值得注意的是，从复苏措施中得出的长（短）篮子超过（低于）基准长（短）篮子。篮子水平回归中的许多因素负荷不仅是正的，而且具有统计学意义。同时，除恢复期的长篮子外，其他篮子的截获率均为负值，且在所有情况下均不具有统计学意义。5.2. 表9给出了替代动量策略的月度动量策略回归截距和因子负荷。除恢复策略外，恢复模式l的所有截获均为正。特别是，在因子调整收益率中，最大提取组合收益率表现为累积收益率策略。

此外，M投资组合的α值不仅在统计上显著，而且是最大的。表9：美国标准普尔500指数月度6/6动量投资组合的Carhart 4因子回归标准投资组合因子lo adingsα（%）βMK TβSMBβHMLβMOMRC Winner（W）-0.2004 0.1465-0.3525**0.0498 0.7700**0.9068（L）-0.4174 2.3585**0.8595**0.2371 -0.7340**0.8513W-L 0.2169-2.2120**-1.2120**-0.1873 1.5041**0.5962米冠军（W）0.0928 0.4854**-0.2204**0.0090 0.1209*0.7924L-0.7344*2.1554**0.8797**0.4067**-0.4868**0.8481W-L 0.8273*-1.6700**-1.1001**-0.3977*0.6077**0.6468R优胜者（W）-0.3441 1.0967**0.1019 0.3911**0.1819*0.90771（L）0.0351 1.2887**0.2801**0.0096 -0.1979**0.9392W-L-0.3792-0.1920-0.17820.3814**0.3798**0.3809RM赢家（W）-0.0857 0.2903**-0.2700**0.0356 0.5195**0.9090（L）-0.5745 2.2389**0.9118**0.2944*-0.5809**0.8583W-L 0.4889-1.9485**-1.1818**-0.2588 1.1004**0.6159CM（宽）-0.1346 0.1532*-0.3153**0.0071 0.6553**0.9037L-0.59452.2985**0.9022**0.3256*-0.6398**0.8525W-L 0.4599-2.1453**-1.2175**-0.3185 1.2951**0.6036CR优胜者（W）-0.2611 0.3040**-0.3229**0.1857*0.6866**0.9061（L）-0.3838 2.3090**0.8520**0.1567 -0.7319**0.8578W-L 0.1226-2.0050**-1.1749**0.0290 1.4185**0.5568CMR优胜者（W）-0.1384 0.1791*-0.3492**0.0306 0.6891**0.9104L-0.5106 2.3149**0.8716**0.2500 -0.6663**0.8530W-L 0.3722-2.1358**-1.2208**-0.2194 1.3553**0.5970**1%的重要性*表中给出了美国标准普尔500指数月度6/6动量投资组合的Carhart四因素回归。α以月百分比表示。大多数替代策略都会受到市场、规模和市场因素的影响。不同的因素结构与股票选择规则的类型有关。排名规则的第一类是与最大缩编相关的选择规则。

最大dr awdown相关投资组合的因子调整收益高于其他投资组合（包括传统动量）。此外，更高的R值表明，最大压降组合的大部分性能由Ca rhart四因素模型解释。与基于最大提取的投资组合相反，与其他策略相比，R投资组合表现出较小的中间点，并且是唯一的负截距。复苏投资组合与市场因素和规模因素没有显著关系。同时，它取决于价值因素和动量因素。R值相对较低。对于每一个投资组合，排名篮的表现都可以用Carhart四因素模型和高右值很好地解释。值得注意的是，最大提款措施的长（短）篮子表现优于（低于）基准长（短）篮子。截距和因子负荷相对于排名标准a的差异源于每个篮子因子结构的特点。复苏动力策略的赢家basketof The recovery Momentary strategy不仅表现出较小的截距，而且在市场因素上的敞口也比另一个赢家大。同时，最大下降损失获得最小的阿尔法，这是唯一统计上显著的拦截。M投资组合明显受到所有卡哈特因素的影响。6.结论在本文中，我们引入了使用最大提取和回收的交替排序标准，并通过实施每月动量和每周反转策略来测试其对资产价格的可预测性。选择规则不仅限于最大提取和连续恢复，还包括具有累积收益、最大提取和恢复的复合指标。

