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1、圃去追分J1 HUAAN RESEARCH正文目录1引言52日内分钟成交额占比与换手率的关系63日内成交额占比因子73.1 分钟成交额占比因子的表现73.2 尾盘成交额占比因子的构建93.3 尾盘成交额占比因子的表现113.4 参数敏感性测试133.5 指数内选股效果143.6 半月调仓测试结果比照163.7 小结174与日内分钟换手率因子的比照185日内成交额的其他特征195.1 分钟成交额的高阶矩195.2 分钟成交额的自相关性205.3 空头效应对尾盘成交额占比因子的强化 226总结23风险提示:24图表11尾盘成交额占比因子APLi月度总 值（对、个传统因子中性）资料来源：wind,华
2、安证券研究所资料来源：wind,华安证券研究所尾盘成交额占比因子的表现以20时的APL20因子为例，该因子的均值在0.123左右，即正常市场交易状况 下，尾食20分钟的成交额占整日成交额大约为12.3%,中位数为0.120,标准差为0.024, 偏度为2.372,峰度为40.253,因子呈现正偏态尖峰的特征。*8 %1求9 次9图表13 APLzo因子值分布18000160001400012000100008000600040002000数据量 均值标准差中位数 偏度 峰度212237|0.123|0.024|0,120|2.372140,253|资料来源：wind,华安证券研究所图装15 A
3、PLzo多空姐收益与回撤图装15 APLzo多空姐收益与回撤图表14 API?。月度照序列oh*1hk-m-4h*.-7%8h-9*-10%8=?-0、 GO06SZ E06I0Z 8TT06I0Z 6010610Z 5SS Q88s ZR088Z A08SZ 8RKSZ B6EOZ 二 sozsz oironoz 901esz 6 rlmoz zowsz * lassas d- 三 O9SZ onTSION WGOSIOZ 78 3TON OfWIOZ ngz 6Tmz nd(孝 10Z MI90Hoz o.twsz ZOZ810ZL68 二 Oslo- 87906m 020681 子-:-
4、三一 sss IE0188- 808.2 -二三三 Cas- S8 6X52 solzlo- 二Ws一 0E9OH2 830 Bzz6 S3S 63sG76- mss ofoslo- 0m905 020s to- NOS6一 628812 N6 0386-资料来源：wind,华安证券研究所资料来源：wind,华安证券研究所按照因子值从小到大依次分成十组，构建等权选股组合，统计各组收益。力P20因 子的月度IC均值为-0.052, ranklC均值为-0.055,年化IC1R为-4.161,因子表现非常优 秀，逐月来看，如图表13所示，HPL20因子的月度IC值为负的概率为87.32%,月度 1
5、C表现非常稳定。多空组的年化收益为21.06%,年化波动为6.12%o年化夏普为3.44, 月度胜率到达84.51%,最大回撤在6.05%左右。图表16 AP，2o因子分10组年化收益图表174P“20图子分10组净值三事京 1160U0Z RX8Z &K5Z OHSZ 206SZ 0RB10Z 8SSZ S83 sas 京8gz 60C8I0Z OSOBSZ -CZE0Z 81M0H0Z n5Z ZRRloz S3S S3S sss Kssz ts$8z msgz lagsz 三三F、 wolw NOBCMOZ 9WCM0Z 二三:.二 zftMsz emloz OWOHOZ U810Z 占
6、 QHOZ -0HWSZ ZN0K0Z三事京 1160U0Z RX8Z &K5Z OHSZ 206SZ 0RB10Z 8SSZ S83 sas 京8gz 60C8I0Z OSOBSZ -CZE0Z 81M0H0Z n5Z ZRRloz S3S S3S sss Kssz ts$8z msgz lagsz 三三F、 wolw NOBCMOZ 9WCM0Z 二三:.二 zftMsz emloz OWOHOZ U810Z 占 QHOZ -0HWSZ ZN0K0Z10资料来源：wind,华安证券研究所资料来源：wind,华安证券研究所资料来源：wind,华安证券研究所从分组的年化收益来看，4PL20因子
