《趋势永存：打败市场的动量策略》经典读后感有感

《趋势永存：打败市场的动量策略》是一本由【美】Andreas F. Clenow（安德烈亚斯 F. 克列著作，电子工业出版社出版的平装图书，本书定价：59.00元，页数：200，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

　　《趋势永存：打败市场的动量策略》精选点评：

●一个动量指标：价格序列的斜率乘R方，既考虑动量强度又考虑波动性

●受益匪浅

●没有任何收获

●本质上还是拟合避开了美股过去20年的两次大熊市，早期选股上可能还有点效果，估计最近几年是跑输的，特别是在考虑策略容量和冲击成本之后。

●一本类似于海龟交易法则的介绍单一策略的书，和海龟相比少了一些理论建构和故事，所以显得略显乏味一些。总的来说作者介绍的策略是非常有普适性的，我相信在A股也能取得不错的投资成绩，但能抵得住诱惑和寂寞，十几年如一日的执行一种单调的策略岂是普通人能做到的。。

●很有感触

●201909读完，对我当前的小资金，意义不大。等资金上了亿以后再来研究吧。

●牛市中最有可能发生的事情就是牛市会一直持续下去。

●一种择时交易方法的解析，但实用性似乎不是很强，至少我个人不会在交易中采用它

●动量指标是排名指标吗，用在A股是不是阶段涨跌幅统计，换手率统计排名靠前？A股题材股都是短期放量大幅拉升，不考虑基本面的交易系统大部分是海市蜃楼，耍花腔……

《趋势永存：打败市场的动量策略》读后感(一)：股票版本的海龟交易策略

去年到今年读了几十本讲交易策略的书，这本书可以排的进前三。

这本书完整的讲述了一个交易策略是如何产生的。从动因开始讲述基本思路，从思路落到选股实践，从选股再落实到各股的仓位分配，加上符合逻辑的出场策略。完完整整彻彻底底讲明白了一个真实的交易策略，可以说是纯正的干货。

每一个做量化交易的人都应该仔细读读这本书，关键在于策略的思路，参数反而是最不重要的。还有一点确实点醒了我，拿一个现在的指数中各股跑模拟策略，感觉效果都很好，其实这已经是利用了未来数据。

看书的过程中，我也会随着章节的扩展产生很多错误的想法。比如看见200日均线错误的让策略出场，内心就会抑制不住想改成220均线等等，人实在是太容易陷入找到完美交易圣杯的陷阱之中了。

这本18年10月翻译出版的书现在在豆瓣还没有足够评分。希望后来读到的人可以庆幸在茫茫书海中找到了这一本干货。

《趋势永存：打败市场的动量策略》读后感(二)：据此构建一个A股的动量选股系统

结合《趋势永存：打败市场的动量策略》和《构建量化动量选股系统的实用指南》，试着构建一个A股的动量选股系统。

1、确认可投资的领域。全部A股+股票目前处于可交易状态。=A只股票

2、市值筛查。选择市值排名40%以前的股票。=0.4A只股票

3、上市时间筛查。即交易日期在240个单位（日）以上。=0.4A & MA>=240

4、一般动量筛查。动量区间（=12个月内，下同）涨幅排名前25%的股票，之后再剔除涨幅<0的股票，可得=B只股票（但B以250只为上限）。=0.4A & MA>=240 & 动量排名前25%(<250；涨幅>=0)

5、动量质量筛查。FTP= 动量区间涨幅*（区间下跌天数/区间交易天数-区间上涨天数/区间交易天数）。FTP越小越好。在B中选择FTP排名前20%股票=C只股票（但C以50只为上限）。=0.4A & MA>=240 & 动量排名前25%(<250；涨幅>=0) & FTP排名前20%（<50）

6、均线筛查。在C中，选择收盘价大于等于150日均线，CLOSE>=MA（150），可得D只股票。=0.4A & MA>=240 & 动量排名前25%(<250；涨幅>=0) & FTP排名前20%（<50） & C>=MA（150）

7、仓位配比。在D中，从前往后依次，配比4%建仓。配完即止。（备选方案是按照风险分配仓位，如，可买股数=账户净值*0.001/ATR(20)，可买比例=可买股数*当前股价/账户净值，依然是配完即止）

