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摘 要：动量效应与反转效应作为重要的金融异象，其存在性已经被全球多个国家的股票市场所验证。本文以量化的方式，用剔除掉被特殊限制、停牌和新股后的A股市场股票数据，对股票品种这一因素对动量策略的影响进行了研究。发现股票池的不同会影响动量效应的表现。希望能为今后定量研究动量反转效应的影响因素及定性研究影响动量反转效应的其他因素提供一定的参考。
关键词：动量效应；反转效应；A股市场
一、前言
动量效应由Jegadeesh和Titman（1993）[6]发现的现象，表示过去时间段内收益率表现较好的股票在未来的时间内会继续保持这种良好的表现。
无论是在国内还是国外，关于动量效应是否真正存在于股市，至今没有一个统一的定论。同样，针对动量效应的存在，行为金融学与传统金融学的看法也不尽相同，也都各自做过一系列的验证，虽然最终并没有得出一致性的结论，但是对我们来说却有着很大的参考性意义。其中，传统金融学认为动量策略能够产生超额收益是由于风险补偿直接导致的。比如Fama[7]构建的三因子自财产定价模型能够解释反转策略带来的超额收益。而行为金融学则认为，动量策略的收益是受投资者本身固有的投资偏好影响的，在资本市场中是普遍存在的。
本文以量化的方式，用剔除掉被特殊限制、停牌和新股后的A股市场股票数据，对股票品种这一因素对动量策略的影响进行了研究。
二、研究我国A股市场动量效应影响因素的重要性
我国股票市场中惯性和反转现象出现的时间周期与国外很不相同，所以国外的研究数据研究结果只能给我们提供一个参考，真正适合我们自己股票市场的结论和研究还需要我们自己来做。根据以往的研究结果发现，国家、市场、时期的不同，动量反转效应的表现也不尽相同。有些市场发现了惯性效应，有些市场发现了发转效应[1]，有些市场则同时发现了惯性和反转效应，而且现象的发生周期也不尽相同。总的来说，对于动量策略的研究主要有两方面，一方面是从数据层面验证资本市场上是否存在这两种效应，另一方面是对这两种现象的成因进行解释。国内市场的研究主要是对中国股票市场动量现象的检验，实证结果对时间段的选择和数据处理的方法比较敏感[2]，研究结果不一致甚至互相矛盾的情况并不罕见。所以，事实究竟怎样，又是哪些因素影响了这些结论都需要我们不断地去研究。
总的来说，因为我国股票市场的特殊性，我们并不能直接使用国外的研究资料来判断或理解动量效应；同时，无论是国家政策层面还是技术层面，都为我们在这方面的研究提供的便利；最后，对股市中存在的这方面市场异象研究也可以为个人投资者带来实质性的指导意义。
三、动量效应实证分析
（一）研究思路
在本文来的验证中，利用某个量化平台，根据自己的逻辑输入代码，从而由计算机生成一张比较直观的趋势图，在图中，通过比较基准收益率或换手率与策略收益率或换手率的高低来判断该策略有没有起到作用。
（二）样本选择
针对动量策略：样本选择的分别是A股股票和创业板股票；时间为2012年1月2日-2016年4月1日。
其中，因考虑到一些特殊的情况，我们A股的股票根据以下条件对其进行了简要的筛选[3]：
（1）2012年1月2日-2016年4月1日期间被特殊处理的股票予以剔除。
（2）2012年1月2日-2016年4月1日期间连续停牌超过 120 个小时的股票予以剔除。
（三）实证研究与数据处理
从图中我们可以看出，策略回测收益率平均值为165.37%，而沪深300的基准收益率仅为37.35%，策略的收益率表现明显好于基准收益率表现；但是，因为股票品种的不同，这样直接进行收益率比较并不能说明问题[4]。
所以，为了排除这方面的差异，在此我们将基准换为创业板指数，然后再进行模拟比较。
股票品种：创业板股票池 基准：创业板指数
图2 股票池为创业板，基准为创业板指数时的收益率曲线
这时，我们从数值上来看，策略回测收益率为165.37%，而基准的收益率为202.31%，策略收益率稍低于基准收益率；但是直观从图上来看，策略收益率曲线基本和基准收益率曲线重合，后边峰值部分甚至是明显高于基准收益率的。
结论看似矛盾，但是经查实，策略收益率整体平均值是稍低于基准收益率平均值的，之所图像看起来并非如此，是因为看似重合的部分其实也是存在差异的，而且重合部分是占很大比例的。
在此，我们单单从数据上进行比较，沪深300指数的收益率均值为37%，创业板指数的收益率为202%，创业板中筛选出来的股票收益率均值为165%；可以看出不同的股票品种，动量策略下所获得的收益率是各不相同的。即股票品种会影响股市中动量策略的发挥。
