20200302-开源证券-市场微观结构研究系列（4）：A股行业动量的精细结构

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金融工程专题

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2020 年03 月02 日

《市场微观结构研究系列（1）-A 股反

转之力的微观来源》-2019.12.23

《市场微观结构研究系列（2）-交易行

为因子的 2019》-2020.12.29

《市场微观结构研究系列（3）-聪明钱

因子模型的 2.0 版本》-2020.2.9

A股行业动量的精细结构

——市场微观结构研究系列（4）

魏建榕（分析师）

傅开波（联系人）

weijianrong@kysec.cn

证书编号：S0790519120001

fukaibo@kysec.cn

证书编号：S0790119120026

⚫ 行业指数存在弱动量效应

在A股市场中，行业指数存在着弱的动量效应。所谓动量效应，是指过去表现较好

的行业，在未来仍然倾向于有较好的表现。在行业轮动的建模实践中，动量效应是否

仍有可用价值呢？在本篇报告里，我们将采取“纵向切割”与“横向切割”的研究手

法，剖析隐藏在行业动量中的精细结构，最终构造出有效的行业轮动模型。本报告是

开源证券金融工程团队“市场微观结构研究”系列的第 4篇。

⚫ 行业动量的纵向切割：日内动量、隔夜反转

黄金律模型，基于对行业动量的纵向切割。我们将行业指数的每日收益率拆解为两

个子部分：日内收益率（今收/今开-1）、隔夜收益率（今开/昨收-1）。在此基础之上，

我们将过去 20 个交易日的日内收益率加总，得到日内因子 M0；将过去 20 个交易日

的隔夜收益率加总，得到隔夜因子 M1。统计结果显示：日内因子 M0 呈现动量效应，

即M0 数值越大的组，年化收益率越高；隔夜因子 M1 呈现反转效应，即 M1 数值越

大的组，年化收益率倾向于越低。我们综合利用这两个方向相反的效应，构建了关于

行业轮动的“黄金律模型”，多空对冲年化收益为 8.56%，年化波动为 12.6%，信息

比率为 0.68。

⚫ 行业动量的横向切割：龙头股动量、普通股反转

龙头股模型，基于对行业动量的横向切割。行业内成分股的股价变化中，存在“领先

-滞后、互相牵引”的动力学关系。如何用量化的指标来度量成分股之间牵引力的方

向和大小呢？我们首先将行业内成分股按照成交金额排序，划分为龙头股和普通股，

计算出牵引力因子 G=(R_龙头-R_普通)。我们利用牵引力因子 G的分组能力，构建

了关于行业轮动的“龙头股模型”，多空对冲年化收益为 12.9%，年化波动为 11.2%，

信息比率为 1.15。

⚫ 切割是通往精细结构之路

本报告提出的两个模型，是同一个研究框架的两个侧面，是对同一个问题的两种回

答。我们面临的核心问题是：行业的动量效应这么微弱，应该怎么办呢？黄金律模型

的回答是，在时间轴上进行纵向切割，拆分出两个矛盾的成分：日内动量、隔夜反

转，取“日内收益-隔夜收益”作为新的代理变量。龙头股模型的回答是，在成分股

中进行横向切割，拆分出两个矛盾的成分：龙头股动量、普通股反转，取“龙头股收

益-普通股收益”作为新的代理变量。市场行为模式的晦暗不明，往往只是由于代理

变量选得不好，“切割”是剖析精细结构、寻找更优变量的有效方法。

⚫ 风险提示：模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。

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金融工程研究团队

开

源

证

券

证

券

研

究

报

告

金

融

工

程

专

题

金

融

工

程

研

究

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1、引言：微弱的行业动量效应 .................................................................................................................................................. 3

2、行业动量的纵向切割：日内动量、隔夜反转 ...................................................................................................................... 3

3、行业动量的横向切割：龙头股动量、普通股反转 .............................................................................................................. 5

4、结语：切割是通往精细结构之路 .......................................................................................................................................... 7

