陳 婧

（上海財經(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

動量投資策略，類似于“追漲殺跌”投資策略，是在某一時刻對一定時間段（即觀察期，以周或月為單位）累計投資回報率的市場股票進(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并且還有明顯的正收益，說明存在動量效應(yīng)，否則動量效應(yīng)不存在。

動量效應(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)存在動量效應(yīng)，動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)者先后針對不同的國家市場構(gòu)建動量策略，都證實了動量效應(yīng)的存在，除了日本。而產(chǎn)生動量效應(yīng)的原因，一部分學(xué)者偏向研究投資者行為及對信息處理方面，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)為投資者的情緒對高成交量股票具有顯著的動量偏好和Grinblatt和Han（2002）提出的處置效應(yīng)影響動量投資。另一部分學(xué)者如Fama（1996）和French（2015）從傳統(tǒng)金融風(fēng)險角度針對公司特征，基于CAPM模型構(gòu)建Fama-French3因素模型及Fama-French5因素模型分析動量效應(yīng)。

在中國，學(xué)者們對動量效應(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）肯定了中國市場存在動量效應(yīng)，且短期投資中動量效應(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，中國市場的動量效應(yīng)并不顯著存在，他們普遍認(rèn)為與動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，宋光輝等（2017）將流動性因素加入Fama-French5因素模型中構(gòu)建的六因素模型解釋了中國動量效應(yīng)形成的原因。

因此，動量投資策略近年來一直是學(xué)者關(guān)注的重點，尤其是針對市場活躍度極高的中國股票市場，研究中國市場是否存在動量效應(yīng)具有現(xiàn)實意義，探討傳統(tǒng)動量投資策略能否獲得動量收益具有研究價值，有助于進(jìn)一步完善動量投資研究。

本文的創(chuàng)新點：第一，本文縱觀整個中國自1990年至今的股票市場情況，發(fā)現(xiàn)中國市場波動最強(qiáng)烈的十年的數(shù)據(jù)為2000—2010年，對該數(shù)據(jù)進(jìn)行分析更能有效檢測動量投資的效果，即股市波動越明顯，動量效應(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)行短期動量效應(yīng)分析，故本文系統(tǒng)性地對日、月、年數(shù)據(jù)都進(jìn)行了分析和整理；第三，本文首先測試了按照傳統(tǒng)動量策略的排序方式（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，再對其進(jìn)行了改良，使用回報率間隔進(jìn)行排序（即在收益率排序后，按回報率間隔的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)行實證分析，第三部分提出結(jié)論和展望。

二、實證分析

（一）數(shù)據(jù)及樣本選取

本文研究中國股票市場2000年1月1日至2010年12月31日滬深A(yù)股股票，對其日頻數(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。中國股票市場發(fā)展迅速，圖1表示指數(shù)曲線的趨勢。本文重點關(guān)注2000年1月1日至2010年12月31日的時間段作為研究樣本。其原因：第一，1990—1999年的指數(shù)趨勢或2011—2017年都與2000—2010年的指數(shù)趨勢完全不同（見圖1）。2000年以前，中國股票市場平穩(wěn)增長，而2000—2005年下降趨勢明顯，2005—2010年市場波動非常劇烈，但2011年后股票雖有波動但并不劇烈且再次恢復(fù)平穩(wěn)增長趨勢。第二，截斷期包含明顯做多機(jī)會（2005—2007年，2008—2009年）和賣空機(jī)會（2000—2005年，2007—2008年，2009—2010年），因此該數(shù)據(jù)集足夠全面分析動量投資策略在中國市場的效果。

1990—2017年上海證券交易所綜合指數(shù)圖

由于中國股票市場具有兩大特點，故本文做出了相關(guān)處理。首先，中國股票市場每日回報率設(shè)置有上下限10%，即在每個交易日，股票的價格漲幅不會超過當(dāng)天開盤價的10%，或不能下跌超過10%。若股票的價格達(dá)到日收益率10%的上限，那么投資者會預(yù)期這個股票的價格在第二天還會上漲，并希望購買從中獲利。但是，原持有者也會預(yù)期第二天的上漲。因此，在股價到達(dá)每日匯報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)研究時間段都可以做空。

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

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

其次，因為新股發(fā)行存在抑價現(xiàn)象，故剔除首次公開發(fā)行股票前6個月的數(shù)據(jù)。

（二）研究方法

根據(jù)Jegadeesh和Titman（1993）動量投資策略基本思路，設(shè)定任意T時刻為買入或賣出交易行為的時間點，觀察期為J時間段，持有期為K時間段。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)行動量效應(yīng)分析。

傳統(tǒng)動量投資策略采取重疊抽樣的方法，在選取T時點投資組合時，針對T點以前J期的股票累積收益率進(jìn)行計算并排序，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。

基于回報率間隔的優(yōu)化動量投資策略與傳統(tǒng)策略的不同點在于排序方法上。在選取T時點投資組合時，針對T點以前J期的股票累積收益率進(jìn)行計算并排序，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點前觀察j期某一只股票i的累積收益率Ri，t為：

t點后持有j期某一只股票i的累積收益率Ri，t為：

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

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

動量投資策略在t點開始交易，到t+k時累積收益率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點會產(chǎn)生S種交易結(jié)果，因此，需要對以上累積收益率計算平均數(shù)：

