证券研究报告
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目录
利用日内信息差异精细化“反转”效应 3
“偏锋涨跌幅”因子捕捉关键股价波动 4
因子定义 4
因子绩效 5
“量涌波动率”因子刻画连贯波动信息 6
因子定义 6
因子绩效 8
精细化后的“反转”效应捕捉 9
因子构建及绩效 9
风格相关系数 11
不同频率下回测结果 12
其他样本空间表现 13
与其他价量因子相关性及效果对比 14
研究总结 15
风险提示 16
插图目录 17
表格目录 17
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利用日内信息差异精细化“反转”效应
A股市场的日内收益率对未来20日收益存在明显的“反转”效应。用4个交
易时段的收益率及其1分钟波动数据构建的因子均为反转因子，但是利用不同时段构建的选股因子效果存在一定差异，那么具有什么样的日内收益特征更容易使得股票未来出现“反转”？本篇报告中我们构建了“偏锋涨跌幅”和“量涌波动率”
因子，更精确地识别股票日内收益率的“反转”效应。
日内不同时间区间的收益率所体现的“反转”效应不一致。取日内第1、2、3、4个小时的区间收益率作为4个日频因子，并分别对这4个因子计算过去20日的均值和标准差并等权合成后取负数，得到日内第1、2、3、4小时的反转因子进行测试。测试股票范围为全A剔除ST、*ST、退市、涨跌停股票。从测试结果来看，四个小时区间的收益率都具有一定的“反转”效应，其中尾盘（第4小时）的RankIC均值达到6.99%，多空年化达到27.35%，效果最强。
因子名称因子绩效十分组回测绩效ICRankICICIRRankICRankICIR0占比多空年 多空年化化 夏普
因子名称
因子绩效
十分组回测绩效
IC
RankIC
ICIR
RankIC
RankICIR
0占比
多空年 多空年化
化 夏普
多空最大回
撤
多头年
化超额
多头年
化夏普
第1小时收益率
3.65%
6.49%
1.36
2.57
77.86%
16.59%
1.39
-15.16%
2.21%
0.60
第2小时收益率
3.94%
5.84%
1.85
2.91
81.68%
19.02%
2.07
-12.40%
3.98%
1.20
第3小时收益率
4.48%
6.22%
2.28
3.32
84.73%
21.74%
2.37
-8.88%
4.44%
1.27
第4小时收益率
5.54%
6.99%
3.70
4.73
93.13%
27.35%
3.57
-7.10%
6.47%
1.85
wind,
同样的波动率信息的预测效力也具有日内分布的不均衡性。取日内第1、2、3、4个小时区间的1分钟收益率的波动率，并计算20日的均值和标准差并等权合成后取负数，得到四个日内波动率因子。从测试结果来看，四个小时区间的波动因子都具有一定的选股效果，其中第1小时波动率的RankIC均值达到7.95%，多空年化为21.91%，相对选股效果最好。
因子名称因子绩效十分组回测绩效ICRankICICIRRankICRankICIR0占比多空年 多空年化化 夏普
因子名称
因子绩效
十分组回测绩效
IC
RankIC
ICIR
RankIC
RankICIR
0占比
多空年 多空年化
化 夏普
多空最大回
撤
多头年
化超额
多头年
化夏普
第1小时波动率
4.58%
7.95%
1.66
2.87
80.92%
21.91%
1.71
-15.66%
4.22%
0.90
第2小时波动率
3.78%
6.33%
1.52
2.58
80.92%
15.60%
1.38
-21.26%
1.26%
0.31
第3小时波动率
3.91%
6.41%
1.66
2.75
82.44%
16.15%
1.49
-18.98%
1.45%
0.35
第4小时波动率
4.34%
6.27%
2.01
2.95
80.92%
19.75%
1.91
-17.93%
2.52%
0.63
wind,
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“偏锋涨跌幅”因子捕捉关键股价波动
因子定义
因子主要刻画股票各个时刻相对于市场的超额动量。由于不同股票的日内交易形态并不相同，使用第一节中简单的时间顺序进行划分较为粗糙。当市场上有相对更多的股票上涨时，该时段的个股收益率更偏向于产生过度的“上涨动量”从而更易发生“反转”。我们希望通过日内交易形态划分更细致地捕捉个股日内的“超额动量”，因此我们构建了“偏锋涨跌幅”因子，具体步骤如下：
1、动量基准：每分钟计算市场上所有上涨或者下跌股票收益率的平均值