近年来,动量效应与反转效应的相关研究成为传统金融理论和行为金融理论的一个争论焦点,而动量策略和反转策略是量化投资中常用的选股方法。因此研究不同的选股方法对动量策略和反转策略的影响有重要的实践意义。多数学者在研究我国股市动量效应时以固定时间间隔执行动量策略,在证券市场中,投资时机的选择也是极为重要的,本文主要针对以下几个方面进行探讨:(1)在股价服从几何布朗运动假设下,说明了技术指标的有效性,从而利用SVM算法对股市技术指标进行模式识别,预测股市的买点,为动量策略选股提供最佳的建仓时间。(2)在Jegadeesh和Titman方法研究的基础上对动量策略进行了改进。研究了在收益和风险框架中以风险调整后收益为标准的选股方法对动量策略盈利的影响,其中夏普比率是对投资收益和风险综合考察的指标之一,而方差并不是描述风险合适的统计量,所以采用改进夏普比率分类标准以条件风险值替代方差评估投资组合的风险考察动量策略,把这个新动量策略记为:Mean-CVaR。(3)利用沪深300市场个股日收益率2006年1月4日到2015年6月30日数据,根据股票在形成期间的累计收益、夏普比率和改进的夏普比率3种不同的选股方法,分市场形势考察股市动量效应和反转效应,并从风险收益角度评价3种不同分类标准的动量策略性能。研究发现,我国沪深300市场动量效应不明显,而存在部分收益反转效应。无论在动量收益还是显著性上,基于改进夏普比率方法动量策略比另外两种动量策略更加有效反映出反转效应。在牛市区间无论动量效应还是反转效应不显著,而在熊市区间存在中期反转效应。通过比较3种不同分类标准的动量策略影响发现,采用改进夏普比率分类方法的动量策略在显著性和收益风险框架中都有较大优势,Jegadeesh和Titman方法虽然在多数策略中获得了较高的收益但也增加了投资风险,而改进的夏普比率方法在风险和投资绩效方面占有绝对的优势。