動(dòng)量效應(yīng)及優(yōu)化動(dòng)量策略研究
——基于中國A股市場(chǎng)

陳 婧

（上海財(cái)經(jīng)大學(xué)浙江學(xué)院，上海 200082）

一、相關(guān)研究綜述及本研究的創(chuàng)新點(diǎn)

動(dòng)量投資策略，類似于“追漲殺跌”投資策略，是在某一時(shí)刻對(duì)一定時(shí)間段（即觀察期，以周或月為單位）累計(jì)投資回報(bào)率的市場(chǎng)股票進(jìn)行排序，排序后選擇買入一定比例的表現(xiàn)好的股票組和做空一定比例表現(xiàn)差的股票組，在持有一定時(shí)期后結(jié)束交易。若這一投資組合能夠維持原先的較好投資回報(bào)并且還有明顯的正收益，說明存在動(dòng)量效應(yīng)，否則動(dòng)量效應(yīng)不存在。

動(dòng)量效應(yīng)最早是由Jegadeesh和Titman（1993）發(fā)現(xiàn)，他們利用1965—1989年期間月度數(shù)據(jù)證明在美國短期內(nèi)存在動(dòng)量效應(yīng)，動(dòng)量投資策略存在超常收益。Grinblatt、Titman和Wermers（1995）及Carhart（1997）研究發(fā)現(xiàn)，共同基金普遍采用動(dòng)量投資的組合策略。此后，Rouwenhorst（1998，1999）、Liew和Vassalou（2000）、Fama和French（2012）、Choi和Kim（2014）等學(xué)者先后針對(duì)不同的國家市場(chǎng)構(gòu)建動(dòng)量策略，都證實(shí)了動(dòng)量效應(yīng)的存在，除了日本。而產(chǎn)生動(dòng)量效應(yīng)的原因，一部分學(xué)者偏向研究投資者行為及對(duì)信息處理方面，例如Barberis、Shleifer和Vishny（1998）提出基于行為金融理論的投資者心態(tài)BSV模型，Daniel等（1998）提出投資者信息認(rèn)知偏差DHS模型，Hong和Stein（1999）認(rèn)為信息擴(kuò)散具有滯后性的HS模型，以及Lee和Swaminathan（2000）認(rèn)為投資者的情緒對(duì)高成交量股票具有顯著的動(dòng)量偏好和Grinblatt和Han（2002）提出的處置效應(yīng)影響動(dòng)量投資。另一部分學(xué)者如Fama（1996）和French（2015）從傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)角度針對(duì)公司特征，基于CAPM模型構(gòu)建Fama-French3因素模型及Fama-French5因素模型分析動(dòng)量效應(yīng)。

在中國，學(xué)者們對(duì)動(dòng)量效應(yīng)的研究得出了不同的結(jié)論。高秋明和胡聰慧、燕翔（2014）、史永東等（2016）肯定了中國市場(chǎng)存在動(dòng)量效應(yīng)，且短期投資中動(dòng)量效應(yīng)顯著。魯臻和鄒恒甫（2007）、方立兵等（2011）、寧欣和王志強(qiáng)（2012）、方亢等（2015）研究表明，中國市場(chǎng)的動(dòng)量效應(yīng)并不顯著存在，他們普遍認(rèn)為與動(dòng)量投資策略相反的反轉(zhuǎn)策略（即類似于“高拋低吸”策略）在中國存在超額收益。同時(shí)，宋光輝等（2017）將流動(dòng)性因素加入Fama-French5因素模型中構(gòu)建的六因素模型解釋了中國動(dòng)量效應(yīng)形成的原因。

