金融工程专题报告：Alpha掘金系列之二基于高频快照数据的量价背离选股因子-20221118-国金证券-17正式版.pdf

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1、 敬请参阅最后一页特别声明 1 量价背离现象与股票收益预测 利用股票的价格与成交量的信息构建的价量因子已经被证明可以预测股票的未来收益。根据逻辑分析和数据实证，我们发现，当量价出现背离时，无论当前股价处在上升还是下降通道，未来上涨的可能性均较高；同理，当量价趋同时，股价未来下跌的可能性较大。本篇报告是 Alpha 掘金系列报告的第二篇，我们将重点关注基于快照数据的股票价格与成交量的相关关系，构建高频量价背离因子，而后通过降频后，构建了满足机构投资者要求的中证 1000 指数增强策略。量价背离因子在日频和周频预测上有效性显著 我们利用高频快照数据构建因子对日内价格与成交量的相关关系进行衡量，捕捉

2、量价趋同/背离特征，共构建了 6 个因子。在日频维度上，CorrPV 因子、CorrRV 因子以及 CorrPM 因子 IC 相对较高，IC 均值在 3%以上。CorrPVPM 因子的多空组合年化收益率达到了 29.97%，夏普比率达到了 3.72。合成之后的因子的 IC 相比单因子有了一定的提升，达到4%以上，多空组合年化收益率为 41.19%，夏普比率为 3.80。中性化后的合成因子表现也大幅好于非中性化的因子，分位数组合 Top 组合的年化超额收益率从 11.82%提升至 15.52%。为了满足大多数机构投资者的要求，我们进一步扩大因子预测周期，降低因子预测频率到周频。我们采用整体的方法

3、，统计了过去一周单一股票的日内快照成交量与价格的背离，构建量价背离因子。中性化后的合成因子的 IC 均值为6.27%，多空组合的年化收益率达到了 38.88%，夏普比率达到了 4.08。结合量价背离因子的中证 1000 指数增强策略 周频量价背离因子具有显著的预测能力，但其对交易成本比较敏感，因此对因子预测的胜率和收益有较高的要求，所以我们选择将该因子与传统因子一起使用构建策略。合成后的量价背离增强因子的 IC 达到了 7.66%，风险调整后 IC达到了 1.02，而作为对比的传统合成因子的 IC 仅为 5.91%，风险调整后 IC 为 0.79。基于量价背离增强因子构建的增强策略相比基准优势

4、非常明显，超额净值稳步增加。增强策略的年化收益率为 9.51%，相比基准的年化超额收益率为 11.90%。策略的换手率为周度双边 92.43%，换手率相对较高。策略的信息比率达到了2.27。我们进一步对比了不同手续费下策略的表现，可以看出，随着手续费的增加，策略收益逐步下降，但即便在严格的千分之三的手续费之下，策略的仍然可以获得 6.73%的年化超额收益率。当手续费可以降低至万分之五时，策略的年化超额收益率的提升至 20.14%，此时的信息比率达到了 3.93。风险提示 1、以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。2、策略依据一定的假设通过历史数

5、据回测得到，当交易成本提高或其他条件改变时，可能导致策略收益下降甚至出现亏损。用使箱邮共公司公限有理管金基商招供仅告报此金融工程专题报告 敬请参阅最后一页特别声明 2 内容目录内容目录 一、高频量价背离背后的 Alpha.4 1.1 日内量价背离的衡量.4 1.2 日内快照数据与量价因子构建.5 二、量价背离因子日频有效性验证.6 2.1 日频因子 IC 与分位数组合表现.6 2.2 日频合成因子表现.7 三、量价背离因子降频后表现.9 3.1 因子降频的方法.9 3.2 周频因子 IC 与分位数组合表现.9 3.3 周频合成因子表现.10 四、结合量价背离因子的中证 1000 指数增强策略.

