跟随外汇市场的走势，你能获得什么样的回报率？ 有的说是100%，有的说是50%，有的说是负数。 但这些数字似乎来自个人，并不客观。 为了获得更有说服力的数据，惠尚君开启了疯狂的搜索模式，最终在香港一所大学的研究生论文中找到了答案。 接下来我们就来看看这位叫Shawn的同学在他的论文中是如何评价动量策略（跟随趋势）的回报率的（注：下面选取了Shawn的论文）。

研究表明，除日本股市外，几乎所有市场都存在短期动能。 而当持仓期限延长时，大多数市场都会出现动能逆转。 这意味着短期投资者可以使用动量策略（顺势操作）来获利，而长期投资者可以使用逆势投资策略（逆势操作）来获利。

本文将探讨如何运用动量和逆势投资策略来获得显着的正回报！ 将此作为投资者构建交易策略的建议。 关于交易策略的构建，根据包括 White (2003) 等人在内的三项研究。 （2012），拉扎等人。 （2014），外汇市场与其他金融市场一样，具有相同的动力学现象。 动量策略是多/空。

回测数据周期

本研究的样本期为1985年2月至2017年8月的月度数据，并取每月最后一个交易日的收盘数据。 以美元为基础货币，以其他国家货币为相对货币。 外汇市场上38种以上主流货币组成的共计37组汇率数据。

交易策略的形成和持有期的构建

学术上主要用来检验动量和动能反转现象的方法是（下面以动量策略为例）。 以过去一段时间为形成期，做多形成期以来底层池中表现最好的货币，做空形成期以来底层池中表现最差的货币。 并以未来期间作为持有期间。 持有期满后平仓，不断模拟形成期和持有期的各种组合，试图找出哪些组合具有动能和动能反转。

例如，当形成期为3个月，持有期为3个月时（为了方便，记法表示为(F,K)=(3, 3)），则表示过去3个月的数据为用于衡量基础池中的所有股票。 货币表现。 并在建仓后持有3个月后再平仓。 该方法在每期决策时会根据近3个月的收益表现反复建仓，持有3个月后平仓。

这意味着大多数时候，投资者会同时持有多个头寸。 并且在每个时期，新仓位建立，旧仓位平仓。 并且每期平仓后金融模拟实验报告外汇，都会得到一个收益率。 最后，对该系列的平均回报率进行统计检验。 这称为重叠周期法。

选择底层池中最好和最差的1/6货币

研究表明，选择购买多少表现最好的货币和出售多少表现不佳的货币不会对结果产生太大影响。 本研究参考了等人的方法。 (2012)，以等权重的方式买卖货币池中表现最好和最差的 1/6 货币。

测试是否可以获得显着的正回报

这里选择的检测方法是最常用的T检验（'s t-test），而由于汇率数据存在自相关问题（），所以在检测前会测量平均收益率的标准误差。 进行修正以确保测试的准确性。

研究结果与分析

本研究采用的形成期和持有期分别为1、3、6和12个月。 因此，在4种形成期和4种持有期的交互显示下，共有16种组合。

研究结果还给出了无交易成本、50%交易成本和100%交易成本的情况。 观察外汇市场是否有动量和动量反转，无需交易成本即可关注结果。 由于本研究使用的数据报价点差远大于实际交易的点差（点差越大金融模拟实验报告外汇，交易成本越大），因此50%交易成本的结果会比实际交易的结果更接近实际交易的结果。 100%交易成本的结果。

动量策略——回报显着为正

下表中的表达式均为平均年化收益。 纵轴代表形成期，横轴代表持有期，*代表统计显着程度。 *越多，统计上越显着。

研究结果表明，外汇市场确实存在动量现象。 在没有交易成本的(1,1)投资组合中，其平均年收益率达到3.78%。 当形成期和持有期较短时，动量策略可以获得显着的正收益。 随着形成期和持有期的延长，收益率的价值和意义开始下降。

从左到右看表格，我们可以看到交易成本对实际交易的影响很大。 当交易成本为50%时，只有三组（1,3）、（1,12）和（6,6）显着为正，清楚地表明了交易成本的影响。

逆向投资策略——回报为负但不显着

研究结果发现，当形成期和持有期均小于12个月时，没有明显证据支持外汇市场存在动量逆转。 虽然当形成期和持有期逐渐增加时，策略回报率开始变大且为正，但从统计上看，不可能支持正回报率的策略，并且显着倾向于0。

外汇市场找不到动能反转现象的原因可能有两个： 1、数据特征。 本研究使用的数据与其他研究并不完全相同，因此研究结果只能粗略地呈现动能反转的概念，而不能显着； 2、形成期和持有期不够长，动能反转现象可能存在超过12个月。 但该研究仅包含12个月内的结果，使得返回结果无法支持动能反转现象的存在。

综上所述

研究表明，外汇市场确实存在动能现象（即顺势操作）。 投资者在实际交易中可以考虑根据(1,3)的组合构建策略。 而可能是由于数据的特点或者形成期和持有期不够长，导致没有找到明显的证据支持外汇市场动能逆转的现象。 虽然这种基于形成期和持有期的交易模型在实践中很少使用，但其科学的测试方法仍然值得投资者参考来测试自己的交易模型。