“该策略交易Nifty 50期货，利用动量信号，60分钟重新平衡，并进行风险预算以维持15%的年化风险，按比例调整权重以实现系统化配置，无需优化。”
资产类别: 期货 | 地区: 印度 | 周期: 日内 | 市场: 股票 | 关键词: 动量
I. 策略概要
该策略交易Nifty 50指数期货，使用三天回溯期，每60分钟重新平衡。投资者对具有正动量的期货做多，对具有负动量的期货做空。风险预算被简化，风险预算与归一化指标的绝对值成比例。总风险上限为年化15%，目标配置风险为10%。权重按比例调整以维持15%的风险，总敞口调整至约100%。这种方法避免了权重优化，专注于在定义的风险框架内进行系统化的动量驱动配置。
II. 策略合理性
动量异常挑战了有效市场假说，因为价格变化并非仅仅由于供求关系或新信息。长期和短期动量策略通常与羊群效应、确认偏误、反应不足和延迟过度反应等行为偏差相关。日内动量以类似方式解释，通过更短的回溯期和再平衡期证明其有效性，从而提高盈利能力。然而，频繁的再平衡会增加交易成本，要求投资者平衡盈利能力和成本。回溯期过短的策略可能变得无利可图，这强调了优化再平衡频率以获得可持续回报的重要性，同时利用动量驱动方法中的行为偏差。
III. 来源论文
Momentum in the Indian Equity Markets: Positive Convexity and Positive Alpha [点击查看论文]
- 索南·斯里瓦斯塔瓦（Sonam Srivastava）、高拉夫·查克拉沃尔蒂（Gaurav Chakravorty）和曼西·辛哈尔（Mansi Singhal），Wright Research，Qplum，Qplum。
<摘要>
我们提出了在印度流动性股票期货市场上有效的动量策略。我们评估并确定了从季度、每周到更细粒度回溯期的回报持续性。我们研究了印度市场交易的流动性股票工具的范围，以评估这种异常现象。我们根据频率（日数据和日内K线数据）评估了两个数据集的动量。在日尺度上，我们将动量与其他风格因子进行比较。在日内尺度上，我们评估了时间序列动量或绝对动量以及横截面动量或相对动量。我们证明，在最佳期限内，印度证券的动量策略可以是无关阿尔法的来源。我们使用给定目标风险下的主动风险预算进行投资组合构建。我们将在另一份出版物中展示它如何优于均值-方差优化。
IV. 回测表现
| 年化回报 | 12.36% |
| 波动率 | 12.81% |
| β值 | N/A |
| 夏普比率 | 0.96 |
| 索提诺比率 | N/A |
| 最大回撤 | -13.44% |
| 胜率 | N/A |
