根据提供的研报内容，以下是关于量化因子和模型的总结。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：价格区间因子**[11][12] * **因子构建思路**：该因子衡量股票在日内不同价格区间成交的活跃程度，能体现投资者对股票未来走势的预期[11]。具体地，股票在日内高价格区间投资行为聚集程度与成交活跃度越低，未来上涨可能性越大；低价格区间的平均每笔成交量越大，大资金活跃程度越高，股票未来上涨可能性越大[11]。 * **因子具体构建过程**：该因子是三个细分因子的合成因子。首先构建三个细分因子： * **高价格80%区间成交量因子 (VH80TAW)**：衡量在日内最高价80%及以上价格区间成交的活跃度。 * **高价格80%区间成交笔数因子 (MIH80TAW)**：衡量在日内最高价80%及以上价格区间成交的频繁程度。 * **低价格10%区间每笔成交量因子 (VPML10TAW)**：衡量在日内最低价10%及以下价格区间平均每笔成交的规模。 然后，以25%、25%和50%的权重对VH80TAW、MIH80TAW和VPML10TAW三个因子进行合成[14]。最后，对合成后的因子进行行业和市值中性化处理，得到最终的价格区间因子。 * **因子评价**：该因子展现出了较强的预测效果，在样本外表现出色，超额净值曲线稳定向上，今年以来表现比较稳定[11][17]。 2. **因子名称：量价背离因子**[22] * **因子构建思路**：该因子主要衡量股票价格与成交量的相关性。一般而言，相关性越低，未来上涨的可能性越高[3]。 * **因子具体构建过程**：该因子是两个细分因子的合成因子。首先构建两个细分因子： * **价格与成交笔数相关性因子 (CorrPM)**：计算高频快照数据中价格与成交笔数的相关性。 * **价格与成交量相关性因子 (CorrPV)**：计算高频快照数据中价格与成交量的相关性。 然后，对上述两个因子进行等权合成[22]。最后，对合成后的因子进行行业和市值中性化处理，得到最终的量价背离因子。 * **因子评价**：该因子近几年表现一直不太稳定，多空净值曲线趋近走平，但去年超额收益处于历史较高水平，今年以来表现良好[3][24]。 3. **因子名称：遗憾规避因子**[25] * **因子构建思路**：该因子基于行为金融学的遗憾规避理论，通过考察股票当天被投资者卖出后反弹的比例和程度来构建。如某只股票买入浮亏占比较高或程度较大时，预期收益更高；卖出后股价反弹的占比越高或程度越大时，预期收益更低[25]。 * **因子具体构建过程**：该因子是两个细分因子的合成因子。首先利用逐笔成交数据区分每笔交易的主动买卖方向，并加入小单和尾盘的限制来构建细分因子： * **卖出反弹占比因子 (LCVOLESW)**。 * **卖出反弹偏离因子 (LCPESW)**。 然后，对上述两个因子进行等权合成[31]。最后，对合成后的因子进行行业和市值中性化处理，得到最终的遗憾规避因子。 * **因子评价**：该因子样本外超额收益稳定，表明A股投资者的遗憾规避情绪依然会显著影响股价的预期收益，但今年以来表现一般[3][34]。 4. **因子名称：斜率凸性因子**[36] * **因子构建思路**：该因子从投资者耐心与供求关系弹性的角度出发，利用限价订单簿的委托量和委托价信息，刻画订单簿的斜率和凸性对预期收益的影响。买方斜率越大（需求弹性小）或卖方斜率越小（供给弹性大），对应股票更高的预期收益[36]。 * **因子具体构建过程**：该因子是两个细分因子的合成因子。首先将委托量数据按档位累加，用委托价和累计委托量计算买卖方的订单簿斜率，并区分为： * **低档斜率因子 (Slope_ablW)**。 * **高档位卖方凸性因子 (Slope_alhW)**。 然后，对上述两个因子进行等权合成[39]。最后，对合成后的因子进行行业和市值中性化处理，得到最终的斜率凸性因子。 * **因子评价**：该因子自2016年以来收益保持平稳，但在样本外整体表现也比较平淡，年度表现欠佳[3][41]。 5. **因子名称：高频“金”组合合成因子**[3][43] * **因子构建思路**：将上述表现较好的高频因子（价格区间因子、量价背离因子、遗憾规避因子）进行合成，构建用于中证1000指数增强的策略因子[3]。 * **因子具体构建过程**：将价格区间因子、量价背离因子、遗憾规避因子这三类高频因子进行等权合成[3][43]。 6. **因子名称：高频&基本面共振组合合成因子**[4][47] * **因子构建思路**：将高频因子与基本面因子结合，利用其低相关性以提升多因子投资组合的表现[47]。 * **因子具体构建过程**：将高频“金”组合合成因子（基于价格区间、量价背离、遗憾规避因子）与三个比较有效的基本面因子（一致预期、成长和技术因子）进行等权合成[4][47]。 因子的回测效果 1. **价格区间因子**[13] * 多空收益率（上周）：-2.20% * 多空收益率（本月以来）：-2.20% * 多空收益率（今年以来）：12.72% * 多头超额收益率（上周）：-0.05% * 多头超额收益率（本月以来）：-0.05% * 多头超额收益率（今年以来）：5.08% 2. **量价背离因子**[13][22] * 多空收益率（上周）：0.77% * 多空收益率（本月以来）：0.77% * 多空收益率（今年以来）：17.97% * 多头超额收益率（上周）：0.21% * 多头超额收益率（本月以来）：0.21% * 多头超额收益率（今年以来）：5.97% 3. **遗憾规避因子**[13] * 多空收益率（上周）：-0.20% * 多空收益率（本月以来）：-0.20% * 多空收益率（今年以来）：17.27% * 多头超额收益率（上周）：-0.47% * 多头超额收益率（本月以来）：-0.47% * 多头超额收益率（今年以来）：0.34% 4. **斜率凸性因子**[3][38] * 多空收益率（上周）：-1.67% (基于中证800指数) * 多空收益率（本月以来）：-1.67% (基于中证800指数) * 多空收益率（今年以来）：-13.85% (基于中证800指数) * 多头超额收益率（上周）：-0.66% (基于中证800指数) * 多头超额收益率（本月以来）：-0.66% (基于中证800指数) * 多头超额收益率（今年以来）：-4.58% (基于中证800指数) 量化模型与构建方式 1. **模型名称：高频“金”组合中证1000指数增强策略**[3][43] * **模型构建思路**：基于合成的高频“金”组合因子，构建中证1000指数增强策略[3]。 * **模型具体构建过程**：使用高频“金”组合合成因子进行选股。策略调仓频率为周度，手续费率为单边千分之二，基准为中证1000指数。为降低调仓成本，加入了换手率缓冲机制[43]。 2. **模型名称：高频&基本面共振组合中证1000指数增强策略**[4][47] * **模型构建思路**：基于合成的高频&基本面共振组合因子，构建中证1000指数增强策略，旨在结合高频因子和基本面因子的优势[4][47]。 * **模型具体构建过程**：使用高频&基本面共振组合合成因子进行选股。策略调仓频率为周度，手续费率为单边千分之二，基准为中证1000指数[47]。 模型的回测效果 1. **高频“金”组合中证1000指数增强策略**[43][46][48] * 年化收益率：9.75% * 年化波动率：23.92% * Sharpe比率：0.41 * 最大回撤率：47.77% * 双边换手率（周度）：14.66% * 年化超额收益率：10.09% * 跟踪误差：4.28% * 信息比率(IR)：2.36 * 超额最大回撤：6.04% * 超额收益率（上周）：0.12% * 超额收益率（本月以来）：0.12% * 超额收益率（今年以来）：6.15% 2. **高频&基本面共振组合中证1000指数增强策略**[47][50][52] * 年化收益率：14.04% * 年化波动率：23.54% * Sharpe比率：0.60 * 最大回撤率：39.60% * 双边换手率（周度）：22.54% * 年化超额收益率：14.28% * 跟踪误差：4.18% * 信息比率(IR)：3.41 * 超额最大回撤：4.52% * 超额收益率（上周）：-0.45% * 超额收益率（本月以来）：-0.45% * 超额收益率（今年以来）：6.60%

量化因子与构建方式 1. 价格区间因子 **因子构建思路**：衡量股票在日内不同价格区间成交的活跃程度，以体现投资者对未来走势的预期[3] **因子具体构建过程**：利用三秒快照数据，分析不同价格区间的成交行为[12] - 高价格80%区间成交量因子（VH80TAW）：计算日内高价格80%区间的成交量，与未来收益呈负相关[12] - 高价格80%区间成交笔数因子（MIH80TAW）：计算日内高价格80%区间的成交笔数，与未来收益呈负相关[12] - 低价格10%区间每笔成交量因子（VPML10TAW）：计算日内低价格10%区间的平均每笔成交量，与未来收益呈正相关[12] - 合成方法：以25%、25%和50%的权重对三个细分因子进行合成，然后进行行业市值中性化处理[14] **因子评价**：展现出了较强的预测效果，今年以来表现比较稳定[3] 2. 