《Alpha掘金系列之二：基于高频快照数据的量价背离选股因子-20221118-国金证券-17正式版.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《Alpha掘金系列之二：基于高频快照数据的量价背离选股因子-20221118-国金证券-17正式版.doc（22页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、量价背离现象与股票收益预测利用股票的价格与成交量的信息构建的价量因子已经被证明可以预测股票的未来收益。根据逻辑分析和数据实证，我们发现，当量价出现背离时，无论当前股价处在上升还是下降通道，未来上涨的可能性均较高；同理，当量价趋同时，股价未来下跌的可能性较大。本篇报告是 Alpha 掘金系列报告的第二篇，我们将重点关注基于快照数据的股票价格与成交量的相关关系，构建高频量价背离因子，而后通过降频后，构建了满足机构投资者要求的中证 1000 指数增强策略。量价背离因子在日频和周频预测上有效性显著我们利用高频快照数据构建因子对日内价格与成交量的相关关系进行衡量，捕捉量价趋同/背离特征，共构建了 6 个
2、因子。在日频维度上，CorrPV 因子、CorrRV 因子以及 CorrPM 因子 IC 相对较高，IC 均值在 3%以上。CorrPVPM 因子的多空组合年化收益率达到了 29.97%，夏普比率达到了 3.72。合成之后的因子的 IC 相比单因子有了一定的提升，达到4%以上，多空组合年化收益率为 41.19%，夏普比率为 3.80。中性化后的合成因子表现也大幅好于非中性化的因子，分位数组合 Top 组合的年化超额收益率从 11.82%提升至 15.52%。为了满足大多数机构投资者的要求，我们进一步扩大因子预测周期，降低因子预测频率到周频。我们采用整体的方法，统计了过去一周单一股票的日内快照成
3、交量与价格的背离，构建量价背离因子。中性化后的合成因子的 IC 均值为6.27%，多空组合的年化收益率达到了 38.88%，夏普比率达到了 4.08。结合量价背离因子的中证 1000 指数增强策略周频量价背离因子具有显著的预测能力，但其对交易成本比较敏感，因此对因子预测的胜率和收益有较高的要求，所以我们选择将该因子与传统因子一起使用构建策略。合成后的量价背离增强因子的 IC 达到了 7.66%，风险调整后 IC 达到了 1.02，而作为对比的传统合成因子的 IC 仅为 5.91%，风险调整后 IC 为 0.79。基于量价背离增强因子构建的增强策略相比基准优势非常明显，超额净值稳步增加。增强策略
4、的年化收益率为 9.51%，相比基准的年化超额收益率为 11.90%。策略的换手率为周度双边 92.43%，换手率相对较高。策略的信息比率达到了2.27。我们进一步对比了不同手续费下策略的表现，可以看出，随着手续费的增加，策略收益逐步下降，但即便在严格的千分之三的手续费之下，策略的仍然可以获得 6.73%的年化超额收益率。当手续费可以降低至万分之五时，策略的年化超额收益率的提升至 20.14%，此时的信息比率达到了 3.93。风险提示1、以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。2、策略依据一定的假设通过历史数据回测得到，当交易成本提高或其他条件改
5、变时，可能导致策略收益下降甚至出现亏损。敬请参阅最后一页特别声明1金融工程专题报告内容目录一、高频量价背离背后的 Alpha41.1 日内量价背离的衡量41.2 日内快照数据与量价因子构建5二、量价背离因子日频有效性验证62.1 日频因子 IC 与分位数组合表现62.2 日频合成因子表现7三、量价背离因子降频后表现93.1 因子降频的方法93.2 周频因子 IC 与分位数组合表现93.3 周频合成因子表现10四、结合量价背离因子的中证 1000 指数增强策略134.1 周频量价背离因子对传统因子的增强134.2 基于量价背离增强因子的中证 1000 指数增强策略14五、总结16风险提示16图表
