【量化投资从入门到精通 #17】动量与反转为什么涨的还会涨跌的还会跌

上篇聊震荡。这篇讲两个相反的"惯性"现象——动量（追涨延续）和反转（跌多必弹），以及它们各自的适用场景。

一、这个方法解决什么投资问题

你困惑："涨这么多了还能追吗？跌这么狠了能抄吗？"这背后是两种效应：动量（强者恒强）和反转（物极必反）。用错场景就两头挨打。

二、核心思想：两种惯性，两种市况

• 动量效应：过去涨的，短期继续涨。源于趋势延续、资金跟随。中期（3~12 月）最显著。
• 反转效应：过去跌的，短期反弹。源于超卖修复、均值回归。极短期（几天）最显著。

关键：动量在中长期、反转在极短期，时间尺度决定你该信哪个。

三、实操演示（横截面观察）

items = mc.stock_ssjy_more(",".join(BASKET))
for it in sorted(items, key=lambda x: x["pc"], reverse=True):
    pct, zf = it["pc"], it["zf"]   # 涨跌幅近似动量，振幅近似短期波动

真实输出（2026-08-06）： 8 只按涨跌幅排序，仅 300750 显"动量弱"（−4.32%），其余中性。小样本仅供示意——实战要看哪类有效，需用较长历史做全市场截面统计（#22 动量轮动用更长窗口验证）。

四、结果解读

动量/反转都不是"永远对"。学术与实盘共识：A 股反转在周度、动量在月度和年度更稳。所以"追涨"要看持有期——日内的反转、"月度换最强"的动量，机制完全不同。

五、常见陷阱

• 把日内反转当动量：拿反了尺度，两头亏。
• 样本太小下结论：几只票看不出效应，必须全市场统计。
• 忽视成本：频繁反转交易，手续费吃掉收益（#31）。

六、小结 + 下篇预告

动量看中期、反转看极短期，尺度定胜负。下篇 #18：市场情绪量化——用涨跌家数读全市场温度。

免责声明

本文为量化方法教学，标的为示例，不构成投资建议，不承诺收益。投资有风险，入市需谨慎。