7、单调性明显，分10组时多头组年化收益到达 17.51%,与等权全体相比超额收益为9.73%,各组净值曲线分化明显，总体来说APL?。 因子在较强的中性化处理后依然具备彳艮强的预测能力,月度IC序列稳定,多头组超额 收益显著。图表18 APL?。因子时间序列特征Im0I6I0z IEZO6 toz 0g06I0z 三06I0Z Im0I8I0zIE/。8 Toz 80810Z W08I0Z ImoxIOZ lx 号 0Z8 串Rloz 9ZI0NT0Z IE0I9I0Z 6N09I0Z 6g 9I0Z 6ZI09toz omolsloz IESI0Z ogsloz omlEOZ Imo 三 oz
8、0goVIOZ omnozIm0I6I0z IEZO6 toz 0g06I0z 三06I0Z Im0I8I0zIE/。8 Toz 80810Z W08I0Z ImoxIOZ lx 号 0Z8 串Rloz 9ZI0NT0Z IE0I9I0Z 6N09I0Z 6g 9I0Z 6ZI09toz omolsloz IESI0Z ogsloz omlEOZ Imo 三 oz0goVIOZ omnoz均值 中位数 10%分位数 90%分位数资料来源：wind,华安证券研究所进一步分析AP2o因子在时间序列上的特征，逐月计算2014/01/01到2019/12/31 期间因子在全市场的均值、上10%分位数、
9、50%分位数和下10%分位数。整体来看， 因子的时间序列特征比拟稳定，分位数的因子值波劫不大，在市场活跃时期，整体因 子值会略微偏大，第一组的因子值在大约在10%以下，即多头组选出的股票尾盘20分 钟成交额占比小于10%,第10组的因子值大概在14%以上，即空头组选出的股票尾盘 20分钟成交额占比大于14%,尾盘成交额占比越小,股票下月的预期表现越好。造成尾盘成交额占比因子的这种表现特征可能有多种原因：1、合理的信息披露时 点为盘前/后、以及午盘（少量），对应的信息交易时段为早盘及午间开盘，假设APL因 子值高可以识别为交易驱动型股票，反之为基本面驱动型；2、APL因子高的股票存 在知情交易者
10、比例更多，资金获得了利好消息后选择在噪声交易者更少的尾盘买入。3.3 参数敏感性测试在以日度因子值计算月度因子值时，可以采用移动平均法（MA）计算月度因子值。 国表18分别为MA5,10,15,20天时尾盘1525分钟成交领占比因子的表现。整体 对参数敏感性不高，建议最优尾盘成交额占比因子取尾盘22分许,移动平均天数 坡15日。1 dinont h_factort = 4口品 i=l图表法合成月度因子APk测试结果资料来源：wind,华安证券研究所如果采用指数加权移动平均法（EWMA）来合成月度因子，即在月末回溯d天时， 越泰近月末的日度因子所占权重越高，效果整体比MA法更优，总体依然对参数不
11、太 敏感，建议最优因子为定1822分钟的15 HEWMA成交赛占比,IC均值到达-0.054, 年化ICIR超过5od 心factor_montht =工ni x APLt=i Lj=i 卬2衰减系数。=1-1 + d图表 公领母卜法合成月度因子APLt测试结果资料来源：wind,华安证券研究所3.5指数内选股效果将样本股范围缩小至指数内，仍然有不错的选股效果。以EWMA法加权的15日 4PL20为例，对行业+市值+动量+波动+换手中性后，在沪深300以及中证500内的IC 均值均超过了-0.05,等权加权时多头（即第一组）的分组净值显著跑赢其他组合，多 头端收益显著。图表21 APLzo指数
12、内选股效果资料来源：wind,华安证券研究所ICrankle#化0R年化IR*r化险4300的-0.0531-0.058-2-517*1.6181*5004-0.054-0.055-3293-B4u2.479-M一：图表23 4PL20图子300内分0组净值国装22 4PL20因子300内多空组收益与回撤Inwsz 二 uz ZN06C0Zo 22 - S88 一 0s8s T- 88 f 2SS - 3s - OOCMSZ-7- XI - 0N38Z - S3S T Gmssz- ss WOHOZ - 0HI5C0Z-I MOMsr 入 80noz - gwosg wsossr 一 on9m
