雙動能投資法:動能資產配置 - 股票

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雙動能投資法


我並不是要表達這個東西絕對比固定配置還要來得好,而是希望可以聽到有趣的論點,

拋磚引玉引導出很好的討論(事實上我也非常推崇一般人採用大道至簡的固定配置投資



https://reurl.cc/Wdk6X9


1. 動能 Momentum

我不喜歡把動能跟技術指標相提並論,動能的哲學並不複雜,強者續強、弱者續弱,但許
多技術指標幾乎變成無用的占卜學,或者根本可稱為「雜訊」

學術上很多論文都已經發現許多國家的股市都存在動能效應,通常都不超過一年,也有論
文將好幾十種風險因子拿出來檢驗是否確實存在風險溢酬,長期下來兩個最站得住腳的就
是價值因子跟動能因子

2. 何謂雙動能投資法

這本書台灣有中譯版,但我在這裡提的是改良版本

標的:SP500、國際小型股、美國長債

MOM算法:現在收盤價/過去n期收盤價 -1

簡單來說就是過去漲幅

規則:

(1) 計算這三個標的1個月、3個月、6個月的MOM,並直接相加作為score

(2) SP500跟國際小型股先比較哪個score高

(3) 假設SP500勝出,SP500再跟美國長債相比,如果最後是美國長債score高,就投資
100%美國長債,反之

(4) 每月逐步檢視,如果有出現變動,就進行資產變換

3. 結果

這篇文章用150年的資料回測,結果也是出奇地好,這十分讓我驚訝,是年化報酬比SP500
高,最大回撤降低非常多,風險跟獲利都有兼顧

這便文章也算是嚴謹地提供滾動30年的平均年化實質報酬,運氣不好的話最慘就是跟
SP500一樣

我認為的確非常多的回測都有過度擬合,或是時間拉得不夠長的問題

If you torture the data long enough, It will confess to anything

但是這個法則簡單,期間也夠長,這效果的確有點不可思議

近期表現可到 portfolio visualizer去看,雖然不是每年都贏SP500,但我覺得反而這
樣比較健康XD

https://reurl.cc/1QnQ6X

4. 交易成本的考慮

從portfolio visualizer來看,1998到2018換倉了63次,平均快一季換一次,並不會過度
交易

外國投資人不會課資本利得稅,我想交易成本的問題並不大

5. 背後意義

雖說個股會有存在動能效應,但還是隱含許多雜訊跟個別風險,這種大類指數的動能與趨
勢,或許可以持續的更久、更有意義

如果只看一個月的MOM會被巴來巴去過度交易,只看半年~一年又太過遲鈍,所以這篇巧妙
的利用1+3+6一起看

這樣算是擇時嗎? 我覺得 一半一半,大家一般所認知的擇時就是:覺得未來股市會不好
,那就先空手(這樣會錯失非常多機會)

但是這個方法是先從風險資產挑出強者,再看風險資產跟債券的勝負

所以會一直留在市場,而且風險資產跟債券之間又存在低相關性

以上,分享給各位

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All Comments

Ivy avatarIvy2020-04-06
Oliver avatarOliver2020-04-10
讚讚!
Bennie avatarBennie2020-04-12
這類方法主要是因為B&H在2008的慘賠而誕生的
Caitlin avatarCaitlin2020-04-17
雖然各種評估的標準來看 是很不錯的方法
Regina avatarRegina2020-04-19
但是要記得那句基金警語...
Donna avatarDonna2020-04-23
只看近年的話 尤其這次來說 績效並沒有特別突出
Emily avatarEmily2020-04-25
BTW 動能方法就是在做擇時
Tracy avatarTracy2020-04-27
cambria直接有出類似策略的ETF,績效怎麼樣可以看
看。
Zanna avatarZanna2020-04-29
近十年真的沒特別突出 但是這波股災有躲掉一些
Noah avatarNoah2020-05-04
有分享就是推
Eden avatarEden2020-05-06
多謝分享。
Necoo avatarNecoo2020-05-09
這招在現今指數投資盛行的時代,我覺得勝率蠻高的。
推分享。
Ida avatarIda2020-05-10
補充,目前期權理論定價模型主流就是探討波動率再延
伸出各種模型。所以我認為這招的出發點是可行的。加
上評價因子的本質我認為是無風險利率,但被貨幣政策
玩到歸零。結論笑稱現在只要能掌握波動率,應該就能
制霸市場了。XD意見供參,不一定對,請獨立思考。
Anonymous avatarAnonymous2020-05-14
事實上大數據AI投資就是靠動能= =
在武漢疫情爆發前,績效好的動能就高,股價自然一
直升
Ida avatarIda2020-05-15
感謝分享