6、目录图表 1： 价升量跌4图表 2： 价升量升4图表 3： 价跌量跌4图表 4： 价跌量升4图表 5： 不同量价形态下股价变动预期4图表 6： 高频数据分类5图表 7： 量价背离因子 IC 指标（日频）6图表 8： 量价背离因子多空组合净值（日频）6图表 9： 量价背离因子多空组合指标（日频）6图表 10： 量价背离因子相关系数（日频）7图表 11： 量价背离合成因子 IC 指标（日频）7图表 12： 量价背离合成因子多空组合净值（日频）7图表 13： 量价背离合成因子分位数组合年化收益率（日频）8图表 14： CorrFactor 分位数组合指标（日频）8图表 15： CorrFactorA
7、djCI 分位数组合指标（日频）8图表 16： CorrFactorAdjCI 在不同股票池中多空组合净值（日频）9敬请参阅最后一页特别声明 2金融工程专题报告图表 17： CorrFactorAdjCI 在不同股票池中指标（日频）9图表 18： 量价背离因子 IC 指标（周频）9图表 19： 量价背离因子多空组合净值（周频）10图表 20： 价背离因子多空组合指标（周频）10图表 21： 量价背离因子相关系数（周频）10图表 22： 量价背离合成因子 IC 指标（周频）11图表 23： 量价背离合成因子多空组合净值（周频）11图表 24： 量价背离合成因子分位数组合年化收益率（周频）11图表
8、 25： CorrFactorW 分位数组合指标（周频）11图表 26： CorrFactorWAdjCI 分位数组合指标（周频）12图表 27： CorrFactorWAdjCI 在不同股票池中多空组合净值（周频）12图表 28： CorrFactorWAdjCI 在不同股票池中指标（周频）12图表 29： 周频量价背离合成因子 IC 序列13图表 30： 周频量价背离合成因子与传统因子相关系数13图表 31： 中证 1000 成分股中因子 IC 指标（周频）14图表 32： 中证 1000 成分股中因子多空组合净值（周频）14图表 33： 中证 1000 成分股中因子多空组合指标（周频）1
9、4图表 34： 量价背离增强策略表现15图表 35： 量价背离增强策略指标15图表 36： 量价背离增强策略分年度收益率15图表 37： 不同手续费下策略超额净值对比16图表 38： 不同手续费下策略指标对比16敬请参阅最后一页特别声明3qRpMmRrNrRpRsOsNtQnMrR6MbP6MtRoOoMtRkPoPpOlOsQrRaQrQsMMYrRoPxNoPqO金融工程专题报告一、高频量价背离背后的 Alpha传统多因子模型调仓频率相对较低，所用因子以基本面因子、低频量价因子为主，近些年来这类因子的收益波动也越来越大。而国内的私募等机构越来越重视基于高频量价数据的短线策略，相比传统因子，
10、其收益的稳定性也具有一定的优势。国内的主要机构投资者（例如公募基金等），目前还无法采用这类短线交易策略，而这类高频量价因子在低频化后，仍然可以提供增量信息，并改善传统多因子模型。因此，高频量价因子越来越受到投资者的关注。利用股票的价格与成交量的信息构建的价量因子已经被证明可以预测股票的未来收益，投资者通常可以通过观察股票价格与成交量的关系捕捉交易机会，传统的技术分析方法应用在高频方面也可以更好的提取有效特征。本篇报告是 Alpha 掘金系列报告的第二篇，我们将重点关注基于快照数据的股票价格与成交量的相关关系，构建高频量价背离因子，而后通过降频后，构建了满足机构投资者要求的中证 1000 指数增
11、强策略。1. 1 日内量价背离的衡量股票价格和成交量在日内的变化各不相同，但以下四类情形相对比较典型，同时也反映了日内投资者的博弈的不同情况。当股票价格上涨，而成交量却逐步减少时，说明市场参与各方对股价后续的走势预期较为一致，此时股票还未达到预期价格，未来上涨的可能性较大；而当股票价格上涨，同时成交量放大，此时市场参与方分歧加大，乐观和悲观的投资者的数量都很多，市场情绪趋于“冷静”，股价到达拐点的可能性较大。同理，对于股价下跌的情况，当出现“缩量下跌”时，市场对股票后期的预期一致，进一步下跌的可能性较大；而如果出现“放量下跌”，则说明买卖双方均有较大量的挂单，投资者情绪逐步乐观，股价企稳反弹的
