動能策略：從學術起源到 ETF 實務
0. 引言
什麼是動能策略？為什麼值得一再提起呢？在投資市場裡，有一個看似違反直覺不合理、卻再三被市場實證支持的現象：過去表現強勢的資產，往往在未來一段時間內仍然相對強勢；而表現落後的資產，則可能持續落後（即強者強、弱者弱）。這個現象，被稱為動能（Momentum）策略。
和價值投資(Value) 關注「便不便宜」、品質投資(Quality) 關注「好不好公司」不同，動能策略關注的是一個比較單純的問題：
就是市場資金現在正在往哪裡流動？投資人是不是過份對某些消息 (不論好壞) 過度反應( Overreaction)
正因為動能策略直接建立在「價格本身具有資訊」之上，它長期以來一直是學術界與實務界最具爭議、也最難忽視的投資因子之一。一方面，它挑戰了傳統有效市場假說；另一方面，它卻一而再在不同市場、不同時期、不同資產類別中反覆出現。
也因此，動能策略不單單只是一個「選股的好用技巧」，而是一個橫跨資產定價理論、行為金融(特別是行為偏誤)、以及實務投資工具化（ETF）的重要研究主題。
這篇文章將分成五個層次，從理論 → 模型 → 證據 → 工具，完整了解動能策略：
學術經典論文：回顧動能策略的起源，以及為何它能在學術界站得住腳？
動能迴歸模型：說明學界如何用因子模型檢驗動能是否真的帶來超額報酬？
近期學術研究：整理近年文獻，討論動能因子在不同市場是否仍然顯著？
美股動能 ETF：介紹動能如何被轉化為可投資的美股 ETF 工具
全球動能 ETF：延伸至非美國與全球市場的動能投資實務
本文的目標不是鼓吹「追高殺低」，而是試著了解一個根本的問題：如果市場反覆證明「趨勢會持續一段時間」，投資人究竟該如何理解、又該如何運用這個現象做為投資策略？
1. 動能策略從哪裡來？
若是談到動能策略，大家的討論都會回到同一篇學術論文做為起點：Jegadeesh & Titman（1993）。
這篇論文做了一件在當時非常「離經叛道」的事：他們不談基本面、不談估值，只單純用過去報酬率來排序股票，然後檢查這樣做的報酬，未來真的有差嗎？
1.1. 研究設計
方法其實非常直觀：用過去 3 到 12 個月的報酬，將股票分成「贏家」與「輸家」。然後買進過去表現最好的股票；並且賣出（或放空）過去表現最差的股票，持有一段時間後再重新排序結果是 這樣的投資組合，在未來期間能產生顯著正的超額報酬。
而且這個結果：
不只在某一年有效
不只集中在某幾檔股票
在長時間樣本中反覆出現
1.2. 為什麼這對學術界是個衝擊？
在此之前，主流觀點認為市場價格已經反映所有可得資訊 (即效率市場假說)，「過去的價格」不應該對未來有任何預測力。但是動能策略的存在，直接挑戰了這個假設。如果市場真的完全有效，那麼：當研究用「過去表現」來選股時，投資組合不該持續賺到超額報酬。然而，實證結果卻顯示：市場並沒有那麼快把資訊一次反映完畢。
1.3. 後續研究說了什麼？
在 1993 年之後，學界並沒有把這個結果視為偶然，而是不斷重複檢驗：
Jegadeesh & Titman（2001）：證明動能效果不是資料探勘造成的短期假象
Carhart（1997）：將「動能因子」正式納入多因子模型，與市場、規模、價值並列。走到這一步非常關鍵，因為它代表學界開始承認：動能不是雜訊，而是一個系統性因子。所以在學術定義中，動能是：有規則的，並且是在控制其他風險因子後，仍然存在的報酬來源。這也是為什麼後來動能會從「學術異象」，一步步走向ETF 因子投資。
2. 動能迴歸模型
在確認「用過去報酬排序，未來真的有差」之後，學術界接下來要回答的問題是：動能賺到的，是不是只是承擔了其他風險？也就是說，動能策略的超額報酬，究竟是「真的有獨立解釋力」，還是只是市場風險、規模、價值的變形？這正是動能迴歸模型要回答的核心問題。
2.1. 四因子模型
在資產定價研究中，最常見的做法是：把一個投資組合的報酬，拿去對已知風險因子做迴歸。直觀來說，就是問：如果我已經控制了「大盤漲跌(市場因子)、公司大小(規模因子)、便不便宜(價值因子)」，那動能還能不能解釋報酬？如果答案是「可以」，那動能就不是假象，而是一個獨立存在的因子。
