20220704-开源证券-金融工程定期报告_开源交易行为因子绩效月报（2022年06月）_11页_1mb

金融工程研究团队及交易行为因子总结（2022年06月）

核心内容概述

本报告由开源证券金融工程研究团队发布，团队成员包括首席分析师魏建榕及多位分析师与研究员。报告聚焦于开源交易行为因子的绩效表现与构造方法，同时对Barra风格因子在2022年06月的表现进行了跟踪分析。

主要观点

• 交易行为因子的构建基于对市场微观结构的深入研究，旨在挖掘市场中稳健的alpha来源。
• 交易行为因子包括理想反转因子、聪明钱因子、APM因子和理想振幅因子，以及它们的合成因子。
• 合成因子在全历史区间表现优于单个因子，且在中小股票池中更具优势。

关键信息

1. Barra风格因子表现

• 大盘风格占优：市值因子收益为1.34%。
• 成长风格占优：成长因子收益为1.56%，而账面市值比因子收益为-1.67%。
• 整体趋势：大盘和成长风格在2022年06月相对占优。

2. 开源交易行为因子表现

2.1 理想反转因子

• 全历史IC均值：-0.053，rankIC均值：-0.064。
• 信息比率：2.68。
• 多空对冲月度胜率：78.9%。
• 2022年06月多空对冲收益：2.36%。
• 近12个月胜率：75.0%。

2.2 聪明钱因子

• 全历史IC均值：-0.037，rankIC均值：-0.060。
• 信息比率：2.81。
• 多空对冲月度胜率：80.7%。
• 2022年06月多空对冲收益：1.00%。
• 近12个月胜率：91.7%。

2.3 APM因子

• 全历史IC均值：0.034，rankIC均值：0.036。
• 信息比率：2.55。
• 多空对冲月度胜率：78.9%。
• 2022年06月多空对冲收益：3.10%。
• 近12个月胜率：83.3%。

2.4 理想振幅因子

• 全历史IC均值：-0.057，rankIC均值：-0.075。
• 信息比率：3.35。
• 多空对冲月度胜率：87.7%。
• 2022年06月多空对冲收益：2.89%。
• 近12个月胜率：83.3%。

3. 交易行为合成因子表现

• 全历史IC均值：0.074，rankIC均值：0.096。
• 信息比率：3.72。
• 多空对冲月度胜率：85.3%。
• 2022年06月多空对冲收益：4.78%。
• 近12个月胜率：83.3%。
• 全历史区间多头对冲组均值年化收益率：9.71%。
• 合成因子在中小股票池中的表现：优于中证800，信息比率分别为3.85和1.24。

因子构造方法

3.1 理想反转因子

• 步骤：取过去20日数据，计算每日平均单笔成交金额；取单笔成交金额高的10日涨跌幅总和为M_high，低的10日涨跌幅总和为M_low；理想反转因子为M = M_high - M_low。

3.2 聪明钱因子

• 步骤：取过去10日分钟行情数据，构造S_t = |R_t| / (V_t)^0.25；按S_t排序，取成交量累积占比前20%的分钟视为聪明钱交易；计算VWAP_smart和VWAP_all，聪明钱因子为Q = VWAP_smart / VWAP_all。

3.3 APM因子

• 步骤：取过去20日数据，计算隔夜和下午的股票与指数收益率；进行回归，得到残差项；计算隔夜与下午残差的差值；构造stat统计量，进行横截面回归，得到残差值作为APM因子。

3.4 理想振幅因子

• 步骤：取最近20日数据，计算每日振幅；选择收盘价较高的25%交易日，计算振幅均值得到V_high；选择收盘价较低的25%交易日，计算振幅均值得到V_low；理想振幅因子为V = V_high - V_low。

风险提示

• 模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化，投资需谨慎。

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