1、正文目錄 HYPERLINK l _TOC_250016 引言 5 HYPERLINK l _TOC_250015 日內(nèi)分鐘成交額占比與換手率的關(guān)系 6 HYPERLINK l _TOC_250014 日內(nèi)成交額占比因子 7 HYPERLINK l _TOC_250013 分鐘成交額占比因子的表現(xiàn) 7 HYPERLINK l _TOC_250012 尾盤(pán)成交額占比因子的構(gòu)建 9 HYPERLINK l _TOC_250011 尾盤(pán)成交額占比因子的表現(xiàn) 11 HYPERLINK l _TOC_250010 參數(shù)敏感性測(cè)試 13 HYPERLINK l _TOC_250009 指數(shù)內(nèi)選股效果 14

2、 HYPERLINK l _TOC_250008 半月調(diào)倉(cāng)測(cè)試結(jié)果對(duì)比 16 HYPERLINK l _TOC_250007 3.7 小結(jié) 17 HYPERLINK l _TOC_250006 與日內(nèi)分鐘換手率因子的對(duì)比 18 HYPERLINK l _TOC_250005 日內(nèi)成交額的其他特征 19 HYPERLINK l _TOC_250004 分鐘成交額的高階矩 19 HYPERLINK l _TOC_250003 分鐘成交額的自相關(guān)性 20 HYPERLINK l _TOC_250002 空頭效應(yīng)對(duì)尾盤(pán)成交額占比因子的強(qiáng)化 22 HYPERLINK l _TOC_250001 6 總結(jié)

3、 23 HYPERLINK l _TOC_250000 風(fēng)險(xiǎn)提示： 24圖表目錄圖表 1 流動(dòng)性指標(biāo)的日內(nèi)特征（2019 年） 5圖表 2 全市場(chǎng)成交額在日內(nèi)的分鐘分布（2019/12/31） 6圖表 3 分鐘成交額占比與日均換手率的相關(guān)性 6圖表 4 分鐘成交額占比因子 IC（行業(yè)市值中性） 7圖表 5 分鐘成交額占比因子 ICIR（行業(yè)市值中性） 8圖表 6 分鐘成交額占比因子 IC（對(duì) 5 個(gè)傳統(tǒng)因子中性） 8圖表 7 分鐘成交額占比因子 ICIR（對(duì) 5 個(gè)傳統(tǒng)因子中性） 9圖表 8 尾盤(pán)成交額占比因子月度 IC 值（行業(yè)市值中性） 9圖表 9 尾盤(pán)成交額占比因子年化 ICIR 值（行

4、業(yè)市值中性） 10圖表 10 尾盤(pán)成交額占比因子與換手率的相關(guān)系數(shù) 10圖表 11 尾盤(pán)成交額占比因子月度 IC 值（對(duì) 5 個(gè)傳統(tǒng)因子中性） 11圖表 12 尾盤(pán)成交額占比因子年化 ICIR（對(duì) 5 個(gè)傳統(tǒng)因子中性） 11圖表 13 因子值分布 12圖表 14 月度 IC 序列 12圖表 15 多空組收益與回撤 12圖表 16 因子分 10 組年化收益 12圖表 17 因子分 10 組凈值 12圖表 18 因子時(shí)間序列特征 13圖表 19 MA 法合成月度因子測(cè)試結(jié)果 14圖表 20 EWMA 法合成月度因子測(cè)試結(jié)果 14圖表 21 指數(shù)內(nèi)選股效果 14圖表 22 因子 300 內(nèi)多空組收益

5、與回撤 15圖表 23 因子 300 內(nèi)分 10 組凈值 15圖表 24 因子 500 內(nèi)多空組收益與回撤 15圖表 25 因子 500 內(nèi)分 10 組凈值 15圖表 26 指數(shù)內(nèi)中性組合分年度收益情況 15圖表 27 因子 300 內(nèi)中性組合凈值 16圖表 28 因子 500 內(nèi)中性組合凈值 16圖表 29 月度調(diào)倉(cāng)多空收益與回撤 16圖表 30 半月調(diào)倉(cāng)多空收益與回撤 16圖表 31 因子不同調(diào)倉(cāng)方式下的年化換手率對(duì)比 16圖表 32 月度調(diào)倉(cāng)（手續(xù)費(fèi) 3） 17圖表 33 半月調(diào)倉(cāng)（手續(xù)費(fèi) 3） 17圖表 34 月度調(diào)倉(cāng)（手續(xù)費(fèi) 1.5） 17圖表 35 半月調(diào)倉(cāng)（手續(xù)費(fèi) 1.5） 17

