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Xingye (2022) — 成交量分布中的 Alpha

一句话:不关心买卖方向,只关心一天里的成交量是怎么分布的——同一份分钟成交量数据,用对数、变化率、累计、分桶熵、极大值、同价成交量六种方式切开,配上偏度、峰度、厚尾占比、熵、支撑区域这些统计量,得到 16 个彼此相关性不高的日频选股因子。

  • 机构: 兴业证券经济与金融研究院(兴业金工)
  • 报告: 《高频研究系列四—成交量分布中的 Alpha》
  • 对外发布时间: 2022-08-29(研报正文署 2022-08-29,任务说明记为 2022-08-31)
  • 分析师: 郑兆磊 (S0190520080006)
  • 公众号: XYQuantResearch(研报节选版)
  • 本地归档: raw/articles/202208-xingye-volume-distribution-alpha/

回测设定

  • 区间 2014-09-01 — 2022-07-01
  • 剔除当期不在市、涨跌停以及特殊处理的股票
  • 日频调仓;多空为两组并按因子值加权(沿用《高频漫谈》口径)
  • 表中的年化波动率、夏普比率、最大回撤、胜率均为多空净值的统计量
  • 截至本篇,兴证金工已发布的高频因子个数为 27 个

因子清单(16 个)

族 因子 构造
常见(7) logvol_skew / logvol_90tail / logvol_10tail 对数成交量的偏度、90% 分位以上占比、10% 分位以下占比
常见(7) volroc_skew / volroc_kurt 15 分钟成交量变化率的偏度、峰度
常见(7) cumsumvol_mean / cumsumvol_std 累计成交量的均值、标准差
异构(6) vol_entropy 日内分钟成交量分桶熵的 20 日标准差
异构(6) vol_maxmean / vol_maxstd 自助重采样极值样本的均值/标准差的 15 日标准差
异构(6) vsa_ratio VSA 下限与收盘价的差异(降序)
异构(6) vsa_low2max / vsa_high2min VSA 上下限相对日内价格高/低区的位置(降序/升序)

代表性绩效

因子 IC 均值 ICIR 多空年化 多头年化 夏普 最大回撤
vol_maxmean 4.20% 0.51 50.38% 23.93% 6.08 −8.28%
vol_maxstd 3.66% 0.47 46.29% 21.46% 5.77 −9.14%
logvol_skew 3.03% 0.45 41.92% 20.49% 6.19 −5.67%
vsa_high2min 5.48% 0.47 39.19% 17.64% 3.39 −9.19%
vsa_ratio 4.07% 0.57 38.29% 16.67% 5.02 −4.89%
cumsumvol_mean 3.04% 0.37 35.56% 15.60% 3.98 −12.41%
vol_entropy 2.18% 0.53 29.49% 15.12% 6.03 −7.81%

正交化后(对相关性最高的基础高频因子做正交):vsa_ratio_Neu 多空 29.25%、多头 15.27%、最大回撤仅 4.98%;vol_maxmean_Neu 多头仍有 19.81%。IC 普遍下降但夏普上升。

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引用规范

引用时给出系列号 + 标题 + 发布日期(2022-08-29)。公众号版是研报节选,与研报全文可能存在差异,以研报全文为准。