6、13 4.1 周频量价背离因子对传统因子的增强.13 4.2 基于量价背离增强因子的中证 1000 指数增强策略.14 五、总结.16 风险提示.16 图表目录图表目录 图表 1：价升量跌.4 图表 2：价升量升.4 图表 3：价跌量跌.4 图表 4：价跌量升.4 图表 5：不同量价形态下股价变动预期.4 图表 6：高频数据分类.5 图表 7：量价背离因子 IC 指标（日频）.6 图表 8：量价背离因子多空组合净值（日频）.6 图表 9：量价背离因子多空组合指标（日频）.6 图表 10：量价背离因子相关系数（日频）.7 图表 11：量价背离合成因子 IC 指标（日频）.7 图表 12：量价背离

7、合成因子多空组合净值（日频）.7 图表 13：量价背离合成因子分位数组合年化收益率（日频）.8 图表 14：CorrFactor 分位数组合指标（日频）.8 图表 15：CorrFactorAdjCI 分位数组合指标（日频）.8 图表 16：CorrFactorAdjCI 在不同股票池中多空组合净值（日频）.9 qRpMqNsOqQrPsOqPnOmNrRaQ9R7NpNoOmOnPjMmNqReRoMnN9PrQrMMYqNrPNZnQqN金融工程专题报告 敬请参阅最后一页特别声明 3 图表 17：CorrFactorAdjCI 在不同股票池中指标（日频）.9 图表 18：量价背离因子 IC

8、 指标（周频）.9 图表 19：量价背离因子多空组合净值（周频）.10 图表 20：价背离因子多空组合指标（周频）.10 图表 21：量价背离因子相关系数（周频）.10 图表 22：量价背离合成因子 IC 指标（周频）.11 图表 23：量价背离合成因子多空组合净值（周频）.11 图表 24：量价背离合成因子分位数组合年化收益率（周频）.11 图表 25：CorrFactorW 分位数组合指标（周频）.11 图表 26：CorrFactorWAdjCI 分位数组合指标（周频）.12 图表 27：CorrFactorWAdjCI 在不同股票池中多空组合净值（周频）.12 图表 28：CorrFa

9、ctorWAdjCI 在不同股票池中指标（周频）.12 图表 29：周频量价背离合成因子 IC 序列.13 图表 30：周频量价背离合成因子与传统因子相关系数.13 图表 31：中证 1000 成分股中因子 IC 指标（周频）.14 图表 32：中证 1000 成分股中因子多空组合净值（周频）.14 图表 33：中证 1000 成分股中因子多空组合指标（周频）.14 图表 34：量价背离增强策略表现.15 图表 35：量价背离增强策略指标.15 图表 36：量价背离增强策略分年度收益率.15 图表 37：不同手续费下策略超额净值对比.16 图表 38：不同手续费下策略指标对比.16 金融工程专

10、题报告 敬请参阅最后一页特别声明 4 一、高频量价背离背后的 Alpha 传统多因子模型调仓频率相对较低，所用因子以基本面因子、低频量价因子为主，近些年来这类因子的收益波动也越来越大。而国内的私募等机构越来越重视基于高频量价数据的短线策略，相比传统因子，其收益的稳定性也具有一定的优势。国内的主要机构投资者（例如公募基金等），目前还无法采用这类短线交易策略，而这类高频量价因子在低频化后，仍然可以提供增量信息，并改善传统多因子模型。因此，高频量价因子越来越受到投资者的关注。利用股票的价格与成交量的信息构建的价量因子已经被证明可以预测股票的未来收益，投资者通常可以通过观察股票价格与成交量的关系捕捉交

11、易机会，传统的技术分析方法应用在高频方面也可以更好的提取有效特征。本篇报告是Alpha 掘金系列报告的第二篇，我们将重点关注我们将重点关注基于快照数据的基于快照数据的股票价格与成交量的相关关系，构建高频量价背离因股票价格与成交量的相关关系，构建高频量价背离因子，而后通过降频后，构建了子，而后通过降频后，构建了满足机构投资者要求的满足机构投资者要求的中证中证 1 1000000 指数增强策略。指数增强策略。1 1.1.1 日内量价背离的衡量日内量价背离的衡量 股票价格和成交量在日内的变化各不相同，但以下四类情形相对比较典型，同时也反映了日内投资者的博弈的不同情况。当股票价格上涨，而成交量却逐步减

