引言

行业动量效应是指过去涨幅靠前的行业，未来能够实现更高的收益率。

原始动量对于行业未来收益的预测能力缺乏稳定性，改进后的路径动量和成交量调整动量的预测能力显著提升。

基于三种方式构建的长期动量表现均相对稳健。

01 原始动量

Moskowitz and Grinblatt (1999)的研究表明，行业在横截面上具有与股票相似的动量效应，也就是说，过去表现强劲的行业，未来有望获得更高回报。这一结论同样适用于国内A股市场。本文主要着眼于行业动量因子的构建与改进，而并未对其成因进行深入探究。

首先，我们以过去20/40/60/120/240个交易日的行业指数累计涨跌幅作为原始动量因子，对其有效性进行IC测试和分层测试，样本空间为剔除综合后的30个申万一级行业，采用等权方式构建组合，调仓时点为每月最后一个交易日，回测区间为2013/1/1至2022/11/10，业绩基准为Wind全A，不考虑交易费用。

表1：原始动量IC测试

数据来源：WIND、鹏扬基金，截至2022-11-10

图1：原始动量分层年化超额收益

数据来源：WIND、鹏扬基金，截至2022-11-10

整体来看，申万一级行业在短期(过去20个交易日)和长期(过去120和240个交易日)均表现为动量效应，而在中期(过去40和60个交易日)没有明显趋势。

具体而言，Ret_20、Ret_120和Ret_240因子的RankIC均值分别为3.9%、3.9%、5.5%，对于行业未来收益具有一定预测能力，但缺乏稳定性，年化RankICIR仅为0.44、0.40、0.58，且Ret_120和Ret_240多头年化超额不显著，仅有2.3%、2.7%。与此同时，Ret_40和Ret_60因子基本无效。

02 动量改进方式

由于原始动量的计算方法较为简单，仅考虑了区间端点之间的价格变化，所以我们在此基础之上提出两种动量改进方式，分别是路径动量和成交量调整动量。路径动量RankRet的计算方式为过去一段时期行业指数日收益率排名的均值，相比原始动量，其优点在于考虑了区间内价格形成的路径。经测试，路径动量在各个时间跨度上的预测能力均有了一定提升，其中长期动量RankRet_240表现相对出色，RankIC均值为6.6%，年化RankICIR为0.70，多头年化超额5.0%，空头年化超额-8.6%。短期动量RankRet_20的稳定性较弱，年化RankICIR为0.56，但分层表现较好，多头年化超额6.1%，空头年化超额-9.9%。

表2：路径动量IC测试

数据来源：WIND、鹏扬基金，截至2022-11-10

图2：路径动量分层年化超额收益

数据来源：WIND、鹏扬基金，截至2022-11-10

成交量调整动量VolumeRet的构造方式如下，首先计算行业指数日收益率与成交量的比值，然后将其过去一段时期的均值除以标准差得到行业因子值。相比原始动量，成交量调整动量同时考虑了区间内成交量的变化情况，而成交量能够刻画行业信息扩散程度。随着行业信息在市场中扩散，成交量逐渐上升，动量效应增强。当成交量处于高位时，行业信息充分扩散，此时投资者的非理性行为往往将行业指数点位推升至合理水平之上，交易较为拥挤，动量效应随之演变为反转。

表3：成交量调整动量IC测试

数据来源：WIND、鹏扬基金，截至2022-11-10

图3：成交量调整动量分层年化超额收益

数据来源：WIND、鹏扬基金，截至2022-11-10

经测试，长期动量VolumeRet_120和VolumeRet_240表现出色，较原始动量具有显著提升，且明显优于中短期动量，其RankIC均值分别为8.1%/9.8%，年化RankICIR为0.88/1.03，对于行业未来涨跌幅的预测能力比较稳定，多头年化超额为5.4%/8.7%，空头年化超额为-7.9%/-9.0%。

根据单因子测试结果，我们选择表现最佳的VolumeRet_240(近240个交易日的成交量调整动量)作为参考依据。最新观测结果显示，11月行业动量排名靠前的行业分别是煤炭、通信、交通运输、社会服务、环保和机械设备。

 小结

综上所述，我国A股市场在行业层面存在动量效应，根据行业指数累计涨跌幅构造的原始动量对于行业未来收益率具有一定的预测能力，但稳定性较差，而路径动量和成交量调整动量分别从区间内价格形成的路径以及成交量的变化情况对原始动量进行了改进，其预测能力得到了显著提升。与此同时，基于三种方式构建的长期动量表现均相对稳健。根据最新观测结果，11月行业动量排名靠前的行业分别是煤炭、通信、交通运输、社会服务、环保和机械设备。

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