1.国信证券-金融工程专题研究：动量类因子全解析（PDF，2M，40页）
2.国信证券-金融工程专题研究：寻找业绩与估值的错配，非理性估值溢价因子（PDF，1.8M，21页）
3.国信证券-金融工程专题研究：如何理解动量与反转？（PDF，1M，17页）
我们发现动量和长期反转能够可以捕捉未来风险因子的贝塔，动量是未来一年市场资产定价因素（例如 Fama-French 五因子模型）的强大预测指标。中长期历史回报与未来贝塔值之间的联系表明，与动量和长期反转相关的溢价可能与条件风险敞口有关，动量捕捉到了随时间变化的风险补偿。
IPCA 条件因子定价模型能够捕捉 条件因子定价模型能够捕捉动量溢价 动量溢价动量特征（过去 12 个月的回报）包含了股票潜在定价因子风险的时变暴露，因此直接对过去 12 个月的回报进行排序对未来回报并没有显著预测能力。因此控制这种随时间变化的风险敞口后才能够捕捉到动量溢价。作者提出基于 IPCA 捕捉潜在定价因子，并以时变的因子载荷对股票进行定价。作者对比了传统动量、IPCA 潜在因子带时变载荷后动量、以及残差动量的效果，发现传统动量原始信号并没有收益预测能力，转为截面排序后有一定收益预测效果，而 IPCA 模型下预测模型非常显著，多空年化回报能够达到 33.6%，而残差动量几乎没有预测能力。并且，在控制了 IPCA 模型的条件预期收益后，传统动量不再有预测能力。
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