Momentum Nisbah Harga Purata Bergerak Pelbagai Tempoh
factor.formula
Formula pengiraan harga purata bergerak:
Formula penormalan (nisbah harga purata bergerak):
dalam:
- :
Harga penutup saham j pada hari dagangan ke-i dalam bulan t, di mana i berubah dari d-L+1 hingga d dan d adalah hari dagangan terakhir bulan tersebut.
- :
Harga penutup saham j pada hari dagangan terakhir (d) bulan t.
- :
Lebar tetingkap purata bergerak, dalam hari dagangan.
- :
Harga purata bergerak saham j yang dikira pada hari dagangan terakhir (d) bulan t, dengan L sebagai tetingkap masa.
- :
Nisbah harga purata bergerak saham j yang dikira dengan L sebagai tetingkap masa pada hari dagangan terakhir (d) bulan t kepada harga penutup pada hari itu, iaitu, nisbah harga purata bergerak yang diseragamkan.
factor.explanation
Faktor ini menangkap momentum trend saham pada skala masa yang berbeza dengan mengira nisbah harga purata bergerak bagi tetingkap masa yang berbeza (contohnya, L=3, 5, 10, 20, 50, 100, 200, 400, 600, 800, 1000 hari dagangan) kepada harga penutup terkini. Purata bergerak bagi tempoh masa yang berbeza boleh mencerminkan isyarat trend pada tahap yang berbeza. Contohnya, purata bergerak jangka pendek mungkin mencerminkan momentum jangka pendek, manakala purata bergerak jangka panjang mungkin mencerminkan trend jangka panjang atau pembalikan. Untuk menghapuskan kesan perbezaan nilai mutlak harga saham yang berbeza, kita memilih untuk menggunakan nisbah harga purata bergerak kepada harga penutup pada hari tersebut untuk mengukur momentum, supaya faktor itu boleh dibandingkan antara saham yang berbeza. Dengan menggunakan pelbagai tetingkap masa, faktor ini boleh memeriksa secara komprehensif isyarat momentum atau pembalikan pada skala masa yang berbeza, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk meramalkan pulangan saham masa depan. Faktor ini boleh digunakan sebagai asas untuk peneutralan keratan rentas bagi faktor lain (seperti faktor kecairan dan faktor nisbah saham tertunggak) untuk mengekstrak isyarat momentum yang lebih tulen. Dalam aplikasi praktikal, biasanya perlu menggabungkan faktor risiko lain untuk pengoptimuman bagi meningkatkan kestabilan dan hasil strategi.