金工定期报告：新价量相关性RPV因子绩效月报

金工定期报告20231016 证券研究报告·金融工程·金工定期报告 新价量相关性RPV因子绩效月报202309282023年10月16日 报告要点 新价量相关性RPV因子多空对冲绩效（全市场）：2014年1月至今，新价量相关性RPV因子在全体A股中，10分组多空对冲的年化收益为16.26%，年化波动为6.73%，信息比率为2.42，月度胜率为75.86%，最大回撤为5.16%。 聪明版日频价量相关性SRV因子多空对冲绩效（全市场）：2014年1月至今，聪明版日频价量相关性SRV因子在全体A股中，10分组多空对冲的年化收益为18.96%，年化波动为6.12%，信息比率为3.10，月度胜率为80.17%，最大回撤为3.11%。 9月份价量相关性因子收益统计：在全体A股中，9月份新价量相关性 RPV十分组多头组合的收益率为-0.066%，十分组空头组合的收益率为 -0.98%，十分组多空对冲的收益率为0.91%。聪明版日频价量相关性SRV因子十分组多头组合的收益率为0.13%，十分组空头组合的收益率为-1.74%，十分组多空对冲的收益率为1.87%。 新价量相关性RPV因子选股模型简介：对日内与隔夜信息叠加，通过划分价量四象限，利用月度IC均值有效甄别出价量相关性因子的反转效应和动量效应，在“动量因子切割”研究的基础上，以相关性的形式加入“成交量”的信息，分别为日内、隔夜的价量相关性找到最佳代表， 并完成信息叠加，得到既新颖又“能打”的RPV因子。在回测期2014/01/01-2023/08/31内，RPV因子的10分组多空对冲的年化收益约为16.29%，信息比率约为2.41。 聪明版日频价量相关性SRV因子简介：将日内涨跌拆分为上午涨跌和下午涨跌，并计算分钟“聪明”指标，将当日下午“聪明”指标最大的各20%（24分钟）作为知情交易最集中的“聪明”时段，使用下午“聪明”换手率与下午涨跌的相关系数；对隔夜价量相关性，将换手率替换 为知情交易比例更高的昨天最后半小时换手率。将效果更好的日内价量相关性因子和隔夜价量相关性因子结合，合成的SRV因子在回测期2014/01/01-2023/08/31内，RankICIR约为-4.26，10分组多空对冲的年化收益约为18.91%，信息比率约为3.07，月度胜率达到80.00%，最大回撤仅为3.11%，效果要好于RPV因子。 风险提示：1.未来市场变化风险；2.单因子模型风险；3.数据测算误差风险。 证券分析师高子剑 执业证书：S0600518010001 021-60199793 gaozj@dwzq.com.cn 研究助理庞格致 执业证书：S0600122090090 panggz@dwzq.com.cn 研究助理凌志杰 执业证书：S0600123040053 lingzhj@dwzq.com.cn 相关研究 1、《“技术分析拥抱选股因子”系列研究（十四）：RPV聪明版— —聪明换手率是更好的配料》 2023-09-27 2、《新价量相关性RPV因子绩效月报20230630》 2020-07-03 1/20 东吴证券研究所 内容目录 1.RPV因子绩效回顾4 2.附录：新价量相关性RPV与SRV因子选股模型简介7 2.1.新价量相关性RPV选股因子7 2.1.1.日内CXV因子7 2.1.2.隔夜CXV因子8 2.1.3.新价量相关性RPV选股因子9 2.2.RPV聪明版因子10 2.2.1.日内价量相关性10 2.2.2.隔夜价量相关性11 2.2.3.RPV聪明版SRV因子12 2.3.其他重要讨论13 2.3.1.新价量相关性因子的分年度表现13 2.3.2.正交传统价量因子后的选股能力14 2.3.3.纯净新价量相关性因子的表现15 2.3.4.新价量相关性因子的参数敏感性17 2.3.5.新价量相关性因子的多空收益分解17 2.3.6.其他样本空间的情况17 2.3.7.指数增强投资组合的构建18 3.风险提示19 2/20 东吴证券研究所 图表目录 图1：新价量相关性RPV因子10分组及多空对冲净值走势（2014/01-2023/09）4 图2：聪明版日频价量相关性SRV因子10分组及多空对冲净值走势（2014/01-2023/09）5 图3：价量相关性因子多头净值9月走势6 图4：CCOIV因子10分组及多空对冲净值走势（2014/01-2023/08）8 图5：COV因子10分组及多空对冲净值走势（2014/01-2023/08）9 图6：RPV因子10分组及多空对冲净值走势（2014/01-2023/08）9 图7：CCOIV聪明版因子（SCCOIV）10分组及多空对冲净值走势（2014/01-2023/08）11 图8：COV聪明版因子（SCOV）10分组及多空对冲净值走势（2014/01-2023/08）12 图9：RPV聪明版因子（SRV）10分组及多空对冲净值走势（2014/01-2023/08）12 图10：RPV_deRet20因子10分组及多空对冲净值走势14 图11：SRV_deRet20因子10分组及多空对冲净值走势14 图12：RPV_deTurn20因子10分组及多空对冲净值走势15 图13：SRV_deTurn20因子10分组及多空对冲净值走势15 图14：纯净RPV因子10分组及多空对冲净值走势16 图15：纯净SRV因子10分组及多空对冲净值走势16 表1：价量相关性因子10分组多空对冲绩效指标（2014/01-2023/09）5 表2：日内价量序列7 表3：CCOIV因子10分组多空对冲的绩效指标（2014/01-2023/08）7 表4：隔夜价量序列8 表5：COV因子10分组多空对冲的绩效指标（2014/01-2023/08）8 表6：日内新价量序列10 表7：使用“聪明”时段换手率的日内因子的10分组多空对冲绩效指标10 表8：隔夜新价量序列11 表9：COV聪明版因子与COV因子的10分组多空对冲绩效指标对比11 表10：RPV聪明版选股因子对比CCV和RPV选股因子绩效指标（2014/01-2023/08）13 