12、可能性较高。图表1：价升量跌图表2：价升量升来源：国金证券研究所来源：国金证券研究所图表3：价跌量跌图表4：价跌量升来源：国金证券研究所来源：国金证券研究所结合上述对于量价的四种形态的分析，我们总结了不同形态下股价变动预期，见下表。可以看出，当量价出现背离时，无论当前股价处在上升还是下降通道，未来上涨的可能性均较高；同理，当量价趋同时，股价未来下跌的可能性较高。因此，通过分析股价与成交量之间的相关性，可以对未来价格走势进行预测。图表5：不同量价形态下股价变动预期量价相关性量价形态预期股价变动量价趋同价升量升下跌敬请参阅最后一页特别声明4金融工程专题报告量价相关性量价形态预期股价变动量价趋同价跌
13、量跌下跌量价背离价升量跌上涨量价背离价跌量升上涨来源：国金证券研究所1. 2 日内快照数据与量价因子构建传统的价格与成交量的研究往往是在相对较低的频率上进行分析，例如对于分钟级别数据而言，其会丧失分钟内重要的交易信息。因此，通过提高数据采样频率，可以从市场更微观的结构上获取额外信息，有获得更高超额收益的可能。下图展示的 A 股市场的高频数据分类。图表6：高频数据分类快照数据逐笔数据价格成交量逐笔成交盘口委托挂单逐笔委托/委托队列来源：上交所，深交所，国金证券研究所快照数据是交易所 3 秒一次的最新市场行情，包括了价格、成交量以及成交笔数，以及委托挂单等信息。相比分钟级数据，快照数据的频率大幅提
14、高，捕捉的交易信息更加完整，能够更精准刻画股票日内价格波动，能够展现价格、成交量及成交笔数在时序上的分布和变化。基于上述优势，我们利用快照数据构建因子对日内价格与成交量的相关关系进行衡量，捕捉上文中提到的量价趋同/背离特征。衡量两个因素相关关系的直接方法就是计算相关系数。对于价格来说，我们选取快照成交价和快照收益率（即快照成交价相比上个快照成交价的变化）。对于成交量来说，我们不仅选取了快照成交量，而且选取了成交笔数，同时还计算了每笔成交量。我们共构建了如下六个因子：=(, )=(, )=(, )=( 1 1, )=( 1 1, )=( 1 1, )其中，( )代表两个变量之间的相关系数，表示
15、i 时刻快照成交价，表示 i 时刻快照成交量， 表示 i 时刻快照成交笔数。当价格与成交量的相关系数为负时，意味着量价出现背离，按照此前推断，股价上涨的可能性较高，反之亦然。因此，上述因子取值与未来股票收益率应该存在负的相关关系。为了验证上述因子的预测能力，接下来，我们将对上述 6 个因子的有效性进行测试。敬请参阅最后一页特别声明5金融工程专题报告量价背离的特征最快可以在隔日收益率上体现，因此，我们首先测试了因子隔日收益率的预测能力，采用的方法是 IC 测试和分位数组合测试（十组）。测试的时间段为 2016 年 1 月至 2022 年 8 月。后续我们还将进一步探讨因子降频的方法，以满足投资者
16、的交易要求。一般而言，这类量价因子在市值相对较小的股票上表现更好，因此，我们主要以中证 1000 指数成分股作为股票池进行因子有效性验证。同时，随着中证 1000 股指期货的上市，对冲工具的完善使得机构投资者对中证 1000 指数增强类产品的需求逐渐加大，因此本篇报告把重点放在中证 1000 指数增强策略上。在构建日频因子时，我们计算上一个交易日的因子值，然后以当日开盘价作为成交价。二、量价背离因子日频有效性验证2. 1 日频因子 IC 与分位数组合表现首先我们基于日频构建量价背离因子，即统计上个交易日内所有快照数据，构建上文中的 6 个量价背离因子。我们对这些因子的有效性进行检验，首先我们检
17、验了因子日频收益的预测能力。下表展示了 6 个因子的 IC 统计指标。可以看出，量价背离因子整体的 IC 均值为负，即日内价量背离时，隔日个股的收益率相对较高，符合上文中我们对量价背离因子的分析。其中，CorrPV 因子、CorrRV 因子以及 CorrPM 因子 IC 相对较高，IC 均值在 3%以上。图表7：量价背离因子 IC 指标（日频）因子平均值标准差最小值最大值风险调整后 ICt 统计量CorrPM-3.10%8.43%-28.73%36.90%-0.37-14.83CorrPV-3.79%8.37%-26.37%35.80%-0.45-18.22CorrPVPM-2.17%5.27