6、圖表 36 分鐘換手率與日均換手率的相關(guān)性 18圖表 37 分鐘換手率因子 IC（行業(yè)市值中性） 19圖表 38 分鐘換手率因子 IC（對(duì) 5 個(gè)傳統(tǒng)因子中性） 19圖表 39 分鐘成交額的高階矩因子表現(xiàn)（行業(yè)+市值中性） 20圖表 40 分鐘成交額的高階矩因子表現(xiàn)（對(duì) 5 個(gè)傳統(tǒng)因子中性） 20圖表 41 分鐘成交額的高階矩因子與傳統(tǒng)因子相關(guān)性 20圖表 42 統(tǒng)計(jì)特征 21圖表 43 時(shí)間序列特征 21圖表 44 分鐘成交額的自相關(guān)性因子表現(xiàn)（行業(yè)+市值中性） 21圖表 45 分鐘成交額的自相關(guān)性因子表現(xiàn)（對(duì) 5 個(gè)傳統(tǒng)因子中性） 21圖表 46 分鐘成交額的自相關(guān)性因子與傳統(tǒng)因子相關(guān)性

7、21圖表 47 多空組收益與回撤 22圖表 48 分 10 組年化收益 22圖表 49 對(duì)尾盤(pán)成交額占比因子強(qiáng)化前后分組收益 22圖表 50 對(duì)尾盤(pán)成交額占比因子強(qiáng)化前后多頭凈值 23圖表 51 月度 IC 序列 23圖表 52 多空組收益與回撤 23圖表 53 因子分 10 組年化收益 23圖表 54 因子分 10 組凈值 23引言本篇報(bào)告是“市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)剖析”系列的第七篇，系列報(bào)告從行為金融學(xué)的視角出發(fā)，捕捉市場(chǎng)異常交易行為，挖掘隱藏在海量數(shù)據(jù)之下的 Alpha，本篇報(bào)告集中挖掘潛藏在分鐘成交額之下的有效信息。一方面，市場(chǎng)中常常關(guān)注早盤(pán)和尾盤(pán)的放量，許多投資者認(rèn)為早盤(pán)或者尾盤(pán)的放量情況預(yù)示

8、著股價(jià)某種未來(lái)走向，因此，本篇報(bào)告探討成交額在不同時(shí)段的日內(nèi)分布特征是否能夠在傳統(tǒng)因子的基礎(chǔ)上添加有效的增量 Alpha 信息。市場(chǎng)的流動(dòng)性在日內(nèi)時(shí)間軸上存在天然的差距，市場(chǎng)流動(dòng)性在上午開(kāi)盤(pán)時(shí)相對(duì)較差（價(jià)格沖擊指數(shù)、相對(duì)買(mǎi)賣價(jià)差和相對(duì)有效價(jià)差數(shù)值較高，流動(dòng)性指數(shù)較低），開(kāi)盤(pán)一小時(shí)內(nèi)流動(dòng)性增長(zhǎng)較快，隨后開(kāi)始緩慢增長(zhǎng)。中午休市前后流動(dòng)性出現(xiàn)短暫波動(dòng)，下午開(kāi)盤(pán)后流動(dòng)性繼續(xù)維持緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì)，接近收盤(pán)時(shí)由于最后三分鐘實(shí)行集合競(jìng)價(jià)而出現(xiàn)小幅波動(dòng)。圖表 1 流動(dòng)性指標(biāo)的日內(nèi)特征（2019 年）資料來(lái)源：上交所市場(chǎng)質(zhì)量報(bào)告，華安證券研究所而成交額在日內(nèi)呈現(xiàn)天然的 U 型或 W 型分布特征。早盤(pán)成交額的高峰來(lái)源

9、于隔夜信息疊加的反應(yīng)，中午開(kāi)市后有個(gè)成交額小高峰，來(lái)源于中午 1 個(gè)半小時(shí)的信息疊加的反應(yīng)，尾盤(pán)成交額的高峰更多是對(duì)第二天股價(jià)的預(yù)期以及可能的信息提前泄露。從成交額結(jié)果來(lái)看，市場(chǎng)更喜歡在早盤(pán)，午后以及尾盤(pán)進(jìn)行成交，這也是自然狀態(tài)下的成交額分布狀況。本篇報(bào)告的 24 節(jié)主要分析如果成交額在日內(nèi)的分布狀態(tài)偏離了自然分布，是否包含著額外的有效信息。根據(jù)市場(chǎng)日內(nèi)流動(dòng)性以及成交額占比的分布狀況來(lái)看，初步推測(cè)早尾盤(pán)的成交信息更容易產(chǎn)生有效的因子。另一方面，第五節(jié)補(bǔ)充統(tǒng)計(jì)了分鐘成交額的一些其他指標(biāo)，比如分鐘成交額的高階矩以及自相關(guān)系數(shù)，構(gòu)建日內(nèi)成交額的其他特征因子并測(cè)試其效果。圖表 2 全市場(chǎng)成交額在日內(nèi)的

