量化模型与构建方式 1. 模型名称：时点风险因子 - 构建思路：针对外部风险事件的突发性，通过监测中证全指指数的振幅与成交额突破阈值（5日均值+1倍标准差）的突变时点，以个股当日涨跌幅构建风险因子，利用风险的短期集聚效应实现风险脱敏[4][9]。 - 具体构建过程： 1. 振幅突变：当日中证全指的振幅突破过去5日均值+1倍标准差时，以个股当日涨跌幅作为因子取值： f_{\_}tr_{t}=\begin{cases}re_{t}&if\,tr_{zxqz,t}>ts\_mean\big{(}tr_{zxqz,t-1},5\big{)}+ts\_std\big{(}tr_{zxqz,t-1},5\big{)},\\ f_{t-1}&else.\end{cases} 2. 成交额突变：当日中证全指的成交额突破阈值时，类似公式构造[32]。 3. 价量均突变：同时满足振幅和成交额突破阈值时，以当日涨跌幅为因子取值： time\_risk_{t}=\begin{cases}ret_{t}&if\;tv_{xuzx,t}>ts\_mean\big{(}tr_{xuzx,t-1},5\big{)}+ts\_std\big{(}tr_{xuzx,t-1},5\big{)}\\ &and\;amt_{xuzx,t}>ts\_mean\big{(}amt_{xuzx,t-1},5\big{)}+ts\_std\big{(}amt_{xuzx,t-1},5\big{)},\\ f_{t-1}&else.\end{cases} - 评价：因子通过非参数化方式捕捉隐式风险，有效应对突发性市场冲击[4][32]。 2. 模型名称：价格类风险因子（复合因子） - 构建思路：通过多维度价格指标（如244日前高距离、Beta、波动率等）构建结构化风险因子，增强风险模型解释力[78][80]。 - 具体构建过程： - 244日前高距离：/_(_ (, 244) , 1) - Beta：沿用Barra的Beta因子[80]。 - 波动率：Barra的Volatility因子[80]。 - 评价：覆盖全维度风险，与Barra模型结合后显著提升风险解释力（周度R2从7.88%提升至10.18%）[83]。 --- 模型的回测效果 1. 时点风险因子（中证500增强）： - 超额收益：从4.67%提升至8.59%（20241031）[5][48]。 - 相对最大回撤：从-8.64%降至-4.65%[48]。 - 信息比（IR）：从0.63提升至1.6[48]。 - 跟踪误差：从7.22%降至5.63%[48]。 2. 价格类风险因子（中证500增强）： - 超额收益：14.26%（全样本期）[87]。 - 相对最大回撤：-4.32%[87]。 - 信息比（IR）：3.74[87]。 --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：振幅突变因子 - 构建过程：同上述时点风险因子中的振幅突变部分[32]。 2. 因子名称：成交额突变因子 - 构建过程：同上述时点风险因子中的成交额突变部分[32]。 3. 因子名称：价量均突变因子 - 构建过程：综合振幅与成交额突变条件[32]。 --- 因子的回测效果 1. 振幅突变因子： - IC均值：-0.009，IC绝对值均值：0.098，年化ICIR：-0.498[44]。 - 周度自相关系数：0.30[44]。 2. 价量均突变因子： - IC均值：-0.012，IC绝对值均值：0.100，年化ICIR：-0.646[44]。 - 周度自相关系数：0.61[44]。 3. 价格类风险因子（如244日前高距离）： - IC均值：-0.019，IC绝对值均值：0.125，年化ICIR：-0.82[78]。 --- 关键结论 - 时点风险因子：显著改善突发风险下的组合表现，尤其适用于事件驱动型市场[5][48]。 - 价格类风险因子：通过多维度覆盖提升风险模型稳健性，与Barra模型互补[83][87]。