personchinasell-sidexingyehigh-frequencyfactor-research
郑兆磊 (Zheng Zhaolei)
- 机构: 兴业证券经济与金融研究院（兴业金工）
- 执业证书编号: S0190520080006
- 角色: 分析师
在本 wiki 中的报告
- Xingye 2022 Return Distribution Alpha — 《高频研究系列三—收益率分布中的 Alpha(2)》(2022-05-04)，署名分析师。把日内收益率分布拆开做三类因子: 极值因子 (把偏度拆成涨/跌两端, 依据展望理论) / 混合高斯分布的 capacity 因子 (EM 拟合分离震荡期与跳价期, 刻画大额投资者操作能力) / 日内弹性因子; 代表因子
gmm_meandif 多空年化 52.80%、夏普 8.05、IC 5.16%
- Xingye 2024 Intraday Domain Information Alpha — 《高频研究系列九—日内分域信息中的 Alpha》(2024-07-31)，署名分析师。把一天切成几块「交易环境」(时间/价格/成交量三维分域)，在每块里比「这只股票跟同一天其他股票差多少」；显著性算法 (Cosemans & Frehen 2021) 的输入从收益率换成域内特征；股票间一侧走「分域 → 域内标准化 → 域内相关再跨域平均」，用成对相关性矩阵定义「同伴」；代表因子
peerDS_byT 的 Rank IC 0.043、ICIR 0.54、多空年化 34.22%、夏普 4.49
- Xingye 2026 Trading Anomaly and Divergence Alpha — 《高频研究系列十—成交异常、分歧状态与成交分歧结合中的 Alpha》(2026-10-21)。条件分位数回归识别异常成交 → CSAD 分组回归与分钟级稀疏回归识别收敛/分歧状态 → 分歧命中因子；代表因子
vr_quantile_resid_corr 的 Rank IC 0.048、ICIR 0.59、多空年化 34.60%、夏普 4.16
- Xingye 2023 High Frequency Risk Model — 《高频研究系列七—高频风险模型构建与应用》(2023-10-25)，署名分析师。把风险模型的分析对象从个股换成高频因子组合；5 个基本面高频风险因子 + 5 个 PCA 统计风险因子，Adjusted R^2 约 75%；复合因子全市场 IC 0.100、多空夏普 8.08（Barra 基准 5.91）；加进中证1000 增强后年化超额提升 2–3 个百分点
- Xingye 2023 Time Series Information Alpha — 《高频研究系列六—时序信息中的 Alpha》(2023-06-29)。把「日内数据换个时间顺序统计量就会变」做成七个日频因子：一阶自相关三族（相关系数 / D-W / AR(1) 残差）、非同步交易程度
LBQ、条件分布 highStdRtn_mean、自相关修正的 VaR rtn_condVaR、泊松概率化的 flashCrashProb；vol_foc 多空 67.0%、夏普 9.56；复合因子全市场周度 Rank IC 6.64%、月度 8.07%
- Xingye 2022 Market Microstructure — 《高频研究系列五—市场微观结构剖析》(2022-11-09)，署名分析师。用深度/紧密度/弹性三个维度的六个分钟级指标刻画市场微观流动性，并据此做趋势分析、日度异动报警与择时；万得全 A 回测多空年化 34.92%、多头 20.02%、收益风险比 1.344
关联