在果仁网策略开发系列文章《果仁网策略开发系列0：在果仁网上，如何开发 微盘股策略 轮动模型？》中，我发现，多因子选股策略有效的或收益最高的那些策略，都会有一个比较明显的特征，那就是一定配有反向动量指标，这样可以让其实现低买高卖的交易行为，如此反复不断产生和累积超额，最后提升策略的累计收益率。而对于策略轮动模型反而不是这样的，策略轮动表现最高的那些模型，多数都是利用动量策略进行策略轮动而得的。如果用反向动量的话，很可能会出现买入阶段失效的策略，经常表现不佳。同样的结论在《deepseek 高效辅助开发 策略轮动模型》文章中有支持。
这是我当时在早期文章里面阐述的结论，但经过后面的深入研究，其实这个结论可以稍微进行改变，那就是对于策略轮动模型：多数都是利用正向的中长期动量进行策略轮动而得的，同时也可以加入“短期方向动量因子”进行改进。
为什么我会有这样新的思考呢？
这个问题，源自于我两年前的一个尝试性的轮动策略[策略链接：持5改：动量正反组合5选1 - 量化研究徐中行 - 果仁网]，策略表现如图1所示，创建后收益表现相当不错，表现也相当稳健；从图2可以看到当时开发轮动模型时，经过多次调整，最后发现只有 “中长期正向动量+短期反向动量”的模式是最佳的，最后保存下来一直追踪至今，发现这样的轮动模型也是可以在样本外或实盘中获得支持的。
图1：动量正反组合5选1的净值曲线表现
图2：动量正反组合5选1的轮动模型
为了重新验证“中长期正向动量+短期反向动量”的轮动模型是否真的可行？我们使用新的策略库和根据原理新搭建一个轮动模型，看是否也可以表现优秀？
第一步、搭建策略库（近段时间开发系列1到4的文章中有不同的新策略，正好用来做新策略库，如图3所示）；
图3：轮动模型的策略库
第二步、设置交易模型：
图4：设置交易模型参数
第三步、验证轮动模型：
为了验证反向动量因子的作用，我们必须要有对比组，那就是轮动模型不包含反向动量因子。
1、仅包含“正向的动量因子”的轮动模型：
从图5所示，可以看出中长期正向动量的轮动模型比较简单，只需要360和720天的动量因子简单结合就可以了；从图6的回测结果也相当喜人，累计收益率可达2866%，年化收益率为70.13%，最大回撤率为51.03%。
图5：中长期正向动量的轮动模型
图6：中长期正向动量的轮动模型净值曲线表现
2、“中长期正向动量+短期反向动量”的轮动模型：
从图7所示，看出中“中长期正向动量+短期反向动量”的轮动模型也比较简单，在360和720天的动量因子简单结合的基础上，再叠加一个180天的反向动量；从图8的回测结果也相当喜人，累计收益率可达3729%，年化收益率为77.08%，最大回撤率为47.52%。
图7：“中长期正向动量+短期反向动量”的轮动模型
图8：“中长期正向动量+短期反向动量”的轮动模型净值曲线表现
因此，通过对比“正向的动量因子”的轮动模型和“中长期正向动量+短期反向动量”的轮动模型可以发现，加入短期反向动量的轮动模型不仅提高了年化收益率，同时也降低了最大回撤率。
这就表明，通过中“中长期正向动量”和“短期反向动量”的搭配方式构建的策略轮动模型更加优秀，其中“短期反向动量”的短期是相对而言的，也就是说比“中长期”的天数短的，即可成为短期。
文章的最后结论就是：
策略轮动模型 多数都是 利用 正向的中长期动量 进行策略轮动而得的，但加入“短期方向动量因子”可以对“正向动量”轮动模型 进一步改善 其收益率和最大回撤率。
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1、微盘股择时模型的研究平台程序；
2、非线性择时模型在通达信实现的代码；
3、文章中的微盘股策略完整的选股因子和模型的细节；
4、没有打码的可视完整文章；
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