量化模型与因子总结 Barra风格因子 1. 因子名称：市值因子；因子构建思路：衡量股票市值大小对收益的影响[4]；因子评价：4月大盘风格占优，该因子表现较好[4] 2. 因子名称：账面市值比因子；因子构建思路：衡量价值风格对收益的影响[4] 3. 因子名称：成长因子；因子构建思路：衡量成长风格对收益的影响[4] 开源交易行为因子 1. 因子名称：理想反转因子；因子构建思路：通过每日平均单笔成交金额大小切割出反转属性最强的交易日[5]；因子具体构建过程： - 对选定股票回溯过去20日数据[38] - 计算每日平均单笔成交金额(成交金额/成交笔数)[38] - 单笔成交金额高的10个交易日涨跌幅加总记作M_high[38] - 单笔成交金额低的10个交易日涨跌幅加总记作M_low[38] - 理想反转因子M = M_high - M_low[38] - 对所有股票进行以上操作计算各自的理想反转因子[38] 因子评价：A股反转之力的微观来源是大单成交[5] 2. 因子名称：聪明钱因子；因子构建思路：从分钟行情价量信息中识别机构参与交易程度[5]；因子具体构建过程： - 对选定股票回溯过去10日的分钟行情数据[37] - 构造指标St = |Rt|/(Vt)^0.25，其中Rt为第t分钟涨跌幅，Vt为第t分钟成交量[37] - 将分钟数据按St从大到小排序，取成交量累积占比前20%分钟视为聪明钱交易[37][39] - 计算聪明钱交易的成交量加权平均价VWAPsmart[39] - 计算所有交易的成交量加权平均价VWAPall[39] - 聪明钱因子Q = VWAPsmart/VWAPall[37] 因子评价：能有效跟踪聪明钱的交易行为[5] 3. 因子名称：APM因子；因子构建思路：衡量股价行为上午(或隔夜)与下午的差异程度[5]；因子具体构建过程： - 对选定股票回溯过去20日数据，记录隔夜和下午的股票与指数收益率[38] - 将40组隔夜与下午(r,R)收益率数据进行回归：r = α + βR + ε，得到残差项[38] - 计算每日隔夜与下午残差的差值δt = ε_morning - ε_afternoon[38] - 构造统计量stat衡量隔夜与下午残差的差异程度[40]： $\mathrm{stat}={\frac{\mu(\delta_{t})}{\sigma(\delta_{t})/{\sqrt{N}}}}$ - 将统计量stat对动量因子进行横截面回归：stat = α + βRet20 + ε[41] - 将回归得到的残差值ε作为APM因子[41] 因子评价：日内不同时段交易者行为模式不同[5] 4. 因子名称：理想振幅因子；因子构建思路：基于股价维度切割振幅，衡量高价态和低价态振幅信息差异[5]；因子具体构建过程： - 对选定股票回溯最近20个交易日数据，计算每日振幅(最高价/最低价-1)[43] - 选择收盘价较高的25%有效交易日，计算振幅均值得到高价振幅因子V_high[43] - 选择收盘价较低的25%有效交易日，计算振幅均值得到低价振幅因子V_low[43] - 理想振幅因子V = V_high - V_low[43] 因子评价：不同价态下振幅因子蕴含信息存在结构性差异[5] 5. 因子名称：交易行为合成因子；因子构建思路：将四个交易行为因子加权合成[28]；因子具体构建过程： - 将交易行为因子在行业内进行因子去极值与因子标准化[28] - 滚动选取过去12期因子ICIR值作为权重[28] - 加权形成交易行为合成因子[28] 因子评价：在中证1000中的表现优于中证800[30] 因子回测效果 Barra风格因子(2024年4月) 1. 市值因子，收益0.85%[4] 2. 账面市值比因子，收益-0.49%[4] 3. 成长因子，收益0.22%[4] 开源交易行为因子(全历史区间) 1. 理想反转因子，IC-0.051，rankIC-0.062，IR2.57，多空对冲月度胜率78.7%[6][13] 2. 聪明钱因子，IC-0.036，rankIC-0.059，IR2.72，多空对冲月度胜率82.4%[6][17] 3. APM因子，IC0.030，rankIC0.035，IR2.36，多空对冲月度胜率77.9%[6][20] 4. 理想振幅因子，IC-0.055，rankIC-0.073，IR3.07，多空对冲月度胜率84.5%[6][26] 5. 交易行为合成因子，IC0.068，rankIC0.092，IR3.36，多空对冲月度胜率83.8%[6][28] 开源交易行为因子(2024年4月) 1. 理想反转因子，多空对冲收益2.76%，近12月多空对冲月度胜率50.0%[7][13] 2. 聪明钱因子，多空对冲收益2.84%，近12月多空对冲月度胜率66.7%[7][17] 3. APM因子，多空对冲收益1.00%，近12月多空对冲月度胜率58.3%[7][20] 4. 理想振幅因子，多空对冲收益3.00%，近12月多空对冲月度胜率58.3%[7][26] 5. 交易行为合成因子，多空对冲收益4.77%，近12月多空对冲月度胜率58.3%[7][28]