Signal 6 — Cross-Sectional Momentum

Thuộc tính	Giá trị
Phân loại	Momentum
Khung thời gian	Monthly rebalance
Paper gốc	Jegadeesh-Titman (1993); Carhart (1997)
Loại dữ liệu	Daily returns trên rổ ≥ 30 mã
Hướng giao dịch	Long-short / Long-only top quintile
Capacity	Rất cao

Logic. Mỗi tháng, rank toàn bộ universe theo return 12 tháng (skip tháng gần nhất để tránh short-term reversal). Long top 20%, short bottom 20% (hoặc long-only top decile khi thị trường không cho short). Equal-weight trong quintile. Rebalance hàng tháng.

Code Python.

python

def momentum_ranks(returns_df, lookback=252, skip=21):
    """returns_df: DataFrame, cols = tickers, index = dates."""
    mom = (1 + returns_df).rolling(lookback).apply(
        lambda x: np.prod(x[:-skip]) - 1, raw=True
    )
    ranks = mom.rank(axis=1, pct=True)
    longs = ranks > 0.8
    shorts = ranks < 0.2
    weights = pd.DataFrame(0.0, index=returns_df.index, columns=returns_df.columns)
    weights[longs] = 1.0 / longs.sum(axis=1).values[:, None]
    weights[shorts] = -1.0 / shorts.sum(axis=1).values[:, None]
    return weights

QuantConnect setup. Dùng Universe.Coarse để chọn top 100 mã theo dollar volume. Schedule.On(DateRules.MonthStart, TimeRules.AfterMarketOpen) để rebalance. History request self.History(symbols, 252, Resolution.Daily) để tính momentum scores.

Signal 6 — Cross-Sectional Momentum ​

Signal 6 — Cross-Sectional Momentum