量化因子与构建方式 1. 因子名称：理想反转因子[5]；因子构建思路：A股反转之力的微观来源是大单成交，通过每日平均单笔成交金额的大小，可以切割出反转属性最强的交易日[5]；因子具体构建过程： (1) 对选定股票，回溯取其过去20日的数据[41]； (2) 计算该股票每日的平均单笔成交金额（成交金额/成交笔数）[41]； (3) 单笔成交金额高的10个交易日，涨跌幅加总，记作 M_high[41]； (4) 单笔成交金额低的10个交易日，涨跌幅加总，记作 M_low[41]； (5) 理想反转因子 M = M_high–M_low[41]； (6) 对所有股票，都进行以上操作，计算各自的理想反转因子 M[41] 2. 因子名称：聪明钱因子[5]；因子构建思路：从分钟行情数据的价量信息中，可以识别出机构参与交易的多寡，进而构造出跟踪聪明钱的因子[5]；因子具体构建过程： (1) 对选定股票，回溯取其过去10日的分钟行情数据[40]； (2) 构造指标 $S_t = |R_t| / (V_t)^{0.25}$，其中 $R_t$ 为第t分钟涨跌幅，$V_t$ 为第t分钟成交量[40]； (3) 将分钟数据按照指标 $S_t$ 从大到小进行排序，取成交量累积占比前20%的分钟，视为聪明钱交易[40]； (4) 计算聪明钱交易的成交量加权平均价VWAPsmart[42]； (5) 计算所有交易的成交量加权平均价VWAPall[42]； (6) 聪明钱因子 $Q = VWAP_{smart} / VWAP_{all}$[40] 3. 因子名称：APM因子[5]；因子构建思路：在日内的不同时段，交易者的行为模式不同，反转强度也相应有所不同[5]；因子具体构建过程： (1) 对选定股票，回溯取其过去20日数据，记逐日隔夜的股票收益率为 $r_{night}^i$，隔夜的指数收益率为 $R_{night}^i$；逐日下午的股票收益率为 $r_{afternoon}^i$，下午的指数收益率为 $R_{afternoon}^i$[41]； (2) 将得到的40组隔夜与下午(r,R)的收益率数据进行回归：$r = \alpha + \beta R + \epsilon$，得到残差项 $\epsilon$[41]； (3) 以上得到的40个残差中，隔夜残差记为 $\epsilon_{night}^i$，下午残差记为 $\epsilon_{afternoon}^i$，进一步计算每日隔夜与下午残差的差值 $\delta_t = \epsilon_{night}^i - \epsilon_{afternoon}^i$[41]； (4) 构造统计量 stat 来衡量隔夜与下午残差的差异程度，计算公式如下（$\mu$ 为均值，$\sigma$ 为标准差）： $\mathrm{stat}={\frac{\mu(\delta_{t})}{\sigma(\delta_{t})/{\sqrt{N}}}}$[43] (5) 为了消除动量因子影响，将统计量 stat 对动量因子进行横截面回归：$stat = \alpha + \beta \cdot Ret20 + \epsilon$，其中 Ret20 为股票过去20日的收益率，代表动量因子[44]； (6) 将回归得到的残差值 $\epsilon$ 作为 APM 因子[44] 4. 因子名称：理想振幅因子[5]；因子构建思路：基于股价维度可以对振幅进行切割，不同价态下振幅因子所蕴含的信息存在结构性差异[5]；因子具体构建过程： (1) 对选定股票，回溯取其最近20个交易日数据，计算股票每日振幅（最高价/最低价-1）[46]； (2) 选择收盘价较高的25%有效交易日，计算振幅均值得到高价振幅因子 V_high[46]； (3) 选择收盘价较低的25%有效交易日，计算振幅均值得到低价振幅因子 V_low[46]； (4) 将高价振幅因子 V_high 与低价振幅因子 V_low 作差，得到理想振幅因子 V = V_high - V_low[46] 5. 因子名称：交易行为合成因子[30]；因子构建思路：将多个交易行为因子进行加权合成[30]；因子具体构建过程： (1) 因子值方面，将上述交易行为因子（理想反转、聪明钱、APM、理想振幅）在行业内进行因子去极值与因子标准化[30]； (2) 因子权重方面，滚动选取过去12期因子ICIR值作为权重，加权形成交易行为合成因子[30] 因子的回测效果 1. 理想反转因子[15]： * 全历史IC均值：-0.050[6][15] * 全历史rankIC均值：-0.060[6][15] * 全历史信息比率(IR)：2.48[6][15] * 全历史多空对冲月度胜率：77.8%[6] * 2025年8月多空对冲收益：-1.28%[7][15] * 近12个月多空对冲月度胜率：58.3%[7][15] 2. 聪明钱因子[18]： * 全历史IC均值：-0.037[6][18] * 全历史rankIC均值：-0.061[6][18] * 全历史信息比率(IR)：2.71[6][18] * 全历史多空对冲月度胜率：81.6%[6] * 2025年8月多空对冲收益：-1.17%[7][18] * 近12个月多空对冲月度胜率：83.3%[7][18] 3. APM因子[22]： * 全历史IC均值：0.029[6][22] * 全历史rankIC均值：0.034[6][22] * 全历史信息比率(IR)：2.26[6][22] * 全历史多空对冲月度胜率：77.4%[6] * 2025年8月多空对冲收益：-0.22%[7][22] * 近12个月多空对冲月度胜率：50.0%[7][22] 4. 理想振幅因子[26]： * 全历史IC均值：-0.053[6][26] * 全历史rankIC均值：-0.073[6][26] * 全历史信息比率(IR)：2.99[6][26] * 全历史多空对冲月度胜率：83.2%[6] * 2025年8月多空对冲收益：-0.15%[7][26] * 近12个月多空对冲月度胜率：66.7%[7][26] 5. 交易行为合成因子[30]： * 全历史IC均值：0.066[6][30] * 全历史rankIC均值：0.092[6][30] * 全历史信息比率(IR)：3.25[6][30] * 全历史多空对冲月度胜率：82.0%[6] * 多头对冲组均值年化收益率：8.50%[30] * 多头对冲组均值收益波动比：2.71[30] * 多头对冲组均值月度胜率：79.7%[30] * 2025年8月多空对冲收益：-0.90%[7][30] * 近12个月多空对冲月度胜率：75.0%[7][30] * 国证2000池内信息比率(IR)：2.80[30] * 中证1000池内信息比率(IR)：2.70[30] * 中证800池内信息比率(IR)：1.12[30]