表11：新价量相关性RPV因子的分年度表现13 表12：聪明版新价量相关性SRV因子的分年度表现14 表13：价量相关性因子正交传统价量因子的10分组多空对冲绩效指标15 表14：SRV因子与常用Barra风格因子的相关系数15 表15：纯净因子的10分组多空对冲绩效指标16 表16：纯净SRV因子的分年度表现16 表17：传统反转因子、RPV、SRV因子的参数敏感性17 表18：RPV、SRV因子的多空收益分解17 表19：Ret20、RPV、SRV因子在沪深300、中证500、中证1000、国证2000成份股中的多空对冲绩效指标18 表20：基于沪深300成份股，不同投资组合的绩效指标18 表21：基于中证500成份股，不同投资组合的绩效指标19 表22：基于中证1000成份股，不同投资组合的绩效指标19 表23：基于国证2000成份股，不同投资组合的绩效指标19 3/20 1.RPV因子绩效回顾 东吴金工一直认为在A股市场中，技术分析是行之有效的，不仅可用于传统的择时，而且也能在选股策略上发挥作用。因此，我们推出“技术分析拥抱选股因子”系列研究，旨在将技术分析的思想应用于选股因子的构建。 2022年10月11日，我们发布了《技术分析拥抱选股因子”系列研究（十一）新价量相关性RPV选股因子——相关性是价量配合最好的尺》。我们从基准因子CCV（日频CPV）中发现了换手率序列可以增强收盘价序列的反转效应，又分别为日内价量相关性和隔夜价量相关性找到了最佳代表——CCOIV和COV。日内价量相互配合，同样加强了反转；隔夜价量关系蕴藏在时间维度上的“错配”之中，“昨日量”加强了隔夜收益的动量。接下来我们将令它们协调一致，使各自的信息叠加起来为同一个目标服务，得到新价量相关性RPV（RenewedCorrelationofPriceandVolume）选股因子。 2014年1月至2023年9月，新价量相关性RPV因子在全体A股中，10分组多空对冲的年化收益为16.26%，年化波动为6.73%，信息比率为2.42，月度胜率为75.86%，月度最大回撤为5.16%。聪明版日频价量相关性SRV因子在全体A股中，10分组多空对冲的年化收益为18.96%，年化波动为6.12%，信息比率为3.10，月度胜率为80.17%，最大回撤为3.11%。 图1：新价量相关性RPV因子10分组及多空对冲净值走势（2014/01-2023/09） 5 4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 4.5 ¾1 ¾5 ¾9 ¾2 ¾6 ¾10 ¾3 ¾7 ¾1-¾10() ¾4 ¾8 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 00 2014201520162017201820192020202120222023 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 4/20 东吴证券研究所 ¾1 ¾5 ¾9 ¾2 ¾6 ¾10 ¾3 ¾7 ¾1-¾10() ¾4 ¾8 图2：聪明版日频价量相关性SRV因子10分组及多空对冲净值走势（2014/01-2023/09） 66 55 44 33 22 11 00 2014201520162017201820192020202120222023 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 表1：价量相关性因子10分组多空对冲绩效指标（2014/01-2023/09） 新价量相关性RPV 聪明版日频价量相关性SRV 年化收益率 16.26% 18.96% 年化波动率 6.73% 6.12% 信息比率 2.42 3.10 月度胜率 75.86% 80.17% 最大回撤率 5.16% 3.11% 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 在全体A股中，9月份新价量相关性RPV十分组多头组合的收益率为-0.066%，十分组空头组合的收益率为-0.98%，十分组多空对冲的收益率为0.91%。9月份聪明版日频价量相关性SRV因子十分组多头组合的收益率为0.13%，十分组空头组合的收益率为 -1.74%，十分组多空对冲的收益率为1.87%。 在全体A股中，选取新价量相关性因子值最大的10%，等权重构成新价量相关性RPV组合；选取聪明版日频价量相关性因子值最大的10%，等权重构成聪明版日频价量相关性SRV组合。组合在9月的净值走势如图3所示。 5/20 东吴证券研究所 图3：价量相关性因子多头净值9月走势 “聪明版日频价量相关性SRV”¾合“新价量相关性RPV”¾合 Wind全A指数 1.04 1.03 1.02 1.01 1 0.99 0.98 0.97 0.96 08/3109/0709/1409/2109/28 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 6/20 东吴证券研究所 2.附录：新价量相关性RPV与SRV因子选股模型简介 2.1.新价量相关性RPV选股因子 东吴金工在2022年10月发布的《“技术分析拥抱选股因子”系列研究（十一）：新价量相关性RPV选股因子》中，探索了蕴藏在日频数据中的价量关系。我们使用如下构建方案定义CXV因子： （1）每月月底，回溯每只股票过去20个交易日的日频价量信息，计算其某种价格序列与某种换手率序列的相关系数； （2）将所得相关系数进行市值中性化处理，即得到基于日频数据的某种CXV因子。 在各种CXV因子中，我们将分别寻找日内价量相关性、隔夜价量相关性的最佳代表，并最终将这些呈现动量或反转的信息有机组织起来，得到新价量相关性因子。 注：CXV是CorrelationofXandVolume的缩写，其中X代表某种价格序列，Volume代表某种换手率序列。 2.1.1.日内CXV因子 表2：日内价量序列 接下来我们构建两个局部的CXV，首先是日内CXV因子。价格序列当然就是日