8、再平衡。如初次建仓顺利，则会持有X只（最大值25）股票。若上证综指>=200日均线，开始：每月的第二周，周二重复1-7的步骤，但换仓不同在于，先配比C股票池（C以50只为上限）中已持有的股票；没配完的，再按排名先后在剩余C股票池的其余股票中配比，配完即止；周三操作，卖出跌出C股票吃的持有股，建仓新股票（若有）。若上证综指<200日均线，与前面是一样的，只是所有买入动作作废，卖出动作依然有效。

《趋势永存：打败市场的动量策略》读后感(三)：memo

趋势永存-打败市场的动量策略

2019.3

1，注意指数衍生品，反向etf和反向杠杆etf问题-交易的实际是Gamma而非Delta，买入反向产品实际上是做空波动率

2，指数本身就是一种动量策略。回测需注意的问题-幸存者偏差(指数成分股调整和退市等)，需要用总回报数据-拆股合股和分红再投资等

3，GICS行业分类-根据消费者判定：日用消费品，、非必须消费品、能源、金融、工业、信息技术、材料、电信服务、公用事业和医疗保健

4，趋势跟随的核心前提是基于多元化-同时交易多种不同类别的资产，如果资产之间的相关性非常低，那么你将可能以更低的风险取得更多的回报。

5，不应将杠杆和风险混淆。风险控制非常重要，但杠杆高低并不是非常有用的衡量标准。期货交易者-小仓位高杠杆+现金理财

6，股票和期货的真正区别在于高相关性和系统beta性：股票作为一个群体具有非常高的同质性，非常高的内部相关性。

7，谈到头寸规模时，你需要记住：我们不是分配资金而是分配风险，这是我们理解头寸的关键。

风险均衡-根据每只股票的波动率来衡量每个头寸的规模。这样保证了波动 性较大的股票的权重较低，从而使得每只股票对投资组合总体风险的影响力相同。

8，ATR，是average true range平均真实波幅的缩写，这是用来衡量股票价格波动的一种指标。

真实波幅为今日振幅、今日最高与昨收差价、今日最低与昨收差价，这三个数值中的最大值。ATR即一段时间内的真实波幅平均值。

风险因子：单只股票每日对整个投资组合产生影响的比例。如果你将某只股票的风险因子设为0.001，那么单只股票每天对投资组合产生0.1%或10个基点的影响。这里前提假设当前ATR和历史ATR接近。

9，头寸再平衡：对于长期投资策略，比如动量策略，每两周或每月调整一次头寸规模就已足够。

为了减少换手率，你可以设定一个阈值，一旦目标风险和当前风险之间的差值大于阈值，则进行一次再平衡操作。

10，何时卖出？动量策略并不止损。但需要投资组合再平衡：

如果我们的投资组合持有大约20只股票，那么只要这些股票排名保持在前30就可以了。

如果组合中的某些股票不再是股票池的前30，或者低于其100天均线，则从组合总剔除。

投资组合再平衡的频率应该高于头寸再平衡，你可以每周进行一次投资组合再平衡，然后每月调整一次或两次个股的头寸即可。

11，自1999-2014的历史表现：长期来看有效的策略在某个时间阶段并不一定能跑赢指数

12，趋势过滤(很多时候，当接近底部时，它让我们调低仓位，市场随后就复苏了)能在市场转而向下的时候防止你随船沉没，而且市场一定会转而向下的，早晚会发生。在长长的熊市中避免亏损，长期来看对最终结果会产生很大的影响。(08年会遭受50%损失)

13，优化(参数配置-例如移动平均天数和动量周期天数等)不是一个好主意：你得到的就是一个在特定历史时期下的曲线拟合。你真正要做的是仔细思考一些理念，而不是某个精确的数字。

《趋势永存：打败市场的动量策略》读后感(四)：一个时序动量与截面动量相结合的股票投资系统

1999~2014年。选股上，主要使用了截面动量（回归斜率）和低波动（回归判定系数、波动率（ATR）加权、剔除跳涨15%的股票）两个因子，作者也透露了小市值因子的偏好，多因子组合贡献了3.9%的超额收益；择时上，使用时序动量策略进行了有纪律的择时，避开了科网泡沫破灭和2008年金融危机，贡献了3.3%的超额收益。

