# ETF轮动策略动量时间窗口选择 — 调研分析报告

> 调研日期：2026-04-09
> 数据来源：arXiv 学术论文 + 知乎券商研报实证

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## 一、问题背景

当前策略使用 **25日** 斜率×R² 作为唯一动量窗口，存在两个核心问题：

1. **固定窗口无法适应不同市场状态** — 牛市/熊市/震荡市的最优窗口不同
2. **25日窗口偏短** — 学术研究显示最优窗口通常在3-12个月区间

本报告综合学术论文与A股实证研究，为窗口选择提供依据。

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## 二、学术研究结论

### 2.1 Dynamic Momentum Learning (arXiv 2106.08420)

**论文信息**：
- 作者：Aaron Levy, Pedro L. P. Lopes
- 数据：56个期货合约（股指、商品、债券、外汇）
- 时间跨度：1980年1月 — 2020年9月（40年）
- 测试窗口：1/2/4/6/8/10/12个月

#### 2.1.1 单窗口对比（全样本）

| 窗口 | Sharpe Ratio | 说明 |
|------|-------------|------|
| 1个月 | 0.39 | 噪声大，信号不稳定 |
| 2个月 | — | — |
| 4个月 | — | — |
| 6个月 | 0.42 | 中等表现 |
| 8个月 | — | — |
| 10个月 | — | — |
| **12个月** | **0.81** | **最优单窗口** |

> **结论1**：在简单TSMOM（时序动量）框架下，**12个月是最优单窗口**，Sharpe是6个月窗口的近2倍。

#### 2.1.2 不同市场阶段的最优窗口完全不同

**正常趋势市场（2009年前）**：
- 长窗口（8-12个月）更有效
- 12个月naive TSMOM Sharpe = 0.81

**2009年动量崩溃（2009.3 — 2010.6）**：

| 窗口 | 累计收益 | Sharpe | 表现 |
|------|----------|--------|------|
| **1个月** | **+41.3%** | **2.04** | 逆势大赚 |
| 2个月 | +27.5% | 1.42 | 优秀 |
| 4个月 | +30.5% | 1.84 | 优秀 |
| 6个月 | +10.7% | 0.76 | 一般 |
| **12个月** | **-2.4%** | **-0.13** | 亏损 |

> **结论2**：动量崩溃期间，**长窗口惨败，短窗口逆势盈利**。12个月窗口亏2.4%，而1个月窗口赚41.3%。

**崩溃后时期（2010.7 — 2020.9）**：
- 12个月naive Sharpe降至 **0.50**（比全样本下降40%）
- **1个月窗口成为主导预测器**
- 市场进入"高趋势断裂"环境，短窗口持续占优

**COVID期间（2020.3 — 2020.9）**：

| 策略 | 累计收益 |
|------|----------|
| Naive 12m | +0.6% |
| DMS-CP | +15.0% |
| **DMS-TVP** | **+18.4%** |

#### 2.1.3 动态窗口选择 vs 固定窗口

论文提出两种自适应方法：

| 策略 | Sharpe | 最大回撤 | 年化收益 | 相对12m提升 |
|------|--------|----------|----------|------------|
| Naive 12m（基准） | 0.81 | 25.3% | 8.1% | — |
| DMA（动态平均） | 1.05 | 15.1% | 10.5% | +30% |
| DMS（动态选择） | 1.17 | 17.0% | 11.7% | +44% |
| **TVP-DMS（最优）** | **1.23** | **14.8%** | **12.3%** | **+52%** |

- **DMS > DMA**：说明"选对窗口"比"平均所有窗口"更有价值
- **最大回撤几乎减半**：14.8% vs 25.3%
- 投资者愿意支付 **425bps/年** 的管理费从naive 12m切换到DMS-TVP

#### 2.1.4 动态适应机制

DMS（Dynamic Model Selection）的工作原理：
1. 维护所有窗口（1/2/4/6/8/10/12月）的预测模型
2. 每月根据各模型的**预测概率**选择最优窗口
3. 使用**遗忘因子（α=0.99）** 给近期表现更高权重
4. 市场状态变化时，模型自动切换窗口

**2009崩溃期间的窗口切换**：
- 10月/12月窗口概率迅速下降
- 1月窗口概率急剧上升
- 崩溃后，长窗口重要性持续低于短窗口

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### 2.2 Trends, Reversion, and Critical Phenomena (arXiv 2006.07847)

