动量效应和反转效应是投资实践中常用到了两个“市场异象”。自De Bondt & Thaler(1985)发现长期反转效应以来，学术界对动量效应和反转效应做了大量的探索，但主要研究方向在于如何基于股票自身的历史价格数据构建出更有效的相对强弱指标。
　　本篇报告中，我们聚焦在股票之间的相互联系，构建出股票之间的关联网络，探索股票关联网络中，关联股票的股价相对强弱存在的动量效应和反转效应。
　　关联动量因子与关联反转因子都表现出反转效应
　　基于股票的风格相似性构建股票关联网络，可以计算网络中的关联动量和关联反转因子。关联动量因子表现出反转效应，月均RankIC绝对值6%，年化RankICIR绝对值2.14，多空组合年化收益21.82%；行业市值中性化后月均RankIC绝对值5.48%，年化RankICIR绝对值2.80，多空组合年化收益21.48%。关联反转因子同样表现为反转效应，月均RankIC绝对值5.11%，年化RankICIR绝对值1.09，多空组合年化收益13.81%；行业市值中性化后，月均RankIC绝对值4.74%，年化RankICIR绝对值1.41，多空组合年化收13.05%。
　　基于关联网络结构性质对关联动量和关联反转进行改进
　　基于股票关联网络，可以从不同的角度对关联动量和关联反转进行改进。在关联动量和关联反转的计算中，通过纳入更高阶数的关联节点，可以构建高阶关联动量和高阶关联反转因子；将网络中的节点属性或边属性指定为权重数，可以构建加权关联动量和加权关联反转因子。测算结果表明，改进后的因子比原始因子的选股能力有一定提升。
　　整合关联动量、关联反转和传统反转构建综合因子
　　将具有反转效应的关联动量、关联反转以及个股自身的传统反转因子等权合成，构建出的综合因子月均RankIC绝对值达到9.06%，年化RankICIR绝对值达到2.47，月度胜率78.91%，多空组合年化收益29.70%。进行行业市值中性化后，月均RankIC绝对值8.70%，年化RankICIR绝对值达到3.21，月度胜率84.35%，多空组合年化收益达到30.45%。
　　综合因子在小盘股票池中的表现由于大盘股票池
　　沪深300样本股中，行业市值中性化后的综合因子月均RankIC绝对值4.53%，多空组合年化收益9.11%，中证500样本股中月均RankIC绝对值6.76%，多空组合年化收益14.92%，而中证1000股票池中月均RankIC绝对值8.50%，多空组合年化收益率24.78%。
　　风险提示
　　1、研究结论基于对历史数据的统计分析，未来可能不再成立；
　　2、策略表现基于对历史数据的模拟回测，不代表未来收益。