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[Table_StockNameRptType]
金融工程
专题报告
分解动量:被遗忘的成分HTP
——“学海拾珠”系列之二百二十九
报告日期:2025-03-26主要观点:
[Table_RptDate]
[Table_Summary]
[Table_Author]本文提出在传统动量策略的形成期(−12至−2月)内,以最
分析师:吴正宇
执业证书号:S0010522090001高股价为分界点,将动量回报划分为两部分。研究发现,在动量效应产生
邮箱:wuzy@的利润中,高达84%的部分可归因于峰值价格之前(即HTP)的回报,
而迄今为止的学术研究却几乎只聚焦于峰值之后(PTH)的回报。这一被
分析师:严佳炜忽视的部分,其回报的可预测性与投资者反应不足的潜在机制高度契合。
执业证书号:S0010520070001
相较于标准动量策略,基于HTP的长短仓回报呈现出正偏态分布,能够
邮箱:yanjw@
有效避免动量崩溃,且其表现不依赖于市场情绪和市值大小。
⚫动量效应分解:HTP对收益的预测能力高于PTH
作者将动量因子进行分解为HTP和PTH,是股票从动量形成期
开始到形成期内的最高收盘价之日的对数回报。是股票从最高价之日
到动量形成期结束的对数回报。基于横截面回归和多空组合检验,这两个
组成部分都对整体动量现象有所贡献。基于的多空平均回报差为
1.21%,且高度显著,但与相关的回报溢价为0.48%,其t统计量仅
为1.84。这表明与相比,具有更强的回报可预测性。
[Table_CompanyReport]
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1.《基于树模型的有效前沿扩展——⚫HTP的收益预测能力源于投资者对持续信息的反应不足
“学海拾珠”系列之二百二十八》作者对的实证研究表明,其回报可预测性源于投资者对持续信息
2.《使用深度强化学习解决高维多期环的反应不足,并且由此产生的回报溢价特别强劲,因为它们不受偶尔发生
境下的组合配置——“学海拾珠”系列的严重动量崩盘的影响。此外,研究发现,被遗忘的动量成分HTP不仅
之二百二十七》平均优于PTH,在最大且交易最活跃的股票中表现更为突出。
3.《风险规避型强化学习模型在投资组
合优化中的应用——“学海拾珠”系列之核心内容摘选自Büsing,P.,Mohrschladt,H.,Siedhoff,S.于2024
二百二十六》年在《JournalofBankingFinance》上发表的论文《Decomposing
4.《贝塔异象的波动性之谜——“学海momentum:Theforgottencomponent》。
拾珠”系列之二百二十五》
5.《ETF的资产配置与再平衡:样本协⚫风险提示
方差对比EWMA与GARCH模型——文献结论基于历史数据与海外文献进行总结;不构成任何投资建议。
学海拾珠系
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