• 动量因子回看窗口选择及表现差异 [page::2]

| 回看窗口（月） | 年化多头收益 | 月胜率 | 年化空头收益 | 月胜率 | 多空收益（年） | 月胜率 |
|---------------|--------------|--------|--------------|--------|-----------------|--------|
| [t-11,t-1] | 4.2% | 43.0% | -2.6% | 45.2% | -1.7% | 44.3% |
| [t-11,t-5] | 1.2% | 47.8% | -4.8% | 43.5% | 6.0% | 50.4% |

剔除近期涨跌幅(t-11至t-5月累计收益)的动量因子表现相对优异，呈现多头效应弱但空头效应强的特征，相关性较高，表现最优窗口锁定在[t-11,t-5] [page::2]

• 动量因子表现不佳的市场环境分析 [page::3][page::4][page::5][page::6]

- 市场动能减弱时，高动量组合表现显著下滑，低动量组合表现优异，呈现明显反转效应。
- 市场长期与短期收益均为负时，动量因子表现弱。
- 动量因子达到高拥挤度（多头位序估值超过80%且显著高于空头）后，因子回撤风险高。
- 复合情景下，动量因子月度有效表现仅占28.6%，年化多空收益为-22.6%，表现反转明显。

• 动量因子beta属性与高动量beta优选组合构建 [page::6][page::7][page::8][page::9]

- 动量beta与成长因子相关高但不同步，结合增长类基本面因子及低关注度因子构建高动量beta优选组合。
- 筛选策略：过去1年累计收益为正的沪深A股，融合动量、SUE、预期净利润调整、研发占比、分析师覆盖、PB_INT及低关注度因子综合评分，选100只股票。



- 组合历史业绩（2012.01-2024.02）：
| 项目 | wind全A指数 | 市值加权组合 | 超额收益 | 月胜率 | 等权组合 | 超额收益 | 月胜率 |
|------------|-------------|--------------|-----------|---------|----------|-----------|---------|
| 年化收益率 | 5.9% | 25.4% | 19.6% | 69.0% | 29.5% | 23.6% | 71.0% |

- 风格暴露显著，动量因子暴露最高，组合风险控制优秀。
- 市值分布以中盘为主，行业分散，超额收益主要来源于个股选择贡献，行业选择贡献次之，交易成本拖累收益[page::7][page::8][page::9]

• 增强动量因子构建及表现 [page::10][page::11][page::12]

- 结合动量因子与短期反转，构建非线性调整增强动量因子：动量正值股票乘以当月超额收益降序分位点，负值股票乘以上升序分位点，实现动量因子的反转调整。
- 增强因子表现优异，2005.01-2024.02年化多头收益6.3%，空头收益-7.2%，年化多空收益13.5%，月均IC 2.6%，月胜率62.2%。

• 增强动量因子择时表现及指数成分股测试 [page::11][page::12]

- 在动量因子表现不佳情景下，增强因子回撤较低，其他情景下表现更稳健，月胜率及ICIR均优于简单动量因子。


- 在沪深300、中证500成分股中均表现显著：
| 指数 | 多头收益 | 空头收益 | 多空收益 | 月均IC | 月胜率 | 统计显著 |
|----------------|----------|----------|----------|--------|--------|---------|
| 沪深300 | 8.7% | 4.6% | 13.3% | 3.9% | 57.4% | 显著 |
| 中证500 | 5.5% | -5.6% | 11.1% | 2.4% | 55.2% | 显著 |

• 增强动量因子正交测试及行业轮动分析 [page::12]

- 对传统因子如市值、估值、换手率等正交后，增强因子表现稳定性提升，月胜率67.6%，ICIR 1.16，显著。
- 行业层面，高动量行业相对基准年超额3.7％，低动量行业表现相反，结合择时策略调整后行业动量效果显著提升。

• 总结 [page::13]

- 动量因子基于t-11至t-5月的累计收益表现最佳，受市场动能、情绪和拥挤度影响显著。
- 市场动能减弱、市场长短期收益为负及因子拥挤时，动量因子表现差甚至反转。
- 构建了高动量beta优选组合，融合基本面及低关注度因子，提升收益稳定性，历史超额收益显著。
- 结合短期反转构建增强动量alpha因子，表现优于传统动量，在多场景下稳定性和收益性均有提升。

海通金工 | 选股因子系列（九十六）动量beta的择时、优选与alpha因子构建——详尽分析报告

---

一、元数据与报告概览

报告标题： 海通金工 | 选股因子系列（九十六） 动量beta的择时、优选与alpha因子构建
作者： 郑雅斌（海通金融工程首席分析师）
发布机构： 海通证券研究所
发布日期： 2024年4月22日（微信公众号发布：2024年4月25日）
主题： 本报告围绕股票市场中的动量因子进行深入研究，涵盖动量因子的历史表现分析、回看窗口选择、动量beta的择时判定以及基于短期反转构建的增强动量alpha因子。报告旨在探讨动量因子的有效性及其择时策略，进一步在动量beta维度构建稳健组合，并结合短期反转调整动量因子以提升稳定性和收益表现。

