波动缩放动量因子

原理

动量（买过去的赢家、卖过去的输家）是最强的异象之一，但它有个致命弱点：偶尔会突然崩盘。1932 年和 2009 年，动量因子在几个月内亏掉了大半。Barroso 和 Santa-Clara 在 2015 年的论文《动量有它的时刻》中发现了一个关键事实：动量的风险是可以预测的。动量因子最近几个月的波动越大，接下来的波动也越大；而崩盘几乎都发生在高波动时期。相比之下，动量的平均收益并不会因为波动高而变高。

既然风险可预测、收益不随风险上升，那就应该按风险调仓：最近波动大，就少拿一点；最近波动小，就多拿一点，让组合的风险大致保持恒定。这就是“波动缩放”。它不需要判断市场方向，只需要看动量因子自己的日收益波动。论文显示，这样做后动量的夏普比率几乎翻倍，最严重的崩盘也大幅缓和。

这个策略直接用 Ken French 的动量因子（1927 年起），每月末用过去约 6 个月的日收益估计波动率，把仓位调到目标波动 12%。要回答的是：这个简单的风险管理办法在近百年里效果如何？论文发表后还灵吗？