DOSSIER · No.222
49行业动量
把行业切成49个细分赛道,买半年最强的5个、卖最弱的5个。
减弱
趋势与动量
数据 A 级
月度调仓
是否仍有效(策略本身)
减弱
发表后整体还行,但最近三年夏普比率为负
是否跑赢基准(美股全市场(Ken French))
未跑赢基准
论文发表后,夏普比率 0.23 对比 0.48;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。2026-10-18 更新。
来源论文:Tobias J. Moskowitz, Mark Grinblatt (1999). Do Industries Explain Momentum?. Journal of Finance.
原理
行业动量的核心想法是:行业的景气变化是一个持续的过程,市场往往一步步才把它定价完,所以过去一段时间走强的行业,接下来还会强一阵。Moskowitz 和 Grinblatt(1999)用 20 个行业验证了这一点,并指出个股动量的很大一部分其实就是行业动量。
那么行业切得更细,会不会更好?直觉上有两种可能。一种是更细的行业更"纯":大类"制造业"里既有航空又有化工,涨跌互相抵消;拆成 49 个细分赛道(比如半导体、软件、钢铁、航运、黄金、烟草……),每个赛道的景气周期更清晰,动量信号可能更强。另一种是更细意味着更多噪声:细分行业里往往只有十几家公司,一两家公司的消息就能把整个行业推到排名顶端或底部,这种"假动量"很快会反转。
这个策略用 Ken French 数据库的 49 个细分行业,从 1926 年开始,每月买过去 6 个月涨得最多的 5 个、卖跌得最多的 5 个,和编号 221 的 10 大行业版本形成对照:规则相同,只是行业颗粒度不同。它要回答的问题是:细分行业动量,能不能比大行业动量更有效、更稳定?发表之后它还在吗?
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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