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股票投資決策最后的呈現(xiàn)，其實就是市場中的價格，因此價格本身也就成為了市場中所有交易者認(rèn)知的匯總，無論你的投資理念基于哪一個流派，大家在這一點上總能達成共識。而價格這個指標(biāo)貫穿投資決策的前中后各個階段，其實自動也成為了投資信號的一種。

基于價格信號的投資策略，最為著名的莫過于動量和反轉(zhuǎn)了。在查爾斯·道（Charles Dow）提出了這個觀點的最初雛形之后，業(yè)界和學(xué)術(shù)界在各類市場中都普遍發(fā)現(xiàn)了價格的動量特征，這一點在短期尤其明顯（12個月之內(nèi)），即過去表現(xiàn)較好的股票在未來一年也往往有更好的表現(xiàn)。而從長期來看，股票則會出現(xiàn)反轉(zhuǎn)，即過去表現(xiàn)好的股票在未來3年到5年可能回報會變差。當(dāng)然各個市場在周期性上可能存在差異，比如在中國，很多學(xué)者就認(rèn)為不同市場狀態(tài)下，動量和反轉(zhuǎn)的表現(xiàn)和周期性不一致，并且動量效應(yīng)的效果并不好。

不過為什么同樣的股票會存在兩種不同方向的變動特征呢？人們非常好奇究竟如何判斷股票究竟是處于動量階段還是反轉(zhuǎn)階段，進而也就展開了對動量生命周期的研究。

各界對這個問題的解讀很多，比如信息過度反應(yīng)和反應(yīng)不足等等，今天我們給大家介紹的是基于交易量角度的動量周期問題研究，這個理論是由Lee和Swaminathan在2000年的時候提出的。

他們發(fā)現(xiàn)，交易量同未來回報之間存在著一個反向的關(guān)系，即相較于高交易量的股票，低交易量的股票在未來反而有更高的超額回報。這是一個非常奇妙的現(xiàn)象，因為按道理交易量越高的股票說明越受市場追捧，應(yīng)該會有更好的未來表現(xiàn)才對。我們使用倍發(fā)科技投資研究系統(tǒng)（Betalpha BAR 1.0）中的因子回測功能，建立過去六個月的交易量因子對過去五年的全部A股進行回測，也可以發(fā)現(xiàn)，交易量與未來回報之間的確存在著反向的關(guān)系（從左至右按照交易量進行分組，最左邊為交易量最大的20%的股票，向右則相應(yīng)遞減）。

傳統(tǒng)觀點認(rèn)為交易量和回報之間的關(guān)系是從流動性角度出發(fā)的。不過Lee和Swaminathan并不認(rèn)同這樣的觀點，他們認(rèn)為交易量的預(yù)測能力，主要體現(xiàn)在其對股票估值的能力之上：通常來說，高交易量的股票往往呈現(xiàn)高估值、高增長和高分析師覆蓋度的“三高”特征，并且賬面市值比比較低，而反過來低交易量的股票往往是價值型的，增長性并不突出，估值也相對較低。因此從估值水平來說，高交易量的股票在未來回落的幾率會更高。而另外一方面，他們也發(fā)現(xiàn)，低交易量股票在未來的運營效率平均而言會更高，這與分析師的評價是相反的，因此他們認(rèn)為企業(yè)的新公告會修正分析師傳遞給市場的錯誤估價，高交易量股票在公告發(fā)布時的回報會低于低交易量的股票。

為此他們設(shè)計了一個基于交易量和動量策略的研究策略，基于過去6個月的回報率，把所有股票分為從高到低的10組，然后再基于過去6個月的交易量，把所有股票均分為3組。然后設(shè)計了三種交易類型：

第一種是普通動量策略，即單純買入過去6個月動量效應(yīng)最強的股票（即過去6個月回報最高的10%的股票）；第二個是早期動量策略，即在過去6個月動量效應(yīng)最強的股票中，選出那些在交易量上位于全部股票最低的33.3%水平的股票；第三個則是晚期動量策略，這是在過去6個月動量效應(yīng)最強的股票中，選出位于屬于位于全市場交易量最高33.3%水平的股票。他們發(fā)現(xiàn)相較于普通動量策略，早期動量策略顯然有更好的回報，而晚期動量策略則帶來了顯著的負(fù)相對收益。

我們使用上述三種選股策略，基于BAR對過去5年的全部A股進行回測，換倉頻率為每月1次，也可以得出類似的結(jié)論。

從結(jié)果來看，單純的動量策略在A股市場是無法獲得超額收益的，但是結(jié)合交易量的策略可以顯著改善純動量策略的選股效果。為了確保穩(wěn)健性，我們選擇不同的動量時長（更換為3個月、9個月和12個月的動量，相應(yīng)交易量也做出一致的時期調(diào)整）進行分析，結(jié)果也是一致的，即早期動量能取得更好的表現(xiàn)。

△三種3個月動量策略對比

△三種6個月動量策略對比

△三種9個月動量策略對比

△三種12個月動量策略對比

相應(yīng)策略的效果如下表所示（基準(zhǔn)收益為滬深300，年化收益率為15.34%）：

類似地，如果我們進行百分比分組的變化或者進行市值權(quán)重調(diào)整，得到的結(jié)論也不會變化，這意味著這一現(xiàn)象并非源于數(shù)據(jù)分組。

那么這樣的現(xiàn)象究竟是如何形成的呢？

Lee和Swaminathan在這項研究的基礎(chǔ)上提出了動量生命周期假說。如下面這個圖所示：

圖片來自Lee和Swaminathan（2000）的論文

他們認(rèn)為股票交易分為投資者的追逐期和冷淡期，坐標(biāo)軸左側(cè)是過去的贏家組合（即過去N個月存在獲益為正的股票），右側(cè)為輸家組合。他們認(rèn)為成長型的股票受到好消息的刺激，回報率會上升，受到市場追捧，此時股票位于左上角（高收益高交易量）；隨著價格上升到一定程度，市場會認(rèn)為股票被高估了，此時股票回報率會漸漸回落，市場不再熱捧，股票順時針轉(zhuǎn)到低回報低交易的狀態(tài)；而當(dāng)價格下降到一定的程度時，市場又會開始新的循環(huán)。這就構(gòu)成了動量的變動周期（短動量，長反轉(zhuǎn)）。

而對于這種周期，如前所述，我們恰恰可以使用交易量進行定位，因為受到追捧的股票交易量是先升高后降低的，利用之前的分析結(jié)果，顯然高交易量高回報和低交易量低回報的組合很快要進行價格的反轉(zhuǎn)，而高交易量低回報和低交易量高回報的股票則位于周期開始的時候，會出現(xiàn)動量效應(yīng)，而國內(nèi)動量策略不太適用的主要原因，很可能就是交易量和股票回報的同步性非常強，因此在歷史上的反轉(zhuǎn)因子會顯得非常出色。而利用這樣的關(guān)系特征，也可以幫助我們更好地捕捉市場中的趨勢特征。

【參考文獻】

Lee C M C, Swaminathan B. Price Momentum and Trading Volume[J]. Journal of Finance, 2000, 55(5):2017-2069.

本文使用的BAR代碼：

Momentum_6M>quantile_s(Momentum_6M,90,sample=all)

過去六個月動量效應(yīng)位于全部A股的前10%水平

sum_t(Transaction_Volume,-6:-1,M)>quantile_s(sum_t(Transaction_Volume,-6:-1,M),66.6,sample=all)

過去六個月的總交易量位于全部A股的前三分之一

類似地，如果要改變相應(yīng)時間尺度和排名，只需要改變其中的數(shù)字即可

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