量化因子与构建方式 1. 因子名称：新价量相关性RPV因子 - 构建思路：通过划分价量四象限，利用月度IC均值甄别价量相关性因子的反转效应和动量效应，结合日内与隔夜信息叠加，加入成交量信息构建因子[6] - 具体构建过程： 1. 日内价量相关性：使用CCOIV（日内收盘价与成交量相关性）代表，公式为 $\text{CCOIV} = \text{Corr}(\Delta \text{Close}_{\text{intraday}}, \text{Volume}_{\text{intraday}})$ 2. 隔夜价量相关性：使用COV（隔夜收益与昨日成交量相关性）代表，公式为 $\text{COV} = \text{Corr}(\Delta \text{Close}_{\text{overnight}}, \text{Volume}_{\text{previous day}})$ 3. 信息叠加：将CCOIV（反转效应）与COV（动量效应）结合，形成RPV因子[6] - 因子评价：因子通过价量配合增强选股效果，兼具反转与动量特性[6] 2. 因子名称：聪明版日频价量相关性SRV因子 - 构建思路：改进RPV因子，通过拆分日内涨跌时段并识别"聪明"交易时段（知情交易集中时段），优化价量相关性计算[6][12] - 具体构建过程： 1. 日内部分：将下午涨跌与"聪明"换手率（知情交易比例高的时段换手率）计算相关性 $\text{SRV}_{\text{intraday}} = \text{Corr}(\Delta \text{Close}_{\text{afternoon}}, \text{Smart Turnover}_{\text{afternoon}})$ 2. 隔夜部分：将隔夜收益与昨日最后半小时换手率计算相关性 $\text{SRV}_{\text{overnight}} = \text{Corr}(\Delta \text{Close}_{\text{overnight}}, \text{Turnover}_{\text{last 30min}})$ 3. 合成因子：结合效果更优的日内与隔夜部分[12] - 因子评价：通过识别知情交易时段提升因子稳定性，效果优于RPV因子[12] --- 因子的回测效果 1. RPV因子（2014/01-2025/04全市场回测）[7][10] - 年化收益率：14.97% - 年化波动率：7.72% - 信息比率（IR）：1.94 - 月度胜率：73.33% - 最大回撤：10.63% 2. SRV因子（2014/01-2025/04全市场回测）[7][10] - 年化收益率：17.84% - 年化波动率：6.44% - 信息比率（IR）：2.77 - 月度胜率：76.30% - 最大回撤：3.74% 3. 2025年4月单月表现（全市场）[10] - RPV因子：多头收益-0.67%，空头收益-3.38%，多空对冲收益2.70% - SRV因子：多头收益-2.10%，空头收益-3.26%，多空对冲收益1.16% --- 补充说明 - RPV因子在2014/01-2023/08回测期内年化收益16.29%，IR 2.41[6] - SRV因子在相同回测期内RankICIR为-4.26，年化收益18.91%，IR 3.07，月度胜率80%[12]