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. 从基准因子CCV（日频CPV）中发现换手率序列增强收盘价序列的反转效应 2. 为日内价量相关性找到最佳代表CCOIV，为隔夜价量相关性找到最佳代表COV 3. 日内价量相关性加强反转效应，隔夜价量相关性通过时间维度"错配"加强动量效应 4. 将两类信息协调叠加，最终合成RPV因子[6] - **因子评价**：因子在A股市场表现优异，兼具新颖性和实战效果[6] 2. **因子名称：聪明版日频价量相关性SRV因子** - **构建思路**：改进传统价量相关性因子，通过拆分日内交易时段并识别"聪明"交易时段（知情交易集中时段），结合优化后的隔夜价量相关性构建[6] - **具体构建过程**： 1. 将日内涨跌拆分为上午和下午涨跌 2. 计算分钟级"聪明"指标，选取下午时段中"聪明"指标最大的20%（24分钟）作为知情交易集中时段 3. 使用下午"聪明"换手率与下午涨跌的相关系数作为日内价量相关性 4. 对隔夜价量相关性，将换手率替换为昨日最后半小时换手率（知情交易比例更高） 5. 将优化后的日内和隔夜价量相关性因子结合，合成SRV因子[6] - **因子评价**：相比RPV因子具有更优的风险收益特征，最大回撤控制更佳[6] 因子回测效果 1. **新价量相关性RPV因子** - 测试区间：2014年1月-2025年7月（全市场A股剔除北交所） - 年化收益率：14.44% - 年化波动率：7.71% - 信息比率（IR）：1.87 - 月度胜率：72.46% - 最大回撤：10.63%[7][10] - 2025年7月表现： - 多头组合收益率：5.18% - 空头组合收益率：5.58% - 多空对冲收益率：-0.39%[10] 2. **聪明版日频价量相关性SRV因子** - 测试区间：2014年1月-2025年7月（全市场A股剔除北交所） - 年化收益率：17.15% - 年化波动率：6.49% - 信息比率（IR）：2.64 - 月度胜率：74.64% - 最大回撤：3.74%[7][10] - 2025年7月表现： - 多头组合收益率：5.66% - 空头组合收益率：5.81% - 多空对冲收益率：-0.15%[10] 补充说明 - RPV因子在2014/01/01-2023/08/31回测期内，10分组多空对冲年化收益16.29%，IR为2.41[6] - SRV因子在同期的RankICIR为-4.26，年化收益18.91%，IR达3.07，月度胜率80%，最大回撤仅3.11%[6]

量化因子与构建方式 1 因子名称：新价量相关性RPV因子 因子构建思路：通过划分价量四象限，利用月度IC均值有效甄别出价量相关性因子的反转效应和动量效应，在"动量因子切割"研究的基础上，以相关性的形式加入"成交量"的信息，分别为日内、隔夜的价量相关性找到最佳代表，并完成信息叠加[6] 因子具体构建过程： - 日内价量相关性采用CCOIV指标（收盘价与日内换手率的相关系数），体现收盘价序列与换手率序列的反转效应 - 隔夜价量相关性采用COV指标（隔夜收益率与昨日换手率的相关系数），体现隔夜收益率与昨日换手率的动量效应 - 将CCOIV和COV标准化后等权合成RPV因子[6] 因子评价：通过叠加日内反转与隔夜动量效应，显著提升因子区分能力[6] 2 因子名称：聪明版日频价量相关性SRV因子 因子构建思路：改进RPV因子中的日内价量相关性部分，通过识别"聪明"交易时段（知情交易集中时段），使用更高信息含量的换手率指标[6] 因子具体构建过程： - 日内部分：将下午交易时段每分钟换手率与涨跌幅计算"聪明"指标，选取指标最高的20%时段（24分钟）作为知情交易时段，计算该时段换手率与下午涨跌幅的相关系数 - 隔夜部分：将RPV中的昨日全天换手率替换为昨日最后半小时换手率（信息密度更高） - 将改进后的日内与隔夜相关性指标标准化后等权合成SRV因子[6] 因子评价：通过捕捉知情交易时段信息，因子稳定性和区分能力显著优于RPV[6] 因子的回测效果 1 新价量相关性RPV因子（2014/01-2025/06）： - 年化收益率14.57% - 年化波动率7.73% - IR 1.89 - 月度胜率72.99% - 最大回撤10.63%[7][10] 2025年6月当月表现： - 多头组合收益率6.09% - 空头组合收益率5.95% - 多空对冲收益率0.14%[10] 2 聪明版日频价量相关性SRV因子（2014/01-2025/06）： - 年化收益率17.28% - 年化波动率6.50% - IR 2.66 - 月度胜率75.18% - 最大回撤3.74%[7][10] 2025年6月当月表现： - 多头组合收益率6.33% - 空头组合收益率6.78% - 多空对冲收益率-0.45%[10] 历史回测补充数据（2014/01-2023/08/31）： - RPV因子年化收益16.29%，IR 2.41[6] - SRV因子年化收益18.91%，IR 3.07，最大回撤3.11%，月度胜率80.00%[6]

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]