低频量化策略核心因子拆解：动量 vs 均线
作者：硅基生命的创作
题图：硅基生命的创作微信公众号
一、为什么要聊“动量”和“均线”？
在构建低频量化策略（如按日、按周调仓）时，因子是选股与调仓的核心依据。
其中，动量因子与均线因子几乎是每一个策略模型的“必经之路”：
- 它们逻辑清晰，历史悠久，常用于构建基础信号或与其他因子组合；
- 它们代表了两种截然不同的市场理解方式：
- 动量：相信强者恒强，“涨的还能涨”；
- 均线：强调趋势确认，“均线之上才安全”。
如果你正在构建自己的因子库，这两个因子是最值得深挖与打磨的起点。
二、动量因子：市场惯性的量化表达
什么是动量？
动量因子衡量的是一段时间内价格变动的幅度，代表了“趋势延续”的可能性。
常见形式如下：
df['momentum_10'] = df['close'] / df['close'].shift(10) - 1表示当前价格相较于10个交易日前的涨幅。
动量的核心逻辑
“价格有惯性，涨得多的股票往往还能继续涨。”
这一逻辑背后，是市场行为金融学中的“从众效应”和“机构调仓路径”的体现。动量策略在诸多经典研究中被验证有效（如 Jegadeesh & Titman, 1993）。
常见动量因子
| 因子名称 | 描述 |
|---|---|
momentum_10 | 近10日收益率 |
momentum_20 | 近20日收益率 |
momentum_diff | 近10日 vs 近30日收益差 |
优缺点分析
| 优势 | 劣势 |
|---|---|
| 能捕捉市场趋势主升段 | 容易在震荡行情中频繁误判 |
| 选股逻辑直观，信号明确 | 容易“高买”，需配套风控措施 |
三、均线因子：趋势确认的过滤器
什么是均线？
均线（Moving Average）是一段时间内收盘价的移动平均，用于平滑价格曲线、提取趋势信号。
计算示例如下：
df['ma10'] = df['close'].rolling(10).mean()还可进一步定义均线偏离度：
df['ma_bias'] = (df['close'] - df['ma10']) / df['ma10']均线的核心逻辑
“趋势一旦形成，通常会延续。价格在均线之上，说明多头占优。”
均线因子强调“趋势确认”，比动量更保守，但也更稳定。
常见均线类因子
| 因子名称 | 描述 |
|---|---|
price > ma10 | 当前价格是否高于10日均线 |
ma5 > ma10 | 短期均线上穿中期均线（金叉） |
ma_slope | 均线斜率，表示趋势强度 |
优缺点分析
| 优势 | 劣势 |
|---|---|
| 抗噪声能力强，信号更稳定 | 滞后性明显，容易错过初始行情 |
| 适合趋势行情中的“确认型入场” | 单独使用选股效果有限，需与动量等因子配合 |
四、动量 vs 均线：谁更胜一筹？
从哲学角度看，它们反映了两种不同的交易风格：
| 维度 | 动量因子 | 均线因子 |
|---|---|---|
| 逻辑核心 | 趋势延续 | 趋势确认 |
| 入场时机 | 更早 | 稍晚（需确认） |
| 风险偏好 | 激进型 | 稳健型 |
| 适用行情 | 单边强趋势 | 平缓上升趋势 |
| 信号波动性 | 灵敏，波动大 | 平滑，滞后但稳健 |
实盘策略中，很多优秀策略都会融合两者的优势，如：
score = 0.6* momentum_20 + 0.4* (close / ma10 - 1)这种“因子加权”的方式能在兼顾收益与风控的同时，提升策略的稳定性。
一个因子背后，其实是一种交易哲学：- 你相信“趋势延续”，就可能偏好动量；
- 你强调“趋势确认”，更容易使用均线。
动量与均线，作为最基础的两个因子，是每个低频交易者都绕不开的起点。深入理解它们，是走向因子组合建模、风格融合策略的重要一步。
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