DOSSIER · No.a16
A股趋势因子（多周期均线回归）
把 3 天到 400 天的均线信息合成一个预测分数。
失效
个股动量与反转
数据 B 级
月度调仓
灵不灵（和基准比）
失效
论文发表后夏普比率接近或低于零
是否跑赢基准（等权持有全部可买 A 股）
未跑赢基准
论文发表后，夏普比率 0.03 对比 0.36；年化收益低于基准。
「仍有效」指论文发表后风险调整收益跑赢基准，历史回测不代表未来收益，不构成任何建议。2026-10-19 更新。
来源论文：Yufeng Han, Guofu Zhou, Yingzi Zhu (2016). A Trend Factor: Any Economic Gains from Using Information over Investment Horizons?. Journal of Financial Economics.
原理
均线是最常用的技术指标，但用哪条均线一直没有定论：短期均线反应快但噪音多，长期均线稳但慢。趋势因子的想法是不做选择，把 3 天到几百天的多条均线同时放进来，让数据自己决定每条均线的权重：每个月用横截面回归估计“哪种均线信号最近有效”，再用这些权重给每只股票打分。
在美股，这个合成信号比单纯的动量、反转都强。A 股的特点是短期反转强、长期动量弱，如果模型学到了这一点，短期均线的权重就会是负的。所以这一条名为“趋势因子”，实际上是让数据决定追涨还是买跌。
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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历史回测不代表未来收益，仅供学习研究，不构成投资建议。