“技术分析拥抱选股因子”系列（十五）：换手率切割刀CTR因子Cutlets of Turnover Rate——换手率的异质信念

“技术分析拥抱选股因子”系列（十🖂） 证券研究报告·金融工程·金工专题报告 换手率切割刀CTR因子CutletsofTurnoverRate——换手率的异质信念 前言：《换手率切割刀CTR因子CutletsofTurnoverRate——换手率的异质信念》作为东吴金工“技术分析拥抱选股因子”的第十�篇，承接了 《成交量对动量因子的修正——殊途同归的聪明版》报告中指标互相切割的思路，以传统日内换手率因子itaTurn20为基础，不再用“量”去切割动量，而是利用收益率去切割“量”。不同于以往仅利用当日信息，本篇报告以异质信念为理论基础，提出了利用次日数据对传统日内换手率因子itaTurn20进行切割，找到了更有效的特征来加强换手率因子自身的反转效应。 观点 传统日内换手率Turn20因子：从《量价配合视角下的新换手率因子》中的Pct_Turn20到《量稳换手率选股因子——量小、量缩，都不如量稳？》中的STR，再到《换手率变化率的稳定》中的GTR，我们一直以传统日内换手率因子itaTurn20为基准，希望加强或超越它。2006/01/01- 2023/10/31期间，传统换手率因子itaTurn20在全体A股中月度IC均值为-0.072，年化ICIR为-2.043；十分组单调，多空对冲的年化收益为35.73%，信息比率为2.116，月度胜率为65.81%，最大回撤为16.08%。简单的20日换手率平均就能有颇为不错的选股能力，这让我们更加有信心去寻找一个能够让换手率因子自身变得更优秀的方案，因为我们认为换手率自身所隐藏的信息不止于此。 异质信念：异质信念（HeterogeneousBelief）是由Miller(1977)*提出的一种存在于非完全理性的投资者间的行为，具体表现为卖空限制使悲观投资者被迫退出市场，从而导致股价系统地被高估。而A股是一个有着大量中小投资者且严格限制卖空的市场，因此极易出现由于异质信念导 致的股价被系统地高估，而换手率因子本质上代表了该股票的“异质信念”。 换手率切割刀CTR因子：我们认为如果某只股票隔夜的意外信息提前泄露，则会在提前一个交易日的日内得到反映，反之若前日日内保持低换手，说明信息泄露可能性小，股票的“异质信念”相对较低。我们将 次日隔夜收益率与换手率结合，构造了次日隔夜聪明钱指标，通过切割法构造了换手率切割刀CTR（CutletsofTurnoverRate）因子。以2006/01/01-2023/02/28为回测区间，CTR因子在全体A股中的月度IC均值为-0.076，年化ICIR为-2.329；十分组多空对冲的年化收益为40.32%，年化波动为15.33%，信息比率为2.63，月度胜率为75.21%，最大回撤为14.67%。 风险提示：模型所有统计结果均基于历史数据，未来市场可能发生重大变化；单因子的收益可能存在较大波动，实际应用需结合资金管理、风险控制等方法；模型测算可能存在相对误差，不构成实际投资建议。 2024年01月09日 证券分析师高子剑 执业证书：S0600518010001 021-60199793 gaozj@dwzq.com.cn 研究助理凌志杰 执业证书：S0600123040053 lingzhj@dwzq.com.cn 相关研究 《从微观出发的�维行业轮动月度跟踪202312》 2023-12-07 1/26 东吴证券研究所 内容目录 1.前言4 2.前情提要5 2.1.成交量对动量因子的修正：日内切割5 2.2.成交量对动量因子的修正：隔夜切割6 3.换手率的逻辑：异质信念7 3.1.投资的分歧：异质信念（HeterogeneousBelief）7 3.2.换手率对异质信念的识别：日内收益率的辅助8 3.3.窥探未来信息：低频策略的未来信息使用9 3.4.换手率对异质信念的识别：次日隔夜收益率的辅助10 3.5.换手率对异质信念的识别：次日隔夜换手率的辅助11 3.6.新的隔夜指标：次日隔夜聪明钱13 4.优中选优：换手率切割刀CTR因子14 4.1.换手率切割刀CTR因子（CutletsofTurnoverRate）14 4.2.纯净换手率切割刀CTR因子17 4.3.CTR因子的参数敏感性19 4.4.CTR因子的多空收益拆解19 4.5.其他样本空间表现19 5.管中窥豹：切割法的有效性讨论22 6.殊途同归：抢跑CTR因子23 7.总结24 8.风险提示25 2/26 东吴证券研究所 图表目录 图1：日内换手率itaTurn20因子10分组及多空对冲净值走势（2014.01.01-2023.10.31）4 图2：局部日内动量因子年化ICIR（回看20日）6 图3：局部隔夜动量因子年化ICIR（回看20日）7 图4：局部日内换手率因子年化ICIR（回看20日，次日隔夜收益率切割）8 图5：健帆生物（SZ300529）（切割前解析）9 图6：局部日内换手率因子年化ICIR（回看20日，次日隔夜收益率切割）10 图7：局部日内换手率（次日低隔夜收益率切割）因子10分组及多空对冲净值走势 （2014.01.01-2023.10.31）....................................................................................................................11 图8：局部日内换手率因子年化ICIR（回看20日，次日隔夜换手率切割）12 图9：局部日内换手率（次日高隔夜换手率切割）因子10分组及多空对冲净值走势 （2014.01.01-2023.10.31）....................................................................................................................13 