动量策略是一种应用广泛的投资策略。本文推荐2023年发表在Journal ofFinancial Economics上的一篇文献，该文献发现混合长期和短期动量形成的中等速度策略具有一定的优势。同时，文章通过一种新颖的动量alpha无模型分解方式，对动量策略有效的原因进行了剖析。最后，文章提出了一种动态的最优动量速度决定机制。
　　文章以美国权益市场的风险溢价作为测试对象，以1个月动量信号作为短期动量（SLOW），以12个月动量信号（SLOW）为长期动量。经过统计发现，混合长期和短期动量形成的中等速度策略表现出许多优势，包括更高的夏普比率，较小的回撤，较正的偏度以及更高的alpha显著性，尤其是等权混合SLOW和FAST的策略表现最优。
　　当SLOW和FAST信号一致时，作者称之为“牛市状态”（SLOW和FAST都指向多头）或“熊市状态”（SLOW和FAST都指向空头）。当SLOW和FAST不一致且SLOW指向建立多头仓位时称之为“修正状态”，如果SLOW指示建立空头仓位，则称之为“反弹状态”。经过统计后发现，“牛市状态”之后总是伴随高收益低波动，“熊市状态”之后总是伴随负收益高波动，“修正状态”之后总是伴随收益下行、波动增加，“反弹状态”之后总是伴随类似“牛市状态”的平均回报和偏度，但波动性较高。
　　文章以一种新颖的动量alpha无模型分解方式将动量alpha分解为市场择时和波动率择时。对于近50年的美国股票市场，动量alpha的约三分之二归因于市场择时，而其余的三分之一归因于波动率择时。
　　文章提出了一个动态动量策略，该策略可以根据市场周期调整动量速度，并在几乎所有环境下都跑赢静态策略。其策略利用了市场在“修正状态”之后动量速度相对较慢，在“反弹状态”之后动量速度相对较快的特点；实证表明，以上结论和模型在非美国的二十个国家中几乎都成立。
　　风险提示：本报告所引述文献的结论主要是基于海外市场分析，国内市场情况可能有所不同，若市场环境发生变化，可能存在模型与结论失效的风险；本报告主要是介绍参考文献的分析角度、思路、方法和相关观点，本报告与参考文献的结论不构成任何投资建议。