四、结论与启示
不同的国家、不同的市场、不同的期限甚至是不同的股票特征，都会对其存在及作用方式产生一定的影响。本文发现股票池的不同会影响动量效应的表现。希望能为今后定量研究动量反转效应的影响因素及定性研究影响动量反转效应的其他因素提供一定的参考。
我国经济不断发展，股市也逐渐走向成熟，针对这种市场异象，我们还需要更加深入的研究，从而使市场朝向更好的地方发展。随着互联网、大数据、云平台的不断发展，市场数据也不断增多和齐全，这为我们今后的实证研究提供了一个良好的环境。不仅如此，在政府工作报告中，也强调了“我国将会稳步推进金融市场的开放，股市、债市的开放，我国的居民在將来会在更大的程度和范围内配置自己的资产、配置组合投资”[5]。所以我们要用更新更全的数据去研究股市中存在的这种“异象”，从而更好地把握投资方向，同时也可以促进我国传统金融学和行为金融学理论的发展，还可以帮助投资者寻求套利的机会。
参考文献：
[1]刘清源，魏先华，王 霦.动量策略收益主要来源于隔夜？-基于沪市A股动量策略收益分解的探讨[J].投资研究，2016，385（3）：92～104
[2]宁 欣，王志强.基于残差收益的动量或反转效应：来自中国A股市场的经验证据[J].投资研究，2012，（11）：123～136
[3]潘 莉，徐建国.A 股个股回报率的惯性与反转[J].金融研究，2011，（1）：149～166.
[4]谭小芳，林雨霏.中国 A 股市场动量效应和反转效应：实证研究及其理论解释[J].金融评论，2012，（8）：93～103.
[5]王永宏，赵学军.中国股市“惯性策略”和“反转策略”的实证分析[J].经济研究，2011，（6）：56～62.
[6]Jegadeesh N，Titman S.Returns to Buying Winners and Selling Losers： Implications for Stock Market Efficiency[J].Journal of Finance，1993： 65～91.
[7]Tajaddini R，Crack.Do Momentum- based Trading Strategies Work in Emerging Currency Markets ？[J].Journal of International Financial Markets，2013： 521～537.
关键词：动量效应；反转效应；A股市场
一、前言
动量效应由Jegadeesh和Titman（1993）[6]发现的现象，表示过去时间段内收益率表现较好的股票在未来的时间内会继续保持这种良好的表现。
无论是在国内还是国外，关于动量效应是否真正存在于股市，至今没有一个统一的定论。同样，针对动量效应的存在，行为金融学与传统金融学的看法也不尽相同，也都各自做过一系列的验证，虽然最终并没有得出一致性的结论，但是对我们来说却有着很大的参考性意义。其中，传统金融学认为动量策略能够产生超额收益是由于风险补偿直接导致的。比如Fama[7]构建的三因子自财产定价模型能够解释反转策略带来的超额收益。而行为金融学则认为，动量策略的收益是受投资者本身固有的投资偏好影响的，在资本市场中是普遍存在的。
本文以量化的方式，用剔除掉被特殊限制、停牌和新股后的A股市场股票数据，对股票品种这一因素对动量策略的影响进行了研究。
二、研究我国A股市场动量效应影响因素的重要性
我国股票市场中惯性和反转现象出现的时间周期与国外很不相同，所以国外的研究数据研究结果只能给我们提供一个参考，真正适合我们自己股票市场的结论和研究还需要我们自己来做。根据以往的研究结果发现，国家、市场、时期的不同，动量反转效应的表现也不尽相同。有些市场发现了惯性效应，有些市场发现了发转效应[1]，有些市场则同时发现了惯性和反转效应，而且现象的发生周期也不尽相同。总的来说，对于动量策略的研究主要有两方面，一方面是从数据层面验证资本市场上是否存在这两种效应，另一方面是对这两种现象的成因进行解释。国内市场的研究主要是对中国股票市场动量现象的检验，实证结果对时间段的选择和数据处理的方法比较敏感[2]，研究结果不一致甚至互相矛盾的情况并不罕见。所以，事实究竟怎样，又是哪些因素影响了这些结论都需要我们不断地去研究。
总的来说，因为我国股票市场的特殊性，我们并不能直接使用国外的研究资料来判断或理解动量效应；同时，无论是国家政策层面还是技术层面，都为我们在这方面的研究提供的便利；最后，对股市中存在的这方面市场异象研究也可以为个人投资者带来实质性的指导意义。