12、少时，说明市场参与各方对股价后续的走势预期较为一致，此时股票还未达到预期价格，未来上涨的可能性较大；而当股票价格上涨，同时成交量放大，此时市场参与方分歧加大，乐观和悲观的投资者的数量都很多，市场情绪趋于“冷静”，股价到达拐点的可能性较大。同理，对于股价下跌的情况，当出现“缩量下跌”时，市场对股票后期的预期一致，进一步下跌的可能性较大；而如果出现“放量下跌”，则说明买卖双方均有较大量的挂单，投资者情绪逐步乐观，股价企稳反弹的可能性较高。图表图表1 1：价升量跌价升量跌 图表图表2 2：价升量升价升量升 来源：国金证券研究所 来源：国金证券研究所 图表图表3 3：价价跌跌量量跌跌 图表图表4 4：

13、价跌量升价跌量升 来源：国金证券研究所 来源：国金证券研究所 结合上述对于量价的四种形态的分析，我们总结了不同形态下股价变动预期，见下表。可以看出，当量价出现背离时，无论当前股价处在上升还是下降通道，未来上涨的可能性均较高；同理，当量价趋同时，股价未来下跌的可能性较高。因此，通过分析股价与成交量之间的相关性，可以对未来价格走势进行预测。图表图表5 5：不同不同量价量价形态下股价变动预期形态下股价变动预期 量价相关性量价相关性 量价量价形态形态 预期股价变动预期股价变动 量价趋同 价升量升 下跌 金融工程专题报告 敬请参阅最后一页特别声明 5 量价相关性量价相关性 量价量价形态形态 预期股价变动

14、预期股价变动 量价趋同 价跌量跌 下跌 量价背离 价升量跌 上涨 量价背离 价跌量升 上涨 来源：国金证券研究所 1 1.2.2 日内快照数据日内快照数据与与量价量价因子构建因子构建 传统的价格与成交量的研究往往是在相对较低的频率上进行分析，例如对于分钟级别数据而言，其会丧失分钟内重要的交易信息。因此，通过提高数据采样频率，可以从市场更微观的结构上获取额外信息，有获得更高超额收益的可能。下图展示的 A 股市场的高频数据分类。图表图表6 6：高频数据分类高频数据分类 来源：上交所，深交所，国金证券研究所 快照数据是交易所 3 秒一次的最新市场行情，包括了价格、成交量以及成交笔数，以及委托挂单等信

15、息。相比分钟级数据，快照数据的频率大幅提高，捕捉的交易信息更加完整，能够更精准刻画股票日内价格波动，能够展现价格、成快照数据的频率大幅提高，捕捉的交易信息更加完整，能够更精准刻画股票日内价格波动，能够展现价格、成交量及成交笔数在时序上的分布和变化。交量及成交笔数在时序上的分布和变化。基于上述优势，我们利用快照数据构建因子对日内价格与成交量的相关关系进行衡量，捕捉上文中提到的量价趋同/背离特征。衡量两个因素相关关系的直接方法就是计算相关系数。对于价格来说，我们选取快照成交价和快照收益率（即快照成交价相比上个快照成交价的变化）。对于成交量来说，我们不仅选取了快照成交量，而且选取了成交笔数，同时还计

16、算了每笔成交量。我们共构建了如下六个因子：=(,)=(,)=(,)=(11,)=(11,)=(11,)其中，()代表两个变量之间的相关系数，表示i时刻快照成交价，表示i时刻快照成交量，表示i时刻快照成交笔数。当价格与成交量的相关系数为负时，意味着量价出现背离，按照此前推断，股价上涨的可能性较高，反之亦然。因此，上述因子取值与未来股票收益率应该存在负的相关关系。为了验证上述因子的预测能力，接下来，我们将对上述 6 个因子的有效性进行测试。快照数据 价格成交量 盘口委托挂单 逐笔数据 逐笔成交 逐笔委托/委托队列 金融工程专题报告 敬请参阅最后一页特别声明 6 量价背离的特征最快可以在隔日收益率上

17、体现，因此，我们首先测试了因子隔日收益率的预测能力，采用的方法是 IC测试和分位数组合测试（十组）。测试的时间段为 2016 年 1 月至 2022 年 8 月。后续我们还将进一步探讨因子降频的方法，以满足投资者的交易要求。一般而言，这类量价因子在市值相对较小的股票上表现更好，因此，我们主要以中证 1000 指数成分股作为股票池进行因子有效性验证。同时，随着中证 1000 股指期货的上市，对冲工具的完善使得机构投资者对中证 1000 指数增强类产品的需求逐渐加大，因此本篇报告把重点放在中证 1000 指数增强策略上。在构建日频因子时，我们计算上一个交易日的因子值，然后以当日开盘价作为成交价。二