10、分鐘分布（2019/12/31）資料來(lái)源：wind，華安證券研究所日內(nèi)分鐘成交額占比與換手率的關(guān)系首先我們分別計(jì)算日內(nèi) 240 分鐘的成交額占比因子，其中,為個(gè)股某日第 t 分鐘的因子值，計(jì)算月度因子值時(shí)回溯 20 個(gè)交易日移動(dòng)平均得到月度因子值。, = ,= =1其中，t 為分鐘標(biāo)記，d 為日度標(biāo)記與此同時(shí)我們計(jì)算股票的 20 日平均換手率因子，統(tǒng)計(jì)分鐘成交額占比因子與日均換手率因子的相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)兩者之間存在奇特的相關(guān)關(guān)系，如圖表 3 所示。 = =1圖表 3 分鐘成交額占比與日均換手率的相關(guān)性資料來(lái)源：wind，華安證券研究所早盤(pán)分鐘成交額占比與日均換手率的相關(guān)程度很高，達(dá)到了 0.5

11、左右，早盤(pán)往后相關(guān)程度逐漸降低并轉(zhuǎn)為負(fù)相關(guān)，維持在-0.1 左右，在第 121 分鐘（即 13:0013:01 這一分鐘）相關(guān)性最低，低于-0.3，接近尾盤(pán)時(shí)相關(guān)程度又逐漸升高。從分鐘成交額占比與換手率相關(guān)系數(shù)的日內(nèi)序列圖上，可以推測(cè)得到幾個(gè)結(jié)論：1、日度的成交分散到分鐘頻度的成交上時(shí)，在日內(nèi) 240 分鐘序列上是分布不均勻的，在早盤(pán)和尾盤(pán)成交得更多，其他時(shí)間段基本平穩(wěn)成交，早盤(pán)和尾盤(pán)的流動(dòng)性也和其他時(shí)間段有顯著差距，即高換手股票更傾向于在早盤(pán)和尾盤(pán)更多成交；2、雖然相關(guān)性在尾盤(pán)也有一個(gè)微量提升，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如早盤(pán)強(qiáng)烈。相關(guān)系數(shù)小于 0.2；3、日內(nèi)分鐘成交額占比之和為 1，因此不同分鐘之間互相影

12、響，存在此消彼長(zhǎng)的關(guān)系，比如某只股票在開(kāi)盤(pán) 30 分鐘內(nèi)成交額很高，會(huì)導(dǎo)致日內(nèi)其他時(shí)間段成交額相對(duì)更低，與日均換手率的相關(guān)系數(shù)也自然降低，這是其他時(shí)間段-0.1 微弱負(fù)相關(guān)的原因； 4、由于日內(nèi)分鐘成交額占比之間會(huì)互相影響，為輔助解釋究竟哪些時(shí)間區(qū)間蘊(yùn)含了有效信息，我們?cè)诘谒墓?jié)補(bǔ)充測(cè)試了日內(nèi)每分鐘的絕對(duì)換手率的效果。5、由于分鐘成交額占比與換手率之間的這種聯(lián)系，在構(gòu)造日內(nèi)成交額特征因子時(shí)，需要考慮是否在剔除傳統(tǒng)因子后（換手，波動(dòng)等）是否能夠有新的 Alpha 產(chǎn)生。日內(nèi)成交額占比因子分鐘成交額占比因子的表現(xiàn)以 2014 年至 2019 年為回測(cè)區(qū)間，全部 A 股為樣本，測(cè)試 240 個(gè)分鐘成交

13、額占比因子 AP 因子（Amount Percentage）的基本表現(xiàn)（由于 14:58,14:59 兩分鐘無(wú)成交數(shù)據(jù)，實(shí)際 238 個(gè)分鐘是有效的）。, = ,= =1其中，t 為分鐘標(biāo)記，d 為日度標(biāo)記其中, 為個(gè)股某日第 t 分鐘的因子值，計(jì)算月度因子值時(shí)回溯 20 個(gè)交易日移動(dòng)平均得到月度因子值。因子在橫截面上對(duì)行業(yè)以及市值進(jìn)行中性化處理，組合月度調(diào)倉(cāng)。分鐘成交額占比因子的月度 IC 均值以及年化 ICIR 如圖 4,5 紅色柱狀圖所示。圖表 4 分鐘成交額占比因子 IC（行業(yè)市值中性）資料來(lái)源：wind，華安證券研究所圖表 5 分鐘成交額占比因子 ICIR（行業(yè)市值中性）資料來(lái)源：w

14、ind，華安證券研究所我們發(fā)現(xiàn)早盤(pán)和尾盤(pán)的成交額占比因子具有不錯(cuò)的選股效果，早盤(pán) 9:309:40 這10 分鐘的110因子 IC 均值超過(guò)了-0.02，午市開(kāi)盤(pán) 13:0013:01 這分鐘的121因子 IC 均值大于 0.02，尾盤(pán) 14:5114:57 以及 14:5915:00 這 7 分鐘的232237，240因子 IC 均值超過(guò)了-0.02。圖 4,5 中黑色曲線代表該分鐘成交額占比與日均換手率的相關(guān)性，由于早盤(pán)的成交額占比因子與日均換手因子高度正相關(guān)，午后一分鐘成交額占比因子與日均換手因子高度負(fù)相關(guān)，我們推測(cè)110以及121因子的效果主要是被換手率因子所解釋。如果在橫截面上對(duì)因子

