海通证券金融工程专题报告:高频量价因子在股票与期货中的表现

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我们在本篇报告中将目光聚焦于日内价量信息和交易特征,使用分钟数据构建一系列高频因子,并对比各因子在股票和期货中的表现。

 高频因子分类。 高频因子可以分为收益率分布、成交量分布、量价复合、资金流和日内动量等几个主要的类别,各类因子还可以做进一步的细化,例如收益率分布因子包括已实现偏度、已实现峰度和上下行波动率等。

 收益率分布因子。 高频偏度和下行波动占比具有显著的选股效果,多空组合月均收益差分别为 1.45%和 1.87%,因子 IR 分别为 2.61 和 3.31。因子在股票中均呈现出反转效应,即高频偏度小、下行波动占比高的股票未来收益表现更好,而在
期货中呈现出动量效应, 即高频偏度大、上行波动占比高的期货品种未来收益表现更好, 最优参数区域的平均年化收益率分别为 3.59%和 3.81%。

 成交量分布因子。 日内不同时段的成交量分布能够反映投资者的行为特征。上午10 点-11 点成交量占比因子和股票下月收益显著正相关,正交因子 IR 均超过 2,而收盘前半小时成交量占比因子和股票下月收益显著负相关,正交因子 IR 高达3.24。对于期货,由于不同品种交易时段存在差异,该因子不具备区分效果。

 量价复合因子。 高频量价相关性因子具有显著选股效果,日内走势呈现出“量价背离” 特征的股票未来收益表现好于“量价同向”的股票,多空组合月均收益差为 2.10%,因子 IR 为 2.48。因子在期货中表现有所不同,量价相关性和仓价相关性因子值大的期货品种未来收益更高, 最优参数区域的平均年化收益率分别为3.46%和 3.58%。

 资金流因子。 资金流向来自交易时产生的委托信息,反映的是微观层面的供求关系。期货资金流因子在回看期和持有期较短时取得负收益,在回看期和持有期较长时取得正收益, 这意味着期货资金流入因子具有短期反转、长期动量特征。

 趋势强度因子。 股票趋势强度因子具有一定选股效果, 多空组合月均收益差为1.18%,但剔除风格因子后不再具备选股效果。 因子在期货中表现较好,最优参数区域内平均年化收益率为 5.30%。

 改进反转因子。 除了直接使用分钟级别数据构建因子之外,我们还可以使用日内信息对传统因子做增强。 剔除了隔夜和开盘后半小时涨幅的一个月反转因子的多空组合月均收益差从 1.79%提升至 2.28%, 2017 年以来提升效果尤为明显。

 高频因子在股票和期货中的表现存在差异。 大多数高频因子在股票中体现出反转效应,即因子值小的股票未来收益更高,而在期货中体现出动量效应,即因子值大的期货品种未来收益更高。这种差异化特征与交易机制和投资者结构有关。

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