基于Fama-French三因子模型的残差动量 (residual-momentum-ff3)
Description: 该因子旨在捕捉股票价格中由公司特有信息驱动的动量效应。首先，利用过去36个月（T-36至T-1）的收益率数据，构建Fama-French三因子模型，回归得到残差序列，该残差序列代表了在市场、规模和价值因子影响之外，由公司特有信息驱动的收益。然后，使用T-12至T-2这11个月的残差，计算标准化后的残差动量。该因子试图利用投资者对公司特有信息的反应不足而产生的持续性收益差异。 Explanation: 该因子基于行为金融学中的渐进信息扩散假说。该假说认为，市场信息，特别是公司特有信息，在投资者之间传播需要时间，并非瞬间完成。这导致投资者对这些信息的反应存在滞后性。通过Fama-French三因子模型剥离市场风险、规模和价值因素的影响，残差序列可以更纯粹地反映公司特有信息的价值效应。因此，如果过去一段时间残差表现较好，说明投资者可能尚未充分反应相关信息，在未来一段时间内，该股票仍然有持续上涨的可能性，反之亦然。此因子捕捉到的即是由公司特有信息驱动的，且未被市场充分定价的动量效应。 Tags: 技术因子
Formulas
Fama-French 三因子模型:
r_{i,t} = \alpha_{i} + \beta_{1,i}RMRF_{t} + \beta_{2,i}SMB_{t} + \beta_{3,i}HML_{t} + \epsilon_{i,t}
残差动量计算公式:
residualmom_{i,t} = \frac{\sum_{t=T-12}^{T-2} \epsilon_{i,t}}{\sqrt{\sum_{t=T-12}^{T-2}(\epsilon_{i,t} - \overline{\epsilon})^2}}
Formula Explanation
其中：
- : 资产i在t时刻的收益率。代表特定时间段内，资产i的价格变化幅度。
- : 资产i的截距项，表示在市场风险、规模和价值因子均为0时，资产i的预期收益率。该项反映了资产i的基准收益水平，也是一个衡量选股能力的重要指标。
- : 资产i对市场风险溢价RMRF的敏感度（或称斜率系数）。表示市场风险溢价变动一个单位时，资产i收益率的预期变动幅度。也称为市场Beta，衡量了资产i的系统性风险暴露。
- : 资产i对规模溢价SMB的敏感度。表示规模溢价变动一个单位时，资产i收益率的预期变动幅度。该值衡量了资产i受规模因子影响的程度。
- : 资产i对价值溢价HML的敏感度。表示价值溢价变动一个单位时，资产i收益率的预期变动幅度。该值衡量了资产i受价值因子影响的程度。
- : 资产i在t时刻的残差，即实际收益率与由Fama-French三因子模型预测的收益率之间的差异。该残差项代表了在市场、规模和价值因子影响之外，由公司特有信息驱动的收益部分，是残差动量因子的核心组成部分。
- : 在计算动量窗口期（T-12至T-2）内，资产i残差的平均值。用于计算残差的标准差，从而实现残差动量的标准化。
Related Factors
- CAPM残差动量因子 (residual-momentum-capm)
- 残差偏度因子 (idiosyncratic-skewness)
- 特异性收益波动因子 (specificity)
- 残差市值偏离度 (specific-market-capitalization)
- 残差资金流强度 (residual-fund-flow-intensity)
- 基本面趋势预期收益率 (fundamentals-implied-benefits)
- 多时域移动平均动量因子 (trend-factor)
- 市场反应滞后因子 (price-delay)
- 日内信息不对称强度因子 (apm-factor)
- 系统偏度风险溢价因子 (covariance-skewness2)