18、%-26.82%20.03%-0.41-16.57CorrRM-2.08%9.56%-31.32%29.94%-0.22-8.78CorrRV-3.13%8.54%-29.83%26.18%-0.37-14.75CorrRVPM-1.22%4.92%-19.23%26.65%-0.25-9.96来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所下图展示了因子的多空组合净值，可以看出，大部分因子在 2020 年之前表现较好，在 2020 年后，因子收益有下降的趋势，这也和众多机构逐步重视和使用高频因子导致因子有效性下降有关。CorrRV 因子和 CorrRVPM 因子的持续性相对较好，但 CorrR
19、VPM 因子的收益相对偏低。从多空组合指标上来看，CorrPVPM 因子的多空组合年化收益率达到了29. 97%，夏普比率达到了 3.72。图表8：量价背离因子多空组合净值（日频）98765432102016/1/52016/11/22017/8/242018/6/222019/4/182020/2/172020/12/92021/10/112022/8/3CorrPMCorrPVCorrPVPMCorrR MCorrRVCorrRVPM来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所图表9：量价背离因子多空组合指标（日频）组合年化收益率波动率夏普比率最大回撤CorrPM16.28%12.28%
20、1.3334.07%CorrPV30.69%12.15%2.5328.21%CorrPVPM29.97%8.05%3.7224.70%敬请参阅最后一页特别声明6金融工程专题报告组合年化收益率波动率夏普比率最大回撤CorrRM0.52%11.88%0.0464.41%CorrRV29.57%10.36%2.8617.94%CorrRVPM11.40%6.96%1.649.42%来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所2. 2 日频合成因子表现从上文可以看出，量价背离因子的单因子波动性较大，我们可以通过因子合成的方法降低单因子失效的风险。我们首先分析了 6 个因子的两两相关系数，从下表可以看
21、出，成交量和成交笔数构建的因子相关性较高，例如 CorrPM 因子和 CorrPV 因子，其余因子的相关性较低。因此，通过因子合成有望提高因子的表现。图表10：量价背离因子相关系数（日频）因子CorrPMCorrPVCorrPVPMCorrRMCorrRVCorrRVPMCorrPM1.000.860.130.240.200.04CorrPV0.861.000.470.310.310.10CorrPVPM0.130.471.000.200.210.14CorrRM0.240.310.201.000.880.20CorrRV0.200.310.210.881.000.42CorrRVPM0.04
22、0.100.140.200.421.00来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所在进行因子合成时，我们首先对因子进行分位数变换标准化，然后选择了日频因子中表现相对较好的 CorrPM、CorrPV、 CorrPVPM 和 CorrRV 因子，以等权的方式合成量价背离合成因子 CorrFactor，同时我们也对该因子进行行业市值中性化处理，得到 CorrFactorAdjCI 因子。我们对上述两个因子的预测能力进行评估。下表展示的是量价背离合成因子的 IC，可以看出，合成之后的因子的 IC 相比单因子有了一定的提升，达到 4%以上，而中性化后的因子的 IC 进一步提升。图表11：量价背离合
