收益率 | 平均最大回撤 | 平均夏普比 | 平均超额收益率 |
|------------|----------------|--------------|------------|----------------|
| 恒生科技 | 3.6% | 46% | 0.15 | 11.6% |
| 创业板指 | 8.6% | 28% | 0.41 | 8.9% |
| 上证50 | -1.8% | 29% | -0.15 | 4.0% |
| 中证1000 | 1.3% | 27% | 0.08 | 2.8% |
| 沪深300 | -1.6% | 28% | -0.11 | 2.3% |

• 多数宽基指数通过K折交叉验证选出的10个动量因子均表现出样本外超额收益。

- 精选因子包括KST、PSY、TII、DELTA、DMA、HMA、EMAD等，表现稳定且夏普比良好。

• 创业板指回望期长，主流动量因子回望约240天；恒生科技指标回望期为近20天；上证50回望期约为60-80天。

4. 行业风格择时成效扩展，覆盖27个行业 [page::10][page::11]

| 行业 | 推荐因子 | 年化收益率 | 最大回撤 | 夏普比 | 超额收益率 |
|------------|----------------|------------|----------|--------|------------|
| 美容护理 | CMO160 | 12.8% | 26% | 0.60 | 13.6% |
| 房地产 | PSY80 | -3.3% | 25% | -0.38 | 13.0% |
| 商贸零售 | DMA20160 | -0.5% | 27% | -0.05 | 12.7% |
| 电力设备 | KST140 | 21.1% | 38% | 0.80 | 12.2% |
| 医药生物 | DPO180 | 8.2% | 19% | 0.48 | 9.5% |
| 传媒 | DEMA260 | 4.9% | 33% | 0.22 | 8.4% |
| 其他27行业大部分见显著年化超额收益，唯有色金属、公用事业、汽车、石油石化无显著超额收益。

5. 典型动量择时策略及其绩效表现 [page::11][page::12][page::13]

• 恒生科技基于CMO20因子的策略年化收益17.5%，最大回撤40.2%，夏普比0.69，策略显著优于恒生科技指数本身。

• 创业板指基于HMAD2060因子的股债轮动策略年化超额收益7.8%，年化收益11.3%，最大回撤46.3%，夏普比0.40。

• 中证1000选用HMAD4080因子，策略年化收益16.0%，最大回撤59.7%，夏普比0.63，表现优异。

• 沪深300上基于SHARPED20240因子的策略年化收益13.8%，最大回撤53.0%，夏普比0.65。月度调仓，双边手续费千分之一。

6. 风险提示 [page::0][page::22]

• 市场学习效应导致历史经验失效；

- 宏观经济与流动性剧烈变化；

• 投资者结构变化导致量化指标失效。

量化资产配置系列报告之七：基于路径类动量因子的趋势跟随策略 — 深度分析报告解构

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元数据与概览

• 报告标题: 量化资产配置系列报告之七：基于路径类动量因子的趋势跟随策略

- 作者: 郭子睿（证券分析师）、任书康（研究助理）

• 发布机构: 平安证券研究所

- 发布日期: 2024年（具体见各子报告时间，最新为2024年2月1日的相关报告）

• 主题: 本报告围绕“路径类动量因子”在资产配置中趋势跟随策略的应用，尤其聚焦于A股市场的宽基指数与行业风格指数，进行动量因子的构建、实证评价及策略示例，旨在改进传统动量因子的有效性并提供量化择时策略参考。

核心信息提炼:
本报告核心论点是构建并系统化评估基于路径类动量因子的趋势跟随策略，强调通过赋予不同权重的历史价格或收益序列，深入捕获价格运动路径信息，从而提升动量因子的择时有效性。
实证中，对27个动量因子在13个宽基指数、31个申万一级行业指数实行样本内外测试，运用K折交叉验证控制过拟合风险，揭示部分动量因子具有显著的超额收益能力，并通过股债轮动策略示例展示实用价值。报告维护了理性风险提示，揭示未来量化策略中模型失效可能的风险。

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逐节深度解读

1. 动量因子开发框架

1.1 动量因子开发

• 关键论点: 动量因子是资产配置的重要工具，而“路径类动量”作为其中重要一脉，其核心特征是不同于传统动量仅考察起止价格差，路径类动量通过对历史价格赋予权重函数，更精准地捕捉价格变动轨迹。

- 推理基础: 传统动量因子用累计收益率，等权衡量某段时间表现；路径类动量则解析更丰富的“路径”特征（如：平稳上升、波动上升等），利用价格序列或收益率序列加权函数提供了不同的权重分布，从而细化了动量信号。

• 公式解释: $\text{momentum}{t,k}=market\series{t,k} \times weight\series{t,k}$ ，即由历史行情序列和对应的权重序列乘积组成，权重序列的选择是因子差异的关键点。

