股票市场动量效应

❶ 什么是动量效应

动量效应(Momentum effect)一般又称"惯性效应"。动量效应是由Jegadeesh和Titman(1993)提出的，是指股票的收益率有延续原来的运动方向的趋势，即过去一段时间收益率较高的股票在未来获得的收益率仍会高于过去收益率较低的股票。
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❷ 怎样使动量效应发挥的更好，在股市中

股票的动量效应，是指投资者可以通过买入过去收益率较高的股票卖出过去收益率较低的股票获利，这种利用股价动量效应构造的投资策略为之动量投资策略。又叫动量效应投资策略。
只谈在国内的市场。
短线效应是跟游资的介入深度有关。
中长线效应是跟信息的有效期和市场炒作热度有关。
也就是说。要动量效应发挥的更好，首先概念有效期要大要长，短期内，各类资金炒作比较频繁，市场认同度高。

❸ 如果你在我国股票市场采取动量交易策略,你会采取多久时间的动量周期,为什么

国内A股市场的动量周期一般短线可参考5、10周期，中线可参考20至60，长线可参考120至240。

❹ 什么是动量交易策略

动量交易策略，即预先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股票收益或股票收益和交易量同时满足过滤准则就买入或卖出股票的投资策略。行为金融意义上的动量交易策略的提出，源于对股市中股票价格中期收益延续性的研究。
动量投资策略的主要论据是反应不足和保守心理，研究认为动量交易策略能够获利，存在着许多解释：一种解释是，“收益动量”，即当股票收益的增长超过预期，或者当投资者一致预测股票未来收益的增长时，股票的收益会趋于升高。因此，动量交易策略所获得的利润是由于股票基本价值的变动带来的。另一种解释是，基于价格动量和收益动量的策略因为利用了市场对不同信息的反应不足而获利。收益动量策略是利用了对公司短期前景的反应不足一一最终体现在短期收益中;价格动量策略利用了对公司价值有关信息反应迟缓和在短期收益中未被近期收益和历史收益增长充分反应的公司长期前景。