18、、量价背离因子日频有效性验证 2.1 2.1 日频因子日频因子 ICIC 与分位数组合表现与分位数组合表现 首先我们基于日频构建量价背离因子，即统计上个交易日内所有快照数据，构建上文中的 6 个量价背离因子。我们对这些因子的有效性进行检验，首先我们检验了因子日频收益的预测能力。下表展示了 6 个因子的 IC 统计指标。可以看出，量价背离因子整体的 IC 均值为负，即日内价量背离时，隔日个股的收益率相对较高，符合上文中我们对量价背离因子的分析。其中，CorrPV 因子、CorrRV 因子以及 CorrPM 因子 IC 相对较高，IC 均值在 3%以上。图表图表7 7：量价背离因子量价背离因子 I

19、CIC 指标（指标（日频日频）因子因子 平均值平均值 标准差标准差 最小值最小值 最大值最大值 风险调整后风险调整后 ICIC t t 统计量统计量 CorrPM-3.10%8.43%-28.73%36.90%-0.37-14.83 CorrPV-3.79%8.37%-26.37%35.80%-0.45-18.22 CorrPVPM-2.17%5.27%-26.82%20.03%-0.41-16.57 CorrRM-2.08%9.56%-31.32%29.94%-0.22-8.78 CorrRV-3.13%8.54%-29.83%26.18%-0.37-14.75 CorrRVPM-1.22%

20、4.92%-19.23%26.65%-0.25-9.96 来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 下图展示了因子的多空组合净值，可以看出，大部分因子在 2020 年之前表现较好，在 2020 年后，因子收益有下降的趋势，这也和众多机构逐步重视和使用高频因子导致因子有效性下降有关。CorrRV 因子和 CorrRVPM 因子的持续性相对较好，但 CorrRVPM 因子的收益相对偏低。从多空组合指标上来看，从多空组合指标上来看，CorrPVPMCorrPVPM 因子的多空组合年化收益率达到了因子的多空组合年化收益率达到了29.97%29.97%，夏普比率达到了，夏普比率达到了 3.723.

21、72。图表图表8 8：量价背离因子量价背离因子多空组合净值（多空组合净值（日频日频）来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 图表图表9 9：量价背离因子多空组合量价背离因子多空组合指标指标（日频日频）组合组合 年化收益率年化收益率 波动率波动率 夏普夏普比率比率 最大回撤最大回撤 CorrPM 16.28%12.28%1.33 34.07%CorrPV 30.69%12.15%2.53 28.21%CorrPVPM 29.97%8.05%3.72 24.70%01234567892016/1/52016/11/22017/8/242018/6/222019/4/182020/2/172

22、020/12/92021/10/112022/8/3CorrPMCorrPVCorrPVPMCorrRMCorrRVCorrRVPM金融工程专题报告 敬请参阅最后一页特别声明 7 组合组合 年化收益率年化收益率 波动率波动率 夏普夏普比率比率 最大回撤最大回撤 CorrRM 0.52%11.88%0.04 64.41%CorrRV 29.57%10.36%2.86 17.94%CorrRVPM 11.40%6.96%1.64 9.42%来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 2.2 2.2 日频合成因子表现日频合成因子表现 从上文可以看出，量价背离因子的单因子波动性较大，我们可以通过因

23、子合成的方法降低单因子失效的风险。我们首先分析了 6 个因子的两两相关系数，从下表可以看出，成交量和成交笔数构建的因子相关性较高，例如 CorrPM 因子和 CorrPV 因子，其余因子的相关性较低。因此，通过因子合成有望提高因子的表现。图表图表1010：量价背离因子相关系数量价背离因子相关系数（日频）（日频）因子因子 CorrPMCorrPM CorrPVCorrPV CorrPVPMCorrPVPM CorrRMCorrRM CorrRVCorrRV CorrRVPMCorrRVPM CorrPM 1.00 0.86 0.13 0.24 0.20 0.04 CorrPV 0.86 1.00

