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過去我們在文章中證明中期價格動能在台股的有效性，儘管我們可以運用獲利、營收等財務數據資料來提升策略的績效，但是財報資料時常會受到後視偏差影響，且台灣的財報規則在2013年後有重大改變，那我們有沒有可能單純運用股價及交易量資料來提升價格動能策略的報酬呢？答案是可行的。
在Wesley R. Gray所著的<Quantitative Momentum>中，其提出了FIP之動量算法。
FIP = (過去報酬) × (負報酬天數百分比 －正報酬天數百分比)
作者運用此指標來將動能股票分成好動能跟壞動能。
作者將好動能的定義為過去和緩上漲的股票，壞動能為報酬來自少數天數的股票
本數值為負值時，數字越大，代表過去的正報酬天數較多，也就代表股價是偏緩漲，可以被定義為好動能，相反則被定義為壞動能。
我們先來看回測結果
原始的動能：
使用FIP之後的動能策略：
可以看見加入FIP之後，動能策略的績效反而變差了，難道這就表示FIP在台股市場是沒用的嗎？
否。
Wesley R. Gray所定義的好動能指的是和緩上漲的股票，其背後所想的是和緩上漲代表資訊傳遞較慢，因此後面比較可能會有一波漲幅，這個概念本身是正確的，在台股市場中也有類似的現象(詳見：<90天900萬> --林昭賢)，但是很明顯FIP並不能在台股代表本狀況。
因此，我們必須回到Lee, C. M., & Swaminathan, B. (2000)所提出的價格動能生命週期
Wesley R. Gray所定義的好動能正巧與Lee, C. M., & Swaminathan, B. (2000)提出的動能早期的現象不謀而合。既然這樣，我們便可以知道這個時期的特徵為交易周轉率較小，漲幅平穩，而FIP缺少考慮交易量的狀況。
因此我們可以將FIP改為以下條件：
1 . 過去半年的上漲天數 > 下跌天數
2. 過去半年的股價報酬為正
3. 過去半年的股票交易周轉率在前40%公司之下
改正後的回測結果：
可以看出，加入本條件後不僅夏普值明顯上升，最大下檔也減少不少。
結論：
<Quantitative Momentum>中的方法事實上有其理論依據，但難以直接套用於台股，因此本文將其修正後便可應用於台股之中，而這些條件如果與財報資料相結合將會出現更大的效果。
參考資料：
Jegadeesh, N., & Titman, S. (1993). Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market efficiency. The Journal of finance, 48(1), 65-91.
Hameed, A., & Kusnadi, Y. (2002). Momentum strategies: Evidence from Pacific Basin stock markets. Journal of financial research, 25(3), 383-397.
Lee, C. M., & Swaminathan, B. (2000). Price momentum and trading volume. the Journal of Finance, 55(5), 2017-2069.
Verardo, M. (2009). Heterogeneous beliefs and momentum profits. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 44(4), 795-822.
Han, Y., Huang, D., Huang, D., & Zhou, G. (2022). Expected return, volume, and mispricing. Journal of Financial Economics, 143(3), 1295-1315.
王明昌, 朱榕屏, & 王弘志. (2010). 台灣股市不存在中期動能效應?. 東吳經濟商學學報, (68), 91-120.
<Quantitative Momentum> -- Wesley R. Gray
<90天900萬> --林昭賢
