跨資產動量策略的聖杯？深度解析股、債、商品輪動的量化實戰指南

量化研究團隊
量化研究團隊
2025-12-02 127 瀏覽 2 分鐘閱讀
跨資產動量策略的聖杯？深度解析股、債、商品輪動的量化實戰指南

引言：尋找資產配置的「自動導航系統」

在超過十五年的量化交易生涯中，從高盛的自營交易部門到Two Sigma的系統化策略團隊，我反覆觀察到一個核心挑戰：靜態的資產配置（如經典的60/40股債組合）在結構性市場轉變中顯得脆弱。真正的超額收益（Alpha）往往來自於動態的資產再平衡。而「動量」（Momentum），作為金融市場中最持久且被廣泛研究的異象（Anomaly）之一，不僅在單一資產內部有效，在跨資產類別的輪動中，更展現出強大的預測能力。本文將帶您深入「跨資產動量策略」的量化核心，這不僅是學術論文的主題，更是許多頂尖對沖基金如AQR Capital Management實際運作的關鍵策略之一。

理論基石：為什麼跨資產動量會存在？

動量效應的成因學界仍有辯論，主流解釋包括投資者行為偏差（如處置效應、反應不足）、風險溢價的持續性，以及機構資金的流動慣性。當我們將視角從單一股票擴展到宏觀資產（股票、債券、商品），其驅動力更添一層宏觀經濟邏輯。

宏觀經濟的滯後反應與趨勢慣性

經濟周期（擴張、過熱、衰退、復甦）的轉換不會瞬間完成。例如，當經濟進入過熱期，通脹預期上升，大宗商品（如原油、銅）會率先展現強勢。隨後央行開始緊縮，利率上升，債券價格下跌（動量轉負），而股市可能因流動性收緊而動能衰減。這種宏觀變量傳導的時序性和黏性，為跨資產動量創造了生存土壤。正如在《Trends in Quantitative Finance》一書中強調，宏觀動量是對經濟信息緩慢擴散的一種市場定價。

關鍵的數學表達：時間序列動量 vs. 橫截面動量

在跨資產領域，我們主要關注時間序列動量：即單一資產自身過去的回報率對其未來回報的預測能力。其核心信號構建通常如下：

令 \( r_{t-12, t-1} \) 代表資產從過去第12個月到過去第1個月（即最近一年，排除最近一個月以避免短期反轉）的累計回報。

則在時間 \( t \) 的配置信號 \( S_t \) 可表示為： \[ S_t = \text{sign}(r_{t-12, t-1}) \]

做多信號為正的資產，做空信號為負的資產。這比股票多空策略中的橫截面動量（做多相對強勢股，做空相對弱勢股）更直接適用於資產類別輪動。

策略構建：從理論到實戰的四大核心步驟

步驟一：資產池選擇與數據處理

我們聚焦三大核心資產類別的流動性代表： 股票：標普500指數ETF（SPY）或MSCI世界指數。 債券：美國10年期國債ETF（IEF）或綜合債券指數（AGG）。 商品：彭博商品指數ETF（DJP）或廣泛商品指數（GSCI）。

使用總回報指數數據至關重要，對債券（包含利息）和商品（包含展期收益）尤其如此。

import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# 下載歷史數據（此處為示例，實戰需更嚴謹的數據處理）
tickers = ['SPY', 'IEF', 'DJP'] # 代表股、債、商品
start_date = '2005-01-01'
end_date = '2023-12-31'

data = yf.download(tickers, start=start_date, end=end_date)['Adj Close']
data.columns = tickers
returns = data.pct_change().dropna()
print(f"數據期間: {returns.index[0].date()} 至 {returns.index[-1].date()}")
print(returns.head())

步驟二：動量信號計算與波動率調整

原始動量信號風險極高，因為不同資產波動性天差地別。商品波動率可能是國債的3-5倍。因此，必須進行波動率調整，實現風險平價（Risk Parity）理念。這是實戰與學術的關鍵區別。

