反转效应是指，股票当月收益与次月收益存在负相关。当月收益较高的股票在次月往往表现不佳，而当月收益较低的股票在次月却存在超额收益。不仅是收益率，许多因子也存在反转特征。按照因子对股票进行分组，所得股票的当月收益与次月收益存在显著的负相关。我们把符合这种特征的因子，称为反转类因子。研究发现，收益率、换手率、流动性冲击、特征波动率等都是A股市场中常见的反转类因子。
Part1：反转现象的逻辑
股价变化可以分为基本面与情绪面两部分。广义上的基本面，既包括上市公司经营情况，也包括经济环境，市场流动性等因素。这些因素都会对上市公司的实际价值产生影响，我们可以将其视作股价的永久性变动，或者说股价变化的趋势项。而情绪面则包括市场风险偏好，对信息的反应程度等交易层面的因素。这些因素并不影响上市公司的实际价值，但是对股价会产生巨大的影响，故将其看做股价的暂时性波动，即股价变化的扰动项。
股价呈现动量还是反转形态，取决于市场对信息的敏感性。假设一家上市公司经营出现大幅改善，其实际价值上升，股价也随之上涨。此时，若市场对利好反应不足，股价的涨幅可能会低于其实际价值的增长。随着市场对利好的充分消化，股价大概率会继续上涨，直到反应其实际价值的真实增长。
股价呈现所谓的动量效应，即前期上涨的股票，在未来仍会保持一定幅度的上涨。反之，若市场对利好反应过度，股价出现大幅上涨，并超出其实际价值的增长幅度。那么，随着市场情绪的稳定，股价将会出现回落，直至回到其实际价值。此时，股价呈现反转效应，即前期上涨的股票，在未来可能会面临股价的回落。
有意思的是，在美股与A股市场，股价便呈现出两种截然不同的形态。这与两个市场的投资者结构息息相关。美股市场的主要参与者是机构投资者，具有低换手、注重基本面估值的特点，企业真实的盈利变化是驱动美国市场股价变动的主要因素。加之，美股市场的上市公司数量众多，投资者对信息存在明显的反应不足，在利好或利空出现时，股票价格往往难以一步到位。许多文献发现，动量效应与市场反应不足的现象在美国市场中长期存在。而在A股市场，个人投资者是主要参与主体，具有高换手，重消息，追涨杀跌的特点。A股市场对信息往往反应过度，伴随着股价的过度涨跌，反转现象在A股市场屡见不鲜。
Part2：反转类因子的计算方法
除了最常见的收益率之外，A股市场中还存在一系列与交易行为相关的反转类因子。例如：换手率、流动性冲击与特质波动率等。本节中，我们列举了各反转类因子的计算方式。其中T为月份，t为T月中的交易日。
收益率PRET：过去一个月的累计收益率。
换手率TURN：股票过去一个自然月的日均换手率（相对流通股本）。
流动性冲击LS：以股票过去一个自然月，日成交额除以收益率绝对值的调和均值，作为该月的流动性水平LQ。流动性水平反映了股票当月的流动性情况。
该月流动性水平减去过去12个月流动性水平均值，再除以过去12个月流动性水平的标准差，即流动性冲击。流动性冲击反映了股票流动性的变化趋势，若流动性冲击大于零，表明股票流动性优于过去1年的平均水平，流动性冲击越大，表明股票流动性向好的幅度越显著，反之亦然。
特质波动率IDIOV：使用Fama-French三因子加动量因子，对个股上月收益率进行时间序列回归，所得到的残差标准差。特征波动率反映了股票的非系统性风险。
其中，Rf为无风险利率，我们使用1年期国债到期收益率，并折算到日；MKT为市场组合收益率相对无风险利率的超额收益，其中市场组合收益为全市场股票上月月末流通市值加权组合的日收益率；SMB为小市值股票相对大市值股票溢价，HML为高账面/市值比股票相对低账面/市值比股票的溢价，MOM为高涨幅股票相对低涨幅股票的溢价。
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因子溢价的计算方式：以市值溢价SMB为例：
1、按账面价值/市场价值（即市净率倒数，若市净率为负，赋值为全市场市净率最高的股票所对应的值）与上月收益率，将全市场股票分为3*3组。
2、每组中按总市值排序，再分为3组，并计算市值最小股票流通市值加权（上月末，下同）组合与市值最大股票组合的日收益之差。
3、市值溢价SMB的日时间序列等于3*3组中小市值组合与大市值组合日收益之差的均值。使用类似的方法，可以计算价值溢价HML与动量溢价MOM。
Part3：反转类因子的收益特征