因此，動(dòng)量投資策略近年來一直是學(xué)者關(guān)注的重點(diǎn)，尤其是針對(duì)市場(chǎng)活躍度極高的中國股票市場(chǎng)，研究中國市場(chǎng)是否存在動(dòng)量效應(yīng)具有現(xiàn)實(shí)意義，探討傳統(tǒng)動(dòng)量投資策略能否獲得動(dòng)量收益具有研究?jī)r(jià)值，有助于進(jìn)一步完善動(dòng)量投資研究。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)：第一，本文縱觀整個(gè)中國自1990年至今的股票市場(chǎng)情況，發(fā)現(xiàn)中國市場(chǎng)波動(dòng)最強(qiáng)烈的十年的數(shù)據(jù)為2000—2010年，對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行分析更能有效檢測(cè)動(dòng)量投資的效果，即股市波動(dòng)越明顯，動(dòng)量效應(yīng)越顯著；第二，由于目前研究較少使用日交易數(shù)據(jù)進(jìn)行短期動(dòng)量效應(yīng)分析，故本文系統(tǒng)性地對(duì)日、月、年數(shù)據(jù)都進(jìn)行了分析和整理；第三，本文首先測(cè)試了按照傳統(tǒng)動(dòng)量策略的排序方式（即將投資收益從高到低排序選取前后10%作為贏家和輸家）的交易策略，再對(duì)其進(jìn)行了改良，使用回報(bào)率間隔進(jìn)行排序（即在收益率排序后，按回報(bào)率間隔的20%選取贏家和輸家）的優(yōu)化交易策略。本文在內(nèi)容上安排第二部分進(jìn)行實(shí)證分析，第三部分提出結(jié)論和展望。

二、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)及樣本選取

本文研究中國股票市場(chǎng)2000年1月1日至2010年12月31日滬深A(yù)股股票，對(duì)其日頻數(shù)據(jù)、周頻數(shù)據(jù)、月度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。中國股票市場(chǎng)發(fā)展迅速，圖1表示指數(shù)曲線的趨勢(shì)。本文重點(diǎn)關(guān)注2000年1月1日至2010年12月31日的時(shí)間段作為研究樣本。其原因：第一，1990—1999年的指數(shù)趨勢(shì)或2011—2017年都與2000—2010年的指數(shù)趨勢(shì)完全不同（見圖1）。2000年以前，中國股票市場(chǎng)平穩(wěn)增長，而2000—2005年下降趨勢(shì)明顯，2005—2010年市場(chǎng)波動(dòng)非常劇烈，但2011年后股票雖有波動(dòng)但并不劇烈且再次恢復(fù)平穩(wěn)增長趨勢(shì)。第二，截?cái)嗥诎黠@做多機(jī)會(huì)（2005—2007年，2008—2009年）和賣空機(jī)會(huì)（2000—2005年，2007—2008年，2009—2010年），因此該數(shù)據(jù)集足夠全面分析動(dòng)量投資策略在中國市場(chǎng)的效果。

1990—2017年上海證券交易所綜合指數(shù)圖

由于中國股票市場(chǎng)具有兩大特點(diǎn)，故本文做出了相關(guān)處理。首先，中國股票市場(chǎng)每日回報(bào)率設(shè)置有上下限10%，即在每個(gè)交易日，股票的價(jià)格漲幅不會(huì)超過當(dāng)天開盤價(jià)的10%，或不能下跌超過10%。若股票的價(jià)格達(dá)到日收益率10%的上限，那么投資者會(huì)預(yù)期這個(gè)股票的價(jià)格在第二天還會(huì)上漲，并希望購買從中獲利。但是，原持有者也會(huì)預(yù)期第二天的上漲。因此，在股價(jià)到達(dá)每日匯報(bào)10%后不能進(jìn)行買入操作，同理，很難在股票下跌10%限制之后做空股票。其次，雖然目前可以通過融券做空股市，但在2010年之前不允許賣空股票，因此本文假設(shè)研究時(shí)間段都可以做空。

考慮到研究的可靠性和準(zhǔn)確性，需要對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行如下篩選：

首先，剔除所有停牌6個(gè)月以上的股票，共92只，因?yàn)檫@些股票在停牌之前和之后的表現(xiàn)都存在較大異常。同時(shí)，將所有每日和每周回報(bào)率超過100%的異常股票在停牌后第一天的回報(bào)率設(shè)置為0，以使動(dòng)量策略可以忽略這些股票的異?；貓?bào)。