**论文信息**：
- 作者：Christof Schmidhuber
- 数据：30年日线期货价格（股指、利率、货币、商品）

#### 核心发现

1. **趋势在达到统计显著性临界值后倾向于反转**
2. 该临界值**跨资产类别普适**（股指/商品/债券/外汇一致）
3. 具有**统一缩放行为**：趋势时间跨度从几天到几年都适用同一规律
4. 可用多项式回归精确测量临界水平

#### 对窗口选择的启示

- 窗口不是越长越好 — 趋势达到临界强度后会反转
- 需要监控**趋势强度**而非仅看窗口长度
- 短窗口能更快捕捉趋势反转信号

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## 三、A股市场实证研究（知乎券商研报）

### 3.1 时序动量最优窗口

| 标的类型 | 最优回望期 | 最优剔除期 | 样本外表现 |
|---------|-----------|-----------|-----------|
| **万得全A** | 100日 | 20日 | 年化15.9%，Sharpe 0.6 |
| **宽基指数（多数）** | 4-5个月（80-120日） | 通常0 | 超额收益显著 |
| **创业板指数** | ~13个月 | 0 | 年化超额7.7% |
| **中证1000** | ~8个月 | 0 | 年化超额4.1% |
| **中证500** | — | 0 | 年化超额3.7% |
| **沪深300/中证红利** | — | — | 动量效应弱，甚至反转 |

### 3.2 截面动量最优窗口

| 因子类型 | 最优回望期 | 剔除期 | 样本外年化超额 |
|---------|-----------|--------|--------------|
| **夏普率动量** | 240日（12个月） | 0 | 1.7% vs 等权 |
| **传统动量** | 240日 | 20日 | 1.5% vs 等权 |
| **信息率动量** | ~240日 | 0-20日 | 1.4% vs 等权 |
| **日内动量** | — | — | 行业层面效果不佳 |
| **隔夜动量** | — | — | 行业层面效果不佳 |

### 3.3 基于经济周期的窗口自适应

| 经济周期阶段 | 使用窗口 | 逻辑 |
|-------------|---------|------|
| **信用下行+通胀下行**（衰退期） | **20日** | 捕捉"聪明钱"早期建仓信号 |
| **其他阶段** | **100日，剔除20日** | 标准趋势跟随 |

**效果**：相比固定(100,20)窗口，年化收益**提升2.8%**，Sharpe从0.6提升至0.76。

### 3.4 关键市场状态发现

| 市场状态 | 动量效应 | 原因 |
|---------|---------|------|
| 市场下跌期 | **截面动量减弱** | 投资者谨慎，追涨杀跌减少 |
| 高波动期 | **动量失效** | 2007-2008、2015年IC显著偏低 |
| 市场上行期 | **动量策略表现好** | 趋势延续性强 |
| 个人投资者占比高 | **短期动量更有效** | 信息劣势+追涨杀跌行为 |

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## 四、综合对比

### 4.1 不同市场的最优窗口差异

| 市场 | 时序动量最优窗口 | 截面动量最优窗口 | 特点 |
|------|----------------|----------------|------|
| **美股期货**（40年） | 12个月 | — | 长窗口主导 |
| **A股宽基** | 4-5个月（80-120日） | — | 中窗口最优 |
| **A股创业板** | 8-13个月 | — | 长窗口有效 |
| **A股行业** | 4-11个月 | 12个月（240日） | 中长窗口 |
| **崩溃/高波动期** | **1个月** | 失效 | 短窗口生存 |

### 4.2 窗口长度与策略特性的关系

| 窗口长度 | 信号特征 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---------|---------|------|------|---------|
| **短（10-30日）** | 灵敏、噪声大 | 快速响应反转 | 假信号多，换手高 | 崩溃期、震荡转趋势初期 |
| **中（60-100日）** | 平衡 | 兼顾灵敏度与稳定性 | 无明显短板但也无突出优势 | 正常市场（默认推荐） |
| **长（120-250日）** | 稳定、滞后 | 趋势确认度高 | 入场/出场滞后 | 强趋势牛市 |