1）每周只检查一次交易信号，比如只在周三交易，但是策略信号还是基于日频数据的；

2）选股：

i.动量指标（90日线性回归斜率乘以判断系数）选取前1/5的股票；

ii.股价低于其100日均线，剔除；

iii.最近90日，存在超过15%的价格缺口，剔除；

vi.标普500成分股

3）基于10个基点计算头寸规模，需要购买的股票数量 = 账户总值 * 0.1% / ATR；

4）判断市场趋势，标普500指数在200均线之上，才能买入股票。200日均线之下，能卖不能买；

5）每周三投资组合再平衡，回到第2条，组合中不满足选股标普的踢出组合，新加入的进入第4条是否购买；

6）每双周三进行一次头寸再平衡；

1）未来信息。拿现在的指数成分股进行回测，而不是回测开始时的指数成分股，后续加入到指数成分股中的股票一般都是表现较好的股票。

2）过分参数调优，这个只是追求心理上的安慰，参数应该稳健；

主动管理的共同基金很难战胜基准指数，跟踪误差预算很小，超额收益不足以覆盖额外支出的费用。资料详见SPIVA报告，https://us.spindices.com/spiva/。宽基指数ETF是个好东西，避免增强型、反向、结构分级等复制的ETF产品。股票指数其实本身是一个长期动量策略，股价涨了，才能入选或是增强权重。

当市场横盘整理或是快速切换方向的时候，趋势跟随者便会亏损。单一品种趋势跟踪策略产生的夏普比率并不高，正是多元化才能显著提高夏普比率，多元化才是问题的根本。

多头与空头收益的不对称性，如果做多，头寸越来越大，期权上long gamma。反之做空，空头头寸越来小，short gamma。

时序动量策略（趋势跟随）不适合股票，截面动量可以。一是因为股票间的相关性很高，各时序动量策略的多元化效果不足，相对于对单一股票指数执行时序动量策略，但是夏普比率不高；二是时序动量涉及到某些时间段卖空股票，除却卖空成本不说，长期来看，这是要亏损的。

回溯期（Lookback periods）的动量指标需要考虑波动率，比如直接使用最新价比上过去30日均价这个指标时，那些波动率较低的证券品种永远处于中间状态。

作者提出的动量指标，逻辑是选出稳步上升的股票，而不是大幅跳跃式上涨的股票。对90个交易日的股价数据进行一元线性回归（y是股价时序数据的自然对数，x是1~90），动量指标 = 斜率* 判定系数（R^2）。两个附加规则，一是股价高于100日均线，二是只买入稳步上升的股票，有较大的价格缺口而大幅跳涨的股票要剔除（注：可以按单日最大涨幅排序）。

组合权重配比需要考虑波动率，风险评价与等权。ATR，average true range，平均真实波幅，真实波幅 = max（今高减今低，今高与昨收差价，今低与昨收差价），一般取20天的真实波幅作为ATR。计算需要持股数量的计算公式为：账户总值* 0.1% / ATR。

策略的持有期，动量指标信号衰减及止损。作者给出的方法是每周组合再平衡，剔除不满足动量指标信号的股票，相对于持有期就是（holding periods）1周。

评论：

1）策略12%的年化收益率，夏普比率0.85；

2）同期美股时序动量策略太给力了，这是根本原因；

数据说明：

1）xsmom因子数据来自ken.french/data_library，http://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html

2）其他因子数据来自AQR，https://www.aqr.com/Insights/Datasets#filtered-list

3）标普500指数数据来自Wind

4）书中给出的策略月度收益率数据来自《趋势永存》P87

5）数据都是月频收益率数据，从1999年1月至2014年12月

说明：

1）从统计显著性来看，TSMOM^EQ（美股时序动量因子）、xsmom（美股截面定量因子）、QMJ（质量因子）和sp500（标普500指数收益率），其中对质量因子还是负暴露；

2）作者关注的低波动因子没有体现在BAB上，也可能是因为BAB和low-volatility因子还有点差距；

3）判断系数，R^2 = 0.56；