24、 0.47 0.31 0.31 0.10 CorrPVPM 0.13 0.47 1.00 0.20 0.21 0.14 CorrRM 0.24 0.31 0.20 1.00 0.88 0.20 CorrRV 0.20 0.31 0.21 0.88 1.00 0.42 CorrRVPM 0.04 0.10 0.14 0.20 0.42 1.00 来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 在进行因子合成时，我们首先对因子进行分位数变换标准化，然后选择了日频因子中表现相对较好的 CorrPM、CorrPV、CorrPVPM 和 CorrRV 因子，以等权的方式合成量价背离合成因子 CorrFa

25、ctor，同时我们也对该因子进行行业市值中性化处理，得到 CorrFactorAdjCI 因子。我们对上述两个因子的预测能力进行评估。下表展示的是量价背离合成因子的 IC，可以看出，合成之后的因子的 IC 相比单因子有了一定的提升，达到 4%以上，而中性化后的因子的 IC 进一步提升。图表图表1111：量价背离量价背离合成因子合成因子 ICIC 指标（指标（日频日频）因子因子 平均值平均值 标准差标准差 最小值最小值 最大值最大值 风险调整后风险调整后 ICIC t t 统计量统计量 CorrFactor 4.04%8.11%-26.04%30.88%0.50 20.08 CorrFactor

26、AdjCI 4.13%6.55%-17.41%25.27%0.63 25.41 来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 从 CorrFactor 因子的多空净值来看，因子的稳定性也大幅改善，但因子收益在 2021 年下半年后有所下滑，但从今年上半年开始，因子收益企稳反弹。从分位数组合的年化收益率来看，单调性非常明显，但空头部分的收益略高于多头部分的收益。合成因子的多空组合年化收益率为 41.19%，夏普比率为 3.80。图表图表1212：量价背离合成因子量价背离合成因子多空组合净值多空组合净值（日频日频）来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 中性化后的因子表现也大幅好于非中性

27、化的因子。其中，分位数组合其中，分位数组合 TopTop 组合的年化超额收益率从组合的年化超额收益率从 11.82%11.82%提升至提升至0246810121416182016/1/52016/11/22017/8/242018/6/222019/4/182020/2/172020/12/92021/10/112022/8/3CorrFactorCorrFactorAdjCI金融工程专题报告 敬请参阅最后一页特别声明 8 15.52%15.52%，多空组合的年化收益率提高至，多空组合的年化收益率提高至 49.83%49.83%，夏普比率达到了，夏普比率达到了 5.745.74。图表图表131

28、3：量价背离合成因子量价背离合成因子分位数分位数组合组合年化收益率年化收益率（日频日频）来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 图表图表1414：CorrFactorCorrFactor 分位数组合分位数组合指标指标（日频日频）组合组合 年化收益率年化收益率 波动率波动率 夏普比率夏普比率 最大回撤最大回撤 年化超额收益年化超额收益率率 跟踪误差跟踪误差 信息比率信息比率 超额最大回撤超额最大回撤 Top 11.82%26.91%0.44 39.34%12.82%5.64%2.27 17.68%1 6.14%26.67%0.23 43.71%7.07%4.59%1.54 7.28%2

29、6.20%26.63%0.23 44.30%7.14%4.23%1.69 5.29%3 5.46%26.35%0.21 49.81%6.33%3.87%1.63 5.40%4 1.33%26.37%0.05 52.68%2.17%3.98%0.55 6.32%5 2.37%26.19%0.09 51.28%3.18%3.76%0.85 8.63%6-0.17%26.38%-0.01 57.48%0.66%3.99%0.17 13.34%7-7.15%26.63%-0.27 65.88%-6.32%4.27%-1.48 39.03%8-9.72%26.43%-0.37 70.70%-9.03%5

30、.39%-1.68 50.82%Bottom-21.12%26.14%-0.81 84.20%-20.67%7.33%-2.82 79.32%市场-0.81%26.03%-0.03 54.58%L-S 41.19%10.84%3.80 20.69%来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 图表图表1515：CorrFactorAdjCICorrFactorAdjCI 分位数组合指标（分位数组合指标（日频日频）组合组合 年化收益率年化收益率 波动率波动率 夏普比率夏普比率 最大回撤最大回撤 年化超额收益率年化超额收益率 跟踪误差跟踪误差 信息比率信息比率 超额最大回撤超额最大回撤 Top

