量化因子与构建方式 1. 因子名称：价格区间因子 - 构建思路：衡量股票在日内不同价格区间成交的活跃程度，反映投资者对未来走势的预期[12] - 具体构建过程： 1. 使用高频快照数据提取高价格80%区间成交量因子（VH80TAW）、高价格80%区间成交笔数因子（MIH80TAW）和低价格10%区间每笔成交量因子（VPML10TAW） 2. 按25%、25%、50%权重合成因子 3. 对合成因子进行行业市值中性化处理[12][14] - 因子评价：样本外表现稳定，超额收益曲线持续向上[17] 2. 因子名称：量价背离因子 - 构建思路：通过价格与成交量的相关性衡量市场情绪，低相关性预示未来上涨概率更高[22] - 具体构建过程： 1. 计算快照成交价与成交笔数的相关性（CorrPMW）、成交价与成交量的相关性（CorrPVW） 2. 对两个细分因子等权合成 3. 进行行业市值中性化处理[22][25] - 因子评价：近年收益趋平但今年以来表现回升[26] 3. 因子名称：遗憾规避因子 - 构建思路：基于行为金融学理论，捕捉投资者卖出后股价反弹的规避情绪[27] - 具体构建过程： 1. 使用逐笔数据计算卖出反弹占比因子（LCVOLESW）和卖出反弹偏离因子（LCPESW） 2. 等权合成后做行业市值中性化[30][33] - 因子评价：样本外超额收益稳定，但今年以来表现一般[36] 4. 因子名称：斜率凸性因子 - 构建思路：通过订单簿斜率和凸性分析供需弹性，反映投资者价格敏感度[37] - 具体构建过程： 1. 提取低档位买方斜率因子（Slope_abl）和高档位卖方凸性因子（Slope_alh） 2. 等权合成并做行业市值中性化[39][40] - 因子评价：2016年后收益平稳但样本外表现平淡[42] --- 量化模型与构建方式 1. 模型名称：高频"金"组合中证1000指数增强策略 - 构建思路：将价格区间、量价背离、遗憾规避因子等权合成构建增强策略[3] - 具体构建过程： 1. 周频调仓，单边手续费率0.2% 2. 加入换手率缓冲机制控制成本 3. 基准为中证1000指数[44][45] 2. 模型名称：高频&基本面共振组合中证1000指数增强策略 - 构建思路：结合高频因子与基本面因子（一致预期、成长、技术因子）提升表现[49] - 具体构建过程： 1. 高频因子与基本面因子等权合成 2. 相同调仓频率和风控机制[50][51] --- 因子的回测效果 | 因子名称 | 上周多头超额 | 本月多头超额 | 今年以来多头超额 | 多空收益率（今年以来） | |------------------|--------------|--------------|-------------------|------------------------| | 价格区间因子 | 0.40%[13] | 0.51%[13] | 5.86%[13] | 13.69%[13] | | 量价背离因子 | -0.24%[13] | 1.53%[13] | 9.00%[13] | 16.21%[13] | | 遗憾规避因子 | 0.27%[13] | -0.49%[13] | 2.32%[13] | 12.41%[13] | | 斜率凸性因子 | -1.74%[2] | -2.46%[2] | -5.90%[2] | -12.37%[39] | --- 模型的回测效果 | 模型名称 | 年化超额收益 | 跟踪误差 | IR | 超额最大回撤 | |------------------------------------|--------------|----------|-------|--------------| | 高频"金"组合增强策略 | 10.51%[45] | 4.25%[45]| 2.47[45] | 6.04%[45] | | 高频&基本面共振组合增强策略 | 14.57%[51] | 4.16%[51]| 3.50[51] | 4.52%[51] |