我們使用過去60個交易日的日度回報年化波動率 \( \sigma_t \) 進行調整。目標是讓每個資產的配置帶來相近的波動率貢獻。

def calculate_momentum_signal(prices, lookback=252, skip_month=21):
    """
    計算時間序列動量信號。
    lookback: 回看期（默認252個交易日，約1年）
    skip_month: 跳過最近1個月（約21個交易日）以避免短期反轉
    """
    # 計算累計回報：從 (t-lookback) 到 (t-skip_month)
    past_returns = (prices.shift(skip_month) / prices.shift(lookback + skip_month)) - 1
    signal = np.sign(past_returns)  # 核心信號：1做多，-1做空，0中立
    return signal

def volatility_adjust(returns, vol_window=60, target_annual_vol=0.15):
    """
    計算波動率調整權重。
    target_annual_vol: 我們希望每個資產頭寸貢獻的年化波動率目標（例如15%）
    """
    # 計算滾動年化波動率（假設252個交易日）
    annual_factor = np.sqrt(252)
    rolling_vol = returns.rolling(vol_window).std() * annual_factor
    # 計算波動率調整權重：權重與波動率成反比
    # 為防止極端值，對波動率進行裁剪（如設定下限和上限）
    clipped_vol = rolling_vol.clip(lower=0.05, upper=0.5)
    weights = (target_annual_vol / clipped_vol).shift(1)  # 使用上一期的波動率
    return weights

# 計算信號和波動率權重
momentum_signal = calculate_momentum_signal(data)
vol_weights = volatility_adjust(returns)

# 最終的目標頭寸 = 方向信號 * 波動率調整權重
target_position = momentum_signal * vol_weights
# 進行歸一化，使總絕對權重為1（100%資金利用率）或設定槓桿上限
target_position = target_position.div(target_position.abs().sum(axis=1), axis=0)
target_position = target_position.dropna()

步驟三：組合再平衡與交易成本模擬

實戰中，我們通常按月或按季度再平衡。每次再平衡都會產生交易成本，對於波動率調整策略，成本可能更高。必須在回測中納入保守估計（如10-15個基點單邊成本）。

def backtest_strategy(returns, target_position, rebalance_freq='M', cost_bps=15):
    """
    簡單的策略回測框架，包含交易成本。
    cost_bps: 單邊交易成本，單位為基點（萬分之一）
    """
    # 將目標頭寸按再平衡頻率採樣
    rebalance_dates = target_position.resample(rebalance_freq).last().index
    aligned_position = target_position.reindex(returns.index).ffill()

    # 計算策略日度收益（忽略隔夜持倉細節）
    strategy_returns = (aligned_position.shift(1) * returns).sum(axis=1)

    # 簡單模擬交易成本：計算權重變化帶來的換手率
    weight_change = aligned_position.diff().abs().sum(axis=1)
    cost = weight_change * (cost_bps / 10000)
    strategy_returns_net = strategy_returns - cost

    return pd.DataFrame({
        'Gross_Returns': strategy_returns,
        'Net_Returns': strategy_returns_net
    })

backtest_result = backtest_strategy(returns, target_position, rebalance_freq='M', cost_bps=15)
cumulative_return = (1 + backtest_result['Net_Returns']).cumprod()

步驟四：風險管理與尾部風險對沖

純動量策略在趨勢逆轉時會遭遇劇烈回撤（如2008年危機後V型反轉）。必須引入： 1. 動量濾波器：只有當信號強度（過去回報的絕對值）超過某個閾值時才交易，否則持有現金。 2. 波動率閾值：當市場整體波動率（如VIX指數）飆升時，降低槓桿或全部平倉。 3. 分散化：在三大資產內部進一步分散（如股票分為美股、歐股、日股；商品分為能源、金屬、農產品）。

歷史案例深度剖析

案例一：2008年全球金融危機——動量策略的「壓力測試」

2007年下半年至2008年上半年，商品（尤其是原油）和部分新興市場股市動能強勁，而美國國債已開始轉弱。一個簡單的12個月動量策略可能在2008年7月仍做多商品、做空債券。然而，雷曼兄弟破產後（2008年9月），所有資產類別在流動性枯竭下呈現無差別暴跌，動量策略會遭遇雙面打擊：多頭商品暴跌，空頭債券因避險情緒瘋漲而暴虧（國債期貨大漲）。這是典型的「動量崩潰」。

教訓：我們在Renaissance Technologies的系統中學到，必須加入宏觀流動性指標（如TED利差、央行資產負債表變化）作為風險開關。當流動性指標極端惡化時，應覆蓋動量信號，轉向防禦性配置（如全面減倉或只做多優質流動性資產）。