量价背离因子 **因子构建思路**：衡量股票价格与成交量的相关性，相关性越低，未来上涨可能性越高[3] **因子具体构建过程**：利用高频快照数据计算价格与成交量的相关关系[22] - 价格与成交笔数相关性因子（CorrPM）：计算价格与成交笔数的相关性[22] - 价格与成交量相关性因子（CorrPV）：计算价格与成交量的相关性[22] - 合成方法：对两个细分因子进行等权合成，然后进行行业市值中性化处理[23] **因子评价**：近几年表现一直不太稳定，多空净值曲线趋近走平[3] 3. 遗憾规避因子 **因子构建思路**：通过考察股票当天被投资者卖出后反弹的比例和程度，体现投资者的遗憾规避情绪对股价预期收益的影响[3] **因子具体构建过程**：利用逐笔成交数据区分主动买卖方向，加入小单和尾盘限制[26] - 卖出反弹占比因子（LCVOLESW）：衡量卖出后股价反弹的占比[26] - 卖出反弹偏离因子（LCPESW）：衡量卖出后股价反弹的程度[26] - 合成方法：对两个细分因子进行等权合成，然后进行行业市值中性化处理[32] **因子评价**：样本外超额收益稳定，表明A股投资者的遗憾规避情绪会显著影响股价预期收益[3] 4. 斜率凸性因子 **因子构建思路**：从投资者耐心与供求关系弹性角度出发，刻画订单簿的斜率和凸性对预期收益的影响[3] **因子具体构建过程**：利用限价订单簿的委托量和委托价信息计算斜率[36] - 低档斜率因子（Slope_abl）：计算低档位的订单簿斜率[36] - 高档位卖方凸性因子（Slope_alh）：计算高档位的卖方凸性[36] - 合成方法：对两个细分因子进行等权合成，然后进行行业市值中性化处理[41] **因子评价**：因子自2016年以来收益保持平稳趋势[43] 量化模型与构建方式 1. 高频"金"组合中证1000指数增强策略 **模型构建思路**：将三类高频因子等权合成构建指数增强策略[3] **模型具体构建过程**： - 因子合成：将价格区间因子、量价背离因子、遗憾规避因子进行等权合成[3] - 调仓频率：周度调仓[44] - 手续费：单边千分之二[44] - 风险控制：加入换手率缓冲机制降低调仓成本[44] - 基准：中证1000指数[44] **模型评价**：在样本外表现出色，有较强的超额收益水平[47] 2. 高频&基本面共振组合中证1000指数增强策略 **模型构建思路**：将高频因子与有效的基本面因子结合提升多因子投资组合表现[48] **模型具体构建过程**： - 因子构成：高频因子（价格区间、量价背离、遗憾规避） + 基本面因子（一致预期、成长、技术因子）[48] - 合成方法：等权合成[48] - 调仓频率：周度调仓[48] - 基准：中证1000指数[48] **模型评价**：各项业绩指标均有提升，样本外表现稳定，有较强的超额收益水平[50] 因子的回测效果 1. 价格区间因子 - 上周多头超额收益率：0.28%[2][13] - 本月以来多头超额收益率：-0.41%[2][13] - 今年以来多头超额收益率：4.70%[2][13] - 上周多空收益率：-0.42%[13] - 本月以来多空收益率：-0.60%[13] - 今年以来多空收益率：13.53%[13] 2. 量价背离因子 - 上周多头超额收益率：0.18%[2][13] - 本月以来多头超额收益率：-1.47%[2][13] - 今年以来多头超额收益率：5.73%[2][13] - 上周多空收益率：1.82%[13] - 本月以来多空收益率：0.50%[13] - 今年以来多空收益率：15.99%[13] 3. 遗憾规避因子 - 上周多头超额收益率：-0.86%[2][13] - 本月以来多头超额收益率：-1.21%[2][13] - 今年以来多头超额收益率：1.04%[2][13] - 上周多空收益率：0.73%[13] - 本月以来多空收益率：1.04%[13] - 今年以来多空收益率：15.54%[13] 4. 斜率凸性因子 - 上周多头超额收益率：0.96%[2] - 本月以来多头超额收益率：0.63%[2] - 今年以来多头超额收益率：-7.40%[2] 模型的回测效果 1. 高频"金"组合中证1000指数增强策略 - 年化收益率：9.31%[44] - 年化波动率：23.97%[44] - Sharpe比率：0.39[44] - 最大回撤率：47.77%[44] - 双边换手率（周度）：14.66%[44] - 年化超额收益率：10.20%[3][44] - 跟踪误差：4.28%[44] - 信息比率：2.38[44] - 超额最大回撤：6.04%[3][44] - 上周超额收益：0.80%[3] - 本月以来超额收益：0.83%[3] - 今年以来超额收益：6.58%[3] 2. 高频&基本面共振组合中证1000指数增强策略 - 年化收益率：13.67%[50] - 年化波动率：23.59%[50] - Sharpe比率：0.58[50] - 最大回撤率：39.60%[50] - 双边换手率（周度）：22.54%[50] - 年化超额收益率：14.49%[4][50] - 跟踪误差：4.19%[50] - 信息比率：3.46[50] - 超额最大回撤：4.52%[4][50] - 上周超额收益：1.14%[4] - 本月以来超额收益：1.22%[4] - 今年以来超额收益：7.66%[4]