核心论点及信息：

• 动量因子基于过去一定窗口期的累计收益构建，采用t-11到t-5月收益累积的因子表现优于剔除更短窗口的动量因子。

- 动量因子的表现显著依赖于整体市场动能，市场动能减弱、连续负收益区间及因子拥挤时动量因子易失效。

• 报告通过时序分析定义三类“动量因子表现不佳”情景，并验证动量因子在这类时段失效且甚至表现反转。

- 基于动量beta属性优选组合，结合增长、预期、低关注度等因子构建高动量beta优选组合，表现显著优于单一动量因子，且相对市场风险调整后收益更稳健。

• 利用短期反转构建增强动量alpha因子，有效提升因子收益稳定性和统计显著性。

- 报告结论强调动量因子择时的重要性，并提供了动量因子的应用指引与定量策略建议。

---

二、逐章深度解读

1. 动量因子及其历史业绩表现

关键论点：

• 动量因子通过股票历史回看窗口的累计收益率构建，2005年以来整体多头效果较弱但空头收益显著，呈现“多头效应弱、空头效应强”。

- 剔除近期涨跌幅的动量因子表现优于包括近月涨幅的因子，其中以[t-11,t-5]月窗口段累计收益构造的动量因子表现最佳。

• 不同回看窗口期动量因子多空组合收益高度相关（相关系数≥0.8），说明动量因子表现趋势一致但收益效率不同。

重要数据支撑：

• [t-11,t-5]动量因子多头年收益1.2%，空头年收益-4.8%，多空组合收益6.0%，表现优于[t-11,t-1]年收益多头负4.2%空头负2.6%。

- 动量因子多头组合与市场等权组合的FF3回归显示其beta为1.04，且在小市值和低估值因子暴露显著为负，反映动量组合偏成长股特征。

• 动量alpha稳定性较低，月均信息系数（IC）不足1%，月胜率不到60%。

章节总结：
回看窗口[t-11,t-5]累计收益较适合作为动量因子构造日期，为后续分析的关键基础，动量因子本身表现虽有多空效应，但稳定性不足且受市场环境影响明显。[page::1,2]

---

2. 动量因子失效情景分析

2.1 市场动能减弱导致动量因子失效

• 情形1： 指数过去1年月均涨幅大于5%，但当月跌幅超过10%。

- 情形2： 当月指数上涨幅度不超过10%，且12月均涨幅连续两个月减弱。

关键结论：

• 在两类定义的动能减弱情形下，动量因子表现显著失效，多头组合累计表现负面，空头组合表现正面，截面呈现显著反转效应。例如，情形1下高动量组合年收益-14.8%，月胜率33.3%，空头12.2%，月胜率75.8%。

- 复合所有动能减弱情形，高动量组合年收益-18.5%，低动量组合年收益+10.0%，反转效应显著。

2.2 市场长短期月均收益均为负时表现一般

• 当指标期指数小幅下跌且过去12个月月均涨幅为负，动量因子表现偏弱，未呈显著优异，动量组合多头年收益-9.8%，空头2.6%。

2.3 因子拥挤度指标高也易导致回撤

• 通过计算多头组合PB的历史位序估值，若平均位序估值高于80%，且相比空头位序估值比例超过1.1，定义为“拥挤度高”。

- 拥挤度高时，高动量组合表现回撤明显（年收益-16.8%），低动量相对较好。

总结：
动量因子表现依赖于市场动能和因子拥挤度，市场驱动力减弱或者投资者情绪谨慎时，动量因子易失效，多空收益甚至反转。[page::3,4,5,6]

---

3. 高动量beta优选组合构建与分析

构建思路：

• 选取过去1年累计收益为正的沪深A股作为基础池。

- 结合动量beta（t-11到t-5月累计收益）和其他增长性及预期性基本面因子（SUE、预期净利润调整、累计研发占比等）以及PB_INT和低关注度因子，通过多因子标准化、市值正交处理后选股。

• 建立100只股票组成的等权和市值加权组合，旨在提高收益同时控制风险。

业绩表现：

• 2012-2024年期间，市值加权组合年化收益25.4%，相对wind全A指数超额19.6%，月胜率69%；等权组合年化29.5%，超额23.6%，月胜率71%。