案例二：2020年COVID-19疫情衝擊——V型反轉的挑戰

2020年2月，疫情引發全球風險資產暴跌。動量信號在2月底可能轉為做空股票、做多債券。然而，3月23日美聯儲宣布無限量QE後，市場出現歷史性V型反轉。動量策略在3月做空股票將遭受重大損失，隨後需要等到5月或6月（形成新的上漲趨勢）才會翻多，從而錯過底部反彈最迅猛的一段。

教訓：這凸顯了動量策略的滯後性。為緩解此問題，實戰中常採用多時間框架動量組合：例如，結合1個月、3個月、12個月動量信號，當短期信號與長期信號背離時（如長期仍為空頭但短期強勁反彈），可觸發預警並減倉，而非機械跟隨單一信號。

策略表現與關鍵風險警示

根據AQR Capital Management在論文《Time Series Momentum》中的研究，跨資產動量策略在長期（1903-2012）年化夏普比率約為0.7-1.0，優於傳統買入持有。但必須清醒認識以下風險：

1. 策略衰敗與擁擠交易風險

動量作為知名因子，已被大量資金追逐。當太多人採用相似策略時，會導致信號提前反應或反轉時踩踏加劇（因子擁擠）。必須持續監測策略的獨特性與容量。

2. 趨勢逆轉時的劇烈回撤

如上所述，在宏觀政策急轉彎時（如央行突然轉向），策略可能遭遇「左尾事件」。歷史最大回撤可超過30%。

3. 長期橫盤市的磨損

在無趨勢的震盪市中（如2015-2016年），策略會因反复交易而產生成本磨損，表現可能不及靜態配置。

4. 利率環境的結構性影響

在長期零利率或負利率環境下，債券的動量特徵可能發生變化（上漲空間受限），需要動態調整模型參數。

給實戰投資者的行動建議

  1. 從簡單開始，逐步複雜化：先用本文提供的Python框架，在三大資產（SPY, IEF, DJP）上進行歷史回測，感受策略的特性與回撤。
  2. 引入分散化：將單一資產擴展為一籃子ETF（如股票加入IVV（美股）、EZU（歐股）；債券加入TLT（長債）、SHY（短債）；商品加入GSG（商品）、GLD（黃金））。
  3. 加入風險管理層：在您的代碼中增加一個「市場狀態」模塊。例如，當標普500指數的200日均線低於當前價格且VIX指數低於20時，才執行動量策略，否則降低倉位至50%。
  4. 考慮作為衛星策略：不要將所有資金押注於單一動量策略。可將其作為核心資產配置（如全球平衡型基金）之外的戰術性衛星策略，配置比例建議在10%-30%。
  5. 持續學習與迭代：關注頂級量化機構如AQR、Systematic Alternatives的公開研究，了解他們如何改進經典動量模型（例如加入機器學習進行信號融合）。

免責聲明與風險警示

重要聲明：本文所有內容僅供教育與學術討論之用，不構成任何形式的投資建議、要約或招攬。量化回測基於歷史數據，過往表現絕不保證未來結果。所有金融交易均涉及重大風險，包括可能的本金損失。跨資產動量策略涉及做空及衍生品可能帶來的無限損失風險。讀者在實施任何策略前，必須根據自身的財務狀況、投資目標及風險承受能力，諮詢獨立的持牌財務顧問。作者對任何個人或機構依據本文內容進行投資所導致的直接或間接損失，概不負責。

參考文獻與延伸閱讀

  1. Moskowitz, T. J., Ooi, Y. H., & Pedersen, L. H. (2012). Time series momentum. Journal of Financial Economics, 104(2), 228-250. （時間序列動量的奠基性學術論文）
  2. Asness, C. S., Moskowitz, T. J., & Pedersen, L. H. (2013). Value and momentum everywhere. The Journal of Finance, 68(3), 929-985. （AQR關於動量與價值因子在全球資產中應用的權威研究）
  3. Antonacci, G. (2014). Dual Momentum Investing: An Innovative Strategy for Higher Returns with Lower Risk. McGraw-Hill. （一本將動量應用於資產配置的實用書籍）

跨資產動量策略不是一個「設定後就忘記」的聖杯，而是一個需要持續監控、迭代和嚴格風險管理的動態系統。它提供了一個強大的框架，將經濟周期的直覺轉化為系統化的投資流程。在未來的市場中，能夠駕馭資產間輪動節奏的投資者，將更有可能在波動中穩健前行。希望本文提供的理論、實戰代碼與歷史視角，能成為您探索之旅的一塊堅實墊腳石。

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