此外，替代投资组合在韩国KOSPI 200 universe，SPDRU进行了测试。以及美国标准普尔500指数。在所有的市场领域中，通过获得更持久的利润，替代选择规则对资产价格表现出更强大的可预测性。例如，替代策略在可预测性和波动性方面优于基准策略。此外，在各种美国市场中，每个时间尺度的最佳选择规则类别是一致的。在每周范围内，反向投资组合的可操作性通过使用与复苏相关的措施来提高，即，在估计期内较小的复苏预期未来更强的回归。与传统的反向策略相比，R、CR和CMR控制型投资组合表现出更好的表现。此外，pe性能的波动性较小。在月度规模上，与最大减支相关的策略超过了传统的动量策略，即最大减支较小的资产提供更强的动量。总的来说，CM策略是所有市场领域中表现最好的。此外，CMR投资组合和theRM po rtfolio与CM策略一样具有优势。与相反情况类似，投资组合表现的标准差较小。无论时间尺度如何，投资组合的强化风险测量表明，替代策略的风险低于基准策略。例如，可供选择的投资组合往往表现出较低的VaR、CVaR和最大的业绩下降。在每个长/短篮的水平上也观察到类似的模式。因子分析还表明，对股票选择规则的依赖性存在性别歧视，回归结果也支持交替动量和反向投资组合的稳健表现。

在每周范围内，经济复苏的因素调整回报率不仅是最大的，而且在统计上也是显著的。与传统动量策略相比，mo nthlyhorizon中的最大缩减投资组合实现了更高的截距。因子敞口还取决于排名规则和策略类型。感谢Young Shin Kim利用ARMA GARCHmodel和经典的稳定创新，对报酬风险度量的计算进行了有益的讨论和技术支持。参考资料：纽约州阿米哈德，2002年。流动性不足和股票回报：交叉交易和时间序列效应。金融市场杂志5，31–56。Y.阿米哈德，H.门德尔森，1986年。资产定价和买卖价差。《金融经济学杂志》17223-249。阿斯内斯，C.S.，T.莫斯科维茨，洛杉矶佩德森，2013年。价值和时刻无处不在。《金融杂志》68929-985。贝克，M.，布拉德利，B.，沃格勒，J.，2011。作为套利限制的基准：正常地理解低波动性。《金融分析杂志》67，40–54。北巴伯里斯，A.施莱弗，R.毗瑟尼，1998年。投资者情绪的模式l。《金融经济学杂志》49307-343。Beck，A，Kim，Y.S.，Rachev，S.，Feindt，M.，Fabozzi，F.，2013年。ARMA-GARCH模型在高频数据市场ris k估计中的实证分析。非线性动力学和计量经济学研究17，167–177。Blitz，哥伦比亚特区，van Vliet，P.，2007年。波动效应：风险降低，回报率降低。投资组合管理杂志34102–113。Carhart，M.M.，1997年。共同基金业绩的持续性。《金融杂志》52、57-82。Choi，J.，2012年。套利的自发对称破缺。物理ic a 3913206–3218。崔，J.，2014年。价格动量的物理方法及其应用。Physica A 415，61-72。Choi，J.，Kim，Y.S.，密托夫，伊利诺伊州，2015年。

