量化因子与构建方式 1. 因子名称：换手率分布均匀度UTD因子 - 构建思路：基于个股的分钟成交量数据，改进传统换手率因子（Turn20）对样本误判的问题，通过衡量换手率在时间维度上的分布均匀性来提升选股效果[6][7] - 具体构建过程： 1. 传统换手率因子（Turn20）计算：每月月底取过去20个交易日的日均换手率，并进行市值中性化处理[6] 2. 改进方法：引入分钟级成交量数据，计算换手率在时间序列上的分布均匀性指标（具体公式未披露，但逻辑上通过统计分钟成交量偏离均值的程度来构造）[7] 3. 因子优化：剔除市场风格、行业及干扰因子影响后得到纯净UTD因子[1] - 因子评价：显著降低传统换手率因子的误判率，选股效果优于传统因子，且在控制干扰后仍保持稳健性[1][7] 2. 因子名称：传统换手率因子（Turn20） - 构建思路：通过过去20日日均换手率捕捉股票流动性特征，认为低换手率股票未来表现更优[6] - 具体构建过程： 1. 计算每只股票过去20个交易日的日均换手率： $\text{Turn20} = \frac{1}{20}\sum_{t=1}^{20} \frac{\text{成交量}_t}{\text{流通股本}_t}$ 2. 在每月月底进行市值中性化处理[6] - 因子评价：逻辑存在局限性，高换手率分组内股票收益分化严重，导致误判[7] --- 因子的回测效果 1. 换手率分布均匀度UTD因子（2014/01-2025/04全市场测试） - 年化收益率：19.94%[1][12] - 年化波动率：7.40%[1][12] - 信息比率（IR）：2.69[1][12] - 月度胜率：77.04%[1][12] - 最大回撤率：5.51%[1][12] - 2025年4月多空对冲收益率：2.64%（多头-0.72%，空头-3.36%）[11] 2. 传统换手率因子（Turn20）（2006/01-2021/04测试） - 年化收益率：33.41%[6] - 信息比率（IR）：1.90[6] - 月度IC均值：-0.072[6] - 年化ICIR：-2.10[6] - 月度胜率：71.58%[6] --- 补充说明 - UTD因子与传统因子对比：UTD因子通过分钟数据优化后，信息比率（2.69 vs 1.90）和月度胜率（77.04% vs 71.58%）显著提升，且最大回撤更低（5.51%未披露传统因子对应值）[1][6][7] - 分组测试结果：UTD因子在10分组测试中，高换手率分组（分组10）的组内收益标准差显著低于传统因子，验证其降低误判的效果[7]