3. 动量指标计算

在双动量ETF轮动模型中，动量指标是整个策略的“发动机”——选谁、换谁、何时空仓，全部依赖动量数值的排序与阈值判断。本节聚焦两个核心指标的计算：绝对动量（判断单个资产自身是否处于上涨趋势）与相对动量（在候选池中横向比较谁更强）。两者计算口径必须统一，否则排名结果会失真。

一、绝对动量：12个月收益率

绝对动量回答的是“这个ETF过去一年赚钱了吗”。最常用的定义是12个月价格收益率，即当前价格相对12个月前价格的涨跌幅。但直接取“今天价格 ÷ 252个交易日前价格 − 1”会引入两个问题：一是月末效应导致起止日不对齐，二是分红除权造成价格跳空。因此工程上通常采用月末收盘价、后复权序列计算。

设后复权收盘价序列为 \(P_t\)，则第 \(t\) 月的12个月绝对动量为：

MOM_12M(t) = P_t / P_{t-12} - 1

其中：
  P_t      = 第 t 个月最后一个交易日的后复权收盘价
  P_{t-12} = 12 个月前的月末后复权收盘价
  数据频率 = 月频（由日频聚合而来）

举例说明：假设某沪深300ETF在2023年12月末的后复权净值为4.215，2022年12月末为3.680，则12个月绝对动量为 4.215 / 3.680 − 1 ≈ 14.54%。若该值大于0，说明绝对动量为正，资产处于上涨趋势；小于0则视为下跌趋势，在双动量框架中通常触发“切换到防御资产或现金”的规则。

为什么用后复权而不是前复权？前复权会随着新数据不断调整历史价格，导致同一历史时点的动量值每次重算都变化，回测不可复现；后复权保持历史价格不变，只向前延伸，适合做时序计算。若数据源只提供不复权价格，则必须用分红送转因子自行复权，否则一次大比例分红就会让动量凭空“跳水”。

二、相对动量：截面排名

相对动量回答的是“在候选池里，谁比谁更强”。它不关心绝对涨跌，只关心横向排序。常见做法是对每个调仓时点，计算池内所有ETF的12个月收益率，然后按从高到低排名，取前N名（如Top 2或Top 3）作为持有候选。

相对动量的输出有两种形式：排名序号（1、2、3…）和百分位得分（0～1）。排名直观，百分位便于跨不同规模候选池比较。计算时需注意：排名必须在同一时点、同一候选池内完成，不能拿不同月份的结果混排；候选池发生变更（如新增ETF）时，应在新池内重新排名，而不是沿用旧排名。

相对动量排名（截面）：
  对每个调仓日 t：
    1. 计算池内每只ETF的 MOM_12M
    2. 按 MOM_12M 降序排列
    3. rank = 1, 2, 3, ... （1为最强）
    4. 取 rank ≤ N 的ETF进入候选

百分位得分 = 1 - (rank - 1) / (池内数量 - 1)

示例：某月候选池有5只ETF，12个月收益率分别为A:18%、B:9%、C:−3%、D:25%、E:12%。降序排名为D(1)、A(2)、E(3)、B(4)、C(5)。若取Top 2，则D和A入选。注意C虽然排名最后，但其绝对动量为负，若策略同时要求绝对动量过滤，C即使排名靠前也会被剔除——这正是双动量“先绝对、后相对”的过滤逻辑。

三、数据频率、复权与缺失值处理

数据频率：动量计算建议统一到月频调仓。日频数据先聚合为月末值，避免用月中某一天的价格造成起止日错位。若策略要求周频调仓，则用周频聚合，但12个月窗口应改为52周，保持窗口长度一致。

复权处理：所有价格序列必须使用同一复权口径（推荐后复权）。ETF分红、拆分、合并都会造成价格不连续，未复权数据会严重扭曲动量。若使用净值而非交易价格，需确认净值是否已含分红再投资。

缺失值处理：常见缺失包括新上市ETF历史不足12个月、停牌、数据源断点。处理原则是：历史不足12个月的ETF不参与当期排名（或标记为不可计算），不能用短窗口收益率冒充12个月动量；停牌期间用前值填充仅限短期，长期停牌应剔除；数据断点应回溯数据源修复，而非简单插值。缺失值若被错误填0，会被误判为“零动量”，从而在排名中占据不合理位置。

四、计算口径一致性检查

实际实现时，建议在代码中固定以下参数并写入配置：窗口长度（12个月）、聚合频率（月末）、复权方式（后复权）、排名方向（降序）、Top N数量、绝对动量阈值（0）。每次调仓前先做一次口径自检：所有ETF的起止日期是否对齐、复权因子是否已应用、缺失值是否已按规则处理。只有口径统一，绝对动量的“正负”和相对动量的“排名”才具有可比性，双动量模型的过滤与择优逻辑才能稳定运行。