conceptsignalevent-drivenvolume-pricemicrostructure

Volume-Price Event Cluster (量价事件簇)

定义

量价事件簇 (volume-price event cluster) 是国盛金工提出的一种批量量价事件信号生产方法论:针对某一类事件形态 (如"高/低位放量"),把"事件识别"和"信号定义"两个步骤中所涉及的所有维度做笛卡尔积组合,产生上千种候选事件信号;再经"有效性 → 相关性"两步筛选,保留一簇有效且低相关的信号,各簇取并集得到综合信号。

来源:国盛金工《"量价淘金"选股因子系列研究》(七) —《高/低位放量事件簇:正负向信号的有机结合》、(十八),2026-08-08

完整生产流程

flowchart LR
    A[事件识别] --> A1["对比基准 × 阈值方法"]
    A1 --> A2["高/低位定义<br/>日内固定 vs. 日间 20 日滚动<br/>× 分位数 vs. 均值 ±Nσ"]
    A2 --> B[放量定义]
    B --> B1["数据类型 × 何人 × 何方向 × 何种量 × 放大"]
    B1 --> C[信号定义]
    C --> C1["先看价/后看量<br/>先看量/后看价"]
    C1 --> D[批量生成上千候选]
    D --> E[有效性筛选]
    E --> F[相关性筛选]
    F --> G[正/负向事件簇 + 综合信号]

维度展开

高/低位定义 (2 维 × 2 维 = 4 组合)

  • 对比基准:日内固定 / 日间滚动 (回看 20 个交易日)
  • 判定阈值:分位数 (90% / 10%) / 均值±Nσ (日内 N=3,日间 N=1.5)

放量定义 (5 维)

  • 数据类型:逐笔成交 / 逐笔挂单 / 逐笔撤单 → 1 分钟合成指标
  • 何人(方式 1):超大单 / 大单 / 中单 / 小单 / 整体
  • 何人(方式 2):最激进 / 次激进 / 中等 / 次不激进 / 最不激进 / 整体
  • 何方向:买 / 卖 / 整体
  • 何种量:量 / 金额 / 笔数 / 单笔金额
  • 量的放大:与高/低位定义同结构 (日内固定 / 日间滚动 × 分位 / 均值σ)

5 个独立维度展开后实际生成数百种"放量"定义方式,与高/低位 4 种组合做笛卡尔积 → 上千种候选事件。

信号定义:两种结合方式

(1) 先看价、后看量

先识别价格处于高/低位的时间点 → 计算这些时间点的平均量 → 判断是否放量。

(2) 先看量、后看价 (国盛示例)

  1. 每个交易日计算股票 240 分钟成交量的 90% 分位 → 成交量阈值
  2. 计算 240 分钟收盘价的 90% 分位 → 价格高位阈值;10% 分位 → 价格低位阈值
  3. 标记当日放量的分钟
  4. 计算所有放量分钟对应的收盘价均值:
    • 均值 > 高位阈值 → 高位放量信号 (通常负向)
    • 均值 < 低位阈值 → 低位放量信号 (通常正向)

筛选流程

按时间分两段 (国盛 2026-08-08):

flowchart LR
    A[2016-01 至 2018-12<br/>训练段] --> A1[筛选效果最优且低相关的事件]
    A1 --> B[2019-01 至 2021-12<br/>二次精选]
    B --> B1[得到事件簇]
    B1 --> C[2022 起<br/>样本外]

筛选目标在不同应用中有所区别:

应用 评价指标
相对超额策略 通道策略相对基准的超额 IR
绝对收益策略 通道策略的年化收益 + 卡玛比率

国盛 2026-08-08 的关键升级是把筛选目标从"超额 IR"切到"卡玛 + 年化收益",由此把事件簇方法从相对基准拓展到绝对收益。

正负向信号统一筛选 (国盛 2026-08-08 创新)

过往研究通常分别筛选正/负向信号,导致负向股票池与正向股票池重合度低、对正向信号的增强有限。国盛 2026-08-08 提出在正向综合信号构建组合的基础上进行负向信号筛选:先用正向信号建组合,再加入负向信号做"剔除增强",使正负向信号结合后的效果更强。

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