複数期間移動平均モメンタムファクター
factor.formula
移動平均価格:
正規化された移動平均価格:
回帰モデル:
期待ファクターリターン:
リターン予測:
ここで:
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月tのk番目の取引日における株式jの終値。kの値の範囲は[d-L+1, d]で、dは月の最終取引日です。
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移動平均のウィンドウ幅。移動平均の計算に使用される時間スパンで、5日、10日、20日などがあります。異なるLの値は、異なる時間スケールを表します。
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ウィンドウ幅Lの月tにおける株式jの移動平均価格。特定の時間窓内での株価の平均レベルを反映します。
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正規化された移動平均価格。移動平均価格を月の最終取引日の終値で割ることにより、異なる株価の絶対値の差をなくし、異なる株式の移動平均を比較可能にします。
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期間tにおける株式jのリターン率。これは一般的に月間リターン率を指し、$r_{j,t} = (P_{j,d}^{t} - P_{j,d-1}^{t})/ P_{j,d-1}^{t}$として計算されます。
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期間tにおいて、回帰モデルによって推定されたi番目の時間窓$L_i$の標準化移動平均価格$M\bar{A}_{j,t-1,L_i}$のファクターリターン（またはファクターローディング）。この時間窓のモメンタムシグナルが株式リターンに与える貢献度を表します。
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回帰モデルにおける誤差項であり、モデルで説明できないリターンの部分を反映します。
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過去12ヶ月間のファクターリターンの平均に基づいて、来月のファクターリターンの期待値を取得します。過去の期間におけるファクターリターンの平均を将来のファクターリターンの推定値として使用することは、ファクターリターンの平均回帰特性を利用します。
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各時間窓の移動平均と期待されるファクターリターンに基づいて、次の期間（t+1）における株式jの期待リターンを計算します。異なる時間スケールでのモメンタムシグナルが将来のリターンに与える影響を総合的に考慮します。
factor.explanation
複数期間移動平均モメンタムファクターは、短期、中期、長期など、異なる時間スケールでの株のモメンタム効果または反転効果を捉えるため、異なる時間窓の移動平均を分析します。回帰モデルを通じて、異なる時間領域におけるモメンタムシグナルの株式リターンへの貢献度を定量化し、過去12ヶ月間のファクターリターンに基づいて将来のファクターリターンを推定します。最後に、異なる時間領域におけるファクターエクスポージャーと期待ファクターリターンの加重合計を使用して、株式の将来リターンを予測します。このファクターは、異なる時間スケールからの情報を組み合わせて、株のトレンドとモメンタム効果をより適切に捉えます。このファクターは、マルチファクターモデルの構築において優れた説明力と予測能力を持っています。