15、進(jìn)行比較強(qiáng)的中性化處理（對(duì)行業(yè)+市值+動(dòng)量+波動(dòng)+換手中性），不同分鐘成交額占比因子的月度 IC 均值以及年化 ICIR 如圖 6,7 所示。在較強(qiáng)的中性化處理后，早盤(pán)成交額占比因子效果衰減明顯，有效的增量 Alpha信息集中在尾盤(pán)。在最后 7 分鐘，即 14：5314:57 時(shí)間段的成交額占比以及 15:00 的集合競(jìng)價(jià)成交額占比，IC 均值超過(guò)-0.03，年化 ICIR 超過(guò) 3.5。圖表 6 分鐘成交額占比因子 IC（對(duì) 5 個(gè)傳統(tǒng)因子中性）資料來(lái)源：wind，華安證券研究所圖表 7 分鐘成交額占比因子 ICIR（對(duì) 5 個(gè)傳統(tǒng)因子中性）資料來(lái)源：wind，華安證券研究所尾盤(pán)成交額占比因

16、子的構(gòu)建根據(jù)前文，尾盤(pán)成交額占比是一個(gè)比較有效的 Alpha 因子，由于使用一分鐘的成交額數(shù)據(jù)可能不夠穩(wěn)定，我們測(cè)試不同時(shí)間區(qū)間的尾盤(pán)成交額占比因子（Amount Percentage of Last t Minutes）的效果。例如30表示尾盤(pán)最后 30 分鐘的成交額占比因子。月度因子值依然以 20 日移動(dòng)平均。以橫軸表示不同的效果，因子的月度 IC均值如圖表 7 所示，因子的年化 ICIR 序列如圖表 8 所示。240,= =240 ,= =1其中，t 為分鐘標(biāo)記，d 為日度標(biāo)記圖表 8 尾盤(pán)成交額占比因子月度 IC 值（行業(yè)市值中性）資料來(lái)源：wind，華安證券研究所圖表 9 尾盤(pán)成交額

17、占比因子年化 ICIR 值（行業(yè)市值中性）資料來(lái)源：wind，華安證券研究所因子僅對(duì)行業(yè)和市值做中性化處理時(shí)，ICIR 效果最好為尾盤(pán)最后一分鐘的成交額占比，這主要是由于尾盤(pán)一分鐘成交額占比因子受到日均換手因子影響較大，如圖 10所示。圖表 10 尾盤(pán)成交額占比因子與換手率的相關(guān)系數(shù)資料來(lái)源：wind，華安證券研究所對(duì)因子進(jìn)行比較強(qiáng)的中性化處理（對(duì)行業(yè)+市值+動(dòng)量+波動(dòng)+換手中性）后，以橫軸表示不同的效果，月度 IC 均值如圖 11 所示，年化 ICIR 如圖 12 所示。我們發(fā)現(xiàn)當(dāng) t 大于等于 15 時(shí)，因子的 IC 均值和年化 ICIR 表現(xiàn)較優(yōu)，趨向穩(wěn)定，推測(cè)尾盤(pán)成交額占比因子的最優(yōu)時(shí)

18、間區(qū)間在 15 分鐘到 25 分鐘左右。圖表 11 尾盤(pán)成交額占比因子月度 IC 值（對(duì) 5 個(gè)傳統(tǒng)因子中性）資料來(lái)源：wind，華安證券研究所圖表 12 尾盤(pán)成交額占比因子年化 ICIR（對(duì) 5 個(gè)傳統(tǒng)因子中性）資料來(lái)源：wind，華安證券研究所尾盤(pán)成交額占比因子的表現(xiàn)以 t=20 時(shí)的20因子為例，該因子的均值在 0.123 左右，即正常市場(chǎng)交易狀況下，尾盤(pán) 20 分鐘的成交額占整日成交額大約為 12.3%，中位數(shù)為 0.120，標(biāo)準(zhǔn)差為 0.024，偏度為 2.372，峰度為 40.253，因子呈現(xiàn)正偏態(tài)尖峰的特征。圖表 13 因子值分布資料來(lái)源：wind，華安證券研究所圖表 14 月度

19、 IC 序列圖表 15 多空組收益與回撤資料來(lái)源：wind，華安證券研究所資料來(lái)源：wind，華安證券研究所按照因子值從小到大依次分成十組，構(gòu)建等權(quán)選股組合，統(tǒng)計(jì)各組收益。20因子的月度 IC 均值為-0.052，rankIC 均值為-0.055，年化 ICIR 為-4.161，因子表現(xiàn)非常優(yōu)秀。逐月來(lái)看，如圖表 13 所示，20因子的月度 IC 值為負(fù)的概率為 87.32%，月度 IC 表現(xiàn)非常穩(wěn)定。多空組的年化收益為 21.06%，年化波動(dòng)為 6.12%。年化夏普為 3.44，月度勝率達(dá)到 84.51%，最大回撤在 6.05%左右。圖表 16 因子分 10 組年化收益圖表 17 因子分 1

