量化模型与因子分析总结 量化模型与构建方式 1. 模型名称：改进TWAP策略 模型构建思路：通过限价订单簿(LOB)指标预测限价单成交概率，优化传统TWAP策略的下单决策[4] 模型具体构建过程： - 定义买卖成交概率指标： $TradeRatio_{t_j}=BidMatchVol_{max,t_j}/BidOrderVol_{t_j}-AskMatchVol_{max,t_j}/AskOrderVol_{t_j}$[28] - 构建4个LOB衍生预测指标： - 订单簿相对强弱： $SheetDiff_{t_j}=(V_{B1t_j}-V_{A1t_j})/(V_{B1t_j}+V_{A1t_j})$[41] - 成交相对强弱： $MatchDiff_{t_{j-1,j}}=(MatchVol_{B1t_{j-1,j}}-MatchVol_{A1t_{j-1,j}})/TotVol_{B1t_{j-1,j}}$[42] - 挂单相对强弱： $OrderDiff_{t_{j-1,j}}=(OrderVol_{B1t_{j-1,j}}-OrderVol_{A1t_{j-1,j}})/TotVol_{B1t_{j-1,j}}$[43] - 撤单相对强弱： $CancelDiff_{t_{j-1,j}}=(CancelVol_{B1t_{j-1,j}}-CancelVol_{A1t_{j-1,j}})/TotVol_{B1t_{j-1,j}}$[43] - 建立回归模型预测买卖成交概率，指导下单决策[46] 模型评价：对于京东方A和证券ETF效果显著，但对其他证券改进有限[57] 2. 模型名称：模拟撮合系统 模型构建思路：利用逐笔数据还原盘口行情，模拟真实交易撮合过程[20] 模型具体构建过程： - 基于逐笔委托和逐笔成交数据还原0.01秒级订单簿[18] - 跟踪虚拟订单在委托队列中的优先级变化[21] - 根据后续成交/撤单信息判断虚拟订单成交情况[21] 模型评价：能更准确估计交易成本，但对大额订单冲击效果有限[22] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：买入意愿因子 因子构建思路：结合盘口变动和主买主卖数据衡量开盘后买入强度[60] 因子具体构建过程： - 原始构建方法（基于快照数据）： - 计算委买增额与委卖增额差值[61] - 加上主买成交与主卖成交的净额[61] - 除以总成交金额得到占比[60] - LOB分解方法： - 定义委买增量价格集合： $Set_{bid}=\{B_i|([B_{1,t},B_{1,t+3}],B_{1,t+3}>B_{1,t})\}$[65] - 计算净挂单金额、净撤单金额、净成交金额和净被动买入金额[68] - 等权复合四个分量得到最终因子[68] 因子评价：两种构建方法选股效果相当，但LOB方法提供了更多分解维度[70] 2. 因子名称：LOB衍生细分因子 因子构建思路：将买入意愿因子分解为四个独立成分[72] 因子具体构建过程： - 开盘后净挂单占比：价格集合内买卖挂单净额/总成交[65][68] - 开盘后净撤单占比：价格集合内买卖撤单净额/总成交[65][68] - 开盘后净成交占比：价格集合内买卖成交净额/总成交[65][68] - 开盘后被动净买入占比：被动买卖成交净额/总成交[68] 因子评价：被动净买入占比IC最高(-0.027)，净撤单占比效果最弱(0.009)[73] 模型的回测效果 1. 改进TWAP策略： - 京东方A(1000万)：相对市价单超额收益0.016%(买入)/0.010%(卖出)，胜率87.32%/69.01%[57] - 证券ETF(200万)：相对市价单超额收益0.006%(买入)/0.004%(卖出)，胜率67.61%/61.97%[57] - 中国平安(1亿)：相对市价单超额收益-0.003%(买入)/-0.010%(卖出)，胜率45.07%/21.13%[57] 2. 限价单TWAP策略： - 京东方A(1000万)：日均超额收益0.005%(买入)/0.007%(卖出)，胜率59.15%/71.83%[26] - 证券ETF(200万)：日均超额收益0.008%(买入)/0.009%(卖出)，胜率63.38%/74.65%[26] - 强制成交比例普遍在80%以上[26] 因子的回测效果 1. 买入意愿因子： - IC=0.034，IC-IR=4.006，多空月均收益1.25%[70] - 正交+IC加权复合后IC提升至0.034，IC-IR提升至4.023[75] 2. LOB细分因子： - 被动净买入占比：IC=-0.027，多空月均收益1.38%[73] - 净成交占比：IC=-0.022，多空月均收益1.37%[73] - 净挂单占比：IC=0.014，多空月均收益0.50%[73] - 净撤单占比：IC=0.009，多空月均收益0.32%[73]