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## 五、对本策略的建议

### 5.1 当前策略诊断

| 项目 | 当前值 | 评估 |
|------|--------|------|
| 窗口长度 | 25日 | **偏短** — 学术研究最优区间为60-240日 |
| 窗口数量 | 1个（固定） | **单一** — 无法适应市场状态变化 |
| 窗口类型 | 斜率×R² | 合理，但窗口不匹配 |

### 5.2 分阶段优化方案

#### Phase 1：多窗口等权组合（推荐首先实现）

```python
# 三窗口等权组合
windows = [20, 60, 120]  # 短/中/长

def multi_window_score(price, windows):
    scores = []
    for w in windows:
        score = calculate_slope_r2(price, window=w)
        scores.append(score)
    return np.mean(scores)  # 等权平均
```

**预期效果**：类似论文中的DMA，Sharpe提升约30%。

#### Phase 2：动态窗口选择（DMS）

```python
# 根据近期各窗口表现选择最优窗口
def dynamic_window_selection(prices, code_list, candidate_windows=[20, 40, 60, 100, 120]):
    window_scores = {}
    for w in candidate_windows:
        # 计算该窗口下策略的近期Sharpe或收益率
        recent_performance = evaluate_window(prices, code_list, window=w, eval_period=60)
        window_scores[w] = recent_performance
    
    # 选择表现最好的窗口
    best_window = max(window_scores, key=window_scores.get)
    return best_window
```

**预期效果**：类似论文中的DMS，Sharpe提升约44-52%，回撤减半。

#### Phase 3：经济周期自适应

```python
def regime_adaptive_window(credit_trend, inflation_trend):
    """
    基于信用和通胀趋势选择窗口
    """
    if credit_trend == 'down' and inflation_trend == 'down':
        return 20   # 衰退期用短窗口
    else:
        return 100  # 其他阶段用标准窗口
```

**预期效果**：知乎验证年化+2.8%，Sharpe从0.6→0.76。

### 5.3 参数敏感性测试矩阵

建议在实现后运行以下测试：

| 测试维度 | 参数范围 | 步长 |
|---------|---------|------|
| 单窗口 | 10, 20, 30, 40, 60, 80, 100, 120, 180, 240 | — |
| 多窗口组合 | (20,60), (20,100), (60,120), (20,60,120), (20,60,100,120) | — |
| 动态选择评估期 | 30日, 60日, 90日 | 30日 |
| 权重方式 | 等权, 近期Sharpe加权, 指数衰减加权 | — |

### 5.4 实施优先级

| 优先级 | 方案 | 工作量 | 预期收益 |
|--------|------|--------|---------|
| **P0** | 窗口从25日调整到60日 | 10分钟 | 基础改善 |
| **P1** | 三窗口等权(20/60/120) | 1小时 | Sharpe +20-30% |
| **P2** | 动态窗口选择(DMS) | 半天 | Sharpe +40-50% |
| **P3** | 经济周期自适应 | 1天 | 年化 +2-3% |

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## 六、关键参考文献

| # | 来源 | 标题 | 核心贡献 |
|---|------|------|---------|
| 1 | arXiv 2106.08420 | Dynamic Momentum Learning (Levy & Lopes, 2021) | 动态窗口选择，Sharpe提升52% |
| 2 | arXiv 2006.07847 | Trends, Reversion, and Critical Phenomena (Schmidhuber, 2020) | 趋势反转临界点跨资产普适 |
| 3 | arXiv 2302.10175 | Spatio-Temporal Momentum (Tan et al., 2023) | 时序+横截面动量统一框架 |
| 4 | 知乎研报 | 动量因子加持下的行业轮动策略 (2024) | A股实证：宽基4-5月，行业12月 |
| 5 | 知乎研报 | ETF动量轮动策略优化 (2024) | 参数敏感性：20-30区间最优 |

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## 七、结论

1. **25日窗口偏短**，建议至少调整到60日作为基准
2. **没有 universally optimal 的窗口** — 最优窗口随市场状态变化
3. **多窗口组合** 是最简单有效的改进（类似DMA）
4. **动态窗口选择** 是性价比最高的进阶方案（Sharpe +50%，回撤减半）
5. A股与美股的最优窗口存在差异 — A股短期动量更有效，与个人投资者占比高相关
6. **崩溃期短窗口生存，长窗口死亡** — 这是动态窗口选择最重要的价值