20、0 組凈值資料來(lái)源：wind，華安證券研究所資料來(lái)源：wind，華安證券研究所從分組的年化收益來(lái)看，20因子單調(diào)性明顯，分 10 組時(shí)多頭組年化收益達(dá)到 17.51%，與等權(quán)全體相比超額收益為 9.73%，各組凈值曲線分化明顯，總體來(lái)說(shuō)因子在較強(qiáng)的中性化處理后依然具備很強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力，月度 IC 序列穩(wěn)定，多頭組超額收益顯著。圖表 18 因子時(shí)間序列特征資料來(lái)源：wind，華安證券研究所進(jìn)一步分析20因子在時(shí)間序列上的特征，逐月計(jì)算 2014/01/01 到 2019/12/31期間因子在全市場(chǎng)的均值、上 10%分位數(shù)、50%分位數(shù)和下 10%分位數(shù)。整體來(lái)看，因子的時(shí)間序列特征比較穩(wěn)定，分位數(shù)

21、的因子值波動(dòng)不大，在市場(chǎng)活躍時(shí)期，整體因子值會(huì)略微偏大，第一組的因子值在大約在 10%以下，即多頭組選出的股票尾盤(pán) 20 分鐘成交額占比小于 10%，第 10 組的因子值大概在 14%以上，即空頭組選出的股票尾盤(pán) 20 分鐘成交額占比大于 14%，尾盤(pán)成交額占比越小，股票下月的預(yù)期表現(xiàn)越好。造成尾盤(pán)成交額占比因子的這種表現(xiàn)特征可能有多種原因：1、合理的信息披露時(shí)點(diǎn)為盤(pán)前/后、以及午盤(pán)（少量），對(duì)應(yīng)的信息交易時(shí)段為早盤(pán)及午間開(kāi)盤(pán)，若 APL 因子值高可以識(shí)別為交易驅(qū)動(dòng)型股票，反之為基本面驅(qū)動(dòng)型； 2、APL 因子高的股票存在知情交易者比例更多，資金獲得了利好消息后選擇在噪聲交易者更少的尾盤(pán)買(mǎi)入。

22、參數(shù)敏感性測(cè)試在以日度因子值計(jì)算月度因子值時(shí)，可以采用移動(dòng)平均法（MA）計(jì)算月度因子值。圖表 18 分別為 MA5,10,15,20 天時(shí)尾盤(pán) 1525 分鐘成交額占比因子的表現(xiàn)。整體對(duì)參數(shù)敏感性不高，建議最優(yōu)尾盤(pán)成交額占比因子取尾盤(pán) 1822 分鐘，移動(dòng)平均天數(shù)取 15 日。1_ =1圖表 19 MA 法合成月度因子測(cè)試結(jié)果資料來(lái)源：wind，華安證券研究所如果采用指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法（EWMA）來(lái)合成月度因子，即在月末回溯 d 天時(shí)，越靠近月末的日度因子所占權(quán)重越高，效果整體比 MA 法更優(yōu)，總體依然對(duì)參數(shù)不太敏感，建議最優(yōu)因子為尾盤(pán)1822 分鐘的15 日EWMA 成交額占比，IC 均值達(dá)

23、到-0.054，年化 ICIR 超過(guò) 5。_ = =1=1 圖表 20 EWMA 法合成月度因子測(cè)試結(jié)果衰減系數(shù) = 1 21 + 資料來(lái)源：wind，華安證券研究所指數(shù)內(nèi)選股效果將樣本股范圍縮小至指數(shù)內(nèi)，仍然有不錯(cuò)的選股效果。以 EWMA 法加權(quán)的 15 日20為例，對(duì)行業(yè)+市值+動(dòng)量+波動(dòng)+換手中性后，在滬深 300 以及中證 500 內(nèi)的 IC均值均超過(guò)了-0.05，等權(quán)加權(quán)時(shí)多頭（即第一組）的分組凈值顯著跑贏其他組合，多頭端收益顯著。圖表 21 指數(shù)內(nèi)選股效果ICrankIC年化ICIR勝率多空組多頭組年化收益年化收益年化波動(dòng)年化IR最大回撤300內(nèi)-0.053-0.058-2.517

24、70.4215.939.841.61813.8613.18500內(nèi)-0.054-0.055-3.49381.6920.648.332.47912.3112.80資料來(lái)源：wind，華安證券研究所圖表 22 因子 300 內(nèi)多空組收益與回撤圖表 23 因子 300 內(nèi)分 10 組凈值資料來(lái)源：wind，華安證券研究所資料來(lái)源：wind，華安證券研究所圖表 24 因子 500 內(nèi)多空組收益與回撤圖表 25 因子 500 內(nèi)分 10 組凈值資料來(lái)源：wind，華安證券研究所資料來(lái)源：wind，華安證券研究所為更進(jìn)一步展示出20因子在常見(jiàn)指數(shù)內(nèi)優(yōu)秀的選股效果，我們?cè)谥笖?shù)內(nèi)進(jìn)行選股組合的簡(jiǎn)單權(quán)重優(yōu)化，在