31、15.52%26.69%0.58 38.67%16.49%5.10%3.24 16.60%1 7.00%26.45%0.26 41.80%7.88%4.13%1.91 8.56%2 6.92%26.57%0.26 44.94%7.83%4.03%1.94 5.79%3 5.95%26.43%0.23 46.48%6.82%3.90%1.75 8.94%4 2.65%26.45%0.10 53.32%3.51%3.73%0.94 4.89%5 1.81%26.43%0.07 54.89%2.65%3.77%0.70 7.74%6-0.63%26.14%-0.02 53.27%0.12%3.80%

32、0.03 10.89%7-8.85%26.42%-0.33 67.35%-8.11%4.16%-1.95 46.42%8-10.36%26.42%-0.39 71.12%-9.68%4.95%-1.95 53.78%Bottom-23.06%25.93%-0.89 86.53%-22.62%6.06%-3.73 82.20%市场-0.78%26.02%-0.03 54.57%L-S 49.83%8.68%5.74 17.85%来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所-25.00%-20.00%-15.00%-10.00%-5.00%0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%

33、Top12345678BottomCorrFactorCorrFactorAdjCI金融工程专题报告 敬请参阅最后一页特别声明 9 我们也测试量价背离合成因子在不同股票池中的表现，可以看出，因子在中证因子在中证 5 50000 和中证和中证 8 80000 成分股中成分股中同样同样具有具有显著显著的选股能力，在中证的选股能力，在中证 5 50000 成分股中的成分股中的 ICIC 均值达到了均值达到了 4.32%4.32%，多空组合的年化收益率达到了，多空组合的年化收益率达到了 51.63%51.63%，夏普比率为，夏普比率为 4.754.75。图表图表1616：CorrFactorAdjCI

34、CorrFactorAdjCI 在在不同股票池中多空不同股票池中多空组合组合净值净值（日频日频）来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 图表图表1717：CorrFactorAdjCICorrFactorAdjCI 在在不同股票池中不同股票池中指标指标（日频日频）股票池股票池 ICIC 均值均值 风险调整后风险调整后 ICIC ICIC-t t 统计量统计量 L L-S S 年化收益率年化收益率 L L-S S 波动率波动率 L L-S S 夏普比率夏普比率 L L-S S 最大回撤最大回撤 中证 1000 4.13%0.63 25.41 49.83%8.68%5.74 17.85%中

35、证 500 4.32%0.55 22.28 51.63%10.87%4.75 17.90%中证 800 3.83%0.52 20.90 45.16%9.32%4.85 18.85%来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 三、量价背离因子降频后表现 3 3.1.1 因子降频的方法因子降频的方法 从上文的结果可以看出，量价背离的现象对隔日股票的收益率具有明显的预测作用，但对于大多数机构投资者来说，日频的预测周期相对较短，交易难以实现，且在手续费较高的情况下，比较难获得实际收益。在这种情况下，扩大因子预测周期，降低因子预测频率是一个重要的解决方法。综合考虑因子有效性的衰减以及交易的可行性，我

36、们降低预测频率到周频对股票收益进行预测。在这里，我们采用整体的方法，即计算了过去一周单一股票所有日内快照成交量与价格的相关系数，构建量价背离因子，构建方法与日频因子类似。这样做的好处是既保留了局部价格与成交量的相关信息，也降低频率，得到更长的预测周期。在回测时，我们每周第一个交易日，利用上周所有交易日计算得到的因子值，以开盘价成交，对因子有效性进行测试。3 3.2.2 周频因子周频因子 ICIC 与分位数组合表现与分位数组合表现 从下表的周频因子的表现可以看出，量价背离因子的 IC 均值差异较大，其中 CorrPVW 因子（W 后缀代表周频因子，下同）和 CorrPMW 因子的 IC 相对较高

