DOSSIER · No.85
周度反转
上周跌最多的买、涨最多的卖,每周换一次,赌短期过度反应回吐。
失效
个股动量与反转
数据 B 级
每周调仓
是否仍有效(策略本身)
失效
论文发表后夏普比率接近或低于零
是否跑赢基准(买入持有 SPY)
未跑赢基准
论文发表后,夏普比率 -0.12 对比 0.59;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:Bruce N. Lehmann (1990). Fads, Martingales, and Market Efficiency. Quarterly Journal of Economics.
原理
如果市场是有效的,股票价格应该像随机游走一样,上周涨跌对下周没有任何预测力。1990 年 Bruce Lehmann 在《经济学季刊》上发表的研究给了这个假设一记重击:他把股票按上一周的收益排序,买入上周的输家、卖出上周的赢家,每周调整一次,结果组合几乎每周都赚钱,收益高得不像话。
为什么一周的涨跌会"回吐"?主流解释有两类。第一类是流动性冲击:某只股票因为有人急着卖(比如基金赎回、止损、调仓),价格被短暂压低,这种下跌与公司基本面无关,等卖压过去价格就会回来。愿意在这时候接盘的人,相当于给市场提供流动性,赚的是"做市补偿"。第二类是过度反应:投资者对短期新闻反应过头,涨多了、跌多了,下一周再修正回来。
这个策略还有一个经常被忽视的关键点:它的毛收益很高,但换手也惊人——每周几乎把整个组合换一遍。所以它到底能不能赚钱,很大程度上取决于交易成本。论文发表后的三十多年里,电子化交易让成本大幅下降,但同时高频做市商也在抢这份"流动性补偿"。这里要看的是:在大盘股里、按现实一点的成本,周度反转还剩下多少。
封
以下内容仅对会员开放
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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历史回测不代表未来收益,仅供学习研究,不构成投资建议。