雙動能投資法-(上)
大家應該都有聽說過「強者恆強、弱者恆弱」這句話，在投資的世界也是如此，而且歷久不衰，我們來回顧一下之前我寫過因子模型的文章https://vocus.cc/@sincere/612ef102fd89780001d80e39
目前已知並有效的因子除了Fama的五因子模型，根據AQR的研究，動能因子是目前所有因子當中最具爆發力的一種。
動能因子-起源
古典時期
動能起源於牛頓第一運動定律「處於等速運動之個體，未來將保持等速度直線運動狀態。」但當牛頓提出這條定律，想的不是投資，否則當她看到蘋果從天而降的時候，想的應該是凡事上升者，終究會下降。在1718~1721時發生南海股票泡沫事件，由於牛頓沒有即時停損而遭逢重大損失，牛頓表示：『我可以計算星體運動但無法衡量人類瘋狂的程度！』
20世紀初期
股票做手回憶錄書中提到大量有關動能概念，其中李佛摩講過:大錢不是來自於個股波動，而是整體市場趨勢的上漲。因此李佛摩的投資理念就是，買進永遠不限高、賣出永遠不嫌低，李佛摩這句話奠定了動能投資之濫觴。
20世紀中期
德雷法斯在華爾街闖蕩時，在電梯上發想動能原理，她說道:如果看到一部電梯正在往上走，你只會期待電梯一直往上走而不是往下走。因此他全部買進健全股票並從底部向上突破創新高的股票。在1953~1964年間，他管理的德雷法斯基金績效合計604%，同期道瓊工業指數表現則為346%。後來富達基金開始複製德雷法斯的投資技巧，其中一檔曼哈頓基金IPO時，原本規劃募集2500萬，結果第一天就募集到2.75億美元。
現代動能
後續各大基金公司進行大量動能投資研究。其中AQR管理基金，成立了三檔以動能為基礎的基金，分別涵蓋美國大型股/中型股及小型股，挑選過去12個月中表現最好的前三分之一的股票。另外貝萊德(ishares)也引進MSCI為主軸，發行動能基金，簡稱MTUM。
動能因子的產生-理性與非理性
形成動能的因素主要分為兩派說法
理性學派-風險平價理論
由於動能投資在於追漲殺跌，若要使投資人承擔高檔下跌風險，則市場需要提供用更高的風險溢酬來彌補，這種觀點符合理性為基礎的效率市場。
非理性學派-行為財務學
- 定錨效應
人們心裡傾向根據舊有的資訊觀點而不願意根據新資訊做調整，定錨效應除了會出現在個人層面上，也可能出現在社會層面上，因此很有可能迫使人們產生遵從、接受現狀。但無論是何種定錨，都會產生慣性。這容易對投資人對於新聞事件的反應不足，使的價格停留在合理價值之下。
- 確認偏差
跟定錨理論有密切關聯，因為人們一旦採內某種觀點，都會進一步吸引各方面的支持與認同，保持結論的權威性即不可侵犯性。這往往會形成一種重大且有害的預測立場。
- 過度自信
是指投資人往往把成功歸因於自己的技巧，失敗則歸因於外在因素或壞運氣。於是，投資人過度自信買進推升價格走高，進而引發動能效應。
- 資訊延遲
學者將市場化分兩種交易者，第一類為新聞觀察者，當新聞事件出來後，他們會看著新聞事件逐漸傳播，導致價格初期反應不足。第二類為動能交易者，他們會利用資訊緩慢傳播所遺留的動能先進場，直到動能啟動，市場就隨著動能起舞，而他們藉由動能持續創造獲利。
- 處置效果
指投資人經常為了鎖定獲利而過早賣出獲利部位，或者是持有滿走虧損股票卻期待一個反敗為勝的機會導致部位虧損過久。由於好消息會引發過早賣出，所以資產價格並不會立即上漲到合理價值。同理，當壞消息發生時，投資人不願意賣出，結果使得價格下跌不足，處置效果會延遲價格發現程序，而價格最終會往基本面價值移動進而觸發動能效應。
相對動能V.S絕對動能
相對動能
是透過比較某資產與其同儕的表現，以預測未來績效，通常在市場上進行方式，就是同時買進「贏家」而放空「輸家」。
缺點:使用相對動能，能夠在多樣資產中，快速挑選出最優秀的股票買進持有，並定期檢視更換，使自己持有的股票，永遠保持在最好的狀態，但是如果單純使用相對動能，就有可能在面臨整體股票市場趨勢往下時，依然會受到影響。
絕對動能
絕對動能就是透過某資產本身過的資料，來預測未來，順著風向的方向走，會比較容易走的概念，是觀察某資產在過去期間的報酬
如果報酬大於零，就表示該資產擁有正數的絕對動能，就應該持有該資產。
如果報酬小於零，就表示該資產擁有負數的絕對動能，不應該持有該資產。
建構雙動能策略
最好的辦法，就是同時運用絕對、相對動能，兼取兩者的優點。
運作流程如下 :
- 運用相對動能，挑選過去12個月內表現最好的資產。
- 運用絕對動能，評估資產過去一年的報酬是正、負。
- 若是為正數，就持有該資產。
- 若是為負數，就持有債劵。
- 直到該資產趨勢反轉向上為止。
回測結果如下
結論
所有的動能都屬於順勢操作，相對強度動能是觀察某資產對於另一資產的趨勢，絕對動能則能觀察某資產相對於自身過去的趨勢，兩種形式的動能，其實都是一樣的事情。下篇文章會寫出更好的雙動能投資策略，喜歡這篇文章的讀者請幫忙按讚並拭目以待。
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