運用雙動能投資策略，建立低風險高報酬的投資組合，輕鬆超越大盤獲利。

     

動能投資概念

賽跑的勝利者未必是跑得最快的人，戰鬥的贏家也未必是最強壯者，但是卻是下注的依據。—(Damon Runyou)

買低賣高可能是最著名的投資模式，但是買高賣更高，應該可以賺更多錢，永遠尋找當時最具績效潛能的股票，即使我認為我的持股來會上漲，但我相信另一支股票，在這段期間會有更好表現，我就換股操作。

   

相對強度

相對強度一詞，相當生動地表達了，這種投資風格的性質。

1965年 :
Robert A. Levt是首位運用電腦研究相對強度動能的人，採用NYSE的625支掛牌股票，涵蓋5年資料 :

• 歷史績效排序前10%的股票 :
  隨後26周的平均價格漲幅為9.6%。
• 歷史績效排序後10%的股票 :
  隨後26周的平均價格漲幅為2.9%。

1981年 :
Bohan將相對強度動能套用到11年的S&P類股資料中，結果顯示相對強度動能的優異表現。
1983年 :
Brush與Boles，將相對強度動能方法，用於18年的股票資料，並根據交易成本與風險因素進行調整，結果依然顯示高額報酬。

       

動能研究

針對各種不同獲利機會，例如 :價值、規模、動能等等，研究市場異常報酬。

結果發現，除了動能造成的異常報酬之外，其他獲利機會，一旦普遍被市場認知之後，就會逐漸消失，只有動能是唯一持續的存在。

動能是最重要的市場異常現象，過去幾年來呈現低報酬的股票，未來幾個月依然會呈現低報酬，過去幾年呈現高報酬的股票，未來幾個月依然會呈現高報酬。

     

動能為什麼能有效運作

試著了解動能運作方式，對於動能的運用，將會更有信心，同時也有助於我們了解，影響整體投資人行為的心理癖好，以及我們本身的投資行為與動機。

動能有效運作，有兩派說法 :

• 高動能利益是為了彌補投資人承擔的較大風險，也就是說，投資人承擔更大風險，自然就應該取得更多報酬作為彌補。
• 異常動能效益之所以存在，並非彌補風險，而是因為投資人透過系統性、可預測方式，做出不可預期的非理性行為。

   

動能的行為依據

從行為角度解釋動能，關鍵在於人性情緒偏差，導致市場反應不足，出現延後的過度反應，過早賣出、買進，都會妨礙到資產增長到真實價值。

• 定錨效應 :
  人對於過去資料的觀點，不願意依據新資訊做調整，這會造成投資人，對於新問事件反應不足。
• 確認偏差 :
  人一旦採納某種觀點，都會進一步吸引各方面的支持、認同，即使還有很多相反證據，還是會被忽略、拒絕。
• 群局行為 :
  人如果由群居立場思考，會隨著群眾迷失而瘋狂，如果要清醒過來，只能一個一個慢慢來。
• 過度自信 :
  投資人過度自信買進，推升價格走高，隨後可能針對任何新聞事件產生過度反應，更強化價格趨勢。
• 資訊傳播緩慢 :
  新聞觀察者，會看著新聞事件逐漸傳播，這會導致價格走勢，最初產生短期的反應不足。
• 處置效應 :
  投資人為了鎖定獲利，而過早邁出成功部位，為了期待反敗為勝的機會，導致虧損部位持有過久。

     

債劵

投資人會利用債劵，來分散股票投資組合風險，降低投資組合的價值波動，協助他們安然度過股票市場空頭行情。

2007~2008年的金融危機期間，債劵表現顯然優於股票，但是，情況未必始終如此，自從1973年以來，大約有70%的時間哩，股票與債劵呈現正相關，它們之間存在著共通的風險因素，只有在某些情況下，兩者才會呈現相反方向的價格走勢。

     

