金工定期报告：新价量相关性因子绩效月报
金工定期报告20240330 证券研究报告·金融工程·金工定期报告 新价量相关性因子绩效月报202403292024年03月30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（剔除北交所股票）中，10分组多空对冲的年化收益为15.90%，年化波动为6.78%，信息比率为2.35，月度胜率为74.59%，最大回撤为5.13% 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（剔除北交所股票）中，10分组多空对冲的年化收益为18.43%，年化波动为6.15%，信息比率为3.00，月度胜率为77.87%，最大回撤为3.66%。 3月份价量相关性因子收益统计：在全体A股（剔除北交所股票）中，3月份新价量相关性RPV十分组多头组合的收益率为5.45%，十分组空头组合的收益率为2.46%，十分组多空对冲的收益率为2.99%。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6.55%，十分组 空头组合的收益率为3.18%，十分组多空对冲的收益率为3.37%。 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：本报告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。 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 《“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 《新价量相关性因子绩效月报 20240229》 2024-02-29 1/20 东吴证券研究所 内容目录 1.RPV、SRV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（2014/01-2024/03）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（2014/01-2024/03）5 图3：新价量相关性因子多头净值3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（回看20日）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（回看20日）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（2014/01-2024/03）5 表1：日内价量序列7 表2：CCOIV因子10分组多空对冲的绩效指标（2014/01-2023/08）7 表3：隔夜价量序列8 表4：COV因子10分组多空对冲的绩效指标（2014/01-2023/08）8 表5：日内新价量序列10 表6：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7：隔夜新价量序列11 表8：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9：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10：新价量相关性RPV因子的分年度表现13 表11：聪明版新价量相关性SRV因子的分年度表现14 表12：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13：SRV因子与常用Barra风格因子的相关系数15 表14：纯净因子的10分组多空对冲绩效指标16 表15：纯净SRV因子的分年度表现16 表16：传统反转因子、RPV、SRV因子的参数敏感性17 表17：RPV、SRV因子的多空收益分解17 表18：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19：基于沪深300成份股，不同投资组合的绩效指标18 表20：基于中证500成份股，不同投资组合的绩效指标19 表21：基于中证1000成份股，不同投资组合的绩效指标19 表22：基于国证2000成份股，不同投资组合的绩效指标19 3/20 东吴证券研究所 1.RPV、SRV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2024年3月，新价量相关性RPV因子在全体A股（剔除北交所股票）中，10分组多空对冲的年化收益为15.90%，年化波动为6.78%，信息比率为2.35，月度胜率为74.59%，最大回撤为5.13%。聪明版日频价量相关性SRV因子在全体A股 （剔除北交所股票）中，10分组多空对冲的年化收益为18.43%，年化波动为6.15%，信息比率为3.00，月度胜率为77.87%，最大回撤为3.66%。 图1：新价量相关性RPV因子10分组及多空对冲净值走势（2014/01-2024/03） 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 4/20 东吴证券研究所 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（2014/01-2024/03） 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（2014/01-2024/03） 新价量相关性RPV 聪明版日频价量相关性SRV 年化收益率 15.90% 18.43% 年化波动率 6.78% 6.15% 信息比率 2.35 3.00 月度胜率 74.59% 77.87% 最大回撤率 5.13% 3.66% 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 在全体A股（剔除北交所股票）中，3月份新价量相关性RPV十分组多头组合的收益率为5.45%，十分组空头组合的收益率为2.46%，十分组多空对冲的收益率为2.99%。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6.55%，十分组空头组合的收益率为3.18%，十分组多空对冲的收益率为3.37%。 在全体A股中，选取新价量相关性因子值最小的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小的10%，等权重构成聪明版日频价量相关性SRV组合。组合在3月的净值走势如图3所示。 5/20 图3：新价量相关性因子多头净值3月走势 1.11 “聪明版日频价量相关性SRV”组合“新价量相关性RPV”组合 Wind全A指数 1.09 1.07 1.05 1.03 1.01 0.99 0.97 0.95 02/2903/0703/1403/2103/28 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1：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内涨跌，即今天收盘价减今天开盘价的差。换手率序列选择相同时段的日内换手率，即全天换手率减今天第一笔集合竞价换手率的差。得到的CCOIV因子绩效表现如表3所示。 简称 名称 变量定义 价格序列换手率序列 CO IV Close-Open IntradayVolume 日内涨跌=今天收盘价–今天开盘价今天日内换手率=今天全天换手率–今天第一笔集合竞价换手率 数据来源：东吴证券
