因子动量与动量因子【文献推荐·天风金工吴先兴团队】( 八 ) 原标题：因子

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1.因子回报的自相关：过去的高因子回报表明未来的高回报，

2.负交叉协方差：过去的高因子回报表明其他因子的回报率很低

3.平均回报的横截面变化：某些因子可获得持续的高回报或低回报。

最后一项与自协方差矩阵无关;也就是说，即使在没有任何时间序列可预测性的情况下，因子“动量”也会出现（Conrad和Kaul ， 1998）。横截面策略是做多过去回报率最高的因子，做空过去回报最低的因子;因此，如果过去的回报是对因子无条件均值的无偏估计，即使没有自动和跨序列协方差模式，横截面动量策略也能获得正回报。

表4显示等式（4）中的横截面策略获得2.5％的平均年回报率， t值为3.49 。自协方差项平均贡献率为2.9％，超过了所有横截面策略的优势。交叉协方差项是正的，因此，它对该横截面策略的优势产生负面影响（每年-1.0％）。一个因子的正回报也预测了其他因子的正回报，并且横截面策略通过对这种交叉预测而失败。这个负项超过设定平均值的横截面变化的正面贡献（每年0.5％）。