量化因子与构建方式 1. **因子名称**：价格区间因子 - **构建思路**：衡量股票在日内不同价格区间成交的活跃程度，反映投资者对未来走势的预期[12] - **具体构建过程**： 1. 使用高频快照数据提取高价格80%区间成交量因子（VH80TAW）、高价格80%区间成交笔数因子（MIH80TAW）和低价格10%区间每笔成交量因子（VPML10TAW） 2. 按25%、25%、50%权重合成因子 3. 对合成因子进行行业市值中性化处理[12][14] - **因子评价**：样本外表现稳定，超额收益曲线持续向上[17] 2. **因子名称**：量价背离因子 - **构建思路**：通过价格与成交量的相关性衡量市场情绪，低相关性预示未来上涨概率更高[22] - **具体构建过程**： 1. 计算快照成交价与成交笔数的相关性（CorrPMW）、成交价与成交量的相关性（CorrPVW） 2. 对两个细分因子等权合成 3. 进行行业市值中性化处理[22][25] - **因子评价**：近年收益趋平但今年以来表现回升[26] 3. **因子名称**：遗憾规避因子 - **构建思路**：基于行为金融学理论，捕捉投资者卖出后股价反弹的规避情绪[27] - **具体构建过程**： 1. 使用逐笔数据计算卖出反弹占比因子（LCVOLESW）和卖出反弹偏离因子（LCPESW） 2. 等权合成后做行业市值中性化[30][33] - **因子评价**：样本外超额收益稳定，但今年以来表现一般[36] 4. **因子名称**：斜率凸性因子 - **构建思路**：通过订单簿斜率和凸性分析供需弹性，反映投资者价格敏感度[37] - **具体构建过程**： 1. 提取低档位买方斜率因子（Slope_abl）和高档位卖方凸性因子（Slope_alh） 2. 等权合成并做行业市值中性化[39][40] - **因子评价**：2016年后收益平稳但样本外表现平淡[42] --- 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：高频"金"组合中证1000指数增强策略 - **构建思路**：将价格区间、量价背离、遗憾规避因子等权合成构建增强策略[3] - **具体构建过程**： 1. 周频调仓，单边手续费率0.2% 2. 加入换手率缓冲机制控制成本 3. 基准为中证1000指数[44][45] 2. **模型名称**：高频&基本面共振组合中证1000指数增强策略 - **构建思路**：结合高频因子与基本面因子（一致预期、成长、技术因子）提升表现[49] - **具体构建过程**： 1. 高频因子与基本面因子等权合成 2. 相同调仓频率和风控机制[50][51] --- 因子的回测效果 | 因子名称 | 上周多头超额 | 本月多头超额 | 今年以来多头超额 | 多空收益率（今年以来） | |------------------|--------------|--------------|-------------------|------------------------| | 价格区间因子 | 0.40%[13] | 0.51%[13] | 5.86%[13] | 13.69%[13] | | 量价背离因子 | -0.24%[13] | 1.53%[13] | 9.00%[13] | 16.21%[13] | | 遗憾规避因子 | 0.27%[13] | -0.49%[13] | 2.32%[13] | 12.41%[13] | | 斜率凸性因子 | -1.74%[2] | -2.46%[2] | -5.90%[2] | -12.37%[39] | --- 模型的回测效果 | 模型名称 | 年化超额收益 | 跟踪误差 | IR | 超额最大回撤 | |------------------------------------|--------------|----------|-------|--------------| | 高频"金"组合增强策略 | 10.51%[45] | 4.25%[45]| 2.47[45] | 6.04%[45] | | 高频&基本面共振组合增强策略 | 14.57%[51] | 4.16%[51]| 3.50[51] | 4.52%[51] |