23、成因子 IC 指标（日频）因子平均值标准差最小值最大值风险调整后 ICt 统计量CorrFactor4.04%8.11%-26.04%30.88%0.5020.08CorrFactorAdjCI4.13%6.55%-17.41%25.27%0.6325.41来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所从 CorrFactor 因子的多空净值来看，因子的稳定性也大幅改善，但因子收益在 2021 年下半年后有所下滑，但从今年上半年开始，因子收益企稳反弹。从分位数组合的年化收益率来看，单调性非常明显，但空头部分的收益略高于多头部分的收益。合成因子的多空组合年化收益率为 41.19%，夏普比率为 3
24、.80。图表12：量价背离合成因子多空组合净值（日频）1816141210864202016/1/52016/11/22017/8/242018/6/222019/4/182020/2/172020/12/92021/10/112022/8/3CorrF actorCorrF actorAdjCI来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所中性化后的因子表现也大幅好于非中性化的因子。其中，分位数组合 Top 组合的年化超额收益率从 11.82%提升至敬请参阅最后一页特别声明7金融工程专题报告15. 52%，多空组合的年化收益率提高至 49.83%，夏普比率达到了 5.74。图表13：量价背离
25、合成因子分位数组合年化收益率（日频）20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%-5.00%Top12345678Bottom-10.00%-15.00%-20.00%-25.00%CorrF actorCorrF actorAdjCI来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所图表14：CorrFactor 分位数组合指标（日频）组合年化收益率波动率夏普比率最大回撤年化超额收益率跟踪误差信息比率超额最大回撤Top11.82%26.91%0.4439.34%12.82%5.64%2.2717.68%16.14%26.67%0.2343.71%7.07%4.59%1.547.28%
26、26.20%26.63%0.2344.30%7.14%4.23%1.695.29%35.46%26.35%0.2149.81%6.33%3.87%1.635.40%41.33%26.37%0.0552.68%2.17%3.98%0.556.32%52.37%26.19%0.0951.28%3.18%3.76%0.858.63%6-0.17%26.38%-0.0157.48%0.66%3.99%0.1713.34%7-7.15%26.63%-0.2765.88%-6.32%4.27%-1.4839.03%8-9.72%26.43%-0.3770.70%-9.03%5.39%-1.6850.82%
27、Bottom-21.12%26.14%-0.8184.20%-20.67%7.33%-2.8279.32%市场-0.81%26.03%-0.0354.58%L-S41.19%10.84%3.8020.69%来源：Wind，上交所，深交所，国金证券研究所图表15：CorrFactorAdjCI 分位数组合指标（日频）组合年化收益率波动率夏普比率最大回撤年化超额收益率跟踪误差信息比率超额最大回撤Top15.52%26.69%0.5838.67%16.49%5.10%3.2416.60%17.00%26.45%0.2641.80%7.88%4.13%1.918.56%26.92%26.57%0.2644.94%7.83%4.03%1.945.79%35.95%26.43%0.2346.48%6.82%3.90%1.758.94%42.65%26.45%0.1053.32%3.51%3.73%0.944.89%51.81%26.43%0.0754.89%2.65%3.77%0.707.74%6-0.63%26.14%-0.0253.27%0.12%3.80%0.0310.89%7-8.85%26.42%-0.3367.35%-8.11%4.16%-1.9546.42%8-10.36%26.42%-0.3971.12%