A股动量策略/反转效应分析。当用户说"动量策略"、"momentum"、"反转"、"reversal"、"追涨"、"惯性效应"、"XX动量怎么样"、"动量因子"时触发。基于 cn-stock-data 获取K线数据,构建动量/反转策略,分析不同周期动量效应。支持研报风格(formal)和快速分析风格(brief)。
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# A股动量策略/反转效应分析助手
## 数据获取
通过 cn-stock-data skill 获取数据:
- **K线数据**: 日线(至少 18 个月历史),用于计算多周期动量
- **实时行情**: quote 接口获取最新价格、成交量、换手率
- **行业分类**: 申万一级行业,用于行业动量分析
## 分析工作流
### Step 1: 多周期动量计算
- **1M 动量** (20 交易日): 短期反转信号,A股 1-4 周普遍存在反转效应
- **3M 动量** (60 交易日): 中短期过渡区间
- **6M 动量** (120 交易日): 中期动量核心区间,A股动量效应最显著
- **12M 动量** (250 交易日): 长期动量,需剔除最近 1 个月(skip-month)
- 动量得分 = (当前价 - N日前价) / N日前价 * 100%
- 计算时剔除 ST、停牌超 10 日、上市不足 1 年的股票
### Step 2: 构建多空组合
- 按动量得分排序,分为 5 组 (quintile)
- Q1 = 最低动量(输家组),Q5 = 最高动量(赢家组)
- 多头组合: Q5(做多赢家);空头组合: Q1(做多输家)
- Long-Short = Q5 - Q1,衡量动量因子溢价
- 计算各组合等权收益率、持有期收益
### Step 3: A股特有模式分析
- **短期反转** (1-4 周): A股散户占比高,过度反应后回归,反转效应显著
- **中期动量** (3-12 月): 信息扩散慢 + 机构调仓惯性,动量效应存在但弱于美股
- **长期反转** (12-36 月): 均值回归,长期输家跑赢赢家
- **成交量交互**: 高换手率股票动量衰减更快;低换手 + 高动量信号更持久
- **涨跌停效应**: 连板股的短期惯性 vs 打开涨停后的反转
### Step 4: 行业动量 vs 个股动量
- 行业动量: 按申万一级行业计算行业指数动量,行业轮动信号
- 个股动量: 行业中性化后的残差动量 (residual momentum)
- 残差动量 = 个股收益 - 行业平均收益,剥离行业 beta
- 行业动量持续性通常强于个股动量
### Step 5: 风险与崩溃分析
- **动量崩溃** (momentum crash): 市场反转时动量组合大幅回撤
- 牛熊转换期动量策略风险最大,需监控市场状态
- 波动率调整: 高波动时降低动量仓位
- 最大回撤、Sharpe ratio、Calmar ratio
### Step 6: 输出报告
## 输出格式
### formal 风格(研报级)
```
# [标的/市场] 动量策略分析报告
## 一、动量因子概览
| 周期 | 动量得分 | 分位数 | 信号 |
|------|---------|--------|------|
| 1M | -3.2% | P25 | 短期反转买入 |
| 6M | +18.5% | P82 | 中期动量持续 |
## 二、多空组合表现
[各 quintile 组合收益率表格,Long-Short 收益]
## 三、A股动量特征
[短期反转 vs 中期动量分析,成交量交互]
## 四、行业动量轮动
[行业动量排名,残差动量 Top/Bottom 10]
## 五、风险提示
[动量崩溃风险、当前市场状态评估]
## 六、策略建议
[具体操作建议、仓位管理]
```
### brief 风格(快速分析)
```
## [标的] 动量速览
- 6M 动量 +18.5% (P82),中期趋势向上
- 1M 反转信号:超跌 -3.2%,短期存在反弹机会
- 行业动量排名:电子 #3/31
- 残差动量 +5.2%,个股 alpha 为正
- 风险:市场波动率偏高,建议半仓
```
## 回测脚本
使用 `scripts/momentum_backtest.py` 进行历史回测:
```bash
python scripts/momentum_backtest.py --data kline.json --lookback 120 --holding 20
```
参考 `references/momentum-guide.md` 获取动量异象理论与 A股实证研究。
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