Carhart 四因子模型中的「動能」
在經典的四因子模型中，投資組合報酬通常被拆為四個不同的因子來源：
市場因子（整體股市風險）
規模因子（小型股 vs 大型股）
價值因子（高帳面價值 vs 低帳面價值）
動能因子（贏家 vs 輸家）
形式上，可以寫成：
學界真正關心的是以下兩個問題：
動能因子(UMD)的係數是否顯著為正？
在控制其他因子後，是否仍有正的超額報酬（alpha）？
2.2. 這問題代表什麼？
這個結果非常關鍵，因為它意味著：動能策略的超額報酬（alpha) 不是來自於市場 beta、不是小型股效果、也不是價值投資的反面；而是另一個無法被其他常見風險因子解釋的報酬來源。換句話說：即使你已經把「該補償的風險」都扣掉了，動能策略仍然留下了一塊無法被抹去的報酬。這正是動能因子被正式納入因子投資框架的原因。
3. 近期學術研究｜動能因子只存在於美國嗎？
在確認動能是一個獨立因子之後，下一個我們想知道的問題是：這個現象只存在於美股，還是具有跨市場的普遍性？如果動能只是美國市場的特殊產物，那它更可能是制度或樣本偏誤；但如果它能在不同國家、不同資產類別中反覆出現，那就意味著動能反映的是更深層的市場行為。
3.1. 跨國股票市場的證據
大量後續研究將動能策略套用到歐洲、日本、亞太與其他已開發市場，結果顯示：動能效果並不侷限於美國，在多數已開發市場中，贏家—輸家的報酬差仍然顯著；雖然報酬幅度會隨市場而異，但方向高度一致這類研究的重要結論是：動能不只是單一市場的異象，而是一個跨國現象。
動能存在於：
美國、歐洲、日本、新興市場
股票、債券、外匯、商品
提出 time-series momentum 與 cross-sectional momentum
4. 美國動能 ETF 介紹
4.1 基本資料
A. iShares MSCI USA Momentum Factor ETF（MTUM）
AUM：19.8B
ETF 名稱：iShares MSCI USA Momentum Factor ETF
發行地 / 上市地：美國
投資市場：美國大型與中型股
追蹤指數：MSCI USA Momentum SR Variant Index
費用率：0.15%
投資檔數：約 120–130 檔
起始日：2013-04-16
策略特色
典型 cross-sectional momentum
排除短期反轉（跳過最近 1 個月）
定期再平衡、高度規則化
是目前最標準、最學術派的美股動能 ETF
B. Invesco S&P 500 Momentum ETF（SPMO）
AUM：13.0B
ETF 名稱：Invesco S&P 500 Momentum ETF
發行地 / 上市地：美國SPMOMTU M
投資市場：S&P 500 成分股
追蹤指數：S&P 500 Momentum Index
費用率：0.13%
投資檔數：約 101 檔
起始日：2015-10-13
策略特色
僅在 S&P 500 內選動能
集中度較高
偏向「大盤內選最強」的動能版本
4.2. 績效比較
A. 累積報酬
SPMO：+140.7%
MTUM：+64.8%
SPMO 僅在 S&P 500 內選最強動能股，而 MTUM 的投資範圍更廣、再平衡邏輯較為平滑。在近年「趨勢高度集中的市場環境」下，SPMO 更能放大趨勢。
B. Sharpe Ratio
從 rolling 12-month Sharpe ratio 來看：多數時間 SPMO 高於 MTUM，在上行期間差距尤其明顯，而回落期兩者同步下降，但 SPMO 沒有系統性劣化。這代表一件很重要的事：SPMO 的超額報酬，並非單純靠承擔更多波動換來。而是在同樣承擔市場風險的情況下，資金配置效率更高。在後續的因子分析，也會得到同樣的結論。
C. Drawdown：集中 ≠ 失控
很多人直覺會認為：「SPMO 這麼集中於一百檔，一定跌更深。」
但圖表顯示：MTUM 在 2022 年有更深、修復更慢的回撤，而SPMO 的回撤 雖然快，但修復速度更快；然而近期回撤幅度兩者其實相近。這說明：集中動能不是問題，