13、 m - ouorsz 一 Brorsz .88SZ S96n1610Z G060610Z BZ906sz 8U06 Toz 1RO6IOZ msloz GUO8一01/0810Z ES088Z rwosmz 881Z10Z AOCUIOZ REOZ 9SE0Z &WIOZ ZNsloz8nH910Z E080910Z 9X098Z 81Mo910Z 90W910Z os_d Nwosloz0190S10Z zotossz onosioz ZLIWOZ 6gsz 629010Z 9mnFSZ won资料来源：wind,华安证券研究所图装25 4PL20因子500内分0组净值资料来源：wind,
14、华安证券研究所图表24 AP。因子500内多空组收益与回撤STH610Z E06066Z 8Z90610Z 8W068ZIRQ6toz mgloz EI6086Z 0C0810ZGOS088Z , Z08SZ 思KIOZ 0 QRWSZ 中 930二0多 m-9loz - 85- 910ZS01 9ao96Zbe m二 0二 owssz m on OG8Z 3aZSMOZ 6B81OZ 6298IOZ 9IQ0HOZ资料来源：wind,华安证券研究所资料来源：wind,华安证券研究所为更进一步展示出/IP。因子在常见指数内优秀的选股效果，我们在指数内进行 选股组合的简单权重优化，在不考虑换手率
15、和交易本钱时，保持行业、市值暴露与基 准指数一致，对目标函数进行优化，得到最优权重构建选股组合。在优化权重时，考虑 了涨跌停等交易条件的限制。max X (W，- benchmarkY X fdCtO。 t=lS. t.(W benchmark industry =。(由-Wbenchmark)Xmv = 00 W, 1图表26指数内中性组合分年度收益情况300内500内年份组合收益指数收益超额收益年份组合收益指数收益超额收益201467.37%64.42%2.95%201447.62%3862H9 Q201512.86%7.81%5.05%201576.53%56.94%19.5994201
16、6-3.0CW-2.87%-0.13%20167.01%-5.46H12.47%201753.02%20.72%3230%201710.01%-5.28热15.2 期2018-26.15%-24.87%-1.28%2018-30.24%-32.8342.5第201947.18%40.36*66.82%201945.06%28.31%16.75%资料来源：wind,华安证券研究所从组合的净值表现来看，能够稳定的跑赢指数，尤其是在中证500内效果更好。逐年来说，行情上涨时能够取得较高的超额收益，行情下跣时组合表现基本不会比指 数更差。并且测试时使用的4PL20因子值是行业+市值+动量+波动+换手中
17、性后的纯洁 因子，构建组合的超额收益完全是由APGo的增量Alpha带来的。国表27 APLzq因子班 内中性组合净值国装28 APLzo因子秘 内中性组合净值资料来源：wind,华安证券研究所资料来源：wind,华安证券研究所3.6 半月调仓测试结果比照在上文测试中，调仓频率都是月度调仓，在这一节中测试使用EWM/法加权的 15日/IP。的半月调仓效果，与月度调仓进行比照。从多空组收益与回撤比照来看， 月度调仓多空组年化收益为23.19%,最大回撤6.38%,年化夏普3.94,半月调仓多空 组年化收益为28.80%,最大回撤5.88%,年化夏普4.90%,半月调仓效果优于月度调 仓。国装29
