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DOSSIER · No.252

小盘短期反转

在最小的股票里买上个月跌得最多的,赌它们反弹,看扣完成本还剩多少。

减弱 个股动量与反转 数据 A 级 月度调仓
是否仍有效(策略本身)
减弱

发表后夏普比率不到发表前的一半

是否跑赢基准(美股全市场(Ken French))
未跑赢基准

论文发表后,夏普比率 0.30 对比 0.64;年化收益低于基准。

「仍有效」只说明策略没有失效,不代表比基准更好,也不构成任何建议。2026-10-19 更新。
来源论文:Narasimhan Jegadeesh (1990). Evidence of Predictable Behavior of Security Returns. Journal of Finance.

原理

1990 年,Jegadeesh 发现个股收益在一个月的尺度上有明显的“反转”:上个月跌得最多的股票,下个月平均会反弹;涨得最多的,下个月平均会回落。原因通常归结为两点:一是短期的过度反应和情绪冲击,价格被临时推离合理水平;二是流动性冲击——有人急着卖出时,价格会被压低,等卖压过去,价格自然回弹。接下这些筹码的人,赚的是提供流动性的报酬。

这两个原因在小盘股里都更严重:小公司交易清淡,一笔大单就能把价格砸下去;关注它们的机构少,错误定价持续得更久,也更容易被情绪左右。所以短期反转在小盘股里最强。但硬币的另一面是:小盘股的买卖价差也最大,一买一卖的成本可能吃掉反弹的大部分收益。很多“纸面上很赚钱”的反转策略,扣完真实成本后所剩无几。

这个策略每月在市值最小的 20% 股票里,买上个月跌得最多的 20%,只做多,持有一个月。要回答的是:小盘短期反转扣除成本后还剩多少?论文发表后还有效吗?

封

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这份卷宗剩下的部分已封存。

  • 含成本的完整回测与净值曲线
  • 论文发表前后、最近三年分段对比
  • 逐条交易规则与结果解读
  • 可直接运行的 Python 代码下载
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