❺ 动量效应的研究发展

自从Jegadeesh和Titman（1993）发现股市存在动量效应以来，对动量效应的研究逐渐成为金融学中最“核心”的领域。行为金融学和传统金融理论对此类问题的解释始终存在分歧。
一、行为金融与中国大陆股市的动量效应
（一）传统金融理论与行为金融模型
Fama和French（1993，1996）等从传统理论的角度对动量效应进行了解释：动量效应不是市场无效的证据，动量策略的超额收益可能与人们采用的理论工具有关——在资本资产定价模型中，β值不是好的风险指标，只要在因子模型中加入新风险因子，超额收益或许就会消失。但对因子模型中应当加入哪些风险因子，学者们未能达成共识。
行为金融则认为传统金融理论的前提出了问题，因而试图从投资者的决策行为入手来找出动量效应的产生机制，但这些解释也存在缺陷。Shefrin（2000）认为，行为金融模型对投资人行为模式的假设，并没有以心理学试验为基础，缺乏合理的依据。正如Peter（1999）所认为的：“为了发展一个理论模型而寻找不合理的逻辑假设就好比把车放到了马前头”。与此同时，这也使经济学失去了自己的特点，经济学毕竟不是心理学，它不应该研究具体的认知模式，其假设应具有一定的概括性与抽象性。
（二）中国股市的动量效应与行为金融
对于中国股市的动量效应，中国学者进行了大量研究。王永宏、赵学军（2001），朱战宇、吴冲锋和王承炜（2003），吴世农、吴超鹏（2003），肖军、徐信忠（2004），马超群、张浩（2005），赵振全、丁志国和苏治（2005），林松立、唐旭（2005）等都认为，如果采用月度数据检验，中国大陆股市并不存在明显的动量效应，而中长期反转现象则比较突出；周琳杰（2002）发现动量策略的利润对形成期和持有期的期限敏感，形成期和持有期为一个月的动量策略赢利性最为显著；刘煜辉、贺菊煌和沈可挺（2003）则认为形成期和持有期在2周和24周之间的动量策略有显著收益；余书炜（2004）则发现形成期和持有期在10到15天的动量策略有显著收益。曹敏、吴冲锋（2004）认为，中国大陆证券市场作为新兴市场，和西方证券市场的反向策略存在差异，主要表现在中国股市的反向周期短于西方发达国家。
虽然以上实证研究的样本期间不尽相同，但一致结论是中国股市的动量策略利润只存在于形成期和持有期在4周以内的周期策略中；而西方国家股市的动量策略利润一般存在于形成期、持有期为中期（3-12个月）的策略中。朱战宇、吴冲锋和王承炜（2003）等都认为，BSV模型、DHS模型、HS模型等模型没有揭示出中国股市动量效应产生的机制。他们认为，BSV模型、DHS模型等模型中的投资者是根据对上市公司业绩的预期来对公司的股票进行估价的，这符合发达资本市场上投资者的投资行为模式，而国内投资者基本上不关心公司的基本面，爱好短线操作，容易出现跟风等现象，从投资者认识偏差角度来解释中国股市的动量效应并不合适。
二、奈特不确定性视角下的股市动量效应
1.不确定性的两种分类
奈特（Knight，1921）把未来的不确定性分成两种情况：一种是具有确定概率分布的不确定性，就是常说的“风险”（risk）；另一种是没有确定概率分布的不确定性，其主观概率是不确定的，称为奈特不确定性或模糊（ambiguity）。如果抛硬币的话，你会知道风险有多大，如果赌正面，赢的概率是50%。奈特认为，当你完全不知道各种可能性状态以及各种状态的概率时，就存在奈特不确定性。Savage（1954）等认为，虽然有时不能计算出某种事件的概率分布，但我们可以对这个事件指定一个先验信念，这对建立数理模型的技术选择没有什么区别，因此，奈特对不确定性的分类没有意义了。Ellsberg（1961）等通过一系列试验否定了Savage假设。他们的试验表明，奈特对不确定性的划分是有意义的。这些试验还表明，人们常对奈特不确定性表现出厌恶的倾向，即便告诉试验者Ellsberg试验存在逻辑上的矛盾，试验者仍然坚持自己的选择，并愿意为避免奈特不确定性而支付溢价。他们发现有人喜欢赌博（风险），却不喜欢奈特不确定性，厌恶奈特不确定性的人不一定厌恶风险。这进一步证实奈特的观点：风险厌恶和奈特不确定性是两种不同的现象。他们还发现，在面临奈特不确定性时，人们更在乎别人的想法，更容易形成“羊群效应”。
2.系统的复杂性造成了奈特不确定性
奈特不确定性是如何产生的呢？现代自然科学证明，由于系统内部的非线性机制（或正反馈机制或复杂性机制）造成了系统的进化，从而形成了奈特不确定性。如果系统是一个简单的系统，那么这个随机过程就是遍历的（ergodic），可以通过频数试验等方式得到这个过程的概率分布。自然界大多数随机事件都属于这种过程，这种过程就是一般不确定性——风险。但如果系统是进化的，过程就是非遍历的（nonergodic），即使具备了历史的和当前的所有信息（完全信息），也无法获得某种未来不确定事件的概率分布，因为它不是过去过程的简单重复，永远有新的状态被创造出来，我们不能预知这个状态，更不可能获得这种状态的概率分布。经济社会中的大多数系统都属于这种过程，这种不确定性就是奈特不确定性。
