因子构建与核心发现 - 传统筹码成本因子基于成交量加权平均成本构建，其Rank IC均值为4.31%，ICIR为28.22%，但五分组收益呈“空头分离明显、中间组（Q3）收益最高、多头端弱”的非单调结构[13][15][32] - 区分投资者类型后，单独使用机构买入总量构建的筹码成本因子（Rank IC均值4.36%）与传统因子高度相关（相关性0.98），信息增量有限[30][32][45] - 机构与散户筹码成本差因子（机构成本-散户成本）的Rank IC均值较低（1.58%），但五分组收益单调性显著改善，尤其在多头端（Q5收益3.36%），与传统因子相关性低（0.33），形成互补[39][41][45][46] 因子合成与优化表现 - 将传统筹码成本因子与机构-散户成本差因子正交合成后，新合成因子Rank IC均值达4.35%，ICIR提升至29.12%，且五分组单调性增强（Q5收益2.08%）[53][55] - 合成因子的有效性存在显著市值分域特征：在沪深300中Rank IC均值为-0.71%，表现弱；在中证1000及以外中小市值股票中表现强劲，Rank IC均值分别为4.26%和5.66%[58][61][64] - 对中证800成分股内的合成因子进行反向处理（乘以-1）后，优化因子的ICIR大幅提升至54.40%，IC>0占比达74.17%，五分组收益单调性进一步改善（Q5收益3.49%）[67][71][74] 进阶方法与风险提示 - 使用机构净买入量（量差）替代买入总量构建筹码成本，其Rank IC均值进一步提升至5.14%，且与传统筹码成本因子的相关性（0.73）低于买入总量版本（0.98），提供了额外信息增量[85][87][88] - 报告结果基于历史数据，未来市场结构变化可能导致策略失效[91]