20210924-开源证券-开源量化评论(36)_独家量价因子的高频测试_10页_1mb
报告摘要
金融工程研究团队总结
核心内容
本报告由开源证券金融工程研究团队发布,主要分析了2021年A股市场中市值风格切换对量化基金表现的影响,并对开源金工独家量价因子在不同测试频率下的表现进行了深入探讨。同时,报告还介绍了复合因子在高频环境下的优势,以及相关风险提示。
主要观点
市值风格切换
- 2021年以来,A股市场经历了从以大盘股占优到中小盘股活跃的显著切换。
- 沪深300成分股成交额占比下降,而中证500和中证1000成分股成交额占比上升。
- 自2021年7月21日起,A股成交额连续45个交易日突破万亿,市场交易情绪明显升温,量化交易在A股交易量中的占比成为市场关注的焦点。
高频测试结果
- 开源金工独家量价因子包括主动买卖、聪明钱、理想振幅、APM、理想反转、大单资金流、小单资金流和长端动量因子。
- 在高频环境下,这些因子表现依然优异,具有高夏普比率。
- 测试频率从月频提升至更高频下,因子整体效果为:双周频 > 周频 > 月频。
- 大单资金流和长端动量因子在三种频率下的多头表现均优异。
- 大单资金流、理想振幅和聪明钱因子在三种频率下的多空表现均优异。
- 所有因子的多空净值在近期创历史新高,其中大单资金流和长端动量因子的多头净值也创历史新高。
复合因子优势
- 通过复合6个因子(主动买卖、理想振幅、APM、理想反转、大单资金流、长端动量),在高频环境下,复合因子在多头端和多空端均显著优于原始因子。
- 以周频为例,复合因子在多空净值和多头净值上均表现突出。
关键信息
因子构建方式
| 因子名称 | 构建方式 |
|---|---|
| 理想反转 | 选取过去20日数据,计算高收益日和低收益日的单笔成交金额加总差值,作为因子。 |
| 聪明钱2.0 | 通过分钟行情数据构造St指标,计算成交量加权平均价的比值作为因子。 |
| APM | 通过上午与下午的收益率残差差异,进行横截面回归,得到残差值作为因子。 |
| 理想振幅 | 选取最近20日数据,计算高振幅日和低振幅日的振幅均值差作为因子。 |
| 主动买卖 | 计算大单和小单的主动买卖因子,基于过去20日收益率的高低日进行平均。 |
| 长端动量 | 选取最近160日数据,计算低振幅日的涨跌幅加总作为因子。 |
| 大单资金流 | 通过大单买卖金额与小单买卖金额的差值,进行回归后得到残差作为因子。 |
| 小单资金流 | 通过小单买卖金额的差值,进行回归后得到残差作为因子。 |
风险提示
- 模型测试基于历史数据,市场未来可能出现变化,因此模型效果无法保证。
- 本报告风险等级为R3(中风险),仅适用于专业投资者及风险承受能力为C3、C4、C5的普通投资者。
结论
- 量化基金在2021年大小市值切换背景下表现优于主动权益基金。
- 独家量价因子在高频环境下依然具有显著的Alpha信息。
- 复合因子在多头端和多空端均表现优于原始因子,具有更强的稳定性与收益能力。
附录
- 本报告相关图表和数据均来源于Wind和开源证券研究所。
- 详细因子构建逻辑及测试方法可参考原始报告。
法律声明
- 本报告仅供开源证券客户使用,未经授权不得复制、分发或用于其他用途。
- 投资者应自行判断是否适合本报告内容,并考虑咨询独立投资顾问。
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