图10：隔夜聪明钱OvernightSmart20因子10分组及多空对冲净值走势（2014.01.01-2023.10.31）14 图11：局部日内换手率因子年化ICIR（回看20日，隔夜聪明钱切割）15 图12：健帆生物（SZ300529）（切割后解析）15 图13：CTR因子10分组及多空对冲净值走势（2014.01.01-2023.10.31）16 图14：纯净CTR因子10分组及多空对冲净值走势（2014.01.01-2023.10.31）18 图15：沪深300指数增强（2015.01.01-2023.10.31）20 图16：中证500指数增强（2015.01.01-2023.10.31）21 图17：中证1000指数增强（2015.01.01-2023.10.31）21 图18：JumpCTR因子10分组及多空对冲净值走势（2014.01.01-2023.10.31）24 表1：日内换手率因子回测绩效指标（2014.01.01-2023.10.31）4 表2：日内换手率（次低开切割）因子回测绩效指标（2014.01.01-2023.10.31）11 表3：日内换手率（次开高换）因子回测绩效指标（2014.01.01-2023.10.31）13 表4：隔夜聪明钱因子回测绩效指标（2014.01.01-2023.10.31）14 表5：CTR因子回测绩效指标（2014.01.01-2023.10.31）16 表6：CTR因子分年度收益表现17 表7：新旧日内换手率因子与常用Barra风格因子的相关系数17 表8：纯净CTR因子回测绩效指标（2014.01.01-2023.10.31）18 表9：纯净CTR因子分年度收益表现18 表10：新旧日内换手率因子的参数敏感性（2014.01.01-2023.10.31）19 表11：新旧因子多空收益分解（2014.01.01-2023.10.31）19 表12：沪深300指数增强（2015.01.01-2023.10.31）20 表13：中证500指数增强（2015.01.01-2023.10.31）20 表14：中证1000指数增强（2015.01.01-2023.10.31）21 表15：JumpCTR因子回测绩效指标（2014.01.01-2023.10.31）24 3/26 东吴证券研究所 1.前言 传统日内换手率因子itaTurn20，与传统反转因子ret20一样，其构造方式非常简单，即每月月底计算每只股票过去20个交易日的换手率平均值，并做市值中性化处理。2006/01/01-2023/10/31期间，传统日内换手率因子itaTurn20在全体A股中月度IC均值为-0.072，年化ICIR为-2.043；十分组单调，多空对冲的年化收益为35.73%，信息比率为2.116，月度胜率为65.81%，最大回撤为16.08%。简单的构造就能有颇为不错的选股能力，这让我们更加有动力去寻找一个能够让换手率因子变得更优秀的方案。 从《量价配合视角下的新换手率因子》中的Pct_Turn20使用的基准换手率变化率，到《量稳换手率选股因子——量小、量缩，都不如量稳？》中的STR使用换手率标准差，再到《换手率变化率的稳定》中的GTR，我们始终以传统日内换手率因子itaTurn20为基准，希望加强或超越它。 图1：日内换手率itaTurn20因子10分组及多空对冲净值走势（2014.01.01-2023.10.31） 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 表1：日内换手率因子回测绩效指标（2014.01.01-2023.10.31） 年化收益率 波动率 信息比率 胜率 最大回撤 IC ICIR RankIC RankICIR 35.73% 16.88% 2.116 65.81% 16.08% -0.0716 -2.043 -0.107 -2.797 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 4/26 本篇报告作为东吴金工“技术分析拥抱选股因子”的第十�篇，承接了《成交量对动量因子的修正——殊途同归的聪明版》报告中指标互相切割的思路，以传统日内换手率因子itaTurn20为基础，不再用“量”去切割动量，而是利用收益率去切割换手率。本报告以异质信念为理论基础，首次提出了利用次日数据对传统日内换手率因子itaTurn20进行切割，找到了更有效的特征来加强换手率因子自身的反转效应。 2.前情提要 2.1.成交量对动量因子的修正：日内切割 在“求索动量”系列研究第一作《成交量对动量因子的修正：日与夜的殊途同归》中，我们认为量往往会对价格起到确认或者是增强的作用，首次利用日内换手率对日内收益率进行切割，提出了局部日内收益率的概念，具体构造方式为： （1）每月月底，取股票过去20个交易日的每日日内收益率，按照当日日内换手率从低到高排序（日内换手率=当日总换手率-开盘集合竞价换手率）； （2）依次记为𝑟′,𝑟′……𝑟′，等分为5组； 1220 （3）每组计算日内收益平均值，构造5个局部日内因子，因子1（低换手），因子5（高换手）。 Intraday_part1=mean(𝑟′,𝑟′,𝑟′,𝑟′) 1234 Intraday_part2=mean(𝑟′,𝑟′,𝑟′,𝑟′)Intraday_part3=mean(𝑟′,𝑟′,𝑟′,𝑟′) 5678 910 1112 Intraday_part4=mean(𝑟′,𝑟′,𝑟′,𝑟′)Intraday_part5=mean(𝑟′,𝑟′,𝑟′,𝑟′) 1314 1516 17181920 东吴证券研究所 以2014/01/01-2023/10/31为回测时间段，以全体A股为研究样本，考察上述5个局部日内因子的选股能力，比较因子的年化ICIR及10分组多空对冲的净值走势，具体结果如下图2所示。 5/26 图2：局部日内动量因子年化ICIR（回看20日） 0.12