37、，IC 均值分别达到了-7.00%和-6.37%，而日频因子中表现较好的 CorrPVPM 因子在周频下表现较为一般。图表图表1818：量价背离量价背离因子因子 ICIC 指标指标（周频）（周频）因子因子 平均值平均值 标准差标准差 最小值最小值 最大值最大值 风险调整的风险调整的 ICIC t t 统计量统计量 CorrPMW-6.37%8.03%-31.38%22.55%-0.79-14.62 CorrPVPMW-1.31%5.22%-20.58%17.71%-0.25-4.61 CorrPVW-7.00%8.21%-31.04%19.78%-0.85-15.69 CorrRMW-2.94

38、%9.34%-29.42%32.24%-0.31-5.79 CorrRVPMW-2.96%5.78%-26.72%14.26%-0.51-9.44 CorrRVW-4.14%8.90%-26.39%28.65%-0.47-8.57 来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 024681012141618202016/1/52016/11/22017/8/242018/6/222019/4/182020/2/172020/12/92021/10/112022/8/3中证1000 中证500 中证800 金融工程专题报告 敬请参阅最后一页特别声明 10 我们进一步研究了周频因子的多空组合的表

39、现，可以看出，CorrPMWCorrPMW 因子和因子和 CorrPVWCorrPVW 因子的多空组合表现优异，收益因子的多空组合表现优异，收益持续性相比日频因子更好，持续性相比日频因子更好，同时同时近几年因子也持续有效。近几年因子也持续有效。CorrPVW 因子的多空组合年化收益率达到了 47.18%，夏普比率达到了 4.04。我们认为，这主要是因为随着近些年高频因子在私募机构中的广泛使用，策略逐步拥挤，导致之前有效的日频因子对隔日股票收益率的预测的波动性逐步加大，甚至因子出现失效。而周频因子通过降低预测频率，可以在一定程度上平滑量价波动，从而提高预测的稳健性。图表图表1919：量价量价背离

40、背离因子多空组合净值因子多空组合净值（周频）（周频）来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 图表图表2020：价价背离背离因子多空组合指标因子多空组合指标（周频）（周频）因子因子 年化收益率年化收益率 波动率波动率 夏普比率夏普比率 最大回撤最大回撤 CorrPMW 38.42%11.64%3.30 12.99%CorrPVPMW 11.39%8.33%1.37 13.33%CorrPVW 47.18%11.69%4.04 13.13%CorrRMW 11.76%10.79%1.09 23.97%CorrRVPMW 13.37%7.05%1.90 6.97%CorrRVW 22.93%

41、10.26%2.23 11.49%来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 3 3.3.3 周频周频合成因子表现合成因子表现 同样，我们选取了周频因子中表现相对较好的 CorrPMW 因子和 CorrPVW 因子构建合成因子。从下表的相关性分析可以看出，成交笔数和成交量相关性较高，基于此构建的这两个因子的相关系数也较高，我们将这两个因子等权合成，得到代表这一类量价关系的因子 CorrFactorW，同时通过市值行业中性化得到 CorrFactorWAdjCI。图表图表2121：量价背离量价背离因子相关系数因子相关系数（周频）（周频）因子因子 CorrPMWCorrPMW CorrPVPM

42、WCorrPVPMW CorrPVWCorrPVW CorrRMWCorrRMW CorrRVPMWCorrRVPMW CorrRVWCorrRVW CorrPMW 1.00 0.05 0.87 0.31 0.08 0.29 CorrPVPMW 0.05 1.00 0.40 0.12 0.06 0.13 CorrPVW 0.87 0.40 1.00 0.34 0.10 0.33 CorrRMW 0.31 0.12 0.34 1.00 0.22 0.89 CorrRVPMW 0.08 0.06 0.10 0.22 1.00 0.41 CorrRVW 0.29 0.13 0.33 0.89 0.4

43、1 1.00 来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 从因子的 IC 指标来看，中性化后的合成因子相比单因子，虽然 IC 均值提升不明显，但风险调整后 IC 达到了 0.93，说明因子的稳定性进一步提高。从多空净值来看，中性化后的合成因子的年化收益率低于中性化前的合成因子，但夏普比率大幅提升。CorrFactorWAdjCI 因子的多空组合的年化收益率达到了 38.88%，夏普比率达到了 4.08。0.52.54.56.58.510.512.514.52016/1/112017/1/92018/1/22018/12/242019/12/162020/12/72021/11/22Corr