5、风险提示 .................................................................................................................................................................................. 8

图表目录

图1：申万一级行业指数存在微弱的动量效应（Ret20 因子） ............................................................................................. 3

图2：每日收益率的拆分过程（示意图） ............................................................................................................................... 4

图3：日内因子 M0 的动量效应、隔夜因子 M1 的反转效应（纵轴：年化收益率） ......................................................... 4

图4：黄金律模型的五分组与多空对冲净值（信息比率 IR=0.68） ..................................................................................... 5

图5：关于回溯天数的参数敏感度测试（黄金律模型优于传统动量因子） ........................................................................ 5

图6：不同切割参数 λ%下龙头模型的信息比率（λ=60 效果最佳） .................................................................................... 6

图7：龙头股模型的五分组与多空对冲净值（信息比率 IR=1.15） ..................................................................................... 6

图8：不同切割参数 λ%下参照模型的信息比率（均弱于龙头股模型） ............................................................................. 7

表1：黄金律模型的计算步骤 ................................................................................................................................................... 4

表2：龙头模型的计算步骤 ....................................................................................................................................................... 6

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1、引言：微弱的行业动量效应

在A股市场中，行业指数存在着弱的动量效应。所谓动量效应，是指过去表现

较好的行业，在未来仍然倾向于有较好的表现。作为示例，让我们来做一个简单的测

算。在每个自然月的月底，我们提取各个申万一级行业指数在过去 20 个交易日的区

间涨跌幅，简称为 Ret20 因子。按照 Ret20 因子的大小，我们将 28 个申万一级行业

指数进行排序，分为 5组，第一组为前期涨幅最低的组，第五组为前期涨幅最高的

组。在每个自然月的月底均重复以上操作，各组的净值曲线如图 1所示。我们可以

看到，第五组的累计收益要明显高于第一组，这是动量效应存在的证据。然而，多空

对冲的净值曲线（图 1虚线）显示，因子收益的稳定度欠佳，信息比率 IR 仅为 0.47，

反映了动量效应的微弱。更有甚者，我们可以注意到，在 2009 年-2012 年期间的多

空对冲收益不断走低，这意味着，行业之间曾经持续地呈现为反转效应。

图1：申万一级行业指数存在微弱的动量效应（Ret20 因子）

数据来源：wind、开源证券研究所

那么，在行业轮动的建模实践中，动量效应是否仍有可用价值呢？在本篇报告

里，我们将采取“纵向切割”与“横向切割”的研究手法，剖析隐藏在行业动量中的精细

结构，最终构造出有效的行业轮动模型。本报告是开源证券金融工程团队“市场微观

结构研究”系列的第 4篇。

2、行业动量的纵向切割：日内动量、隔夜反转

我们独家提出的黄金律模型，建议对行业动量进行纵向切割。黄金律模型的核心

想法是：在交易日内的不同时段，交易者成分存在系统性的差异，因而呈现不同的市

场行为特征。在操作层面上，我们将行业指数的每日收益率拆解为两个子部分：日内

收益率（今收/今开-1）、隔夜收益率（今开/昨收-1），如图 2所示。在此基础之上，

我们将过去 20 个交易日的日内收益率加总，得到日内因子 M0；将过去 20 个交易日

的隔夜收益率加总，得到隔夜因子 M1。

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摘要：

金融工程专题请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明1/102020年03月02日《市场微观结构研究系列（1）-A股反转之力的微观来源》-2019.12.23《市场微观结构研究系列（2）-交易行为因子的2019》-2020.12.29《市场微观结构研究系列（3）-聪明钱因子模型的2.0版本》-2020.2.9A股行业动量的精细结构——市场微观结构研究系列（4）魏建榕（分析师）傅开波（联系人）weijianrong@kysec.cn证书编号：S0790519120001fukaibo@kysec.cn证书编号：S0790119120026⚫行业指数存在弱动量效应在A股市场中，行业指数存在着弱的动量...

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