“该策略涵盖来自CRSP/Compustat数据库的具备客户链接的公司，利用客户的回报代替公司自身表现。通过匹配公司及其客户，计算客户投资组合的加权平均回报，并根据客户过去的回报将公司分配到十个分位组合。做多回报最高的第十分位组合，做空回报最低的第一分位组合。该策略按市值加权，投资组合每月定期重新平衡。”
资产类别：股票 | 区域：美国 | 频率：每月 | 市场：股权 | 关键词：动量
策略概述
投资范围包括所有具备客户链接的公司，这些公司来自合并的CRSP/Compustat数据库。（您可以使用CRSP作为普通股回报数据的来源，并使用Compustat作为会计数据的来源）。客户动量策略与传统动量策略相同，但不同之处在于使用公司的客户的表现来代替公司的自身表现。具体而言，匹配公司及其客户，并使用客户的等权重回报（在预定义的时间窗口内）来代替公司自身的回报。
时间滞后（Lag）定义为（从当前月份开始计算回报窗口的起始月）减去（回报窗口的结束月）。
在匹配公司和客户后，计算客户投资组合的加权平均回报。在每个月，根据客户投资组合的过去回报，将公司分配到十个分位组合中。过去回报的计算窗口由滞后1-1定义。
做多/做空组合（L/S）定义为第十分位组合（D10）和第一分位组合回报之间的差异。第十分位组合是客户回报最高的公司组合。
策略使用的是按市值加权的组合，并每月定期重新平衡。
策略合理性
客户动量在被发现后，其影响力减弱且统计意义仅为边际显著。2005年后，客户动量因被投资者利用而导致负回报。客户动量的两个可能解释是：有限的注意力和大盘股与小盘股之间的滞后关系（由于非同步交易，参见Lo和MacKinlay 1990）。研究表明，客户动量在相对客户规模较大的客户-供应商链接中表现更为显著，客户动量在这些情况下大2-3倍。这表明在样本中，平均客户对客户动量的驱动作用远大于平均供应商。
论文来源
Customer Momentum [点击浏览原文]
- Mykola Pinchuk，罗切斯特大学西蒙商学院
<摘要>
这篇论文探讨了客户动量，定义为公司回报与其客户过去回报之间的正相关关系。我确认了之前（Cohen和Frazzini 2008）的证据，表明客户动量在统计和经济上都具有显著性。等权重（市值加权）的做多-做空十等分投资组合每月产生122（106）个基点的回报，并且根据Fama-French因子模型的t统计值超过4（2.8）。论文指出，客户动量既不解释也不被价格动量和收益动量解释。客户动量的部分驱动力来自于小盘股与大盘股之间的领先-滞后关系。我发现，在客户动量被发现后的样本中，其影响力减弱且统计显著性下降。结果与假设一致，即客户动量在被投资者利用后出现了回报下降的情况。
回测表现
| 年化收益率 | 13.49% |
| 波动率 | 24.09% |
| Beta | N/A |
| 夏普比率 | 0.56 |
| 索提诺比率 | N/A |
| 最大回撤 | N/A |
| 胜率 | N/A |
