因子动量与动量因子【文献推荐·天风金工吴先兴团队】( 二 ) 原标题：因子

时序动量因子策略是一种在因子回报中持续下去的策略。策略主要思路是看多具有正回报的因子并且看空具有负回报的因子。该时间序列动量策略的年回报率为4.2％（t值=7.04）。我们证明了这种策略优于横截面策略，因为它纯粹的基于因子回报中正向自相关。相比之下，有的横截面策略也认为：一个因子的高回报能够预测其他因子的低回报（Lo和MacKinlay ， 1990）;然而，在数据中，任何因子的高回报预测所有因子的高回报。

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因子收益的动量传递到安全收益的横截面中，传输的数量取决于因子载荷的分散。这些因子载荷越多的分配在不同资产间，因子动量就越多地显示为各个证券回报的横截面动量。如果股票动量与因子回报的自相关有关，则动量因子应该包含个股动量。实际上，我们表明在因子回报空间中构建的动量因子按先验分类的投资组合的平均回报一年的回报优于Carhart（1997）的UMD ，这是一个直接针对股票回报动量的因子。

因子动量也解释了其他形式的股票动量：行业动力，行业调整动力，中间动量和夏普比率动量。图1的左侧显示因子动量使得所有单个股票动量策略在统计上都不显着。我们为每种动量计算两个t值。第一个是与FamaandFrench五因子模型的alpha相关联；第二个是与增加因子动量的模型的相关联。图一的右侧显示，五因子模型增加了所有五种形式的个股动量，使得因子动量具有显着的t值（3.96）的α 。

我们的结果表明，股权动量不是一个明显的风险因子;它是因子回报中自相关的积累。一种在直接时间因子中交易个股的动量策略。只要这些因子保持正相关，这种策略就有效。然而，因子的自相关性会随着时间的推移而变化，投资者交易股票动量在转为负值时会失效。我们表明，对因子延续的简单衡量可以得到确定动量崩溃和获得超大的利润。动量理论首先需要解释为什么因子回报通常是正自相关的，其次，为什么大多数自相关有时并且突然地同时变为负相关。