- 概念阐释: 采用多种加权函数（简单平均、线性加权、指数加权等），权重能够体现价格对近期数据和远期数据的不同侧重，赋予指标不同的时间敏感度。

• 图表说明: 图表1明确了行情序列类型，图表2展示了不同加权函数下权重随时间递减方式的差异，其中指数平均赋予近期价格最高权重，同时对长短期两端价格也有不均衡加强，体现灵活性。

1.2 动量因子指标

• 关键论点: 报告整理归纳了27个技术分析中的常见动量因子，涵盖单参数、多参数及其差分组合。改进主要体现在：

1. 用加权均线替代最新或历史单一价格。
2. 历史收益率加权汇总。
3. 行情持续时间统计。
4. 短期长期均线差及多级加权衍生指标。

• 专业术语解析:

- SMA（简单移动平均）、WMA（线性加权均线）、EMA（指数加权均线）、DMA（两期线性加权均线）、VIDYA（可变权重动态移动平均）等均为不同权重函数。
- 指标中如CMO（钱德动量摆动指标）、PSY（心理线）、TII（趋势强度指标）、DELTA（概率型动量指标）、DMA（均线差指标）等具体反映价格变化的不同维度和价格形态解读。

• 图表3分类罗列了各因子指标及代码、核心计算参数，便于策略应用中调整组合。

1.3 因子实证方案

• 研究样本: 13个宽基指数+31个申万一级行业指数。

- 时间划分: 2005-2019为样本内数据（用于参数调优），2020年至今为样本外数据（用于模型验证），有效期覆盖近20年。

• 策略构建: 采用单资产多空择时策略，按月调整仓位。样本内以夏普比为调参目标，侧重收益与波动平衡。

- 调参方法: 遍历若干参数组合后进行加权平均以确定稳健参数，避免部分极端参数导致表现下滑。

• 样本外测试: 构建纯多头择时策略，仅持有或不持有资产（持现金），通过年化收益、超额收益和夏普比评估。

- 过拟合防范: 引入机器学习的K折交叉验证（6折，每折30个月）机制以分摊训练与验证，评估因子泛化能力，K折验证得分标准化作为因子排序依据。

• 图表4 清晰展示了实证方法框架与样本划分逻辑。

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2. 因子择时效果实证

2.1 宽基指数择时效果

• 总体表现: 除中证红利指数外，其他宽基指数均存在样本内外均表现良好的动量因子。

- 成长风格表现亮眼：创业板指数、恒生科技指数显著超额收益，沪深300、中证1000、上证50等指数动量策略也表现稳健。

• 关键数据点（图表5）:

- 恒生科技指数年化超额收益11.6%，夏普比0.15
- 创业板指数年化超额收益8.9%，夏普比0.41
- 上证50年化超额收益4.0%，夏普比-0.15（负夏普比意味着波动调整后表现一般）

• 最佳动量因子（图表6）示例:

- 恒生科技指数最佳因子PSY20年化收益10.4%，夏普比0.50，超额收益18.4%
- 创业板指CMO260年化收益11.7%，夏普比0.57
- 沪深300指数的SHARPED20240因子表现为5.0%年化收益，夏普比0.45，超额收益8.9%。

• 动量因子排名（图表7）: KST、PSY、TII、DELTA、DMA等指标评分最高，反映它们在股价趋势捕捉上的有效性。负分指标（ROCD、REG、POS、RSMA）的表现不佳。

2.2 恒生科技、创业板指及其他主要指数

• 恒生科技指数中，短期（约20日）行情动量效果最好，前10因子均有显著超额收益（图表8）；

- 创业板指数中，回望期集中约240日（一年），强调中长期行情重要性（图表9）；

• 上证50指数短中期回望期（约60-80日）动量因子表现突出（图表10）；

- 中证1000指数因子表现多样，整体偏正超额收益，但部分因子效果弱（图表11）；

• 沪深300指数以SHARPED指标为代表的动量因子表现良好（图表12）。

2.3 行业指数择时

• 动量因子改进带来样本外超额收益行业数量从13个扩大至27个（图表13），覆盖美容护理、房地产、医药生物、计算机、钢铁等多个行业。

- 行业因子年化超额收益普遍达到8%以上，个别行业如煤炭（INVVOLD20160因子）、电力设备（KST140因子）表现尤为优异。

• 极个别行业如有色金属、公用事业、汽车、石油石化未见显著超额收益，暗示动量择时因子效应因行业属性而异。

2.4 策略示例

• 恒生科技指数基于CMO20因子的股债轮动策略，年化超额收益率16.1%，年化收益17.5%，夏普比0.69，最大回撤40.2%相比指数更低（图表14-15）。该策略自2015年以来实测，且2024年3月预测看多。