25、不考慮換手率和交易成本時(shí)，保持行業(yè)、市值暴露與基準(zhǔn)指數(shù)一致，對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,得到最優(yōu)權(quán)重構(gòu)建選股組合。在優(yōu)化權(quán)重時(shí)，考慮了漲跌停等交易條件的限制。max ( ) =1. . ( ) = 0 ( ) = 00 1 = 1=1圖表 26 指數(shù)內(nèi)中性組合分年度收益情況資料來(lái)源：wind，華安證券研究所從組合的凈值表現(xiàn)來(lái)看，能夠穩(wěn)定的跑贏指數(shù)，尤其是在中證 500 內(nèi)效果更好。逐年來(lái)說(shuō)，行情上漲時(shí)能夠取得較高的超額收益，行情下跌時(shí)組合表現(xiàn)基本不會(huì)比指數(shù)更差。并且測(cè)試時(shí)使用的20因子值是行業(yè)+市值+動(dòng)量+波動(dòng)+換手中性后的純凈因子，構(gòu)建組合的超額收益完全是由20的增量 Alpha 帶來(lái)的。圖表 27

26、 因子 300 內(nèi)中性組合凈值圖表 28 因子 500 內(nèi)中性組合凈值資料來(lái)源：wind，華安證券研究所資料來(lái)源：wind，華安證券研究所半月調(diào)倉(cāng)測(cè)試結(jié)果對(duì)比在上文測(cè)試中，調(diào)倉(cāng)頻率都是月度調(diào)倉(cāng)，在這一節(jié)中測(cè)試使用 EWMA 法加權(quán)的15 日20的半月調(diào)倉(cāng)效果，與月度調(diào)倉(cāng)進(jìn)行對(duì)比。從多空組收益與回撤對(duì)比來(lái)看，月度調(diào)倉(cāng)多空組年化收益為 23.19%，最大回撤 6.38%，年化夏普 3.94，半月調(diào)倉(cāng)多空組年化收益為 28.80%，最大回撤 5.88%，年化夏普 4.90%，半月調(diào)倉(cāng)效果優(yōu)于月度調(diào)倉(cāng)。圖表 29 月度調(diào)倉(cāng)多空收益與回撤圖表 30 半月調(diào)倉(cāng)多空收益與回撤資料來(lái)源：wind，華安證券研究

27、所資料來(lái)源：wind，華安證券研究所圖表 31 因子不同調(diào)倉(cāng)方式下的年化換手率對(duì)比月度調(diào)倉(cāng)年化換手率半月調(diào)倉(cāng)年化換手率2014年8452014年15312015年7682015年13662016年8082016年14582017年8292017年14482018年8152018年14512019年8542019年1211資料來(lái)源：wind，華安證券研究所按照因子值從小到大依次分成十組，統(tǒng)計(jì)各組收益時(shí)，由于半月調(diào)倉(cāng)的調(diào)倉(cāng)頻率更高，所以分 10 組的凈值受到手續(xù)費(fèi)的影響更大，圖表 31 展示了兩種調(diào)倉(cāng)方式下多頭的年化換手率對(duì)比。當(dāng)雙邊手續(xù)費(fèi)設(shè)為 3時(shí)，分 10 組的年化收益如圖 32,33 所示。

28、雖然半月調(diào)倉(cāng)付出的手續(xù)費(fèi)遠(yuǎn)比月度調(diào)倉(cāng)高，但半月調(diào)倉(cāng)多頭組的收益 18.69%還是略高于月度調(diào)倉(cāng) 18.32%。圖表 32 月度調(diào)倉(cāng)（手續(xù)費(fèi) 3）圖表 33 半月調(diào)倉(cāng)（手續(xù)費(fèi) 3）資料來(lái)源：wind，華安證券研究所資料來(lái)源：wind，華安證券研究所當(dāng)雙邊手續(xù)費(fèi)降低為 1.5時(shí)，分 10 組的年化收益如圖 34,35 所示。低手續(xù)費(fèi)條件下，半月調(diào)倉(cāng)多頭組的收益 23.91%高于月度調(diào)倉(cāng) 21.21%。因此如果可以接受比較低的手續(xù)費(fèi)，嘗試更高頻率的換倉(cāng)可以帶來(lái)正向收益。圖表 34 月度調(diào)倉(cāng)（手續(xù)費(fèi) 1.5）圖表 35 半月調(diào)倉(cāng)（手續(xù)費(fèi) 1.5）資料來(lái)源：wind，華安證券研究所資料來(lái)源：wind，華