18、 API?。月度调仓多空收益与回撤图装30 APL?。半月调仓多空收益与回撤ISO%130%no%90%7(MSO*30%IMmsz6060610Z8Z90610ZZIQ0610Z80610Z60118szZZ806SZ9 界 810Z60UKSZ 益 szoKloz 改808Z8Z 织SZSW3Z g olmzloz 7-XI910Z - noi9roz - IRSSZ 播60Gsi0Z 回 WZ8SZ 40ZW10Z 81 笠sz wsloz mosszE0Z05SZ ozmiozZ068SZmz98sz880H0Z zn8szNoll6roz ST806I0Z omsoGSZ IaOGl
19、oz Q 力 I810Z IS08SZ60Z08SZ 6n-osioz QNI08I0Z 80IS10Z dlwsz zsodlozElesTOZZZ609roz Ico9 Toz S09T0ZSIZ8I0Z FOKOZ AOZOKOZ回射一g空组收通资料来源：wind,华安证券研究所 资料来源：wind,华安证券研究所图表31 APLzo因子不同调仓方式下的年化换手率比照月度佣仓年娘多牵庠力倘6年族多率2014 年*2014 年*2015 年*2015 年*2016 年2016 年邛2017 年2017 年2018 年2018 年*2019420194*资料来源：wind,华安证券研究所按照
20、因子值从小到大依次分成十组，统计各组收益时，由于半月调仓的调仓频率 更高，所以分10组的净值受到手续费的影响更大，图表31展示了两种调仓方式下多 头的年化换手率比照。当双边手续费设为3%。时，分10组的年化收益如图32,33所示。虽然半月调仓付 出的手续费远比月度调仓高，但半月调仓多头组的收益18.69%还是略高于月度调仓 18.32%。图表32 APSq月度调仓（手续费3%o）图表33 API?。半月调仓（手续费3%）资料来源：wind,华安证券研究所资料来源：wind,华安证券研究所当双边手续费降低为L5%o时，分10组的年化收益如图34,35所示。低手续费条 件下，半月调仓多头组的收益2
21、3.91%高于月度调仓21.21%。因此如果可以接受比拟低 的手续费，尝试更高频率的换仓可以带来正向收益。图表决APLlq月度调仓（手续费国装35 APLzo半月调仓（手续费5%5%丽来源：wind,华安证券研究所资料来源：wind,华安证券研究所3.7 小结在探索日内成交额的分布是否含有有效信息时，我们分时段统计了每一分钟的成 交额占比因子，头史与日度的换手率因子进行相关性分析,存到了增量有表Alpha实 际上集中在尾盘成交上的结论、构建了尾盘成交额占比的高频日内因子，日度因子计 算以尾盘872分钟计算为宜,月度因子以5公日指数加权移动平均法 位WMA） 构建时表现较为优秀，与其他的高频因子
22、相比，尾盘成交额占比因子具有多头收援虚 著,换手率相对稍低的独、招优热,在指数内多头端仍然有较优的表现，在设置较低手 续费的情况下，调仓频率趋向半月能够获得更高的多头收益。4与日内分钟换手率因子的比照上文的因子计算方式是用日内某分钟成交额除以当日总成交额，得到相对的分钟 成交额占比，日内每分钟之间会相互影响，存在此消彼长的关系。我们在这一节计算 日内绝对的分钟换手率因子，即用分钟成交额除以个股自由流通市值，进行比照，研 究这个因子表现是否比相对成交额占比更好。这两个角度的统计量之间有一定的相互 关系。分钟成交额占比=分钟成交额当日总成交额,分钟换手率分钟成交额I自由流通市值分钟成交额占比=当日
23、换手率当日总成交额I自由流动市值对9:3071:30,132015:00时间段共计240分钟的分钟换手率进行研究，分别计算 其与个股的日均换手率的相关性，发现，早盘分钟换手率与个股日均换手率的相关程 度极高，到达了 0.65以上，早盘往后相关程度逐渐降低，在第121分钟（即13:0013:01 这一分钟）相关性最低，下午分钟换手率与日均换手率维持在0.55左右，而在尾盘相 关性程度微微提升。图表36分钟换手率与日均换手率的相关性资料来源：wind,华安证券研究所这里结论与图表3得到的结论十分类似：日换手率高的股票，自然而然地，日内 的分钟换手率也更高，但日度的高成交映射到分钟频度上时，在日内2
