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一半做风控,一半追妖股,你猜最终收益率怎么样?
2026-07-06
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杠铃+动量=?

今年是动量大年:全A指数涨了6.8%,但全市场涨跌中位数竟然下跌-11%,申万二级行业上半年仅22%的行业上涨,涨幅最高的玻璃玻纤上涨188%,跌幅最大的教育跌-35%,相比之下去年全年的涨跌幅对比也就是146%(航天装备):14%(白酒),典型的“损不足以奉有余”。

所谓动量,就是强者恒强(对这个策略的分析,可以看我的文章《同样是牛市,为什么2025年赚钱比2020年难?》),反面就是“弱者更弱”,这就导致几乎所有与动量相反的策略都失效,动量策略本来在A股就占优,今年的极端化行情让更多的人都想尝试一下这个策略。

常见的动量策略就是把仓位分布在过去一段时间(比如120天或250天)涨幅最好的个股或行业ETF上,定期滚动调整。

但所有想尝试这个策略的投资者都要惦量一件事,动量策略一旦失效崩塌,回撤也是非常恐怖的,往往是指数回撤的好几倍。

单纯的动量策略无异于赌徒,所以成熟的动量策略都会结合一些其他策略,以降低回撤。

比如最经典的“风险收益杠铃+动量”策略,用杠铃结构把资金分成两端,80%配置低波动资产,比如红利股或债券ETF,另外20%配置高弹性资产,这一部分就采用动量筛选,比如只买最近6个月或一年涨幅前5%的成长股。

这个策略的思路是在资产配置层面使用杠铃,在选股层面使用动量,熊市主要靠左边的资产配置抗跌,牛市主要靠右边动量选股赚钱。

这个策略可谓完美地体现了塔勒布的杠铃思想——去中间层,中间层既没有防御能力,又没有足够的进攻能力,反而容易拖累收益,不如集中仓位于极安全和极具进攻力的两端。

杠铃策略非常好理解,所以本文介绍一种从杠铃策略中演变出去的“双动量策略”,即“指数动量+行业或个股动量”。

双动量当然不是“两倍做多动量”,也不是简单地把两个动量策略相加,而是希望利用这两个动量一定程度上的互补性,尽可能让策略适合更多的市场环境,并降低回撤。

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一半风控,一半追强

“双动量”的基本思路是把资金分两半,一半做指数的“绝对动量”,只要指数站在长期均线以上,就全仓持有相应指数ETF,只要指数跌破均线,就退出持有现金;另一半做行业或个股的“相对动量”,就是滚动持有最强行业ETF或个股。

这两个动量叠加,会发生什么效果呢?下面是一个模拟回测,一半仓位持有沪深300指数ETF,指数跌破250天均线清仓,在250天均线以上则继续持有,另一半仓位持有沪深300成份股前12个月(剔除最近一个月)涨幅最高的5支股票,月底滚动调仓。

过去六年多(2020.1~2026.6)的数据回测结果:年化收益高达51%,但最大回撤也到了50%,发生在22~23年的熊市期间,夏普1.27。(注意:这只是对因子可行性的粗略回测,不能当成成熟的实战策略,其中历史成份股的变化可能让收益率和回撤都虚高,实际买卖可能在当时并不成立)

虽然这个结果的回撤仍然比较大,夏普不理想,处于理论上能用但要在实践中改进的状态,但至少说明这个策略对A股是有效的。

改进的方向包括,使用多个指数、调整均线参数,调整动量个股数量,把两部分的仓位比例改成动态调整、在动量策略上附加低波动因子或者价值因子要求,等等,但这些改进的前提是先要知道,这个策略在不同的市场环境中是如何发挥作用的?

策略原理也是杠铃原理:用前一半控制风险,跌破年线就清仓,再用后一半不断追强。

从实际效果看,追强的效果非常明显,20~21年、24~26年,都大幅跑赢指数,个股行业动量部分贡献了绝大部分收益;

控制风险的效果勉勉强强能用,22年和23年的熊市,跟指数跌幅类似,这个幅度的回撤,作为最简单的动量策略,其实有很多成熟的优化手段。

具体如何优化,无非是叠加其他因子,每一个量化策略都有自己的办法,考虑到公众号的大部分读者都不是量化从业者,就不作为本文讨论的重点。

对于非量化的普通投资者而言,更重要的是,这个策略是如何发挥作用的呢?它对你的投资组合有什么启发?

这就涉及到这个策略的两部分在不同的市场环境中,分别发挥了什么作用?

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双动量的回测细节

这个策略中比较简单的是指数动量,大家一看就应该明白,这个策略在清晰的牛市,可以持续赚贝塔的钱,到了清晰的熊市,又可以回避大跌的风险,但它有三个“失效期”:

1、赚不到熊转牛那个阶段的钱(20年3~4月)

2、回避不了牛转熊阶段的回撤(21年一季度和下半年)

3、最糟糕的是在牛熊不清的震荡市,反复高买低卖亏钱

实际上,第一、二种情景也常常表现为震荡市场,实际上都是“趋势策略在震荡市反复亏钱”的问题。

而双动量考虑的正是这两个动量策略的互补性,即:

1、行业和个股动量能不能弥补指数动量在平衡市的缺陷?

2、行业和个股动量的回撤,是否都发生在指数动量的趋势行情阶段?