國際性分散

除了債劵之外，美股股票最常見分散投資對象，就是持有海外股票，美國股票長期報酬，優於非美國股票。

近年來，美國股票與非美國股票之間的相關逐漸上升，平均12個月期相關由0.42上升至0.83，使美國與海外股票的分散投資效益下降，但是影響並不大，因此非美國股票對於相對強度動能投資組合來說，依然具有運用價值。

   

絕對動能

絕對動能就是透過某資產本身過的資料，來預測未來，順著風向的方向走，會比較容易走的概念，是觀察某資產在過去期間的報酬 :

• 如果報酬大於零，就表示該資產擁有正數的絕對動能，就應該持有該資產。
• 如果報酬小於零，就表示該資產擁有負數的絕對動能，不應該持有該資產。

       

相對動能

相對動能是透過比較某資產與其同儕的表現，以預測未來績效，通常在市場上進行方式，就是同時買進「贏家」而放空「輸家」。

使用相對動能，能夠在多樣資產中，快速挑選出最優秀的股票買進持有，並定期檢視更換，使自己持有的股票，永遠保持在最好的狀態，但是如果單純使用相對動能，就有可能在面臨整體股票市場趨勢往下時，依然會受到影響。

     

相對動能 vs 絕對動能

所有的動能都屬於順勢操作，相對強度動能是觀察某資產對於另一資產的趨勢，絕對動能則能觀察某資產相對於自身過去的趨勢，兩種形式的動能，其實都是一樣的事情。

絕對動能能套用任何單一資產，而相對動能只能運用於兩種以上資產，並且剔除投資組合的某資產，只運用其中最強者，絕對動能能讓你保有所有資產，只要它們的趨勢保持向上，因此提供更大的分散投資效益，降低短期價格波動。

   

雙動能

最好的辦法，就是同時運用絕對、相對動能，兼取兩者的優點。

運作流程如下 :

• 運用相對動能，挑選過去12個月內表現最好的資產。
• 運用絕對動能，評估資產過去一年的報酬是正、負。
• 若是為正數，就持有該資產。
• 若是為負數，就持有債劵。
• 直到該資產趨勢反轉向上為止。

       

夏普率

夏普率是一個很簡單的方法可以衡量策略的好壞，
因此常被用在基金成效、資產配置等等長期投資的成效衡量上。

夏普率是藉由價格波動，來考慮風險的常用數據，夏普率是將資產平均超額報酬(報酬減掉無風險報酬)除以該報酬的標準差。

這一種衡量方式，可以顯示你每承擔一單位風險所取得的報酬數量，夏普率越高，代表風險調整後報酬越好，如果數值為1以上，代表是很好的績效。

     

最大回檔

最大回檔是一個非常重要的指標，而且也非常簡單容易理解，最大回檔是指月份報酬從峰位到谷底之間累績的最大折返百分率，可以用在預期，自己的投資組合上的風險，是否是自己所想要的。

最大回檔也有缺點，假設在其他條件不變的情況下，績效紀錄期間越長，最大耗損也越大，因此，最大回檔最好是用來比較績效期間長度相同、歷史資料豐富的策略。

其次，最大回檔是代表單一事件的數值，不包含發生的次數、以及其他程度的回檔，而這些也都是有用的資訊。

     

動態資產配置

一般來說，投資人會永久配置於分散性資產，因為他們沒有辦法在股票空頭市場初期時結束股票部位。

雙動能可以將原本單純的分散投資方式，轉移成具有動態適應效果的資產配置作法，讓能掌握市場脈絡，降低曝露在市場相關風險之中。

由於世界市場的整合程度越來越高，使得永久性資產配置，不在像過去哪樣合理，當市場遭遇事件時，資產之間的相關程度也會上升，使得永久性分散配置未必能提供投資人所需要的降低風險效果。