其次，因?yàn)樾鹿砂l(fā)行存在抑價(jià)現(xiàn)象，故剔除首次公開發(fā)行股票前6個(gè)月的數(shù)據(jù)。

（二）研究方法

根據(jù)Jegadeesh和Titman（1993）動(dòng)量投資策略基本思路，設(shè)定任意T時(shí)刻為買入或賣出交易行為的時(shí)間點(diǎn)，觀察期為J時(shí)間段，持有期為K時(shí)間段。因此，本文使用日數(shù)據(jù)假設(shè)J=1、2、3、4，K=1、2、3、4（共16組），周頻數(shù)據(jù)假設(shè)J=1、2、4、8，K=1、2、4、8（共16組），以及月度數(shù)據(jù)假設(shè)J=3、6、9、12，K=3、6、9、12（共16組）進(jìn)行動(dòng)量效應(yīng)分析。

傳統(tǒng)動(dòng)量投資策略采取重疊抽樣的方法，在選取T時(shí)點(diǎn)投資組合時(shí)，針對(duì)T點(diǎn)以前J期的股票累積收益率進(jìn)行計(jì)算并排序，累積收益率從高到低排序，選取前20%的N只股票組成贏家組合W，后20%的N只股票組成輸家組合L。

基于回報(bào)率間隔的優(yōu)化動(dòng)量投資策略與傳統(tǒng)策略的不同點(diǎn)在于排序方法上。在選取T時(shí)點(diǎn)投資組合時(shí)，針對(duì)T點(diǎn)以前J期的股票累積收益率進(jìn)行計(jì)算并排序，累積收益率從高到低排序后，根據(jù)收益率最大值Max（Ri，t）和收益率最小值Min（Ri，t）之間的間隔差值D（Ri，t），即D（Ri，t）=Max（Ri，t）-Min（Ri，t），此時(shí)選取的贏家組合W滿足Max（Ri，t）-0.2×D（Ri，t）

在選取好贏家和輸家組合后，t點(diǎn)前觀察j期某一只股票i的累積收益率Ri，t為：

t點(diǎn)后持有j期某一只股票i的累積收益率Ri，t為：

若在t點(diǎn)買入贏家組合W且持有權(quán)重相等各只股票，則組合n只股票在t+k時(shí)點(diǎn)上的贏家累積收益率為：

若在t點(diǎn)買入輸家組合L且持有權(quán)重相等各只股票，則組合n只股票在t+k時(shí)點(diǎn)上的輸家累積收益率為：

動(dòng)量投資策略在t點(diǎn)開始交易，到t+k時(shí)累積收益率RM，t為：

由于同一種交易策略（J，K）在2000年1月1日至2010年12月31日期間的不同T點(diǎn)會(huì)產(chǎn)生S種交易結(jié)果，因此，需要對(duì)以上累積收益率計(jì)算平均數(shù)：

（三）實(shí)證檢驗(yàn)分析

首先，在表1中，基于傳統(tǒng)排序方法的月度動(dòng)量投資策略，本文檢測(cè)結(jié)果發(fā)現(xiàn)不存在動(dòng)量效應(yīng)。只有當(dāng)J=3個(gè)月和K=3個(gè)月時(shí)，策略的回報(bào)率為-0.581%，小于0，表明當(dāng)觀察期為3個(gè)月，持有期為3個(gè)月時(shí)存在反轉(zhuǎn)效應(yīng)。其他學(xué)者也采用傳統(tǒng)的排序方法在月度策略下發(fā)現(xiàn)了不同結(jié)果，存在動(dòng)量效應(yīng)或反轉(zhuǎn)效應(yīng)。Pan等（2012）的結(jié)果與本文結(jié)果一致，即在J=3至12個(gè)月和K=3至12個(gè)月時(shí)沒有動(dòng)量效應(yīng)。他們的樣本期間在1995年1月至2009年12月之間，與本文一樣使用中國所有A股股票并在每個(gè)公司上市后的前6個(gè)月內(nèi)丟棄數(shù)據(jù)。因此，不同的數(shù)據(jù)市場(chǎng)方法會(huì)導(dǎo)致不同的結(jié)果，在中國股票市場(chǎng)上，月度動(dòng)量投資策略不存在動(dòng)量效應(yīng)。其次，本文發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化的動(dòng)量投資策略基于回報(bào)率間隔排序方法不存在任何顯著的動(dòng)量或反轉(zhuǎn)效應(yīng)（見表1）。

