動量因子（Momentum Factor）重點整理
動量效應是近期表現好的資產在未來短期內會繼續表現良好，反之亦然。
1993年 Jegadeesh 與 Titman 首先發表相關研究，1997年 Carhart 將動量納入三因子模型，形成四因子模型，投資組合報酬的解釋力從約90%提升至95%左右。
動量因子的定義是過去12個月報酬扣除最近1個月（即第2到第12個月），最近1個月因微結構效應傾向出現反轉，所以排除。
學術上動量分為兩種。橫截面動量（cross-sectional momentum）比較的是同一資產類別內各標的之間的相對表現，即使所有資產都上漲，排名最後的仍會被放空。
時間序列動量（time-series momentum）則看單一資產本身的趨勢方向，上漲就做多、下跌就做空，屬於絕對表現的衡量。本章主要討論橫截面動量。
持續性（Persistent）
1927至2015年間，動量溢酬年化報酬達9.6%，甚至高於美國股票市場溢酬的8.3%。即使在1993年論文發表後的1994至2015年期間，溢酬仍有6.3%，夏普比率0.61，遠高於市場貝塔因子的0.40和品質因子的0.38，是所有因子中最高的。
夏普比率（Sharpe Ratio）衡量的是每承受一單位風險所獲得的超額報酬。計算方式是把投資組合的報酬減去無風險利率（例如國庫券利率），再除以報酬的標準差（波動度）。
動量因子的夏普比率0.61，代表每承受1%的波動風險，投資人可以獲得大約0.61%的超額報酬。這個數字在因子投資的世界裡算是相當優異的，因為同期市場貝塔因子只有0.40、品質因子0.38，代表動量因子的「風險調整後報酬」明顯更好。
換個方式理解：動量因子的年化報酬雖然高達9.6%，但光看報酬不夠，因為高報酬可能伴隨高波動。夏普比率把波動納入考量後，動量因子依然勝出，表示它的高報酬並非單純靠承擔更大風險換來的，而是在風險調整基礎上確實提供了更有效率的回報。
一般來說，夏普比率在0.5以上就被認為不錯，0.7以上算優秀，超過1.0則非常罕見。0.61落在「不錯到優秀」的區間，對一個長達近90年的因子溢酬來說，是很有說服力的數據。
普遍性（Pervasive）
Moskowitz 2010年的研究發現動量效應存在於40個國家及十多種資產類別中。Asness、Moskowitz 與 Pedersen 2013年在八個市場和資產類別中驗證了動量溢酬的普遍性，除日本外都具統計顯著性。Fama 與 French 2012年研究23國的國際股票報酬，結果顯示動量在北美每月溢酬0.64%、歐洲每月0.92%，且小型股的動量效應強於大型股。日本是唯一例外，可能與價值因子在日本特別強勢有關，因為價值與動量往往呈負相關。
最長的回測來自 Geczy 與 Samonov 2015年的研究，涵蓋1800至2014年共215年，橫跨47國股市指數、48種貨幣、43種政府債券指數、76種商品等，在所有資產類別中動量報酬都具統計顯著性。其中國家股市動量的多空價差最大，每月0.88%。
可投資性（Investable）
有人質疑動量策略因高周轉率導致交易成本過高。但 Frazzini、Israel 與 Moskowitz 利用一家大型機構投資者在19個已開發市場近1兆美元的實際交易數據，發現大型機構透過演算法交易等策略，實際交易成本僅約一般投資人的十分之一。大型股、小型股、國際動量基金的實際價格衝擊成本分別只有8.0、18.2和5.9個基點。他們估計全球動量策略的容量可達890億美元。
回應常見批評
關於「動量只能靠放空獲利」的說法，Asness 等人2014年的研究指出，美國股票動量溢酬約52%來自多方，國際市場及其他資產類別也沒有證據顯示空方主導。對於純做多的投資人而言，相對於基準減碼某檔股票，經濟效果上類似於放空。
關於「動量只存在於小型股」的說法，1927至2013年間美國小型股動量溢酬年化9.8%、大型股也有6.8%，兩者均高度顯著。
Novy-Marx 與 Velikov 2016年的研究檢視了23種異常現象在考慮交易成本後的表現，發現設計良好的動量策略確實能存活。降低成本的關鍵策略包括：限制交易在低成本股票、降低再平衡頻率（如AQR的動量指數採季度而非月度再平衡）、設定買入/持有區間以降低周轉率。例如AQR的大型股和小型股動量基金年周轉率約80%，遠低於50%的月度單邊周轉率門檻。
整體而言，成功的動量策略關鍵在於耐心交易，拆分訂單、用限價單提供流動性而非索取流動性、容許一定的追蹤誤差，藉此大幅降低交易成本並提升策略容量。動量若與低周轉率因子（如價值因子）搭配使用，實施起來會更加容易。
動量策略最大的實務挑戰就是周轉率高。因為動量看的是過去幾個月的價格趨勢，趨勢一旦改變，持股就要跟著換，所以買賣頻繁，交易成本自然高。
價值因子則相反，它看的是股票是否被低估（例如低本益比、低股價淨值比），這些基本面指標變動比較慢，一檔股票可能連續好幾年都處於「便宜」的狀態，所以持股不需要頻繁調整，周轉率低。
把兩者搭配在一起的好處在於，假設一檔股票同時符合「有動量」和「便宜」兩個條件，投資人就有更強的理由長期持有，不會因為動量訊號稍微減弱就急著賣出。這樣一來，整體投資組合的換手頻率就會降低，交易成本也跟著減少。
另外還有一個互補效果。學術研究發現價值和動量之間通常呈負相關，當動量表現差的時候，價值往往表現好，反過來也是。所以兩者搭配不只降低周轉率，還能平滑整體報酬的波動，讓投資組合更穩定。
簡單來說，動量單獨使用像是一個很會賺但交易成本很高的策略，加入價值因子之後，等於替它裝了一個煞車，讓它不用一直頻繁進出，執行起來更務實、成本更低。
市面上已經有現成的動量ETF和價值ETF可以搭配。以美股為例，動量方面有 iShares MSCI USA Momentum Factor ETF（MTUM）或 JPMorgan U.S. Momentum Factor ETF（JMOM），價值方面有 iShares MSCI USA Value Factor ETF（VLUE）或 Vanguard Value ETF（VTV）。你可以按一定比例（例如各半）配置，定期再平衡就好。這是最省事的方法，費用率也低。
另外也有多因子ETF直接把動量、價值、品質等因子打包在一起，例如 Goldman Sachs ActiveBeta U.S. Large Cap Equity ETF（GSLC）或 JPMorgan Diversified Return U.S. Equity ETF（JPUS），一檔就搞定。
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