24、40分钟上是不 均匀的，在早盘的呈现更加强烈。在对行业市值中性后，如图37,分钟换手率因子的IC均低于-0.06,呈现比拟好 的选股效果，如果进行比拟强的中性化处理（对行业+市值+动量+波动+换手中性）， 如图38,发现日内仅有尾盘的IC值是有效的，与我们在3.1节中得到的结论相符。经过测试发现，分钟换手率因子与分钟相对成交额占比因子比拟时有一些缺陷： 1、分钟换手率与日度换手率的相关性非常高，因子许多效果都被日度换手率因子所解 释；2、分钟换手率受个股的流动性澎响特别大，在日度的时间轴上受整体市场的流动 性影响也大，虽然其在日内分钟频度上互相独立，但因子的许多统计特征都比分钟成 交额占比因子
25、差一些。因此，使用分钟成交额占比来描述日内成交额的分布更加合适。图表37分钟换手率因子氏（行业市值中性）5-ssw -9F寸 I 一 zm三 一 8ZGI 一 6WI 一 ow -TOW 一 RI 一受ml 二 EmT 一 -9uml 一 Z0后T - 8Tli 一 6UII 一 OUTI 二0匚1 一 R0I 一 ENOI vmoI 一 SZOT -9TOI 一 N06I 一 860 - 6N60 一寻60 二605-ssw -9F寸 I 一 zm三 一 8ZGI 一 6WI 一 ow -TOW 一 RI 一受ml 二 EmT 一 -9uml 一 Z0后T - 8Tli 一 6UII 一 O
26、UTI 二0匚1 一 R0I 一 ENOI vmoI 一 SZOT -9TOI 一 N06I 一 860 - 6N60 一寻60 二60资料来源：wind,华安证券研究所图表38分钟换手率因子照（对、个传统因子中性）6三 WW Z三 Imw SZE 6三 mW zem ssn 6m mW yMl SFH ss mm zw dm i 6 m m三 w uni ssxn zs S61 SZ6I 6nH mrov n swo ss EQ/。 N。 n6三 WW Z三 Imw SZE 6三 mW zem ssn 6m mW yMl SFH ss mm zw dm i 6 m m三 w uni ssxn
27、 zs S61 SZ6I 6nH mrov n swo ss EQ/。 N。 n0.005aoi0.01 sao24).025-ao3-0.035-0.04-0.045资料来源：wind,华安证券研究所5日内成交额的其他特征5.1 分钟成交额的高阶矩24节主要探讨分钟成交额的时间序列分布特征，这一节中讨论分钟成交额的方 差因子 VMA( Variance of Minute Amount)，偏度因子 SM A (Skewness of Minute Amount), 峰度因子 KM A (Kurtosis of Minute Amount)的表现。1 NS AmounttN c=iVMA =
28、er2 = 1 S A (Amountt - )2 t=i1 7 Amountt -SMA=-X. ()3N t=i a1 Amountt - n,.KM A =()4N t=i (J仅对行业和市值中性化处理，VMA, SMA, KMA因子的基本表现如图39所示， 仅对行业市值中性时，VMA因子表现出一定的选股能力，SMA和KMA因子无效果, 计算三个因子与传统因子市值、动量、波动、换手因子的相关系数后发现，VMA因子 与市值、波动、换手因子相关程度都较高，在进行较强的中性化处理后，VMA因子选 股效果不佳。在日内分钟频度上，以分钟成交额计算的高阶矩与日度统计量相关性很强，并没 有出现独特的增
29、量Alpha。图表39分钟成交额的高阶矩因子息现(行业+市值中性)ICrankIC年化ICIR胜率多空组年化收益年化波动年化IR最大回撤VMA-0.068-0.091-2.76777.46%27.21%9.91%2.74610.76%SMA-0.011-0.004-0.64753.52%2.51%8.55%0.29414.93%KMA-0.015-0.008-0.99760.56。4.88%7.67%0.63713.38%资料来源：wind,华安证券研究所图表40分钟成交籁的高阶矩因子袅现(对、个传统因子中性)ICrankIC年化ICIR胜率务中组1年化收益年化波动年化1R最大回撤VMA-0.