三、动量效应实证分析
（一）研究思路
在本文来的验证中，利用某个量化平台，根据自己的逻辑输入代码，从而由计算机生成一张比较直观的趋势图，在图中，通过比较基准收益率或换手率与策略收益率或换手率的高低来判断该策略有没有起到作用。
（二）样本选择
针对动量策略：样本选择的分别是A股股票和创业板股票；时间为2012年1月2日-2016年4月1日。
其中，因考虑到一些特殊的情况，我们A股的股票根据以下条件对其进行了简要的筛选[3]：
（1）2012年1月2日-2016年4月1日期间被特殊处理的股票予以剔除。
（2）2012年1月2日-2016年4月1日期间连续停牌超过 120 个小时的股票予以剔除。
（三）实证研究与数据处理
从图中我们可以看出，策略回测收益率平均值为165.37%，而沪深300的基准收益率仅为37.35%，策略的收益率表现明显好于基准收益率表现；但是，因为股票品种的不同，这样直接进行收益率比较并不能说明问题[4]。
所以，为了排除这方面的差异，在此我们将基准换为创业板指数，然后再进行模拟比较。
股票品种：创业板股票池 基准：创业板指数
图2 股票池为创业板，基准为创业板指数时的收益率曲线
这时，我们从数值上来看，策略回测收益率为165.37%，而基准的收益率为202.31%，策略收益率稍低于基准收益率；但是直观从图上来看，策略收益率曲线基本和基准收益率曲线重合，后边峰值部分甚至是明显高于基准收益率的。
结论看似矛盾，但是经查实，策略收益率整体平均值是稍低于基准收益率平均值的，之所图像看起来并非如此，是因为看似重合的部分其实也是存在差异的，而且重合部分是占很大比例的。
在此，我们单单从数据上进行比较，沪深300指数的收益率均值为37%，创业板指数的收益率为202%，创业板中筛选出来的股票收益率均值为165%；可以看出不同的股票品种，动量策略下所获得的收益率是各不相同的。即股票品种会影响股市中动量策略的发挥。
四、结论与启示
不同的国家、不同的市场、不同的期限甚至是不同的股票特征，都会对其存在及作用方式产生一定的影响。本文发现股票池的不同会影响动量效应的表现。希望能为今后定量研究动量反转效应的影响因素及定性研究影响动量反转效应的其他因素提供一定的参考。
我国经济不断发展，股市也逐渐走向成熟，针对这种市场异象，我们还需要更加深入的研究，从而使市场朝向更好的地方发展。随着互联网、大数据、云平台的不断发展，市场数据也不断增多和齐全，这为我们今后的实证研究提供了一个良好的环境。不仅如此，在政府工作报告中，也强调了“我国将会稳步推进金融市场的开放，股市、债市的开放，我国的居民在將来会在更大的程度和范围内配置自己的资产、配置组合投资”[5]。所以我们要用更新更全的数据去研究股市中存在的这种“异象”，从而更好地把握投资方向，同时也可以促进我国传统金融学和行为金融学理论的发展，还可以帮助投资者寻求套利的机会。
参考文献：
[1]刘清源，魏先华，王 霦.动量策略收益主要来源于隔夜？-基于沪市A股动量策略收益分解的探讨[J].投资研究，2016，385（3）：92～104
[2]宁 欣，王志强.基于残差收益的动量或反转效应：来自中国A股市场的经验证据[J].投资研究，2012，（11）：123～136
[3]潘 莉，徐建国.A 股个股回报率的惯性与反转[J].金融研究，2011，（1）：149～166.
[4]谭小芳，林雨霏.中国 A 股市场动量效应和反转效应：实证研究及其理论解释[J].金融评论，2012，（8）：93～103.
[5]王永宏，赵学军.中国股市“惯性策略”和“反转策略”的实证分析[J].经济研究，2011，（6）：56～62.
[6]Jegadeesh N，Titman S.Returns to Buying Winners and Selling Losers： Implications for Stock Market Efficiency[J].Journal of Finance，1993： 65～91.
[7]Tajaddini R，Crack.Do Momentum- based Trading Strategies Work in Emerging Currency Markets ？[J].Journal of International Financial Markets，2013： 521～537.