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DOSSIER · No.09

短期反转

上个月跌得多的股票下个月容易反弹,但换手极高。

减弱 个股动量与反转 数据 B 级 月度调仓
是否仍有效(策略本身)
减弱

发表后夏普比率不到发表前的一半

是否跑赢基准(美股全市场(Ken French 市场组合))
未跑赢基准

论文发表后,夏普比率 0.15 对比 0.81;年化收益低于基准。

「仍有效」只说明策略没有失效,不代表比基准更好,也不构成任何建议。2026-10-17 更新。
来源论文:Narasimhan Jegadeesh (1990). Evidence of Predictable Behavior of Security Returns. Journal of Finance.

原理

如果一只股票上个月大跌,这个月会怎样?Jegadeesh 在 1990 年发现,答案往往是"弹回来一点"。上个月跌得最多的一批股票,下个月平均跑赢上个月涨得最多的那批,而且这个规律在几十年的数据里都很稳定。

原因主要有两个。一是市场会"用力过猛":坏消息出来时恐慌盘集中抛售,价格被砸得比合理位置更低,等情绪平复就会修复一部分。二是流动性:有人急着卖的时候,愿意接盘的人会要求一个折扣,这个折扣就是后面反弹的来源。说白了,买短期输家,其实是在给急着离场的人"提供流动性"并收取报酬。

但这个策略有一个致命问题:换手极高。每个月几乎要把整个组合换一遍,一年下来买卖的金额是本金的二十多倍。论文里的收益是不算成本的"纸面收益",现实中每一笔交易都要付手续费和买卖价差,而暴跌的股票往往价差更大、更难借券做空。

所以这个策略最值得讲的不是"它赚不赚钱",而是"扣掉交易成本之后还剩多少"。我们会同时给出学术因子的长期表现,以及在标普 500 里按不同成本假设真实回测的结果,让你直观看到成本是怎么一点点把收益吃掉的。

封

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这份卷宗剩下的部分已封存。

  • 含成本的完整回测与净值曲线
  • 论文发表前后、最近三年分段对比
  • 逐条交易规则与结果解读
  • 可直接运行的 Python 代码下载
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