30、023-0.021-2.68071.83%9.62%4.48%2.1488.06%SMA-0.011-0.005-0.79359.15%1.93%7.40%0.26115.40%KMA-0.012-0.005-0.92560.56%2.80%6.73%0.4161236M资料来源：wind,华安证券研究所图表41分钟成交额的高阶矩因子与传统因子相关性资料来源：wind,华安证券研究所40动量优动VMA0.5200.1700.4060.446SMA-0.0900.078-0.064-0.084KMA-0.0870.076-0.014-0.0325.2 分钟成交额的自相关性我们以ACM A因子(A
31、utocorrelation of Minute Amount)表示分钟成交额的序列自 相关性，i为自相关滞后分钟数。ACMA, = corr(Amountt-i, Amountt)计算一分钟滞后的成交额自相关系数4cM小后发现，因子的均值为0.385,自然状 态下分钟成交额在日内分钟序列上有显著的自相关性，如图表42所示，尾部呈现右拖 尾，说明许多股票的分钟成交额自相关性极强，偏离正常阈值。日内分钟成交额自相 关性强的股票，在微观上可以理解为股票受到事件刺激频率更高，对信息反响时容易 集群交易，羊群效应显著。图表目录图表1流动性指标的日内特征 019季）5图表2全市场成交籁在日内的分钟分布6
32、2019/12/31； 6图表3分钟成交额占比与日均换手率的相关性 6图表4分钟成交额占比因子K （行业市值中性）7图表5分钟成交额占比因子1CXR （行业市值中性）8图表6分钟成交额占比因子氏1对5个传统因子中性） 8图表7分钟成交领占比因子昭尔（对5个传统因子中性）9图表8尾盘成交额占比因子APLt月度IC值（行业市值中性） 9图表今尾盘成交额占比因子APLt年化 9值（行业市值中性） 10图表10尾盘成交额占比因子APLt与换手率的相关系数10图装11尾盘成交额占比因子APLt月度总值（对、个传统因子中性） 11图表12尾盘成交额占比因子APLt年化（对S个传统因子中性） 11图表13
33、APU2C因子值分布12图表14 4PL20月度IC序列12图盘15 APL2Q多空姐收益与回撤 12图表16 APU2Q因子分10组年化收益12图表17 APL20因子分10组净值12图装18 APV2c因子时间序列特征13图表19MA法合成月度因子APIA测试结果14图表20EWMA法合成月度因子APLt测试结果14国装21 APL20指数内选殿效果14理或22 4PL20因子300内多空姐收益与回撤15组装23 4PL20库子300内分* 组净值15图装24 4PL20因子500内多空姐收益与回撤15图装25 4PL20因子500内分0组净值15图表26指数内中性组合分年度收益情况 15
34、图表27 4PL20因子300内中性姐合净值16田装28 4PL20因子500内中性组合净值16国或29 APL2D月度调仓多空收益与回撤16图表对APL20半月调仓多空收益与回撤16图表31 APU24因子不同调仓方式下的年化换手率比照 16图装32 APL20月发两仓（手续费3%） 17图表33 APL20半月调仓（手续费3%） 17图双女APUL0月度调仓（手续费1.5%） 17图表35 APULD半月调仓（手续费1.5%） 17图表36分钟换手率与日均换手率的相关性 18图表37分钟换手率因子我（行业市值中性） 19图表38分钟换手率因子K：（对5个传统因子中性） 19图装39分钟成交
35、额的高阶矩因子表现（行业+市值中性） 20图表40分钟成交额的高阶矩因子我现（对5个传蜕因子中性） 20图表41分钟成交额的高阶矩因子与传统因子相关性2042 ACMAx统计特征42 ACMAx统计特征图表43 ACMAr时间序列特征数据量 均依标泡是中位救 偏度 峰度21223710.38510.13210.37510.2911 -0.5121IE0I6I0ZIEZ06I0Z 0306IOZ IEI06I0ZIHH8I0ZUZ08I0ZZZP08I0Z -IgHloz 加Tmn10% 83E0Z - 9ZH0ZTE0X9I0Z41 - 6R09I0Z_30.1650.1540.5940.66