「抱著過期動能不放」可能才是問題。SPMO 的指數設計更接近「快速承認趨勢轉換」，而 MTUM 在趨勢翻轉時，調整相對較慢。
4.3. 因子分析：總報酬差距，來自「Alpha」，不是市場 β
期間：約 2015–2025，從累積報酬來看：
SPMO：+403%
MTUM：+275%
但真正關鍵的是「報酬來源」：兩檔 ETF 都有很高的 市場曝險（Market），其中Size、Value 因子貢獻都很小，真正拉開差距的是—Alpha（非因子解釋的超額報酬）：SPMO 的 Alpha 是顯著正值；而MTUM 的 Alpha 則是顯著負值。這樣的數字代表：SPMO 不只是「搭到牛市」，而是在既有因子之外，做對了資金配置選擇。
A. 動能因子（MOM）本身，其實兩者差距不大
從 MOM 因子貢獻來看：兩檔 ETF 都確實吃到動能溢酬，但為什麼 MTUM 會出現負 Alpha？MTUM 的設計特性包括：
投資範圍更廣（美國大中型股）
權重調整相對平滑
趨勢反轉時，調整速度較慢
在 2018–2022、以及 2023 之後這種「趨勢高度集中的市場」，這種設計反而會：留住已經轉弱的「過期動能」，然後稀釋真正最強勢族群的權重（像是AI動能類股)。結果就是：名義上是動能 ETF，但實際配置效率落後。
5. 全球動能 ETF
如果動能因子在學術上被證實是跨市場、跨國家都存在的現象，那麼下一個自然問題是：投資人能不能用一檔 ETF，把「動能」應用到整個世界？
iShares MSCI World Momentum Factor UCITS ETF（IWMO）
ETF 名稱：iShares MSCI World Momentum Factor UCITS ETF
發行公司：BlackRock（iShares）
註冊地（Domicile）：愛爾蘭（UCITS）
投資市場：全球已開發市場（美國、歐洲、日本等）
追蹤指數：MSCI World Momentum Index
費用率（TER）：約 0.30%
投資檔數：約 350 檔上下
起始日：2014 年
配息方式：多為累積型（Acc）
這是一檔標準的 cross-sectional global momentum ETF，是在全球市場中選相對最強的股票。
AI 寫作輔助揭示
本文在撰寫過程中，使用 AI 工具協助進行文獻架構梳理與語言潤飾。所有研究脈絡、分析邏輯與最終觀點，均由作者自行判斷與負責。
投資警語
本文內容僅為學術研究整理與投資策略之經驗分享，不構成任何投資建議、買賣推薦或報酬保證。金融市場具高度風險，歷史績效不代表未來表現，投資人應依自身風險承受度，並在必要時諮詢專業顧問後再做決策。
參考資料
Jegadeesh, N., & Titman, S. (1993). Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market efficiency. The Journal of finance, 48(1), 65-91.
Jegadeesh, N., & Titman, S. (2001). Profitability of momentum strategies: An evaluation of alternative explanations. The Journal of finance, 56(2), 699-720.
Asness, C. S., Moskowitz, T. J., & Pedersen, L. H. (2013). Value and momentum everywhere. Journal of Finance, 68(3), 929–985.
老師您好，
關於 您寫道 「但 SPMO 沒有系統性劣化。這代表一件很重要的事：SPMO 的超額報酬，並非單純靠承擔更多波動換來。」
不知是否能跟您請益一個問題，SPMO系統性劣化這點應該是需要持續關注的。 不曉得🤷♂️是否有什麼指標或是判斷準則能夠知道「系統性劣化」的出現端倪呢？
thanks.