使用所有在上交所交易股票2000年1月至2021年12月的月度收益率。以2001年1月至2020年12月作为投资组合构造期，在每一个月，首先，计算过去 1个月、3个月、6个月和12个月的累积收益率；然后，在每个月的月末，根据过去1个月、3个月、6个月和12个月的收益率，由低到高分别将所有股票排序，根据排序构造5个等权重投资组合；接下来将这5个组合持有3个月；最后分别计算每个组合的平均持有期收益率，并据此判断股市具有惯性效应还是反转效应。给出上述过程的python代码。

这是一个较为复杂的股市研究问题，需要使用一些专业的库和工具，比如pandas、numpy、tushare等。以下是一个简单的实现思路，具体实现细节可能需要根据数据情况进行调整。

首先，需要下载并安装tushare库，用于获取股票数据。可以使用以下命令进行安装：

pip install tushare

然后，需要进行数据获取和处理。以下代码片段展示了如何获取上交所全部股票的月收益率数据，并进行排序和分组：

import tushare as ts
import pandas as pd

# 登录tushare账号
ts.set_token('your_tushare_token')
pro = ts.pro_api()

# 获取所有上交所股票列表
stocks = pro.query('stock_basic', exchange='SSE', list_status='L', fields='ts_code,symbol')

# 获取股票月度收益率数据
monthly_returns = pd.DataFrame()
for stock in stocks['ts_code']:
    df = pro.monthly(ts_code=stock, start_date='20000101', end_date='20211231', fields='trade_date,close')
    df['returns'] = df['close'] / df['close'].shift(1) - 1
    df = df.dropna()
    monthly_returns[stock] = df['returns']
monthly_returns = monthly_returns.dropna()

# 计算累积收益率
cum_returns_1m = monthly_returns.iloc[-1, :] / monthly_returns.iloc[-2, :] - 1
cum_returns_3m = monthly_returns.iloc[-1, :] / monthly_returns.iloc[-4, :] - 1
cum_returns_6m = monthly_returns.iloc[-1, :] / monthly_returns.iloc[-7, :] - 1
cum_returns_12m = monthly_returns.iloc[-1, :] / monthly_returns.iloc[-13, :] - 1

# 根据收益率排序并分组
sorted_cum_returns_1m = cum_returns_1m.sort_values()
sorted_cum_returns_3m = cum_returns_3m.sort_values()
sorted_cum_returns_6m = cum_returns_6m.sort_values()
sorted_cum_returns_12m = cum_returns_12m.sort_values()
n = len(stocks)
group_size = n // 5
group_1 = sorted_cum_returns_1m.iloc[:group_size]
group_2 = sorted_cum_returns_1m.iloc[group_size:2*group_size]
group_3 = sorted_cum_returns_1m.iloc[2*group_size:3*group_size]
group_4 = sorted_cum_returns_1m.iloc[3*group_size:4*group_size]
group_5 = sorted_cum_returns_1m.iloc[4*group_size:]

接下来，需要根据分组结果构造等权重投资组合，并计算持有期收益率。以下代码片段展示了如何进行组合构造和计算：

# 构造投资组合
portfolios = [group_1.index, group_2.index, group_3.index, group_4.index, group_5.index]
portfolio_returns = []
for portfolio in portfolios:
    df = monthly_returns.loc[:, portfolio]
    returns = df.iloc[-3:, :].sum().sum() / len(portfolio)
    portfolio_returns.append(returns)

# 判断股市惯性效应还是反转效应
if portfolio_returns[0] < portfolio_returns[4]:
    print('股市具有惯性效应')
else:
    print('股市具有反转效应')

以上代码片段中，根据最后一个月的收益率将所有股票排序，并将排序结果分为5组。然后，对每一组股票构造等权重投资组合，并计算持有期收益率。最后，根据持有期收益率判断股市是否具有惯性效应还是反转效应。

需要注意的是，以上代码片段中仅给出了一个简单的实现思路，实际应用中还需要进行更多的数据处理和错误处理，比如去除离群值、处理缺失值等。