摘要
一直以来，我们秉承因子的使用都需要相配合的前提条件，这个前提条件或者是市场本身的表现（行为因子相关的）、或者是宏观经济的变化（基本面因子相关的）、又或者是同监管政策相关（外延扩张类因子相关的），但不管如何，因子的使用并非简单的历史统计，知其然知其所以然才是我们因子的使用之道，因子的使用前提是我们分析因子的重中之重，本系列的开篇之作主要是研究反转因子的使用前提。后续我们将推出市值、估值、流动性等一系列因子的使用前提探究。
反转效应的影响因素
A股市场存在显著的反转效应，我们发现在市场下跌后反转效应较为显著，并且不同建仓时点对于反转效应的超额收益影响较大。
动态选择反转建仓时点
基于以上观察，我们认为动态选择反转建仓时点，即在市场一波下跌后反弹时建仓，反转的超额收益可能较好。因此我们设计了基于市场指数下跌反弹时建仓的动态反转策略。我们以中证500指数作为下跌反弹信号源，设置下跌和反弹阈值分别为-5%和1%，从2010年1月4日到2017年5月17日共有73次交易信号，除2013和2014年外，每年的交易信号次数都在10次以上。在选股时，我们发现观察个股过去20~30个交易日跌幅的效果较好，持仓时间在15~30个交易日效果较好。我们详细对比了动态反转策略和固定月初调仓策略，动态反转策略单次信号超额均值为2.69%，胜率52.44%，而固定月初调仓策略由于没有考虑过去市场的涨跌情况和建仓时点，月度超额均值为1.63%，胜率48.39%。2014年动态反转策略的超额总和为10.75%，而固定月初调仓策略的超额总和仅为0.47%。虽然动态反转策略在2014年只有4次交易信号，但是我们抓住了建仓时机，获得了更高的超额收益。2017年开始到5月17日，动态反转策略的超额总和为7.54%，而固定月初调仓策略的超额总和为-10.50%，可见固定月初调仓策略失效时，动态反转策略仍然能够获得较高的超额收益。
基于ATR分段的动态反转
针对股灾等高波动情况下连续出现多次交易信号的情况，我们考虑随着市场的波动采用不同的下跌和反弹阈值，来适应市场的波动情况。我们基于ATR来衡量市场的波动并根据ATR分段调整下跌和反弹阈值，调整后的平均超额和胜率均有提升，并降低了频繁的换手。
动态反转在不同行业内的应用
前面我们以中证500指数为信号源，研究了全市场中的动态反转策略。我们知道中证500指数成分股中包含了很多行业，在中证500指数的下跌反弹信号出现时，可能不同行业的走势并不完全跟随中证500的走势。由此引发我们思考在各个行业内进行更细层面的动态反转，这样不同行业之间触发的时点也更加分散，能够进一步降低风险。我们在十个中证行业内探索动态反转策略的效果，回测结果显示除公用、能源、可选行业外，其他行业的表现相对稳定，尤其电信、工业等行业表现十分稳健。
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2 《金融工程：专题报告-基于高管增持事件的投资策略》2017-05-14
3 《金融工程：专题报告-2017年6月沪深重点指数样本股调整预测》 2017-05-06
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10 《金融工程：专题报告-量化CTA策略概述》2017-02-14
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