使用经典稳定分布奖励风险动量策略。银行与金融杂志58194–213。Choi，J.、Kim，H.和Kim，Y.S.，2021。投资组合建设中的多样化回报风险平价。arXiv预印本arXiv:210 6.0905 5。Daniel，K.，Hirshleifer，D.，Subrahmanyam，A.，1998年。投资者心理与证券市场反应不足和过度。《金融杂志》531839-1886。1998年，北卡罗来纳州奈克市，拉德克利夫州，塔塔·V。流动性和资产回报率：另一种测试。《金融市场杂志》1，203–2 20。Erb，C.B.，哈维，C.R.，2006年。商品未来的战略和战术价值。金融分析师Journal 62，69-97。法玛，E.F.，1965年。股票市场价格的行为。《商业期刊》38,34–105Fama，E.f.，法国，K。R.，1993年。股票和债券收益中的常见风险因素，金融经济学杂志33，3-56。法玛，E。F.，法国，K.R.，1996年。资产优先权的多因素解释。《金融杂志》第51期，第55-84页。乔治·T·J.，黄，C.，2004年。52周高点和动量投资。《金融杂志》592145–2175。George，T.J.，Hwang，C.Y.和Li，Y.，2018年。52周高点，q理论，以及股票回报率的横截面。《金融经济学杂志》，128（1），第148-163页。Hong，H.，Stein，J.C.，1999年。这是一个关于股市反应不足、动量交易和过度反应的统一理论。《金融杂志》542143-2184。胡小山，1997年。交易额和预期股票收益：交易频率假说和来自芝加哥大学东京证券交易所的证据，工作文件。北杰加迪什，南蒂特曼，1993年。买入赢家和卖出输家的回报：对股市效率的影响。《金融杂志》第48期，第65-91页。Kim，S.，Kim，D.，Shin，H.，2012年。评估韩国股市中的资产定价模型。太平洋盆地金融期刊20，1998-22 7Kim，Y.S.，Rachev，S。

T.，比安奇，M.L.，法博齐，F.J.，2010a。完全可分GARCH模型中的稳定和缓和。银行和财务日志e 342096-2109。Kim，Y.S.，Rachev，S.T.，Bianchi，M.L.，法博齐，F.J.，2010b。计算不可整除分布中的Var和AVa R。概率与数理统计30223–245。Kim，Y.S.，Rachev，S.T.，Bianchi，M.L.，Mitov，I.，Fabozzi，F.J.，2011年。Timeseries分析金融市场崩溃。1879年至1891年出版的《银行与金融杂志》第35期。李，C.，斯瓦米纳坦，B.，2000年。价格走势和交易量。《金融杂志》第55期，2017年至2070年。Lesmond，D.A.，Schill，M.J.，周，C.，2004年。momentumpro Fits的虚幻本质，《金融经济学杂志》71349–380。Lewellen，J.，2002年。stock return中的动量和自相关。财务研究回顾15,5 33–56 3。刘明，刘问，马婷，2011年。国际股市52周高动量策略。ournal Money和30J国际金融。罗，A.W.，麦金莱，A.，1990年。股票市场过度反应导致的反向收益是什么时候？财务研究回顾3175–205。Moskowitz，T.J.，格林布拉特M.，1999年。工业能解释动力吗？《金融杂志》541249–1290。Moskowitz，T.J.，Ooi，Y.H.，Pedersen，L。H.，2012年。时间序列动量。《金融经济学杂志》104228–250。奥库涅夫，J.，德里克·W.，2003年。基于动量的策略在外汇市场仍然有效吗？《金融与定量分析杂志》38425–447。拉切夫，S.，贾西奇，T.，斯托扬诺夫，S.，法博齐，F.，2007年。基于报酬风险股票选择标准的市场策略。《银行与金融杂志》312325–2346。拉切夫，S.，金，Y.S.，比安奇M.L.，法博齐，F.，2011年。具有L’evy过程和波动率聚类的金融模型。约翰·威利父子公司，纽约。鲁文霍斯特，K.G.，1998年。国际势头战略。

《金融杂志》53267–284。鲁文霍斯特，K.G.，1999年。新兴股票市场中的本地收益因素和tur nover。《金融杂志》541439–1464。萨缪尔森，P.，1965年。证明适当预期的价格会随机波动。工业管理评论6，41-49。特伦斯，H.，洪，H.，林，T.，斯坦，J.，2000年。坏消息传播缓慢：规模、分析师报道和动量策略的可行性。金融期刊55265-295。北筑田，X·周，南部拉切夫，2012年。基于基本安全因素的最大重量和周转率约束下的平均ETL投资组合选择。投资杂志21，14-24。