因子投资mobi(因子投资著作)

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屿相关研究请参考Titmanetal〈2009,2010)、Lietal〈2012)、Watanabeetal〈2013)、Cakici(201$)、FamaandFrench〈2017)及KubotaandTakehara〈2018)。[这正是在3.$节讨论到的推定预期偏差。3.8”换手率因于3.8.1换手率因于起波成交量也对股票未来表现有显著影响。对于这一点，业界的应用可能远远早于学界的研究。例如，LefevreandMarkman(2012)详细描述了华尔街的传奇人物JesseLivermore于20世纪初提出的趋势交易方法。该方法就包括在股票突破形成上和是需要有成交量放大的配合。而换手率作为标准化的成交量指标，同样现如今，学术界和业界的共识是，换手率和预期收益之间呈负相关关系。相关的研究可以追溯到20世纪90年代，但最初的实证结果却并不一致。Campbelletal.〈1993)发现市场指数和大盘股日收益

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率的一阶自相关性都随着成交量的增加而下降。ChordiaandSwaminathan(2000)发现高成交股票的日度和周度收益率领先于低成交股票的。Dataretal.(1998)指出换手率有助于解释股票收益。Chordiaetal.〈2001)进一步指出，成交金额和换手率的变化对股票收益有显著的负面影啊。而Subrahmanyam〈2005)发现换手率对股票未来表现的影响存在显划的不对称性，对于过去一个月收益最低的股票，换手率同股票未来收益旺负相关，而对于过去一个月表现优异的股票，二者却呈正相关。再来看看换手率因子在其他市场上的表现。Hu〈1997)和Changetal.(2010)发现在日本股市中，换手率及其变化也都对股票未来收益有显著的负面影响。Rouwenhorst(1999)则在新兴市场中观察到相同的现象。然而，Dey(200$)却有不同的发现，认为在新兴市场中高换手率有正的风险溢价。关于A股市场也有不

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少研究。Meietal.(2005)基于中国市场特殊的A/B股交易结构发现投资者的投机活动导致更高的A股换手率和更高的价格，从而推升A/B股价差。此外，Liuetal.〈2019)指出A股市场换手率对股票未来收益有显著的负面影响并据此构建了换手率因子(Pessimistic-Minus-Optimistic，PMO)，且通过实证结果支持了他们的结论，并在其对A股市场提出的四因子模型中纳入了PMO因子。该因子可以更好地解释其他因子无法解释的异象，如A股市场上的短期反转。3.8.2”换手率因了成因早期的相关研究大多将成交量和换手率当作流动性的一种度量方法，但随着Amihud(2002)将非流动性定义为单位成交金额对应的平均收益变化，换手率便不再适合作为流动性的代理变量。Subrahmanyam(2005)认为应将其视作趋势是否能延续的表征，这与LefevreandMarkman(2012)讲述的趋势交易方法不谋而

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