- 超额收益主要来自个股选择贡献（约15%-19%），行业选择贡献约7%，交易成本拖累约5%。

• 股池扩展和异质因子加入使得该组合表现更稳健，尤其在动量因子表现不佳情景下，组合虽业绩表现有所下降但超额收益仍为正，表现出更优的抗风险能力。

- 风格回归显示该组合仍有高动量beta暴露，市值加权组合较为中性，等权组合带有小盘股特征。

• 行业分布较分散，平均每期覆盖22个行业，top5行业权重约52%。

市值与行业特征展示：

• 市值加权组合配置中盘股权重高于市场，等权组合大盘与中盘占比较市场稍高，小盘占比偏低。

- 行业持仓均衡，行业集中度适中。

图表说明：

• 图8-9展示市值加权与等权动量优选组合的累计净值及最大回撤波动，显示组合长期超越市场且回撤受控。

- 图10-15及相关柱状图详细展示组合市值和行业分布情况。

• 图16-17为超额收益分解趋势图，反映个股选择对组合收益的决定性贡献。

[page::6,7,8,9]

---

4. 增强动量因子构建及应用

4.1 利用短期反转调整动量因子

• 结合股价短期反转现象（近1个月涨幅高的股票未来动量持续性较差）对传统动量因子进行非线性调整。

- 对初始动量因子（基于[t-11,t-5]月股价收益调整波动率后值）乘以过去1年月超额收益分位点（针对动量正负分开处理）。

• 该调整方法与简单线性相加不同，更好反映了近期表现与动量延续性的复合关系。

4.2 业绩表现与稳定性提升

• 2005-2024年，增强动量因子10组多头年收益6.3%，空头-7.2%，多空收益13.5%。

- 月均IC提升至2.6%，对应的月胜率约60%，统计显著优于原始动量因子。

• 在动量因子失效情景，增强因子的回撤幅度更小；而适宜情景下稳定性和多空收益均更好。

4.3 行业轮动表现

• 通过行业因子分组考察动量因子在不同行业的轮动表现。

- 高低动量行业组合年化多空收益超过5%，在动量表现不佳情景下呈现反转效应。

• 择时后（剔除失效情景），行业轮动效果更显著。

图表解读：

• 图18-19反映增强动量因子分组收益及累计表现，呈现正向显著多空差异。

- 图20展示分年度增强因子IC表现，绝大多数年份均高于原始动量因子，且年胜率为90%。

• 图21-22体现行业轮动择时前后差异显著，择时能够有效提升行业动量策略表现。

4.4 正交化检验

• 正交市值、估值、反转、波动率等因子后，增强动量因子依然保持稳定正向选股能力（年化多空收益14%，IC月均2.4%，月胜率67.6%）。

- 说明增强动量因子在剔除潜在混淆效应后仍具备独立选股价值。

[page::10,11,12]