- 创业板指基于HMAD2060因子策略，年化超额收益率7.8%，年化收益11.3%，夏普比0.40，最大回撤46.3%（图表16-17），同样3月看多。

• 中证1000指数HMAD4080因子示例策略，年化超额收益6.8%，年化收益16.0%，夏普比0.63，最大回撤59.7%（图表18-19）。

- 沪深300指数SHARPED20_240因子策略，年化超额收益6.9%，年化收益13.8%，夏普比0.65（图表20-21）。

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3. 风险因素提示

报告明确三大风险点：

1. 市场学习效应风险：投资者广泛采用相似动量策略可能削弱历史经验的有效性。

2. 宏观经济和流动性剧烈变化风险：极端环境下指标失效可能性加大。

1. 投资者结构变化风险：市场参与者的结构变化可能导致量化指标失灵。

这些风险提示反映出报告对策略未来表现保持谨慎，提示投资者关注系统性风险和模型适用范围限制。

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4. 估值及技术分析指标原理与构造详解

报告深入给出27个动量因子的计算公式与指标本质，从价格序列、收益率、加权均线等角度阐述理论基础，包括简单移动平均（SMA）、指数移动平均（EMA）、双指数移动平均（DEMA）、可变权重动态移动平均（VIDYA）等加权方式的数学定义和实际意义。重点指标如CMO、KST、PSY、DELTA、SHARPED、HMAD等均配备了参数说明与计算公式，方便研究和应用者理解指标机理及适用特点，增强策略透明度和可复制性。

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5. 图表深度解读

• 图表1~2清晰界定行情序列类型（价格序列、收益率序列、行情时间序列）及不同加权函数权重随滞后时间的曲线，奠定理论基础。

- 图表3简洁列举27个动量因子，涵盖类型、参数及指标意义，方便多因子策略构建与调试。

• 图表4突出科学验证框架，样本划分及K折交叉验证方法图示，显示实证方法的完整性和严谨性。

- 图表5-13分别展现宽基指数及行业指数在样本外期的年化收益率、波动率、最大回撤、夏普比和超额收益等量化指标，对比不同因子在不同指数上的择时成功率，直观呈现策略表现优劣。数据总结出成长风格指数如创业板和恒生科技表现最佳，部分大盘指数及行业因子表现有差异。

• 图表14-21则以例策略形式，直观展示策略净值曲线与指数对比，全面展示年化收益、风险指标与最大回撤，为量化投资经理提供策略实操参考。

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6. 审慎视角与细微差别

报告体现较强的科学严谨性，采取了防范过拟合的K折交叉验证方法，确保因子泛化能力，减轻了样本内调参导致的数据拟合风险。然而，实现层面仍需注意：

• 部分因子在样本外表现不稳定，个别指数出现负夏普比表明择时信号或未充分捕捉预期趋势，需结合其他指标进行调和使用。

- 动量策略最大回撤仍较大（如部分策略最大回撤逾40-70%），提示市场极端波动时策略风险不容忽视，投资者需配备风险控制机制。

• 因子表现与回望期差异明显，投资者需结合目标市场特性和投资周期进行针对性选择，避免“一刀切"。

- 行业因子超额收益存在明显行业轮动特征，且部分传统周期行业（如有色金属、公用事业）无法表现超额，提示动量策略的行业空档值得关注。

报告对潜在风险进行了充分揭示和合理提示，体现出稳健态度。

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结论性综合

本报告系统构建了路径类动量因子开发与验证框架，创新性地通过历史价格权重函数差异丰富了动量因子的策略表现，为量化资产配置提供了显著提升。实践中，通过覆盖A股市场广泛的宽基指数和行业指数样本，27个动量因子的实证结果显示：

• 成长风格指数（如创业板、恒生科技）及多数行业指数在样本外均表现出显著的动量择时超额收益，年化超额收益普遍高于8%，极少行业除外。

- 精选动量因子如PSY、KST、CMO、HMAD、SHARPED等在多个主要指数上均表现稳健，且通过股债轮动策略实现了更优的风险调整收益率。

• 样本内K折交叉验证得分提供了有效的指标筛选机制，显著降低了因子过拟合风险，增强了策略的泛化能力和实用性。

- 具体股债轮动示例展示了基于路径类动量因子的趋势跟随策略，在历史回测和当前市场展望中均表现出持续有效的择时信号。

综合来看，报告作者立场积极乐观，推荐结合路径类动量因子构建资产配置及行业轮动策略，并建议结合宏观风险及结构变化实施动态风险管理。报告明确表达了量化因子策略的优势与局限，提供了科学严谨的研究与实践框架，具有较高的理论和实务指导价值。[page::0,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21]

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附注： 本分析严格基于报告内容，遵循报告所提供的数据、结构与风险提示，未注入额外市场观点，确保专业、客观和系统性。

报告