从全市场的角度，考察收益率，换手率，流动性冲击以及特质波动率的收益表现，并解释为什么将上述因子归类为反转类因子。所使用的数据范围为2006年1月至2015年12月，共计10年。
分别按上月收益率、日均换手率、流动性冲击以及特质波动率，由高到低将全市场可交易股票分为D1至D10，共计10组，并考察各组合当月/次月相对全市场等权组合的月均超额收益。结果显示，股票的当月收益与上述因子呈正比，而次月收益则呈反比。也就是说，根据因子筛选出的股票，当月与次月收益存在明显的反转效应。因此，我们将上述因子称为反转类因子。
下图展示了收益率、换手率、流动性冲击以及特质波动率因子当月、次月的分组月均超额收益（相对全市场等权组合）特征。
收益率PRET：
换手率TURN：
流动性冲击LS：
特质波动率IDIOV：
总结来看，上述反转类因子具有4大共性：
1）上述因子都反映股票交易行为。收益率反映了价格变化，换手率反映了成交活跃程度，流动性冲击反映了流动性变化，而特质波动率反映了非系统性风险。因子值越大，表明股票交易越活跃。前文提到，市场呈现动量还是反转效应，取决于市场对信息的反应程度，属于市场交易情绪。因此，交易因子呈现反转特征也是合乎情理的。
2）因子当月、次月收益具有显著的反转效应。交易行为相对活跃的股票，如涨幅较大，日均换手率较高，流动性显著向好以及非系统性风险较高的股票，当月都具有较高的收益。而在次月，这类股票的收益则往往较低。反之，前期涨幅较小、日均换手率较低、流动性显著变差以及非系统风险较低的股票，都对应当月的低收益。但在次月，这类股票具有显著的超额收益。这表明，根据反转效应的逻辑，A股市场对信息存在过度反应。
3）空头效应显著强于多头效应。计算各因子相对全市场等权组合的超额收益，发现空头组合（D1）的负超额收益均在1.2%以上，而多头组合（D10）的超额收益则均在0.6%以内。从反应过度的逻辑解释，市场对利好的敏感性更强，股价上涨时一气呵成，市场更容易过度反应。而对于跌幅较大的股票，市场情绪的修复速度较慢。根据展望理论，投资者对损失更加厌恶。对于下跌的股票，即使投资者认为其跌幅已经超过了合理的幅度，也未必会轻易抄底。
4）多头效应呈现非线性特征。随着因子值的下降，组合收益呈现先上升后下降的过程。因子多头超额收益的峰值并未出现在极端组合（D10）中：收益率与特质波动率的峰值出现在第9组，日均换手率与流动性冲击的峰值出现在第8组。
多头效应的非线性特征对选股会产生重要的影响。如果是采用筛选法选择个股，那么选择极端组合可能不能为我们提供最大的收益。如果采用线性方法进行回归分析，模型的错误识别会造成参数估计与预测的偏差。
那么，如何处理多头效应的非线性特征呢？对于筛选法，可以预先剔除处于极端风险的股票（低涨幅、低换手率、流动性恶化明显、波动率极低），以规避这些低性价比（夏普比、T统计量较低），易出现黑天鹅的股票。而对于回归分析，类似分析基本面因子的方法，可以使用虚拟变量预先将极端组合和非极端组合区分。
Part4：总结
反转效应是指，股票当月收益与次月收益存在负相关。相应地，如果股票当月收益与次月收益呈现正相关，则称为动量效应。市场呈现动量还是反转效应，与市场对信息的反应程度相关。以机构投资者为主的美国市场，对信息的反应往往不足，市场呈现动量效应；而以个人投资者为主的A股市场，对往往对信息反应过度，反转效应也屡见不鲜。
A股市场中，除了收益率外，诸如日均换手率、流动性冲击、特质波动率等交易型因子，也呈现出反转的特征。前期交易活跃（高涨幅、高换手、流动性大幅改善、异常波动）的股票，同期往往具有最高的收益，但在次月则会大概率出现反转。
此外，研究发现，反转类因子往往空头效应更为明显，而多头效应并不显著。这表明，Ａ股市场对利好的反应更为敏感。相比之下，对前期交易低迷的股票，投资者并不倾向于进行左侧交易，以博取反弹。同时，反转类因子的多头都具有非线性特征。也就是说，收益最高的分组并不出现在极端组合，反而是出现在第8或者第9组。
一方面，这种多头的非线性特征会造成常用分析工具的偏差。在研究分析时，投资者需要特别注意。另一方面，这种非线性特征也告诉我们，对于极端困境的低性价比股票，投资者没有必要“火中取栗”。毕竟投资是场长跑，跑得越久，才跑得越远。
来源：海通量化团队
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