该研究通过机器学习方法构建了“特征管理动量策略”（CMM），该策略通过灵活加权历史日度收益率生成动量信号，显著优于传统等权重动量策略。研究发现，CMM在样本内外均表现出更高的盈利能力和稳健性，尤其在市场危机期间避免了传统动量的崩溃风险，且其超额收益主要源于投资者对重大信息日（如财报公告、市场大幅波动等）的初始反应不足，而非风险补偿或过度反应。
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