（二）奈特不确定性视角下的动量效应微观机制
Lewellen和Shanken（2002）认为，股票价格序列的可预测性与股票定价过程中的“参数的不确定性”有关，当决策者对未来现金流量的先验信念不确定时（即存在概率分布的不确定性时），代表性投资者通过贝叶斯过程逐渐更新信念，这个学习过程渗透到股票定价过程中，导致股票价格正相关。
徐元栋、黄登仕（2003），徐元栋（2004）从奈特不确定性的角度探讨了股市动量效应产生的微观机制。与LS模型类似，投资者也不可能准确地确定未来现金流量的的概率分布，原因就是投资者面临奈特不确定性。与LS模型不同，他们认为，市场上的投资者不能用一个“代表性投资者”来代替，这些投资者是不同质的，他们对未来现金流量具有不同的先验信念。当这些异质投资者出现市场传染现象时，就造成了动量效应。
Ford、Kelsey和Pang（2006）则从微观金融角度研究了动量（反向）效应产生的机制。当市场上出现模糊（ambiguity）信号、不能确定股票的基本价值（面临奈特不确定性）时，如果做市商与投资者都表现出乐观情绪（悲观情绪），股市就会出现动量现象。
Gerdjikova（2006）试图在CBD理论（Casebased Decision Theory，案例决策理论）下解释股市上的所有异常现象。由于投资者面临奈特不确定性，他无法确定股票的基本价值。如果股票价值在合理区间内，投资者为了追求更多财富而在股市上频繁交易从而造成了动量效应。
奈特不确定性视角下的动量效应机制理论认为，投资者不能确定股票未来现金流量的概率分布，异质投资者的市场传染或者情绪的悲观（乐观）造成了动量效应。这些模型可以较好地解释中国股市的动量现象。行为金融认为，决策者对股票现金流量的概率分布是确定的，不存在所谓“奈特不确定性”，是有限理性的投资者犯了认识偏差错误，从而造成了动量效应。这两种解释的最大分歧在于对不确定性的处理。
（三）奈特不确定性视角下的“奈特不确定性厌恶”补偿模型
近年来，西方学者开始从奈特不确定性“厌恶”的角度来研究动量策略的“利润”的来源。Andrew和Hodrick（2006）、Zhang（2006）等发现动量策略的超额利润以及收益率横断面差异与奈特不确定性有正相关关系。Anderson、Ghysels和Juergens（2005，2006）则试图在资产定价模型中加入“奈特不确定性厌恶因子”来解释股市中的动量效应现象。从奈特不确定性角度看，投资者除面临一般风险外，还面临“更高级风险”，即奈特不确定性。只要在定价因子模型中考虑这种“更高级风险”，异常超额收益就会消失。
（四）奈特不确定性视角下两种解释方案的逻辑联系
从奈特不确定性视角来研究动量效应也有两条思路：一是从奈特不确定性角度研究动量效应产生的机制；二是在传统的资产定价模型中加入“奈特不确定性厌恶因子”，将其作为动量策略“超额”利润产生的来源。从逻辑上看，这两条思路并不矛盾，奈特不确定性视角下的动量效应的微观机制涉及的是“里”，“奈特不确定性厌恶补偿”模型涉及的是“结果”，是“表”。以奈特不确定性为逻辑起点，可以将这两条研究思路紧密地联系在一起。
行为金融模型主要从认识性偏差（或噪声）或信息不完全的角度对动量效应等异常现象进行了解释。但问题是既然这些直觉性决策容易导致认知偏差，投资者为什么仍然采取直觉性决策模式呢？行为金融没有给出“理性”决策者产生上述决策行为模式的原因。实际上，投资者面临的是奈特不确定性的环境，表现为事实上的“有限理性”。从决策行为可以看出人类在进化过程中的学习与记忆自适应性：倾向于本能的自我安全感（自我控制、认知失调）以及通过直觉性决策方式进行决策，即原则理性（rule rationality）（Aumann，1997）。在原则理性的视角下，如果决策者处于一个复杂的、奈特不确定性的世界，采用直觉性决策是合乎他们的理性的。
行为金融没有对“噪声”给出一个确切的定义。如果噪声是与投资价值无关的信息，作为理性投资者为什么不能过滤噪声？行为金融学也重点研究在信息不对称的情况下，有信息优势或劣势的投资者的行为对证券价格的影响。有人认为，对于公开市场上的大量、普遍交易的股票来说，投资者之间信息不对称的可能性很小，也就是说不存在使股票价格产生大波动的信息不对称问题。也有人认为，“噪声”是与股票价值相关的信息，但由于投资者在面临奈特不确定性时的“原则理性”，决策者只能凭直觉利用这些信息。