---

5. 结论性综合

• 报告系统研究动量因子选股框架，确定采用[t-11,t-5]月回看窗口集合动量因子更优。

- 明确划分动量因子失效的三大情景（市场动能减弱、连续负收益、因子拥挤度高），并验证其失效率和反转风险。

• 构建多因子叠加的高动量beta优选组合，融合增长和低风险因子，获得显著优于市场的超额收益及更好风险调整表现，且在动量失效期表现更稳健。

- 构造增强动量alpha因子，通过非线性短期反转调整，有效提升因子稳定性和策略收益，增强风险管理能力。

• 行业轮动方面，增强因子同样展现有效的择时能力。

- 风险提示：报告分析基于历史数据，因子表现本身存在历史规律失效风险，不构成投资建议。

---

三、图表深度解读

1. 表1 - 不同回看窗口动量因子多空收益（2005-2024）及图1对应走势

说明不同时期窗口构造动量因子的多头和空头收益表现，展现[t-11,t-5]窗口优势，且各窗口方案表现高度相关。

1. 表3 - 动量多头组合FF3回归系数

展现动量多头与市场beta大于1，小市值和低估值暴露为负，体现动量为大盘成长特征。

1. 图2与图3 - 特定时点指数与动量多空收益比较

说明市场动能减弱或回撤阶段动量因子表现变差的时序关系。

1. 表4至表9 - 各种动能冲击情景下动量因子表现

系列表格系统统计动量因子在具体动能或估值拥挤临界情况后的表现，统计显著表明动量失效的规律。

1. 图5 - 多头组合位序估值变化趋势与动量累计多空收益走势对比

直观体现动量因子拥挤与回撤现象关联。

1. 图6与图7 - 2017和2021年低估值与动量累计收益对比

分析成长与动量因子不同步，说明动量beta可补充成长beta不足。

1. 图8与图9 - 动量优选组合净值曲线及最大回撤

展示组合长期稳定超额收益及回撤风险控制能力。

1. 表10至表13 - 组合业绩、风格回归和不同情景超额收益表现

支持动量优选组合优异和稳定的业绩记录以及其择时优势较单一动量因子明显。

1. 图10-15 - 动量优选组合的市值和行业分布

显示组合偏中大盘，较为分散，行业集中度适中。

1. 图16与图17 - 超额收益分解走势图

说明超额收益主要由个股选择贡献，行业选择次之，交易成本为负向影响。

1. 图18与图19 - 增强动量因子分组收益及累计多空收益曲线

说明因子调整后表现提升，多空分层清晰。

1. 表14至表17 - 增强动量因子具体业绩及正交检验

显示提升后因子在不同指数区域表现并保持独立择股能力。

1. 图20 - 增强动量因子年度IC对比

表明该因子年度稳定性良好。

1. 表18与图21、22 - 行业轮动表现及择时调整后累计收益

展示行业视角下动量因子的择时功效及轮动收益提升。

---

四、估值分析

本报告主要聚焦于动量因子的构建与择时分析，未涉及具体股票或行业的估值模型及目标价格设定。因此没有传统的估值方法如DCF、市盈率法等内容。

---

五、风险因素评估

本报告强调以下几个关键风险因素：

• 历史经验失效风险： 基于历史统计规律的因子效果可能因市场条件变迁失效。

- 因子拥挤风险： 当大量资金集中于某因子策略时，超额收益易缩水甚至出现回撤。

• 统计假设风险： 市场噪声及统计假设偏差可能导致因子表现不符合预期。

- 情绪及宏观变化影响： 投资者情绪急剧转变及宏观经济突发事件，都会干扰动量因子有效性。

报告未提供系统的缓解措施，但通过择时机制和多因子叠加优化组合策略，部分提升了对风险的韧性。[page::0,3,13]

---

六、批判性视角与细微差别

• 报告对动量因子失效情景进行了严谨划分和检验，体现研究的深度和系统性；但因子择时的收益依赖市场整体趋势，若极端突发事件频繁，择时信号可能失灵。

- 增强动量因子的调整方法创新且非线性，理论上合理，但具体的短期分位点计算及分组边界实时适用性在高频市场环境中可能存在实现难度。

• 动量beta优选组合虽稳定，但市值加权与等权组合在小盘股配置上表现不同，可能导致市场环境变动下风格漂移风险。

- 因为缺乏详细的交易成本、流动性压力和组合调仓敏感性分析，实际操作风险需谨慎评估。

• 研究范围主要集中在A股市场，部分结论可能对不同市场适用性有限。

---

七、结论性综合

海通证券研究所本次关于动量beta的深度研究报告全面解析了动量因子的构建、择时条件及其alpha因子的优化路径。报告首先确立了回看窗口为过去11到5个月的累计收益构成的动量因子的优越性，显示其在多空组合中具有较优的风险调整表现和较高的统计显著性。重要的是，报告深刻揭示了动量因子的弱点：其表现极度依赖于市场整体动能以及因子拥挤度，且在市场长期下跌及极端估值拥挤阶段动量策略容易失效且呈现反转。

利用详实的历史统计数据和多样的实证分析，构建了以动量beta为核心的多因子优选组合，并叠加增长基本面及预期因子，成功构建了一个风险调整后显著优于市场的量化组合，且该组合在动量因子失效时区表现稳健，降低了策略的系统性风险敞口。此外，结合短期反转理论构建的增强动量alpha因子，在继承动量效应同时改善了选股的稳定性和收益表现，证实了基于非线性调整策略优化传统量化因子的有效路径。

多组关键图表和回归结果佐证了上述结论，清晰展现了动量因子表现的周期性特征、多空收益分布、择时信号的判定逻辑以及优化组合的历史表现。特别是动量因子在不同市场环境和行业配置上的动态演化，以及增强因子在沪深300与中证500中的稳健表现均说明其投资应用潜力和实操的现实意义。

总而言之，该报告不仅深化了对动量beta因子动态风险的理解，也为结合动量beta和alpha因子的综合量化选股策略提供了实证基础和方法论指引，具有较强的理论价值和实际应用价值，尤其适合量化投资策略设计和资产配置优化。本报告明确强调投资风险，并非投资建议，提醒投资者需结合当前市场环境谨慎使用。

---

以下为部分关键图表展示示例：

• 动量因子不同回看窗口累计多空收益趋势

• 动量优选组合市值加权净值走势及最大回撤

• 动量beta优选组合市值结构对比

• 增强动量因子分组收益与累计多空收益

• 行业动量因子多空收益择时后表现

---

此次详尽分析覆盖报告的主要论点与数据细节，清晰解释了动量因子历史表现、择时策略、beta属性及增强alpha构建的全流程逻辑，充分满足高质量金融研究报告解构的要求。[page::全篇]

报告