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本文借鑒《Directional Information in Equity Returns》一文，構(gòu)建增強(qiáng)方向動(dòng)量（D-MOM）因子。該因子有著較為優(yōu)異且穩(wěn)定的選股能力，并可以有效地抵御“動(dòng)量崩潰”風(fēng)險(xiǎn)。
　　【報(bào)告亮點(diǎn)】
　　1.引入線性概率模型，將預(yù)測收益率的“數(shù)值”轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測“方向”，從而有效改進(jìn)了傳統(tǒng)動(dòng)量因子。
　　2.和常見量價(jià)因子的相關(guān)性低，其收益不能被現(xiàn)有的定價(jià)模型有效解釋，具備相對獨(dú)立的信息來源。
　　3.僅依賴歷史價(jià)格數(shù)據(jù)計(jì)算，卻能在一定程度上捕捉到非理性的投資者行為所引發(fā)的錯(cuò)誤定價(jià)。
　　【主要邏輯】
　　主要邏輯一、通過線性概率模型構(gòu)建增強(qiáng)方向動(dòng)量（D-MOM）因子。
　　以個(gè)股歷史收益率及正（負(fù)）收益的持續(xù)時(shí)間等指標(biāo)為自變量，表征下一期收益率方向的啞變量為因變量，建立線性概率模型，得到的預(yù)測值即為增強(qiáng)方向動(dòng)量（D-MOM）因子。2018.01-2025.08期間，因子的IC為0.064，IC勝率為86%，十分組多空年化收益率超過25%。多頭組合月收益率分布呈較為鮮明的右偏特征（偏度：0.72），顯著降低了發(fā)生“動(dòng)量崩潰”的概率。
　　主要邏輯二、增強(qiáng)方向動(dòng)量（D-MOM）因子能夠提供常見因子以外的信息，其收益來源也無法被現(xiàn)有的定價(jià)模型所解釋。
　　通過計(jì)算和現(xiàn)有因子的相關(guān)性、雙重排序和Fama-MacBeth回歸的多重檢驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，增強(qiáng)方向動(dòng)量（D-MOM）因子不僅與現(xiàn)有因子有著較低的相關(guān)性，而且在控制常見量價(jià)因子后，仍具備較為顯著的收益。同時(shí)，F(xiàn)ama-French三因子等模型表明，該因子尚未被傳統(tǒng)的市值、估值、動(dòng)量、盈利和增長因子所完全定價(jià)。
　　主要邏輯三、增強(qiáng)方向動(dòng)量（D-MOM）因子捕捉到了非理性的投資者行為所引發(fā)的錯(cuò)誤定價(jià)。
　　在財(cái)報(bào)密集發(fā)布的月份，投資者的行為更易受到影響，導(dǎo)致錯(cuò)誤定價(jià)的發(fā)生頻率及幅度可能會(huì)顯著高于非財(cái)報(bào)月。如果增強(qiáng)方向動(dòng)量因子確實(shí)能捕捉錯(cuò)誤定價(jià)，那么它在財(cái)報(bào)月的收益率應(yīng)該更高。因此，我們將樣本劃分為財(cái)報(bào)月和非財(cái)報(bào)月，重新計(jì)算后發(fā)現(xiàn)，增強(qiáng)方向動(dòng)量（D-MOM）因子在財(cái)報(bào)月的收益率比非財(cái)報(bào)月大約高出1/3。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：模型失效風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)據(jù)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)，回測業(yè)績不代表未來收益。