44、PMWCorrPVPMWCorrPVWCorrRMWCorrRVPMWCorrRVW金融工程专题报告 敬请参阅最后一页特别声明 11 图表图表2222：量价背离合成量价背离合成因子因子 ICIC 指标指标（周频）（周频）因子因子 平均值平均值 标准差标准差 最小值最小值 最大值最大值 风险调整风险调整后后 ICIC t t 统计量统计量 CorrFactorW 6.85%8.23%-21.16%31.89%0.83 15.32 CorrFactorWAdjCI 6.27%6.74%-11.58%23.35%0.93 17.13 来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 图表图表2323：

45、量价背离合成因子多空组合净值（周频）量价背离合成因子多空组合净值（周频）来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 从分位数组合的表现来看，两个因子从 Top 组合到 Bottom 组合的年化收益率单调性明显，但与日频因子类似，其 Top组合的收益略低于 Bottom 组合的收益。图表图表2424：量价背离合成因子量价背离合成因子分位数分位数组合年化收益率组合年化收益率（周频）（周频）来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 图表图表2525：C CorrFactororrFactorW W 分位数组合指标分位数组合指标（周频）（周频）组合组合 年化收益率年化收益率 波动率波动率 夏

46、普比率夏普比率 最大回撤最大回撤 年化超额收益年化超额收益率率 跟踪误差跟踪误差 信息比率信息比率 超额最大回撤超额最大回撤 Top 8.84%25.53%0.35 41.86%9.39%6.04%1.55 9.97%1 9.10%24.44%0.37 40.45%9.46%4.37%2.16 6.12%2 6.81%24.53%0.28 42.53%7.19%4.37%1.65 4.64%3 6.84%24.93%0.27 45.58%7.33%4.02%1.82 5.48%4 7.12%24.41%0.29 45.87%7.47%4.49%1.66 4.28%5 1.72%25.30%0.

47、07 49.13%2.30%3.79%0.61 7.41%6 1.03%25.51%0.04 47.50%1.65%4.18%0.40 9.86%7-5.40%25.97%-0.21 59.88%-4.73%4.78%-0.99 30.50%0246810122016/1/112017/1/92018/1/22018/12/242019/12/162020/12/72021/11/22CorrFactorWCorrFactorWAdjCI-30.00%-25.00%-20.00%-15.00%-10.00%-5.00%0.00%5.00%10.00%15.00%Top12345678Botto

48、mCorrFactorWCorrFactorWAdjCI金融工程专题报告 敬请参阅最后一页特别声明 12 组合组合 年化收益率年化收益率 波动率波动率 夏普比率夏普比率 最大回撤最大回撤 年化超额收益年化超额收益率率 跟踪误差跟踪误差 信息比率信息比率 超额最大回撤超额最大回撤 8-11.87%25.55%-0.46 65.68%-11.37%5.48%-2.08 55.62%Bottom-24.73%26.10%-0.95 86.54%-24.32%8.20%-2.96 84.27%市场-0.50%24.71%-0.02 52.30%L-S 43.01%12.04%3.57 13.84%来源

49、：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所 图表图表2626：CorrFactorWAdjCICorrFactorWAdjCI 分位数组合指标（周频）分位数组合指标（周频）组合组合 年化收益率年化收益率 波动率波动率 夏普比率夏普比率 最大回撤最大回撤 年化超额收益年化超额收益率率 跟踪误差跟踪误差 信息比率信息比率 超额最大回撤超额最大回撤 Top 8.30%25.69%0.32 41.57%8.93%5.32%1.68 10.16%1 8.00%24.42%0.33 39.55%8.34%4.17%2.00 6.88%2 7.91%24.88%0.32 42.57%8.37%4.12%2.

50、03 5.56%3 5.05%24.69%0.20 45.60%5.47%3.70%1.48 4.43%4 5.84%24.57%0.24 47.38%6.22%3.93%1.58 7.47%5 2.73%25.04%0.11 47.80%3.22%4.01%0.80 4.08%6-0.20%25.20%-0.01 50.21%0.33%3.95%0.08 10.17%7-4.76%25.53%-0.19 58.04%-4.19%4.32%-0.97 28.96%8-11.40%25.50%-0.45 67.10%-10.90%5.00%-2.18 54.21%Bottom-22.51%25.