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動量效應和反轉效應是投資實踐中常用到了兩個“市場異象”。自De Bondt & Thaler(1985)發(fā)現(xiàn)長期反轉效應以來，學術界對動量效應和反轉效應做了大量的探索，但主要研究方向在于如何基于股票自身的歷史價格數(shù)據(jù)構建出更有效的相對強弱指標。
　　本篇報告中，我們聚焦在股票之間的相互聯(lián)系，構建出股票之間的關聯(lián)網(wǎng)絡，探索股票關聯(lián)網(wǎng)絡中，關聯(lián)股票的股價相對強弱存在的動量效應和反轉效應。
　　關聯(lián)動量因子與關聯(lián)反轉因子都表現(xiàn)出反轉效應
　　基于股票的風格相似性構建股票關聯(lián)網(wǎng)絡，可以計算網(wǎng)絡中的關聯(lián)動量和關聯(lián)反轉因子。關聯(lián)動量因子表現(xiàn)出反轉效應，月均RankIC絕對值6%，年化RankICIR絕對值2.14，多空組合年化收益21.82%；行業(yè)市值中性化后月均RankIC絕對值5.48%，年化RankICIR絕對值2.80，多空組合年化收益21.48%。關聯(lián)反轉因子同樣表現(xiàn)為反轉效應，月均RankIC絕對值5.11%，年化RankICIR絕對值1.09，多空組合年化收益13.81%；行業(yè)市值中性化后，月均RankIC絕對值4.74%，年化RankICIR絕對值1.41，多空組合年化收13.05%。
　　基于關聯(lián)網(wǎng)絡結構性質對關聯(lián)動量和關聯(lián)反轉進行改進
　　基于股票關聯(lián)網(wǎng)絡，可以從不同的角度對關聯(lián)動量和關聯(lián)反轉進行改進。在關聯(lián)動量和關聯(lián)反轉的計算中，通過納入更高階數(shù)的關聯(lián)節(jié)點，可以構建高階關聯(lián)動量和高階關聯(lián)反轉因子；將網(wǎng)絡中的節(jié)點屬性或邊屬性指定為權重數(shù)，可以構建加權關聯(lián)動量和加權關聯(lián)反轉因子。測算結果表明，改進后的因子比原始因子的選股能力有一定提升。
　　整合關聯(lián)動量、關聯(lián)反轉和傳統(tǒng)反轉構建綜合因子
　　將具有反轉效應的關聯(lián)動量、關聯(lián)反轉以及個股自身的傳統(tǒng)反轉因子等權合成，構建出的綜合因子月均RankIC絕對值達到9.06%，年化RankICIR絕對值達到2.47，月度勝率78.91%，多空組合年化收益29.70%。進行行業(yè)市值中性化后，月均RankIC絕對值8.70%，年化RankICIR絕對值達到3.21，月度勝率84.35%，多空組合年化收益達到30.45%。
　　綜合因子在小盤股票池中的表現(xiàn)由于大盤股票池
　　滬深300樣本股中，行業(yè)市值中性化后的綜合因子月均RankIC絕對值4.53%，多空組合年化收益9.11%，中證500樣本股中月均RankIC絕對值6.76%，多空組合年化收益14.92%，而中證1000股票池中月均RankIC絕對值8.50%，多空組合年化收益率24.78%。
　　風險提示
　　1、研究結論基于對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，未來可能不再成立；
　　2、策略表現(xiàn)基于對歷史數(shù)據(jù)的模擬回測，不代表未來收益。