量化因子与构建方式 1. 因子名称：主买成交特异性因子 - 因子的构建思路：持续性主买成交量的流入代表资金看好该股票，未来股价上涨的可能性更大[10] - 因子具体构建过程： 1. 主买成交量占比：对于每一分钟，计算每个股票 t 分钟主买成交量占 t 分钟全市场主买成交总量的比例[11] 2. 主买时刻：对于每个股票，计算“主买成交量占比”大于该股票当日“主买成交占比”序列 80%分位数的时刻[11] 3. 修正主买时刻：进一步要求“主买时刻”的主买成交量大于前一分钟和后一分钟的主买成交量[11] 4. 主买次数：剔除开盘的前 15 分钟和收盘前的 15 分钟，统计剩余 210 分钟内“修正主买时刻”出现次数[11] 5. 高频因子低频化：每月月底，对“主买次数”进行截面标准化，然后计算过去 20 日的均值，得到最终的“主买成交特异性”[11] - 因子评价：主买成交特异性因子刻画了持续且特异性的主买资金流入，代表资金看好该股票，未来股价上涨的可能性更大[12] 2. 因子名称：虹吸效应因子 - 因子的构建思路：主卖成交情绪主导的股票日后会发生反转现象，主动流出股票的资金日后出现回流[17] - 因子具体构建过程： 1. 成交量放大倍数(AM)：个股第 t 分钟成交量 / 个股第 t-1 分钟成交量[18] 2. 收益率修正的成交量放大倍数*(RAM)：若个股当前分钟收益率 > 所有个股成交总额(TA)加权的当前分钟平均收益率，则取个股成交量放大倍数 AM；若个股当前分钟收益率 < 所有个股成交总额加权的当前分钟平均收益率，则为 0[18] 3. 市场炒作热度：使用 TA 加权的个股每分钟 RAM 之和来刻画当前分钟市场炒作热度的大小[18] 4. 热度时间：选取“市场炒作热度”最大的 23 分钟，记为“热度时间”[18] 5. 虹吸效应：计算“热度时间”中，“个股每分钟主卖成交额占比”和“市场每分钟主卖成交额占比”的相关系数，记为“虹吸效应”[19] 6. 虹吸回流综合效应：计算“热度时间”+“回流时刻”共 24 根 K 线中，“个股每分钟主卖成交额占比”和“市场每分钟主卖成交额占比”的相关系数，记为“虹吸回流综合效应”[20] 7. 净虹吸效应：将“虹吸回流综合效应”对“虹吸效应”做回归，取残差得到“净虹吸效应”[20] 8. 高频因子低频化：计算过去 20 天的“净虹吸效应”的平均值，得到最终的“虹吸效应”因子[20] - 因子评价：虹吸效应因子衡量资金从没被炒作的股票被“虹吸”到被炒作的股票中，待炒作结束之后，资金“回流”到没被炒作的股票中，带动这部分股票价格产生反弹[22] 3. 因子名称：引力场因子 - 因子的构建思路：大资金的流动自身将产生“引力场”吸引更多的资金流[26] - 因子具体构建过程： 1. 将“主买成交特异性”因子和“虹吸效应”因子等权合成，得到“引力场”因子[28] 2. “主买成交特异性”因子反映了在市场中资金特异性流入的情况，特别是当主力资金在市场情绪低迷或与市场主流资金情绪背离的情况下，突然放大并持续产生需求[28] 3. “虹吸效应”因子反映了因为市场上突然出现热点，使得资金暂时从非热点股票撤出，炒作结束后，这些资金重新回流到原有的股票中，从而引发股价的回升[28] - 因子评价：引力场因子通过主买和主卖成交量来计算因子，更细致地刻画资金行为背后的真实供需关系，实现了更优秀的选股效果[53] 因子的回测效果 主买成交特异性因子 - IC均值：8.54%[13] - Rank IC均值：11.19%[13] - 多空年化收益：43.00%[13] - 多空年化夏普比率：3.61[13] - 多头年化超额收益：9.25%[13] - 多头超额年化夏普比率：2.31[13] 虹吸效应因子 - IC均值：6.00%[23] - Rank IC均值：8.40%[23] - 多空年化收益：29.45%[23] - 多空年化夏普比率：2.98[23] - 多头年化超额收益：8.62%[23] - 多头超额年化夏普比率：1.73[23] 引力场因子 - IC均值：8.47%[30] - Rank IC均值：11.26%[30] - 多空年化收益：42.55%[30] - 多空年化夏普比率：3.64[30] - 多头年化超额收益：10.71%[30] - 多头超额年化夏普比率：2.42[30]