策略研究｜中金关于动量因子的研究——通过QMT量化策略复现
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主题分类：量化策略。发布时间：2024-12-05。本站持续跟踪中基协与证监会最新动态，相关更新以发布日期较新的文章为准。
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中金这篇《关于动量，你所希望了解的那些事》关于动量因子的论文对动量的有理解上的帮助，这篇文章总结论文的部分理论，并且在QMT中实现一个适用ETF的动量策略。
策略近2年年化收益33%左右，具体的收益特征在文章最后，文章的链接我放在原文链接，有需要朋友的可以跳转阅读。
动量理论来源有两方面，一方面是来自风险溢价补偿，是机构对标的定价在理性行为的交易特征，表现出动量特征。另一方面是行为偏差造成的错误定价，表现出反转特征。
三类投资者的行为模式
产生动量和反转因子的原因：
上图分析完上述不同投资者的行为模式，我们总结不同投资者的投资行为会如何对动量与反转产生影响：
第一类投资者，一般是专业投资者和拥有信息优势的机构投资者，他们的交易行为往往创造出适合动量投资的特征，实际上该动量特征的产生是依赖于该类投资者做出投资判断背后所对应的风险暴露。
第二类投资者，一般是理性但不具有信息优势的量化投资者群体，他们在价格发现的中期加入交易，加速趋势的行程，该类投资者会尝试从泡沫扩大的过程中获取动量收益，也会一定程度上可能会扩大后续反转特征。
第三类投资者，一般是一些没有专业知识和没有信息优势的散户，非理性投资者群体他们的交易行为既会因为“羊群效应”提供反转特征，也会因为“处置效应”提供动量特征。
可以出推断：
机构投资者的交易行为更容易产生动量，散户投资者的交易行为更容易产生反转。
动量和反转的选择：
截面分析结果：动量特征在高机构覆盖、大市值、低波动、高价值的股票池中更明显；而反转效果在低覆盖、小市值、高波动、低流动性、低价值的股票池内更为显著。
时序分析：当市场处于下跌、低波动时期；风格处于大盘占优、成长占优的时期时，动量类因子倾向释放更多的“动量”特征；而当市场与上涨、高波动时期；风格处于小盘占优、价值占优的时期时，动量类因子倾向释放更多的“反转”特征。
开发动量因子的两个建议
一是从逻辑推导入手，尝试寻找能区分动量强弱的股票特征：
在标的的选择上需要选择机构投资者参与占优的标的，例如日内波动率可以反映出散户交易者参与的程度。
二是从机器暴力挖掘入手：
例如在遗传规划挖掘因子的算法中，可以通过遗传规划挖掘动态权重序列挖掘因子，形成的动态权重序列通过内积与收益率项形成完整的因子后，再计算因子的IC均值或其它统计项作为算法中的适应度度量。
论文构建了十个因子：普通动量、夏普动量、隔夜动量、日内动量、路径调整动量、振幅调整动量、去涨跌停动量、业绩公告期动量、业绩公告前隔夜动量、业绩跳开动量
主要结论：
一年动量的收益部分来源于风险补偿，且该风险主要是业绩基本面风险；而一个月动量的收益主要来自投资者行为偏差造成的错误定价。
在A股的动量类型因子中，“反转”逻辑较为推荐一个月振幅调整动量与一个月日内动量因子。“动量”逻辑较为推荐业绩公告前隔夜动量、业绩公告跳空动量等因子。
通过QMT平台实现策略
针对ETF选择的因子：
1.普通动量:
逻辑：最近20日的收益率越高包含更多投资者非理性的判断。
2.隔夜动量
逻辑：收益率中隔夜涨跌幅可能蕴含与日度收益率不同的信息特征，隔夜动量越高包含更多动量信息。
3.路径调整动量
逻辑：涨跌路径的定义为收益率区间内，每日收益率绝对值的总和。将涨跌路径作为分母对动量因子进行调整时，能加强因子的“动量”预测性。
4.振幅调整动量
逻辑：对于每一个股票，振幅较大的交易日相比振幅较小的交易日，个人投资者交易占比可能更高，而振幅越小的交易日收益率可能更偏“动量”。
建模：给etf池中的etf根据因子进行打分，买进评分前十的etf，然后进行轮动。
仓位控制：根据目标ETF等权比例持仓
策略部分代码：
需要源码可以扫码发文章获取对应文章的源码
def handlebar(ContextInfo):# 获取时间date = timetag_to_datetime(ContextInfo.get_bar_timetag(ContextInfo.barpos), '%H:%M')if date == '11:30':calculate_etf_returns(ContextInfo)manage_positions(ContextInfo)if date == '15:00':print(f"============================> 一天过去了{timetag_to_datetime(ContextInfo.get_bar_timetag(ContextInfo.barpos), '%Y%m%d')} <===================================")def calculate_etf_returns(ContextInfo):"""计算ETF收益并记录符合条件的ETF"""enddate = timetag_to_datetime(ContextInfo.get_bar_timetag(ContextInfo.barpos), '%Y%m%d%H%M%S')stock_code = ContextInfo.get_universe()day_length = 8dfs = ContextInfo.get_market_data_ex(fields=['close','open','high','low'],stock_code= stock_code,end_time=enddate,period='10m',dividend_type='front',count= ((day_length * ContextInfo.day) + 1),subscribe= True,fill_data=True,)result = []for stock_code, stock_data in dfs.items():# 路径动量path_momentum = 0path_momentum_list = []#隔夜动量overnight_momentum = 0overnight_momentum_list = []#基础动量basics_momentum = 0#振幅调整动量amplitude_momentum = 0amplitude_momentum_list = []# 处理每一天的数据for i in range(0, len(stock_data) - day_length, day_length):day_data = stock_data[i:i + day_length]# 计算路径动量：当天开盘价和收盘价的收益率绝对值day_open = day_data.iloc[0]['open'] # 当天的开盘价day_close = day_data.iloc[-1]['close'] # 当天的收盘价path_momentum_list.append(abs((day_close - day_open) / day_open))path_momentum = np.mean(path_momentum_list)# 计算隔夜动量：上一日的收盘价和当日的开盘价的差绝对值if i > 0: # 确保不是第一天prev_day_close = stock_data.iloc[i - 1]['close'] # 上一日的收盘价#overnight_momentum += abs(prev_day_close - day_open) # 隔夜动量overnight_momentum_list.append(abs(prev_day_close - day_open))overnight_momentum = np.mean(overnight_momentum_list)# 振幅调整动量 每日最高点和最低点的差处于当日收盘价day_high = day_data.iloc[0]['high'] # 当天的最高点day_low = day_data.iloc[-1]['low'] # 当天的最低点amplitude_momentum_list.append(abs((day_high - day_low)/day_close))amplitude_momentum = np.mean(amplitude_momentum_list)# 计算基础动量：区间收益率basics_momentum = (stock_data.iloc[-1]['close'] - stock_data.iloc[0]['open']) /stock_data.iloc[0]['open']# 将结果存入列表result.append({'stock_code': stock_code,'path_momentum': path_momentum,'overnight_momentum': overnight_momentum,'basics_momentum':basics_momentum,'amplitude_momentum':amplitude_momentum})#for res in result:#print(f"股票代码: {res['stock_code']}, 路径动量: {res['path_momentum']}, 隔夜动量: {res['overnight_momentum']},基础动量：{res['basics_momentum']},振幅动量：{res['amplitude_momentum']}")ContextInfo.target_etfs = result