❻ 动量效应和反转效应产生的根源是什么

动量效应与反转效应，动量效应与反转效应关系。动量效应和反转效应产生的根源在于对信息的反应不足与过度反应.利用业绩披碟后公司股价走势变化这一例户，动量效应行为金融对动扭效应进行了解释。动量效应是当公司公布收益上升的消息后.股票价格首先在短期内表现出持续的走势，动量效应随后在长期又出现反转走势。动量效应之所以在前期出现持续走势，动量效应关键在于投资者对新信息反应不足，过于保守。
此时.由于历史信息较之新信息更具显著性，因而对新信息估价过低，动量效应投资者仍锚定于过去的历史价格，动量效应因而价格趋势并未因新信息的出现而有所改变.随着时间的推移.新信息变得较历史信息显著.此时投资者对新信息估价过高，动量效应出现过度反应。动量效应间赢者输者效应相同.动量效应过度反应所导致的价格偏离不会长久持续下去.偏离的价格最终得到纠正，动量效应因而出现反转的走势。

❼ 想要在我国股市中赚到钱，到底是有多么的困难呢

教科书上有一个非常有趣的例子：经济学教授和他的学生走在路上，看到前面的钞票，教授不必拿起，这绝对是虚假的钞票。学生不相信，走过，看到，这是一个假冒钞票，教授解释说：“如果这是一个真正的钱，它被别人带走了。”这就像超市检查员一样，你不必弄得上，因为前客户已经计算出来了。把这个逻辑放在股票市场上：没有必要花你的心，想想购买那些库存，因为他们的价值是相似的，这是有效的市场假设的想法。有效的市场假设认为，在正常和有效的市场中，股价反映了所有信息的变化，任何人都无法分析股票以获得过度福利。

与定义相结合，我们可以在目前的A股市场上进行概括，股票价格已经能够反映所有历史信息和小部分基础。这意味着我们可以通过分析剩余的公共信息来选择良好的股票并运行市场。在未来，随着信息和通信媒体的快速发展，如互联网，投资者的平均水平将继续增加，整体市场的有效性将继续增加，这意味着我们已经取得了盈余的成本信息，并希望获得多余的回报需要支付越来越多的能量。换句话说，我们投资的本质是面对市场效率。只有有必要继续投资时间能源，不断学习进步，并不断挖掘企业的剩余公共信息，而不是股票价格历史技术信息可能会赢得市场。这实际上是符合价值投资的概念，[Value 50]的目标是通过这种仔细选择来脱颖而出超过3,000股股票。把你的眼睛长，过滤出短期市场的噪音，冷静下来做研究，这是很长一段时间。

❽ 如何用eviews编写动量效应代码

使用GLM Univariate 模型，其主界面的Fixed Factors用于分析固定效应模型，Random Factor 用于分析随机效应模型，如果这两个位置都有变量，你就可以分析混合效应模型了。

❾ Fama-French 五因子模型解释了动量效应和反转效应吗

觉得FF5能解释
动量效应
，否则不会把Carhart的第四个因子舍弃。
上证180指数
交易，通过考察动量和反转策略的收益情况
验证中短期动量效应和
反转效应
的存在性，并分析不同
市场形势
下的效应差异，之后根据
流通市值
将A股市场划分为
大盘股
和
小盘股
，探讨交易量冲击和收益率冲击
下的股价
反应不足
或过度反应与动量或反转效应之间的关系。在
BSV模型
和HS模型的基础上，对动量和反转效应的形成机制提供一个可能的解释。