基于时间序列动量策略的研究 上篇

1、互联网金融平台基于时间序列动量策略的研究众所周知，Moskowitz、Ooi和Pedersen（2012）在时间序列动量中发现，包括股指期货、外汇远期、商品期货、债券期货在内的58种金融资产的价格都存在明显的“时间序列动量效应”。这些金融资产收益率在短期（一年以内）内具有持续性，而在长期（一年以上）出现反转。显然，这与投资者情绪理论中投资者“短期反应不足，长期反应过度”一致。基于时间序列动量效应，用不同类别金融资产构建的组合具有可观的超额收益，此策略收益不能用传统资产定价理论的风险因子所解释，并且在极端市场行情下表现尤其优异。观察投机者和套期保值者的交易行为，发现投机者基于时间序列动量效应的收

2、益来源于套期保值者的损失。一、数据来源及处理本文选取期货交易所52个交易活跃的期货主力合约作为研究对象，时间跨度为2002年1月至2017年2月，涵盖的期货合约品种包括商品期货、股指期货和债券期货。为了了解不同期货品种的收益和波动情况，在只考虑单边做多的情形下，分析不同期货品种的年化收益率和年化波动率。在后面的分析中，本文会详细分析在做多和做空的情况下，各期货品种的收益及波动情形。从图1可以发现，不同期货合约的收益和波动差异极大。从收益率指标来看，锰硅的年化收益率最低，为-47.38%；锡的年化收益率最高，达到13.3%。从波动率指标来看，5年期国债的年化波动率最小，仅为4.1%；中证500指

3、数的年化波动率最高，高达48.8%。图1期货合约的收益和波动AttH方全国首家PPP模式互联网金融平台年化收益起年优玻动率（右）02I5給製-I蛊-孝隔1Dosif*库E骼畀I鏗-0.6二、时间序列动量策略在上面的图形中，我们简单地考虑了单边做多情形下，不同期货合约的收益率及波动率。在构造时间序列动量策略的过程中，我们进行如下的设定：当某种期货合约过去X个月的超额收益为正时，则该期货具有向上的趋势；反之，当该期货合约在过去X个月的超额收益为负时，则该期货合约具有向下的趋势。接下来，我们具体考虑1个月、3个月和12个月的时间序列动量策略，这样分别对应于短期、中期和长期的趋势遵循策略。如果某期货合

4、约的前一个月超额收益为正值，则1个月的时间序列动量策略为做多；如果该超额收益为负值，则对应的时间序列动量策略为做空。相应地，3个月和12个月的时间序列动量策略按照类似的方式构建。全国首家ppp模式互联网金融平台番文运用MoskOLvitz.Ooi和Pedersen2012)的方法040%的年优波动率九旨标璋选捧期贺舍釣的她-臭林说”在t期做夢或做空的期货舍釣住薛示为40%/迅则怙1期时间序动量策瞪实现如下的收益:=sign(excessr&tum)其中巧表示期箕台釣的事前早化液动率；取纳酝&翻也治旳)是符号画数r若期货合的过去X个月的超额收詩冷正阳符号厨数再叭若曙额收益為负，则符号函紳U耳“表

5、示持有1手期货舎约的收戢率”在下面的研究中，我们假设投资者持有期货合约1个月，并在每月的最后一个交易日平仓。图2表示不同期货合约的1个月时间序列动量策略的夏普比率。从图2中可以清楚的看到，通过应用该策略，大部分期货合约的夏普比率为正数，所有期货合约的平均夏普比率为0.176。图21-MonthTSMOM0.80.6-0.4AttHH全国首家ppp模式互联网金融平台图3表示不同期货合约的3个月时间序列动量策略的夏普比率。从图3中可以看到，大部分期货合约的夏普比率仍然为正数，且所有期货合约的平均夏普比率为0.16。与图2相比，该策略给出了的夏普比率与图2的结果比较一致。图33-MonthTSMOM

6、图4表示不同期货合约的12个月时间序列动量策略的夏普比率。从图4中可以看到，大部分期货合约的夏普比率依然为正数，且所有期货合约的平均夏普比率为0.18。与图2和图3相比，图4中夏普比率为正值的期货合约数量有所增加，且所有期货合约的平均夏普比率也是最高的。图412-MonthTSMOM互联网金融平台接下来，我们构造所有期货合约的1个月、3个月和12个月时间序列动量策略。为了比较时间序列动量策略的业绩表现，我们选择沪深300指数作为基准。由图5可以清楚的看到，随着时间的推移，不同期限的时间序列动量策略明显跑赢沪深300指数。而且在不同期限之间，随着时间的推进，1个月时间序列动量策略逐渐压制3个月和12个月时间序列动量策略。图5各期限时间序列动量策略的累计净值互联网金融平台2.5QOO2.0000HS3WlM_TSr-12PTSM1.5000l.tXJOO三、总结本文通过构建1个月、3个月和12个月时间序列动量策略，分析了单个期货合约及期货合约组合的夏普比率。通过计算可以发现，时间序列动量策略能给出一致的结果。在后续的研究中，我们会将