有限关注因子构建 - 投资者关注度是稀缺资源 导致非理性决策行为 高关注度股票被优先纳入决策但长期表现不佳 [1] - 构建四个细分指标：异常换手率（当日换手率/过去252日平均换手率） 异常成交量（当日成交量/过去252日平均成交量） 极端收益（当日收益与市场收益差的平方） 龙虎榜指标（上榜取1否则0） [2] - 采用线性合成与随机森林两种方法合成因子 线性合成将三个连续变量标准化后加总 取值范围0-4 随机森林使用过去60个月训练 以收益前20%和后20%作为标签 得到负例概率 [3] - 随机森林法带有收益预测属性 因子分组收益和IC表现更显著 [4] 因子表现验证 - 高有限关注组别显示股东户数增长更明显 验证因子对散户关注度的刻画能力 线性合成法最高最低组区分度更突出 [7] - 随机森林法RankIC为-0.076 RankICIR为-0.86 胜率70.1% 线性合成法RankIC为-0.081 RankICIR为-0.71 胜率66.7% [8] - 因子在中证1000表现最佳 因小盘股中散户追涨杀跌行为更易引起股价波动 [12][13] 市场择时应用 - 2019-2021年上半年因子IC回撤 显示散户追涨赚钱效应强 2021年下半年后因子持续负向 [14][17] - 行业涨跌趋势一致性指标与因子IC波动高度相关 沪深300和中证1000因子IC相关性达0.5 [19] - 基于沪深300因子IC择时策略：IC高于12个月均线满仓否则空仓 年化收益5.12% 夏普率0.35 月度胜率76.32% [22][23] - 大小盘轮动策略：IC高于均线做多沪深300否则做多中证1000 年化收益7.25% 夏普率0.32 [22][23] 选股策略应用 - 在指数增强组合中作为负向因子使用 沪深300和中证500中直接叠加因子效果更好 中证1000中无增强效果 [26][30] - 高关注域中价量因子（低波动率、低流动性、长期动量）和成长因子表现突出 盈利价值因子有效性下降 [31][32] - 分域指数增强组合：沪深300年化收益13.11% 夏普率0.69 中证500年化收益14.06% 夏普率0.66 [36] - 分域选股组合：沪深300年化收益15.34% 夏普率0.74 中证500年化收益14.94% 夏普率0.70 [38][39] 因子特性总结 - 因子通过异常换手率、异常成交量、极端收益和龙虎榜指标构建 有效刻画散户关注度 [40] - 因子IC为负向 高关注股票后续回撤风险大 尤其在小盘股中表现显著 [40][13] - 因子IC波动可反映市场赚钱效应 2019-2021年上半年为正向 2021年下半年后转为负向 [40] - 在选股应用中 对大市值股票池（沪深300/中证500）的增量效果更明显 [41]