表1 月度動(dòng)量投資策略

根據(jù)表2顯示的周頻動(dòng)量投資策略結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于傳統(tǒng)排序方法，當(dāng)J=1至8周和K=1至8周時(shí)，存在顯著的反轉(zhuǎn)效應(yīng)（見表2），這與其他研究結(jié)果一致（Pan et al，2012）?；诨貓?bào)率間隔的排序法，周頻動(dòng)量策略（見表2）顯示當(dāng)J=1，2周和K=1，2，4周時(shí)存在顯著的動(dòng)量效應(yīng)。當(dāng)J=1周和K=1周時(shí)，周頻動(dòng)量回報(bào)率到達(dá)最高值，月度收益為6%。當(dāng)J增加或K增加時(shí)動(dòng)量收益減少。Pan等（2012）發(fā)現(xiàn)，如果考慮交易成本，當(dāng)其成本為0.9%時(shí)，J=1周和K=1周的動(dòng)量策略的月度收益為2.4%（即6%-4×0.9%計(jì)算結(jié)果），依然有利可圖。本文結(jié)果不如其顯著，這可能是由于不同的樣本周期和抽樣方法造成的。另一個(gè)重要原因是本文對(duì)數(shù)據(jù)處理的特殊步驟，即將所有超過100%的每日和每周回報(bào)設(shè)置為0，這一步可能導(dǎo)致本文動(dòng)量效應(yīng)更合理。

表2 周頻動(dòng)量投資策略

由于之前文獻(xiàn)對(duì)中國股市的日頻動(dòng)量策略的研究并不多，因此本研究基于所有A股股票的傳統(tǒng)排名方法來檢驗(yàn)日頻動(dòng)量投資策略的效果（見表3）。當(dāng)J>2天時(shí)，本文發(fā)現(xiàn)存在逆向效應(yīng)。對(duì)比基于傳統(tǒng)方法的月度動(dòng)量策略和周頻動(dòng)量策略，本文發(fā)現(xiàn)不存在動(dòng)量效應(yīng)，反而存在反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

表3 日頻動(dòng)量投資策略

基于回報(bào)率間隔排序法的日頻動(dòng)量策略發(fā)現(xiàn)，當(dāng)J<4天和K<=4天時(shí)，在J和K的所有組合下都可以發(fā)現(xiàn)強(qiáng)烈的動(dòng)量效應(yīng)。當(dāng)J=4天和K=1天時(shí)出現(xiàn)最高的動(dòng)量收益18.36%。在給定J時(shí)，當(dāng)K增加時(shí)，動(dòng)量收益逐步減少。但是，對(duì)J>4天時(shí)是否會(huì)產(chǎn)生更高的動(dòng)量回報(bào)率并未提及。因此，本文進(jìn)一步分析了J=5、6、7、8、9、10天和K=1時(shí)基于回報(bào)率間隔排序法的日頻動(dòng)量策略。在表4中，發(fā)現(xiàn)當(dāng)K=1、2、3、4天時(shí)，都存在顯著的動(dòng)量效應(yīng)。但是，在給定J下，當(dāng)K增加時(shí)動(dòng)量收益是逐步減小。同時(shí)給定的K下，當(dāng)J增加時(shí)，動(dòng)量效應(yīng)也逐步減少。因此在表3和表4的結(jié)果中，J=4天和K=1天的動(dòng)量收益最高，為24.56%。若考慮到交易成本，月度收益為6.56%（即24.56%-20×0.9%計(jì)算得到）。

表4 基于回報(bào)率間隔的日頻動(dòng)量投資收益

根據(jù)以上分析發(fā)現(xiàn)，基于傳統(tǒng)排序方法的動(dòng)量策略的結(jié)果與基于回報(bào)率間隔方法的動(dòng)量策略的結(jié)果存在較大差異。因此，本文通過檢查兩種策略的贏家和失敗者投資組合之間的差異，來比較兩種策略結(jié)果不同的原因。由于在J=4天和K=1天的情況下，基于回報(bào)率間隔排名的動(dòng)量收益是所有結(jié)果中最高的（見表4），所有本文選擇在J=4天和K=1天時(shí)，對(duì)兩種排序方法進(jìn)行比較（見表5），進(jìn)一步觀察分析其結(jié)果。

