兴业金工《高频研究系列六》— 时序信息中的 Alpha
来源
- 机构: 兴业证券经济与金融研究院(兴业金工),公众号 XYQuantResearch(研报节选)
- 研报: 《高频研究系列六—时序信息中的 Alpha》,对外发布时间 2023-06-29
- 分析师: 郑兆磊(SAC S0190520080006)
- 本地归档:
raw/articles/202306-xingye-time-series-information-alpha/(正文 + HTML + 43 张图) - 回测区间: 2014-09-01 — 2023-05-04(约 8.7 年);剔除当期不在市、涨跌停与特殊处理的股票;表格中年化波动率、夏普比率、最大回撤、胜率均为多空净值的统计量,多头换手率为多头组单边换手率,多空为两组按因子值加权
一句话总结
时序信息 = 把日内数据按时间重排后指标会变的信息(判据 g=f(\mathrm{Reorder}(data))\ne f(data))。本篇沿「序列自相关性」和「条件分布」两条路造了七个日频因子,等权合成后在全市场周度 Rank IC 均值 6.64%、月度 8.07%。
七类因子
| 族 | 因子 | 测什么 |
|---|---|---|
| 一阶自相关 | rtn_foc / vol_foc / foc_Comb |
分钟序列 lag-1 自相关系数(15 日均值) |
| 假设检验 | rtn_DW / vol_DW / DW_Comb |
Durbin-Watson 统计量 |
| 残差自相关 | rtn_rho / vol_rho / rho_Comb |
AR(1) 残差的 lag-1 自相关(15 日标准差) |
| 非同步交易 | rtn_LBQ / vol_LBQ / LBQ_Comb |
多个回望区间上 LB 检验 Q 统计量序列的标准差(15 日均值) |
| 条件分布 | highStdRtn_mean |
只在波动率处于当日 80% 分位以上的分钟上算 5 分钟滚动收益率均值 |
| 自相关 VaR | rtn_condVaR |
用二元正态分布修正后的日内 VaR,取 15 日标准差 |
| 闪电崩盘 | flashCrashProb |
日内连续下跌段数与上涨段数的泊松概率差,取 15 日标准差 |
几个关键公式
- 时序信息判据:g=f(\mathrm{Reorder}(data))\ne f(data)
- 因子聚合:F\_Mean_{Di}=\frac{1}{n_s}\sum_{j=1}^{n_s}F_j,F\_STD_{Di}=\frac{1}{n_s}\sum_{j=1}^{n_s}(F_j-\bar F)^2,n_s=15
- 条件分布:rtn\mid Condition\sim N(\mu,\sigma^2)
- 自相关 VaR 推导:(\ln P_{t+1},\ln P_t)\sim N(\mu,\mu,\sigma^2,\sigma^2,\rho),C=\begin{pmatrix}1&-1\\0&1\end{pmatrix},\mathbf{Y}=C\mathbf{X};风险方向由 \rho 符号与「收盘价 vs 当日均价」的组合判定
- 闪电崩盘概率:连续下跌/上涨次数近似服从泊松分布,x 取全市场当日连续上涨 \lambda_t^{pos} 中位数、x+k 取当日连续下跌 \lambda_t^{neg} 前 25% 分位数,用泊松累计分布函数算概率
代表性绩效
| 因子 | Rank IC | ICIR | 多空年化 | 夏普 |
|---|---|---|---|---|
vol_foc |
5.77% | 0.92 | 67.0% | 9.56 |
foc_Comb |
6.85% | 0.76 | 67.4% | 6.80 |
LBQ_Comb |
4.86% | 0.60 | 49.2% | 5.75 |
rtn_condVaR |
4.01% | 0.52 | 44.1% | 5.66 |
highStdRtn_mean |
3.34% | 0.72 | 41.2% | 7.48 |
flashCrashProb |
1.65% | 0.30 | 25.1% | 5.21 |
复合因子(七个因子等权合成):全市场周度 Rank IC 均值 6.64%、ICIR 0.98;月度 Rank IC 均值 8.07%、ICIR 1.32。周度全市场十分位组合多头年化 26.7%(基准 10.8%)、多空夏普 4.91;月度多头年化 17.6%(基准 7.9%)、多空夏普 3.28。中小盘最强:国证 2000 周度 ICIR 1.06、多空夏普 5.35;沪深 300 最弱(周度 ICIR 0.23)。
两处值得留意的地方
一、换个条件就能造出新的因子。 highStdRtn_mean 与普通的 5 分钟滚动收益率均值 rtn5_mean 构造几乎一样,只是样本被筛成「波动率在当日 80% 分位以上」的分钟;两者相关性仅 0.61,正交化后与底层因子最高相关性降到 0.35。条件分布的价值在筛选,不在统计量本身。
二、flashCrashProb 的相关性最低,所以不需要正交化(最高只有 0.4),而其余六个因子正交化后与底层因子的相关性都压到 0.6 以下——这被报告当作「七个因子从不同角度提取了时序信息」的证据。
原文没写清楚的地方
- LB 检验用了哪些回望区间、Q 统计量序列有多长,没有写(直接决定
LBQ因子的取值) - 自相关 VaR 的闭式表达式省略了:图里只给了式 (5)(6)(7) 三步推导,最后「在 \ln P_t 已知」求 VaR 那一步跳过了
- 闪电崩盘概率的第 2 步(x、k 的具体数值)与第 3 步(用哪个累计分布函数、上下限)都没给,整套流程无法复现
- 泊松假设本身没有被检验(连续下跌次数是否满足方差=均值)
- 正交化用的是哪一批「底层因子」、按什么口径取相关性最高者,未说明
入口与交叉引用
- 概念页: 时序自相关性与非同步交易因子 · 条件分布因子与股价自相关 VaR · 闪电崩盘概率因子
- 研报 entity: entities/Xingye 2023 Time Series Information Alpha
- 机构 entity: 兴业金工 · 分析师: 郑兆磊