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主要觀點(diǎn)：
　　本篇是“學(xué)海拾珠”系列第二百五十七篇，文獻(xiàn)提出了一種改進(jìn)的動(dòng)量策略——特征管理動(dòng)量，旨在通過(guò)靈活加權(quán)歷史收益來(lái)提升傳統(tǒng)動(dòng)量策略的表現(xiàn)，且涵蓋傳統(tǒng)動(dòng)量策略的信息，在危機(jī)時(shí)期表現(xiàn)良好。
　　方法
　　傳統(tǒng)動(dòng)量策略（如Jegadeesh and Titman,1993）假設(shè)過(guò)去一年中每一天的收益對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)能力相同，即等權(quán)重加總過(guò)去收益。然而，這一假設(shè)忽略了不同日期信息含量的差異。文獻(xiàn)指出，某些日期（如財(cái)報(bào)公告日、市場(chǎng)大幅波動(dòng)日）的收益可能更具信息量。為此提出CMM策略，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)并賦予歷史收益不同的權(quán)重。
　　CMM策略保留動(dòng)量信號(hào)的基本結(jié)構(gòu)：仍為過(guò)去收益的加權(quán)平均。同時(shí)引入靈活權(quán)重：使用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合153個(gè)公司特征和過(guò)去231個(gè)交易日的收益，為每一天的收益分配不同權(quán)重。訓(xùn)練方式采用滾動(dòng)窗口方式，逐步擴(kuò)展訓(xùn)練集，確保模型具備樣本外預(yù)測(cè)能力。
　　業(yè)績(jī)表現(xiàn)
　　與標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)量相比，CMM在多個(gè)維度表現(xiàn)更優(yōu)：1、收益更高：年化收益達(dá)18.5%，高于標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)量的13.2%；2、風(fēng)險(xiǎn)更低：波動(dòng)率和最大回撤顯著下降，夏普比率從0.49提升至1.47；3、避免動(dòng)量崩潰：CMM在2008年金融危機(jī)等極端市場(chǎng)環(huán)境中表現(xiàn)穩(wěn)健。4、吸收標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)量：在雙重排序中，CMM能夠完全吸收標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)量的收益，反之則不成立。
　　CMM成功的經(jīng)濟(jì)機(jī)制
　　1.對(duì)信息的反應(yīng)不足。CMM傾向于賦予大額絕對(duì)收益日更高權(quán)重，這與投資者對(duì)重大信息“反應(yīng)不足”的假設(shè)一致。
　　2.風(fēng)險(xiǎn)解釋不成立。CMM的收益無(wú)法被時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償所解釋。CMM與標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)因子模型的alpha仍然顯著。
　　3.支持“離散信息釋放”理論。CMM的收益與信息離散性顯著相關(guān)，進(jìn)一步支持“反應(yīng)不足”是動(dòng)量利潤(rùn)的主要來(lái)源。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　文獻(xiàn)結(jié)論基于歷史數(shù)據(jù)與海外文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)；不構(gòu)成任何投資建議。