29、安證券研究所小結(jié)在探索日內(nèi)成交額的分布是否含有有效信息時(shí)，我們分時(shí)段統(tǒng)計(jì)了每一分鐘的成交額占比因子，并且與日度的換手率因子進(jìn)行相關(guān)性分析，得到了增量有效 Alpha 實(shí)際上集中在尾盤(pán)成交上的結(jié)論，構(gòu)建了尾盤(pán)成交額占比的高頻日內(nèi)因子。日度因子計(jì)算以尾盤(pán) 1822 分鐘計(jì)算為宜，月度因子以 1520 日指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法（EWMA）構(gòu)建時(shí)表現(xiàn)較為優(yōu)秀。與其他的高頻因子相比，尾盤(pán)成交額占比因子具有多頭收益顯著，換手率相對(duì)稍低的獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)，在指數(shù)內(nèi)多頭端仍然有較優(yōu)的表現(xiàn)，在設(shè)置較低手續(xù)費(fèi)的情況下，調(diào)倉(cāng)頻率趨向半月能夠獲得更高的多頭收益。與日內(nèi)分鐘換手率因子的對(duì)比上文的因子計(jì)算方式是用日內(nèi)某分鐘成交額除以

30、當(dāng)日總成交額，得到相對(duì)的分鐘成交額占比，日內(nèi)每分鐘之間會(huì)相互影響，存在此消彼長(zhǎng)的關(guān)系。我們?cè)谶@一節(jié)計(jì)算日內(nèi)絕對(duì)的分鐘換手率因子，即用分鐘成交額除以個(gè)股自由流通市值，進(jìn)行對(duì)比，研究這個(gè)因子表現(xiàn)是否比相對(duì)成交額占比更好。這兩個(gè)角度的統(tǒng)計(jì)量之間有一定的相互關(guān)系。分鐘成交額占比 = 分鐘成交額當(dāng)日總成交額分鐘成交額占比 = 分鐘換手率 = 分鐘成交額/自由流通市值當(dāng)日換手率當(dāng)日總成交額/自由流動(dòng)市值對(duì) 9:3011:30,13:0015:00 時(shí)間段共計(jì) 240 分鐘的分鐘換手率進(jìn)行研究，分別計(jì)算其與個(gè)股的日均換手率的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)，早盤(pán)分鐘換手率與個(gè)股日均換手率的相關(guān)程度極高，達(dá)到了 0.65 以上，

31、早盤(pán)往后相關(guān)程度逐漸降低，在第 121 分鐘（即 13:0013:01這一分鐘）相關(guān)性最低，下午分鐘換手率與日均換手率維持在 0.55 左右，而在尾盤(pán)相關(guān)性程度微微提升。圖表 36 分鐘換手率與日均換手率的相關(guān)性資料來(lái)源：wind，華安證券研究所這里結(jié)論與圖表 3 得到的結(jié)論十分類似：日換手率高的股票，自然而然地，日內(nèi)的分鐘換手率也更高，但日度的高成交映射到分鐘頻度上時(shí)，在日內(nèi) 240 分鐘上是不均勻的，在早盤(pán)的呈現(xiàn)更加強(qiáng)烈。在對(duì)行業(yè)市值中性后，如圖 37，分鐘換手率因子的 IC 均低于-0.06，呈現(xiàn)比較好的選股效果，如果進(jìn)行比較強(qiáng)的中性化處理（對(duì)行業(yè)+市值+動(dòng)量+波動(dòng)+換手中性），如圖 3

32、8，發(fā)現(xiàn)日內(nèi)僅有尾盤(pán)的 IC 值是有效的，與我們?cè)?3.1 節(jié)中得到的結(jié)論相符。經(jīng)過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)，分鐘換手率因子與分鐘相對(duì)成交額占比因子比較時(shí)有一些缺陷： 1、分鐘換手率與日度換手率的相關(guān)性非常高，因子許多效果都被日度換手率因子所解釋；2、分鐘換手率受個(gè)股的流動(dòng)性影響特別大，在日度的時(shí)間軸上受整體市場(chǎng)的流動(dòng)性影響也大，雖然其在日內(nèi)分鐘頻度上互相獨(dú)立，但因子的許多統(tǒng)計(jì)特征都比分鐘成交額占比因子差一些。因此，使用分鐘成交額占比來(lái)描述日內(nèi)成交額的分布更加合適。圖表 37 分鐘換手率因子 IC（行業(yè)市值中性）資料來(lái)源：wind，華安證券研究所圖表 38 分鐘換手率因子 IC（對(duì) 5 個(gè)傳統(tǒng)因子中性）資料來(lái)