表5 J=4天和K=1天時(shí)，基于傳統(tǒng)和回報(bào)率區(qū)間排序法的日頻動(dòng)量策略所產(chǎn)生的贏家和輸家投資組合匯總統(tǒng)計(jì)

首先，每個(gè)投資組合中的平均股票數(shù)量是不同的。傳統(tǒng)排名的贏者組合股票數(shù)量與傳統(tǒng)排名的輸者組合的股票數(shù)量是差不多的。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的排名方法將所有股票的20%投入贏家投資組合，另外有20%投入輸家投資組合。但是，投資回報(bào)率間隔排名的投資組合中的股票數(shù)量，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)排名投資組合。其中，贏家股票數(shù)量遠(yuǎn)低于輸家股票數(shù)量，這兩個(gè)結(jié)果反映了回報(bào)率間隔排名比傳統(tǒng)排名更挑剔。

其次，在投資回報(bào)率間隔排名策略中，贏家股票的回報(bào)率遠(yuǎn)高于輸家組合。其中，進(jìn)入贏家區(qū)間的股票數(shù)量遠(yuǎn)少于排在失敗者區(qū)間的股票，說明投資間隔回報(bào)率更具有說服力。基于回報(bào)率間隔排名的贏家組合，其平均日回報(bào)率比傳統(tǒng)排名的平均日回報(bào)率高出14倍，基于回報(bào)率間隔排名的失敗者投資組合的平均日收益比傳統(tǒng)排名高出4倍。根據(jù)前1天和前4天觀察期回報(bào)率顯示的結(jié)果來看，與傳統(tǒng)排名相比，回報(bào)率間隔排名在選數(shù)據(jù)時(shí)更精準(zhǔn)，條件更苛刻。前1天回報(bào)率中，傳統(tǒng)排名進(jìn)入贏家組合的平均回報(bào)只有1.65%，而優(yōu)化排名后的贏家平均回報(bào)在6.04%。前4天回報(bào)率結(jié)果更為明顯，贏家組合只有6.76%的回報(bào)率，而基于投資回報(bào)率間隔排名的優(yōu)化策略選取贏家需要達(dá)到26.64%。

因此，基于以上分析本文發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)排序方法的動(dòng)量投資策略無法在中國獲得有效收益，而基于回報(bào)率間隔排序的優(yōu)化動(dòng)量投資策略，可以獲得動(dòng)量收益，尤其是日頻交易中，其投資動(dòng)量收益極為顯著。

三、結(jié)論和展望

根據(jù)實(shí)證結(jié)果本文發(fā)現(xiàn)，基于傳統(tǒng)排序方法的動(dòng)量策略只會(huì)產(chǎn)生反轉(zhuǎn)效應(yīng)，基于回報(bào)率間隔的動(dòng)量策略可以在日頻交易中獲得較大動(dòng)量收益。同時(shí)，基于回報(bào)率間隔排序法的動(dòng)量策略傾向于將更少的股票投入其投資組合，并且比基于傳統(tǒng)排名法的動(dòng)量策略更挑剔。

學(xué)者在未來的研究工作中，應(yīng)該對(duì)動(dòng)量策略的交易成本進(jìn)行進(jìn)一步的研究。因?yàn)樵诒疚闹?，只是大致估算了?dāng)前印花稅和傭金費(fèi)用的成本，但還有其他成本會(huì)影響投資結(jié)構(gòu)，如買賣差價(jià)和賣空成本。此外，未來可以進(jìn)一步對(duì)動(dòng)量效應(yīng)產(chǎn)生的原因進(jìn)行解釋。一種方法是探索行為模型，另一種方法是在資產(chǎn)定價(jià)模型中增加更多的風(fēng)險(xiǎn)因素或采用動(dòng)態(tài)因子進(jìn)行解釋。