（三）實證檢驗分析

首先，在表1中，基于傳統(tǒng)排序方法的月度動量投資策略，本文檢測結(jié)果發(fā)現(xiàn)不存在動量效應(yīng)。只有當(dāng)J=3個月和K=3個月時，策略的回報率為-0.581%，小于0，表明當(dāng)觀察期為3個月，持有期為3個月時存在反轉(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個月和K=3至12個月時沒有動量效應(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股股票并在每個公司上市后的前6個月內(nèi)丟棄數(shù)據(jù)。因此，不同的數(shù)據(jù)市場方法會導(dǎo)致不同的結(jié)果，在中國股票市場上，月度動量投資策略不存在動量效應(yīng)。其次，本文發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化的動量投資策略基于回報率間隔排序方法不存在任何顯著的動量或反轉(zhuǎn)效應(yīng)（見表1）。

表1 月度動量投資策略

根據(jù)表2顯示的周頻動量投資策略結(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，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）。基于回報率間隔的排序法，周頻動量策略（見表2）顯示當(dāng)J=1，2周和K=1，2，4周時存在顯著的動量效應(yīng)。當(dāng)J=1周和K=1周時，周頻動量回報率到達(dá)最高值，月度收益為6%。當(dāng)J增加或K增加時動量收益減少。Pan等（2012）發(fā)現(xiàn)，如果考慮交易成本，當(dāng)其成本為0.9%時，J=1周和K=1周的動量策略的月度收益為2.4%（即6%-4×0.9%計算結(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。另一個重要原因是本文對數(shù)據(jù)處理的特殊步驟，即將所有超過100%的每日和每周回報設(shè)置為0，這一步可能導(dǎo)致本文動量效應(yīng)更合理。

表2 周頻動量投資策略

由于之前文獻(xiàn)對中國股市的日頻動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)排名方法來檢驗日頻動量投資策略的效果（見表3）。當(dāng)J>2天時，本文發(fā)現(xiàn)存在逆向效應(yīng)。對比基于傳統(tǒng)方法的月度動量策略和周頻動量策略，本文發(fā)現(xiàn)不存在動量效應(yīng)，反而存在反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

表3 日頻動量投資策略

基于回報率間隔排序法的日頻動量策略發(fā)現(xiàn)，當(dāng)J<4天和K<=4天時，在J和K的所有組合下都可以發(fā)現(xiàn)強(qiáng)烈的動量效應(yīng)。當(dāng)J=4天和K=1天時出現(xiàn)最高的動量收益18.36%。在給定J時，當(dāng)K增加時，動量收益逐步減少。但是，對J>4天時是否會產(chǎn)生更高的動量回報率并未提及。因此，本文進(jìn)一步分析了J=5、6、7、8、9、10天和K=1時基于回報率間隔排序法的日頻動量策略。在表4中，發(fā)現(xiàn)當(dāng)K=1、2、3、4天時，都存在顯著的動量效應(yīng)。但是，在給定J下，當(dāng)K增加時動量收益是逐步減小。同時給定的K下，當(dāng)J增加時，動量效應(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%計算得到）。

表4 基于回報率間隔的日頻動量投資收益

根據(jù)以上分析發(fā)現(xiàn)，基于傳統(tǒng)排序方法的動量策略的結(jié)果與基于回報率間隔方法的動量策略的結(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，基于回報率間隔排名的動量收益是所有結(jié)果中最高的（見表4），所有本文選擇在J=4天和K=1天時，對兩種排序方法進(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，基于傳統(tǒng)和回報率區(qū)間排序法的日頻動量策略所產(chǎn)生的贏家和輸家投資組合匯總統(tǒng)計

首先，每個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。因為傳統(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，這兩個結(jié)果反映了回報率間隔排名比傳統(tǒng)排名更挑剔。

其次，在投資回報率間隔排名策略中，贏家股票的回報率遠(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，說明投資間隔回報率更具有說服力?；诨貓舐书g隔排名的贏家組合，其平均日回報率比傳統(tǒng)排名的平均日回報率高出14倍，基于回報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天觀察期回報率顯示的結(jié)果來看，與傳統(tǒng)排名相比，回報率間隔排名在選數(shù)據(jù)時更精準(zhǔn)，條件更苛刻。前1天回報率中，傳統(tǒng)排名進(jìn)入贏家組合的平均回報只有1.65%，而優(yōu)化排名后的贏家平均回報在6.04%。前4天回報率結(jié)果更為明顯，贏家組合只有6.76%的回報率，而基于投資回報率間隔排名的優(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)排序方法的動量投資策略無法在中國獲得有效收益，而基于回報率間隔排序的優(yōu)化動量投資策略，可以獲得動量收益，尤其是日頻交易中，其投資動量收益極為顯著。

三、結(jié)論和展望

根據(jù)實證結(jié)果本文發(fā)現(xiàn)，基于傳統(tǒng)排序方法的動量策略只會產(chǎn)生反轉(zhuǎn)效應(yīng)，基于回報率間隔的動量策略可以在日頻交易中獲得較大動量收益。同時，基于回報率間隔排序法的動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)排名法的動量策略更挑剔。

學(xué)者在未來的研究工作中，應(yīng)該對動量策略的交易成本進(jìn)行進(jìn)一步的研究。因為在本文中，只是大致估算了當(dāng)前印花稅和傭金費用的成本，但還有其他成本會影響投資結(jié)構(gòu)，如買賣差價和賣空成本。此外，未來可以進(jìn)一步對動量效應(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)定價模型中增加更多的風(fēng)險因素或采用動態(tài)因子進(jìn)行解釋。