研报名称：《招商证券-短期反转效应起源及其改进研究-青出于蓝”系列研究之一》
前言
众所周知，A 股市场存在明显的个股短期反转效应，但同时也存在明显的行业短期动量效应。那么二者是否矛盾？又有什么联系呢？本文我们对 A 股短期反转效应的来源进行了深入的探究。并通过对个股收益的*对原始的反转因子进行了改进。改进之后的反转因子的选股效果有了明显的提升。
面对传统 Alpha 因子的收益波动性的增加，甚至一些 Alpha 因子向风格因子演化的现状，我们认为可以从三个方面来应对。首先，寻找新数据源，基于新数据源挖掘新的 Alpha 因子；其次，对波动性较大的传统 Alpha 因子进行因子择时，提升其效果；最后，旧数据，新方法，即改变传统 Alpha因子的构建方式来提升其选股表现。
所谓“青出于蓝而胜于蓝”，我们希望能在传统数据的基础上做出一些不一样的成果，来提升传统 Alpha 因子的效果。本文是我们“青出于蓝”系列报告的第一篇。我们将聚焦于对 A 股市场短期反转效应起源的探讨，并在此基础上提升传统反转因子的表现。
A 股市场存在明显的个股短期反转效应和行业短期动量效应。通过对个股短期反转效应的*，我们发现个股的短期反转效应起源于行业内个股的反转效应，其为行业内个股的反转效应与行业动量效应的综合结果。事实上，行业动量效应的存在，削弱了行业内个股的反转效应，因此全市场个股的反转效应要弱于行业内个股的反转效应。
我们通过构建行业内的短期反转策略来对原反转效应进行了增强。短期反转因子的行业中性 IC 相对于原 IC 测试结果有了明显的提升。IC_IR 由-0.50提升至-0.62，t 统计量由-6.55 提升至-8.18。等权加权方式下，多空组合的 Sharpe 比率由 1.26 提升为 1.70；流通市值加权方式下，多空组合的Sharpe 比率由 0.56 提升为 0.84。
我们考虑综合行业的短期动量效应和行业内个股的短期反转效应来构建选股策略。综合选股策略的年化收益22.56%，Sharpe 比率为 0.68；而单独的行业内反转策略和行业动量策略的年化收益分别为 15.77%和 18.96%，Sharpe 比率分别为 0.49 和 0.53。
进一步地，我们个股收益*为预期收益、与现金流信息相关收益和与贴现率信息相关收益。与贴现率信息相关的收益作为对原始短期反转因子的改进，其表现有了显著提升。改进的反转因子的 IC_IR 为-0.64，而同期原始反转因子的 IC_IR 为-0.51。等权加权下，改进的反转因子的多空组合的Sharpe 比率为 2.00，最大回撤为 11.21%；同期原反转因子的多空组合的Sharpe 比率为 1.29，最大回撤为 20.89%。流通市值加权下，二者多空组合的 Sharpe 比率分别为 0.76 和 0.55，最大回撤分别为 21.21%和48.65%。