當美國與非美國股票市場為多頭市場時候，兩者的月相關為-0.17，但是若是為空頭市場時，兩者的月相關則上升為0.76。

       

回測時間

回測時間是用來衡量動能的歷史長度，以此來挑選基本的投資組合，對於大多數市場來說，最好的回顧時間大概是6~12個月。

回測期間若取6~12個月的長期端，會有減少投資組合周轉率、交易成本的效果，處理個別股票時，回顧期間通常會是最近1個星期、1個月，以便處理短期反轉的中期動能效應。

但是採用大盤股票市場指數，受到雜訊干擾程度小於個別股票，而且交易成本也低了許多，因此不需要回測1個月。

     

絕對動能運用

絕對動能的運用流程如下 :

• 我們先觀察S&P500指數的情況。
• 如果S&P500在過去12個月內，顯示正數超額報酬，就將資金投入。
• 如果S&P500在過去12個月內，顯示負數超額報酬，資金將投入債劵。

上圖紅線為原本SPY走勢，藍線則為絕對動能走勢，每個月都會計算過去12個月，的超額報酬是為正或負，為正則繼續持有SPY，為負則改為持有BND，由上圖可以得知，從2008~2020年，絕對動能的策略都在原本SPY的報酬之上。

     

   

相對動能的運用

相對動能的運用流程如下 :

• 為了運用相對動能，必須要有兩個以上資產可供選擇。
• 一個為追蹤標普500指數的股票ETF(SPY)，另一個為非美股票ETF(EFA)。
• 利用回測12個月的相對表現。
• 來挑選其中表現較強者。

由上圖紅線是原本SPY的走勢，藍線則是使用相對動能，由圖中我們可以的得知，2005~2018年，使用相對動能的策略，其報酬率都在原本SPY的走勢之上，但是整體來說差距並不大。

     

運用雙動能

以上就是運用絕對動能、相對動能結合成為雙動能的情況，回測的雙動能標的物為標普500指數、非美小型股、債劵所組成。

從1998~2020年，雙動能的年化報酬率為11.67%，原本的SPY的年化報酬率為6.37%，可以看出雙動能策略比原本持有SPY的策略高出不少。

而且最大回檔也比原比持有SPY低了不少，原本SPY的最大回檔為-50.97%，但是使用雙動能投資最大回檔則降低為-28.01%，這樣可以有效降低投資人做出不理性行為。

如何運用

雙動能投資適合使用在集中市場的ETF操作，因為運作費用低，市場流動性高，不但更透明，節稅的效益更高。

只需要運用線上軟體，輸入並儲存3個ETF的股票代碼，分別為美國股票、非美國股票、美國公債，如果過去某個ETF在過去一年報酬最高，就是你未來一個月的選擇對象，如果美國公債報酬最高，代表股票市場趨勢向下，此時就應該持有整體債劵ETF。

   

提升績效的危險

雙動能是一個既簡單又直接的策略，它唯一需要的參數就是回測時間，由於經過如此多的樣本資料確認其效力，沒有必要擔心資料偏差的問題。

如果你想藉由新東西來取代、修改這套經歷考驗的系統，將會面臨幾種潛在問題，如果觀察的策略種類夠多，幾乎一定會發現某些看起來不錯的東西，但是，這些很有可能是因為運氣或是巧合。

金融市場的各種歷史測試，沒有比雙動能策略採用更多的資料了，夠多的資料，才能讓我們看到測試結果，並運用於各種股市情況。

     

移動平均線的操作

移動平均線可以說是最常用、歷史最悠久的價格趨勢判斷方法，1968年，Gordon的研究顯示，當DJIA(道瓊工業平均指數)處在200天移動平均之上時，買進股票，報酬是在200天移動平均之下買進的7倍。

