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，以相关性形式加入成交量信息[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，增强反转效应 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，体现动量效应 3. 信息叠加：将两类相关性因子加权合成RPV因子，公式为加权线性组合（未给出具体权重）[6] - **因子评价**：因子在A股市场中表现稳健，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] - **具体构建过程**： 1. 日内部分：将下午交易时段中"聪明"指标（分钟级指标）最大的20%时段（24分钟）作为知情交易时段，计算下午涨跌与"聪明"换手率的相关系数 2. 隔夜部分：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） 3. 合成：结合优化后的日内与隔夜价量相关性因子，生成SRV因子[6] - **因子评价**：相比RPV因子，SRV因子在信息比率、最大回撤等指标上表现更优[6] --- 因子的回测效果 1. **RPV因子**（2014/01-2025/05全市场测试）： - 年化收益率：14.69% - 年化波动率：7.75% - 信息比率（IR）：1.90 - 月度胜率：72.79% - 最大回撤：10.63%[7][10] 2. **SRV因子**（2014/01-2025/05全市场测试）： - 年化收益率：17.48% - 年化波动率：6.50% - 信息比率（IR）：2.69 - 月度胜率：75.74% - 最大回撤：3.74%[7][10] 3. **2025年5月单月表现**： - RPV因子：多头收益3.99%，空头收益5.73%，多空对冲收益-1.74% - SRV因子：多头收益3.59%，空头收益5.68%，多空对冲收益-2.09%[10] --- 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因子在同期的RankICIR为-4.26，年化收益18.91%，IR 3.07，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 - **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]