33、源：wind，華安證券研究所日內(nèi)成交額的其他特征分鐘成交額的高階矩24 節(jié)主要探討分鐘成交額的時(shí)間序列分布特征，這一節(jié)中討論分鐘成交額的方差因子VMA（Variance of Minute Amount），偏度因子 SMA（Skewness of Minute Amount），峰度因子 KMA（Kurtosis of Minute Amount）的表現(xiàn)。1 =1122 = =( )=1 =1(=1 )3 =1(=1 )4僅對(duì)行業(yè)和市值中性化處理，VMA，SMA，KMA 因子的基本表現(xiàn)如圖 39 所示，僅對(duì)行業(yè)市值中性時(shí)，VMA 因子表現(xiàn)出一定的選股能力，SMA 和 KMA 因子無(wú)效果，計(jì)算三個(gè)

34、因子與傳統(tǒng)因子市值、動(dòng)量、波動(dòng)、換手因子的相關(guān)系數(shù)后發(fā)現(xiàn)，VMA 因子與市值、波動(dòng)、換手因子相關(guān)程度都較高，在進(jìn)行較強(qiáng)的中性化處理后，VMA 因子選股效果不佳。在日內(nèi)分鐘頻度上，以分鐘成交額計(jì)算的高階矩與日度統(tǒng)計(jì)量相關(guān)性很強(qiáng)，并沒(méi)有出現(xiàn)獨(dú)特的增量 Alpha。圖表 39 分鐘成交額的高階矩因子表現(xiàn)（行業(yè)+市值中性）資料來(lái)源：wind，華安證券研究所圖表 40 分鐘成交額的高階矩因子表現(xiàn)（對(duì) 5 個(gè)傳統(tǒng)因子中性）資料來(lái)源：wind，華安證券研究所圖表 41 分鐘成交額的高階矩因子與傳統(tǒng)因子相關(guān)性市值動(dòng)量波動(dòng)換手VMA0.5200.1700.4060.446SMA-0.0900.078-0.064

35、-0.084KMA-0.0870.076-0.014-0.032資料來(lái)源：wind，華安證券研究所分鐘成交額的自相關(guān)性我們以 ACMA 因子（Autocorrelation of Minute Amount）表示分鐘成交額的序列自相關(guān)性，i 為自相關(guān)滯后分鐘數(shù)。 = (，)計(jì)算一分鐘滯后的成交額自相關(guān)系數(shù)1后發(fā)現(xiàn)，因子的均值為 0.385，自然狀態(tài)下分鐘成交額在日內(nèi)分鐘序列上有顯著的自相關(guān)性，如圖表 42 所示，尾部呈現(xiàn)右拖尾，表明許多股票的分鐘成交額自相關(guān)性極強(qiáng)，偏離正常閾值。日內(nèi)分鐘成交額自相關(guān)性強(qiáng)的股票，在微觀上可以理解為股票受到事件刺激頻率更高，對(duì)信息反應(yīng)時(shí)容易集群交易，羊群效應(yīng)顯著。

36、圖表 42 統(tǒng)計(jì)特征圖表 43 時(shí)間序列特征資料來(lái)源：wind，華安證券研究所資料來(lái)源：wind，華安證券研究所對(duì)因子進(jìn)行回測(cè)，滯后階數(shù)取15 分鐘，因子的基本表現(xiàn)如圖4446所示，僅對(duì)行業(yè)和市值中性化處理時(shí)，因子表現(xiàn)出不錯(cuò)的選股能力，但由于其與波動(dòng)、換手因子的相關(guān)系數(shù)較高，對(duì)行業(yè)、市值、波動(dòng)、換手因子中性化處理后，效果有所下降，最優(yōu)的因子為滯后 1 分鐘的自相關(guān)系數(shù)。圖表 44 分鐘成交額的自相關(guān)性因子表現(xiàn)（行業(yè)+市值中性）資料來(lái)源：wind，華安證券研究所圖表 45 分鐘成交額的自相關(guān)性因子表現(xiàn)（對(duì) 5 個(gè)傳統(tǒng)因子中性）ICrankIC年化ICIR勝率多空組年化收益年化波動(dòng)年化IR最大回撤

37、ACMA_1-0.041-0.054-3.29980.2816.684.983.3524.30ACMA_2-0.039-0.052-3.16773.2414.434.892.9506.53ACMA_3-0.035-0.048-2.90677.4612.994.892.6585.62ACMA_4-0.032-0.044-2.62577.4612.574.812.6156.07ACMA_5-0.028-0.040-2.35271.8311.054.762.3247.97資料來(lái)源：wind，華安證券研究所圖表 46 分鐘成交額的自相關(guān)性因子與傳統(tǒng)因子相關(guān)性市值動(dòng)量波動(dòng)換手ACMA_10.1800.1530.5820.688ACMA_20.1640.1470.5860.675ACMA_30.1650.1540.5940.669ACMA_40.1710.1600.5970.662ACMA_50.1760.1620.5970.655資料來(lái)源：wind，華安證券研究所對(duì)1因子從小到大依次分成十組，構(gòu)建多空組合與等權(quán)選股組合，統(tǒng)計(jì)各組收益。因子的效果主要來(lái)自于空頭端，分鐘成交額自相關(guān)性強(qiáng)的，容易發(fā)生集