2002年，華頓商學院的Jeremy Siegel在他的著作中，倡導200天移動平均線作為降低價格波動的濾網。

2007年，Faber把200天移動平均轉換為對等的10個月移動平均，當價格高於10個月移動平均時買進，低於時賣出。

這種10個月移動平均的方法很容易與絕對動能作為比較，事實上比較後的結果顯示，確實差異不多，但是移動平均線的交易次數比絕對動能高出約30%，因此交易的成本較高。

     

在個股運用相對動能

絕大多數的動能研究都重於個別股票，相對強度動能也確實能運用在大多數個別股票，AQR動能指數，是根據12個月相對強度動能，再由美國市值最高的1000企業的三分之一股票構成，每季調整一次。

	AQR動能	羅素1000	羅素1000(絕對動能)
年度報酬	15.14	13.09	15.92
年度標準差	18.27	15.51	12.57
年度夏普率	0.50	0.49	0.80
最大回檔	-51.02	-51.13	-23.41

由上表可知，AQR動能指數報酬高於羅素1000，但價格波動程度也較高，如果將AQR每年0.7的交易成本考慮在內，在與風險作為比較，AQR動能指數顯然不如羅素1000。

但是單純運用絕對動能在羅素1000指數，不但報酬率勝過其他兩種，股票波動度也較小，最大回檔也明顯下降，而且交易成本也很低，實在是沒有甚麼理由需要採用個別股票的動能策略。

     

全球平衡式動能

雙動能還能有其他運用方式，雙動能最簡單的延伸，就是永久性持有70%雙動能與30%持有公債，這種雙動能+債劵的策略稱為「全球平衡式動能」。

	70%雙動能+30%債劵	60%SPY+40%債劵
年度報酬	14.52	10.58
年度標準差	9.50	10.15
年度夏普率	0.90	0.49
最大回檔	-15.46	-32.54

相較於傳統的股票+債劵的投資組合，雙動能+債劵的投資組合，具有明顯優勢。

     

雙動能類股輪替

產業類股票，一直以來都是股票獲利的主要來源，動能策略得以彌補產業風險，建構產業相關的動能策略，提供類似個別股票動能策略的平均月份報酬，相較於個別股票動能，更能運用於產業、相關產業構成類股，交易成本較為低。

晨星把美國股票劃分為11個沒有重疊的類股，分別是科技、工業、能源、通訊、房地產、金融、消費者循環、基本物料、公用事業、消費者防禦、醫療保健。

運用雙動能挑選表現最佳類股做輪替操作，並且在股票市場處於下降趨勢時，就把所有資產轉移動債劵，稱為「雙動能類股輪替」。

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雙動能投資：高報酬低風險策略

作者簡介

蓋瑞‧安東納奇（Gary Antonacci）

　　有35年以上的專業投資經驗，擅長探索人們罕知的投資機會。他於1978年取得哈佛商學院MBA學位後，便致力於研究、開發與引用具有學術研究價值的創新性投資策略。他平時擔任資產配置、投資組合建構與高級動能策略的顧問。

　　安東納奇是雙動能相關全球股票動能（GEM）、全球平衡式動能（GBM）與雙動能類股輪替（DMSR）模型的開發者。他結合了相對強度動能與絕對動能順勢操作，並將雙動能系統推廣至全世界。由於在動能方面的創新研究，他贏得了全國積極管理型投資經理人協會（NAAIM）所頒發的華格納獎，包括2012年首獎和2011年次獎，並且被公認為是動能投資實務運用方面的權威。

　　安東納奇曾在越南擔任美國陸軍戰鬥醫護人員，也曾經是獲獎的藝術家。他多年來熱衷於救助與撫養流浪狗。各位如果想多瞭解蓋瑞·安東納奇及其研究，請造訪他的網站

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結語

投資的策略琳瑯滿目，就好像台灣的小吃店一樣，每一家都各有特色，在眾多的投資策略之中，雙動能投資可以說是「不確定性」最小的投資策略，運用過去數十年的歷史數據，來決定未來的投資走向，我覺得是有憑有據的作法。

     

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