36、9ACMA.40.1710.1600.5970.662ACMA_50.1760.1620.5970.655资料来源：wind,华安证券研究所对力CM4因子从小到大依次分成十组，构建多空组合与等权选股组合，统计各组 收益。因子的效果主要来自于空头端，分钟成交额自相关性强的，容易发生集群交易 的股票，在下个月的表现更差。图表0 ACMA、多空姐收益与回撤国表48 ACM Ai分10组年化收益资料来源：wind,华安证券研究所ZTE05I0Z ZN 三 0Z M60H0ZE0H0Z S#OHOZ ZOZOHOZ8Z109I0ZZ =5I0Z61805I0Z0二6107 SW06I0Z 虽06I0Z
37、二 E06I0Z qnlslozI袋08I0Z 6OZE0Z 6ltrE0z 葛I08I0Z 80IE0ZZ18E0Z Z090 = 0Z ESE0Z 659I0Z N3609I0ZIC09I0Z S09I0Z15%10*llllllll.资料来源：wind,华安证券研究所空头效应对尾盘成交额占比因子的强化在使用力CAM】因子构建股票组合时，由于其多头效应不够显著，直接将其与有效 因子加权组合会削弱有效因子的多头端收益。以前文中提到的有效因子尾盘成交颔占 比因子为例，我们可以使用空头效应对/IP。进行效果强化，具体操作方式为：1、按 照尾盘成交占比因子4PL20从小到大把股票池分成十组；2、对
38、各组股票再按照力CM4 因子从小到大排序，剔除因子值戢大的x%的股票，剩下的股票作为持仓组合。x=20,即剔除4 cM4因子值最大的20%的股票后，各组强化效果如图45所示， 对每一组效果都增强了。多头组（即第一组）的年化收益从18.32%上升到19.31%。图表49对尾盘成交额占比因子强化前后分组收益-10%一原始年化收益强化年化收益资料来源：wind,华安证券研究所图表50对尾盘成交额占比因子强化前后多头净值8m6SZ QBT610Z 0885 W06SZ 二 S06SZ &06SZ IN06SZ Qmoz owsoloz S0608SZ 0ZZ0810Z HX908SZ 9IHWI0Z
39、9X08SZ F0I0810Z 9LZ szmsz sgs mr90Hoz 6&E0Z 9IEEI0Z EZIEOZ 90n9SZ 0Z0I910Z SZ8095Z msloz Fso9Toz 60HWSZ9Tol Qx-gsz Gosssr 91 55Z ssz IIW5Z Q?Hsloz Gotssz Q 二 OUOZ 91三 OZ oloqloz 8180Hoz Lsz SIS8Toz 9moMOZ Lsz一中蛤多大组一Q化多人拉资料来源：wind,华安证券研究所一中蛤多大组一Q化多人拉资料来源：wind,华安证券研究所6总结国装51 APLzo月度K序列国装51 APLzo月度K序列0
40、04 -6 toz GZ6O6SZ GZZ06SZ zqosloz 81Mos I0Z 6010687 N0I18T0Z MWBOZ ZOKesz ENO8 toz 8mz拄 88K10Z 收 =8ozlozffi E190H0Z 妇 0388Z - 92TOZ - 工二9左 ZZ6O9S; msTOZ E 63SI0Z - sss oswsz 106OS10Z ZE0510Z 0f105 TON xossz 6R310Z Igm Ggsz Elsz 035 定 3SZ二 Nieto 二 6I68Z -Z 6QSW 3 mTS09uz mo9 mz E09豆 2-XCR 8001sl02 838 soslw zocslol OCZGto