如何改進固收+基金的動量效應？

半衰期加權是一種在金融時間序列中的加權方式，尤其是為了更好地捕捉近期信息的變 化。

2005 年 Joop Huij 和 Jeroen Derwall 在他們的論文《"Hot Hands" in bond funds》中探 討了債券基金的動量效應。通過分析債券基金的短期和長期表現，他們試圖確定是否存在持 續的績效趨勢。他們發現過去表現優異的基金在未來仍然有較大的可能性繼續表現強勁。基 于這一規律，研究者提出了一種動量選基策略，表明利用基金的歷史表現來進行選擇，可以 在未來獲得顯著超越基準的回報。 本文在中國公募市場上測試了“固收+”基金動量選基因子，發現同樣有效。但通過回 測發現不同換倉頻率，動量因子的有效性有明顯區別，其中短期動量在季頻換倉時有效性較 弱。而長期動量隨著動量因子回溯期拉長，有效性呈現先增后減的狀態。因此我們希望結合 長短端動量因子的特點，對動量因子進行一定改進。

本文對于動量因子有兩種改進方式，一是對動量因子進行半衰期加權，放大近期基金收 益率的權重，同時考慮較長期的基金業績。二是對短期動量因子進行相關性中性化，將風格 策略相似的基金歸為一類，計算基金相對于相似基金的動量效應，使得短期動量因子有效性 更強。

半衰期加權是一種在金融時間序列中的加權方式，尤其是為了更好地捕捉近期信息的變 化。它使用一種衰減權重的方法來更重視近期的價格變化，而對較久遠的價格變化賦予較小 的權重。進行半衰期加權首先需要確定半衰期長度，并以指數方式衰減的權重將被應用于每 一個歷史收益數據。

對于“固收+”基金，其風險與收益和目標設定和資產配置比例相關性較高，相同策略 的基金凈值相關性較強，因此比較相似基金下的短期業績更能體現基金經理獨有的投資能力。 本文提出相關性中性化的方式，本質上是希望將凈值收益率相關性較高的基金歸類到一個組 別，然后計算這個組別的因子均值，通過將單個基金因子減去因子均值的方式，剝離出因子 的超額收益。

本文測試 60 交易日動量因子在不同滾動天數下相關性中性化后的回測結果，滾動天數 包括 60、120、240 交易日，并測試不同數量的高相關性基金樣本。對比不同基金池，可發 現相關性中性化后因子的 ICIR 均有所提升。60 交易日動量因子在高風險基金池的 ICIR 為 0.19，但以 240 交易日為回溯期，取相關性最高的 5 只基金作為相似基金，剔除這 5 只基金 的動量均值，進行相關性中性化處理后，ICIR 提升至 0.51。同樣地，對于中風險基金，ICIR 從 0.25 提升至 0.50，高風險基金從 0.16 提升至 0.38。 對于權益風險暴露較高的基金，相關性中性化更有效。根據因子 ICIR 的提升程度，可 見股票倉位越高的基金，相似度中性化后因子 ICIR 提升幅度更大。由于基金權益類資產占 比較高，基金的投資風格差異較大，投資類型相似的基金受投資風格影響較大，因此相關性 中性化策略可以有效剔除投資風格對于基金動量因子的影響，從而顯著提高了高風險基金池 因子在回測中的表現。由于低風險基金池基金容量較少，且基金權益類資產占比較低，投資 風格差異較小，因此相關性中性化策略對低風險基金池沒有明顯的改進效果。

最終本文選擇 Rank IC均值對于三類不同風險基金池都有顯著提升的相關性中性化參數， 針對 60 日動量因子，計算與基金過去 240 交易日凈值收益率相關性最高的 5 只基金，將基 金的動量因子減去相關性最高的 5 只基金的相關系數加權均值因子。相關性中性化后的動量 因子季頻換倉在全樣本基金池中月度 Rank IC 均值為 6.35%，ICIR 為 0.51。

半衰期加權因子和相關性中性化因子分別從時效性和中性化兩個維度對動量因子做出 改進。前者優化了長期動量的時效性，后者優化了短期動量的穩定性，那么將改進后的長短 期動量因子組合，可以構建更穩健的動量因子。本文將兩個動量因子截面標準化后進行等權 加總得到復合因子，實現了 ICIR 的顯著提升。

季頻調倉下，改進動量因子在全樣本基金池 ICIR 提升至 0.62，Rank IC 均值 11.83%。 改進動量 ICIR 在各個基金池均有所提升，其中低、中、高三類基金池的 ICIR 分別上升至 0.75、 0.62、0.57。