问题1的答案是“能弥补”,但只能部分弥补,取决于指数震荡发生在哪个层面:

如果是指数层面的震荡,但内部仍有结构性行情,个股或行业动量往往能弥补指数动量反复止损的损失。

比如2024年上半年的熊市末尾,虽然指数在年线附近反复震荡,四笔交易全部止损,亏损达到3%,但以“易中天”和红利股为代表的动量股表现极其精彩,策略依靠个股动量,在这一段平衡市,跑出了60%以上的惊人收益。

还有2023年上半年,虽然指数在年线附近反复震荡,八笔交易全部止损,亏损达到-13%;但市场结构还算清晰,就是第一波AI行情,算力和应用双主线,游戏和通信设备两大行业领涨,牛股不断涌现,个股动量弥补了相当一部分亏损,上半年实际策略亏损缩小到-10%。

此外,在2020年上半年也是类似,用个股动量拯救指数动量。

但如果指数和行业都进入全面震荡期,指数反复穿越均线,所有行业轮动又极快,还没有领涨个股,市场一片混沌,那么“双动量”的两部分会同时失效。

不过,本策略回测的这六年半,没有发生过这样的情况,这也是这个策略的收益表现得非常好的原因之一,但既然理论上存在,那么拉长回测时间,相信一定能找到。

关于问题2,个股动量失效时会出现大幅回撤,指数动量能否在此时出现趋势行情阶段,可以缓解整个策略的回撤?

答案也是“大部分时候都是如此”,回测期的动量失效都发生在牛市(20到21年的行业动量失效)或熊市(22到23年的部分时期)的趋势行情阶段。当然还是上面的判断,既然理论上存在,那么拉长回测时间,相信一定能找到。

既然如此,为什么还会发生高达50%的回撤呢?

双动量策略最大最长的回撤期出现在22年8月到23年10月,其中23年上半年前面分析过,回撤主要是指数动量失效造成的,所以个股行业动量真正失效的是22年下半年和23年7到10月。

策略的第二大回撤出现在21年9月到22年4月。

这三段时间,沪深300指数绝大部分时间都在年线以下运行,持有现金,相当于减少了一半的回撤,只是纯粹的动量策略回撤实在太恐怖,最终仍有-32%和-50%。

所以前面,这个策略本身有很多优化空间和成熟手段。

如果看得再仔细一点,还能看到三个细节:

1、个股动量有效,但行业动量无效,比如20年到21年上半年,强势行业既有消费医药为主的消费股,还有半导体新能源等科技股为主的“宁指数”,行业动量不明显,轮动特征明显,但行情又都集中在“茅指数”的个股上,个股动量又明显,所以这一年半的时间,策略收益仍然能上涨125%。

2、熊市底部两次动量反转,2024年2月前后和9月前后,都出现了动量的强烈反转,动量策略的短期失效。前一次,指数动量持现金,降低了回撤,保护了净值,后一次是V型反转,行情第三天就转为满仓指数,对冲了动量反转的回撤。

3、牛市中动量的暂时失效,主要是2025年9月前后的小微盘动量回撤,影响了科技股的强势,但由于沪深300正处于强趋势,降低了本次动量回撤。

由此可见,这两种动量虽非绝对负相关,但存在大部分时候的互补关系,所以,除了改进个股行业相对动量本身的回撤外,还可以让指数动量成为个股行业动量的“过滤器”,对两部分的仓位进行动态调整:

1、如果指数在均线附近反复穿越,说明市场没有明显方向,那么就降低指数动量的权重,比如降至30%,把更多资金交给行业个股动量。

2、如果指数出现明确的趋势,持续站稳长期均线,则提高指数动量的权重,比如升到70%,因为此时指数趋势本身已经足够可靠,不如降低追逐行业或个股动量可能出现的反转与轮动带来的回撤风险。

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选股之上的市场状态识别

动量选股从基本面看,就是景气度投资,这也符合企业经营进入良性循环的一般规律。

企业经营有明显的“时来天地皆同力,运去英雄不自由”的特征,产业景气会提升企业经营效率,导致利润增长,企业对上下游的议价能力提升,也更能吸引优秀人才加盟,内部员工也更有动力,反过来又促进了企业业绩的进一步提升。

当你看到一家公司业绩边际向上,又有可解释的产业趋势为背景,未来几个月内,经营继续向上的概率大于向下的概率,这就是动量投资在基本面上的原理。

所以动量策略,只解决了“买什么”的问题,纯粹的动量就像只会冲锋的士兵,缺乏实战价值;相比之下,指数动量解决的是“什么时候买卖”的问题,整体上有很强的互补性,而杠铃策略解决的正是“资金如何分配”的问题。

双动量的策略思路也可以给主动投资者很多借鉴:

这个策略本质上是先判断市场状态是趋势市场(指数趋势,行业轮动)、结构性市场(指数震荡,行业强弱分明)还是混沌市场(指数震荡、行业轮动),再决定仓位偏向哪一类动量。

这实际上是在选股策略之上,再加一层市场状态识别策略。

这一点非常有必要,除了动量策略之外,影响大部分策略收益的,不光是选股或牛熊市的影响,还包括那些持续性的来回震荡对心态和仓位的考虑。所以现在很多量化多因子策略,都在这个方向持续优化。

本文来自微信公众号“lig0624”(ID:sxgy9999)

作者:思想钢印,

该文观点仅代表作者本人


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