金融工程研究：基于交易异常的广义反转因子
1 传统反转因子分析
A股短期呈现反转效应，随时间延长反转效应减弱。以月度换仓的1个月、3个月及长期反转因子为例：
- 1个月收益率反转效应最明显，2009年至今五分组多空年化收益率达187%
- 3个月收益率下降至141%
- 长期反转因子降至11%，单调性和稳定性逐步下降
2 交易异常刻画维度
2.1 收益分布的时间刻画
- 隔夜-日内收益角力：波动率调整的月度隔夜收益与日内收益之差
- 隔夜-日内收益角力调整动量：将隔夜-日内角力指标与收益率符号相乘
2.2 收益分布的离散度刻画
- 强弱信息系数：上涨日涨幅与下跌日跌幅差异的绝对值
- 综信息离散度：结合涨跌天数差、换手率差、平均涨跌幅差的综合指标
2.3 收益分布本身的刻画
- 修正偏度：基于所有股票交易日样本计算的极端收益率频率指标
2.4 收益数值的刻画
- 单日最大回报：衡量投资者对个股的博彩偏好
- 极端日度收益：用二次函数度量高收益对关注度的影响
2.5 交易行为异常的刻画
- 非流动性：基于单位成交额价格波动的ILLIQ指标
- 异常交易量：月度平均交易量与过去一年平均交易量的比值
- 换手率波动：过去三个月换手率的标准差
3 因子清单
3.1 传统反转因子
| 代码 |
名称 |
方向 |
| MOM_1M |
1个月收益率 |
-1 |
| MOM_3M |
3个月收益率 |
-1 |
| MOM_L |
长期反转因子 |
-1 |
3.2 收益分布时间维度
| 代码 |
名称 |
方向 |
| Tugofwar |
隔夜-日内收益角力 |
1 |
3.3 收益分布离散度
| 代码 |
名称 |
方向 |
| SI |
强弱信息系数 |
-1 |
| PSY |
涨跌天数差 |
-1 |
| OBV |
换手率差 |
-1 |
| RSI |
平均涨跌幅差 |
-1 |
| ZID |
综合信息离散度 |
-1 |
3.4 收益分布本身
3.5 收益数值
| 代码 |
名称 |
方向 |
| MAX |
单日最大回报 |
-1 |
| MAX5 |
5日最大回报 |
-1 |
| Attention |
极端日度收益 |
-1 |
3.6 交易行为异常
| 代码 |
名称 |
方向 |
| ILLIQ |
非流动性 |
1 |
| AVOL |
异常交易量 |
-1 |
| TID |
换手率波动 |
-1 |
4 因子测试框架
4.1 样本与方法
- 样本：剔除停牌、ST股的全部A股
- 回测区间：20081231-20240124
- 调仓频率：月度
- 权重分配：等权
- 处理方式：因子方向调整、缩尾调整、市值行业中性化、标准化
4.2 回测指标
- 分5组考察单调性
- 评估因子IC、RANKIC
- 计算多空收益
5 多因子测试框架
5.1 测试方法
6 因子回测表现
6.1 有效因子表现
- Tugofwar因子（1）
- MAX5因子（-1）
- MAX因子（-1）
- Skew因子（-1）
- Attention因子（-1）
- 等均显示一定反转效应
7 分类市场表现
7.1 全A股表现（N=3组合）
- 年化收益：271%
- 超额收益：195%
- 夏普比率：105%
- 信息比率：169%
7.2 沪深300内表现
- 因子数量：11个
- 年化收益：160%
- 超额收益：81%
- 夏普比率：069
- 信息比率：120%
7.3 中证500内表现
- 因子数量：11个
- 年化收益：180%
- 超额收益：96%
- 夏普比率：075
- 信息比率：150%
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