動量策略是量化投資領(lǐng)域最經(jīng)典、最常用的投資策略之一,也是很多投資策略的基礎(chǔ)。然而,動量策略在市場狀態(tài)由熊市轉(zhuǎn)為牛市之時會發(fā)生巨大的收益回撤。國外學者將這一現(xiàn)象命名為“動量崩潰”。動量崩潰現(xiàn)象廣泛存在于各類資產(chǎn)、各國市場,極大地損害了投資者的利益。國內(nèi)外學者通過對動量策略的研究,發(fā)現(xiàn)市場狀態(tài)、波動率和流動性風險與動量策略的收益密切相關(guān),并先后提出了時間序列動量、波動率因子停時等多種改善策略。然而,現(xiàn)有改善策略大多從波動率風險和市場狀態(tài)出發(fā),對流動性風險考慮較少。本文從這一角度出發(fā)引入了基于流動性風險的改善動量崩潰的方法。綜合JFE等國內(nèi)外金融學頂級刊物的研究現(xiàn)狀和研究方法,本文的研究內(nèi)容主要有:一、動量崩潰在中國市場的存在性;二、動量收益在崩潰期和非崩潰期與各個因子的相關(guān)關(guān)系;三、如何利用流動性風險改善動量收益;四、能否將改善動量崩潰的方法演繹推廣到反轉(zhuǎn)策略。本文的研究數(shù)據(jù)取自2000年1月起至2019年10月的A股上市股票。本文主要分析了形成期為1周、持有期為1周、間隔期為1周的（1,1,1）組合動量策略。經(jīng)過計算,在動量崩潰發(fā)生時,市場狀態(tài)主要以熊市之后的突然牛市為主,波動率大且流動... 

【文章來源】：山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：121 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．１：形成期和持有期的組合方式??

圖５．１：平均加權(quán)的（１，１，１）組合的累積收益??

?山東大學碩士學位論文???我們分別畫出了原始策略和四個風險調(diào)整模型的累積收益圖，即在投資起??始點投入１元人民幣的實時累積收益變化圖。注意，由于部分因子的計算需要??向前滾動一段時間，所以本節(jié)以及下節(jié)所畫出的累積收益圖，除特別說明外，??均從２００１年１月１日開始。??從圖５．２可以看到，無論是模型Ａ１還是模型Ａ２，其均沒有出現(xiàn)崩潰現(xiàn)??象，但與此同時，其最終的累積收益也遠低于原始動量策略。這種犧牲??的代價是巨大的。究其原因，首先模型Ａ１中，Ｄａｎｉｅｌ和Ｍｏｓｋｏｗｉｔ＃］中所描述??的因子并不適用于中國市場，不能充分解釋動量策略的收益。而模??型Ａ２中，原始成交額Ｖｏｈｍｅ和原始成交額在過去６周內(nèi)的方差ｌ／〇ｈｍｅ１／ａｒ６的??解釋能力雖然比，但其回歸的ｉ？２太低，亦不能有力解釋動量收??益。這也說明要想使Ｄａｎｉｅｌ和Ｍｏｓｋｏｗｉｔｚ［６］的模型在中國市場有良好效果，必須??尋找到可以線性回歸充分解釋原始動量收益的因子。??ｌＯ１＾—￣：——??１??：?１－１－１?ｂａｓｅｌｉｎｅ?廣??——ｍｏｄｅｌ?Ａ１?Ｖ??一一?ｍｏｄｅｌ?Ａ２?ｊ??２００１?２００３?２００５?２００７?２００９?２０１１?２０１３?２０１５?２０１７?２０１９??圖５．２：模型Ａ１和Ａ２的累積收益圖（對數(shù)軸）??從圖５．３可以看到，模型Ｂ略微提高了原始動量的收益，說明Ｂａｒｒｏｓｏ和??Ｓａｎｔａ［７］的模型可以改善動量收益，但其并不十分適應中國市常此時模型所??達到的效果，和劉鴿Ｍ所指出的相同。而以此為基礎(chǔ)施加因子停時系數(shù)所得??到的模型Ｂ１和模型Ｂ２可以較好改善動量崩潰。模型Ｂ１以適時平倉


本文編號：3223733