量化专题报告：高频收益如何及何时可预测（下）

研究院量化组 摘要 研究员 本报告作为《高频收益如何及何时可预测》系列的下篇，全面展示了高频多因子模型在国内期货市场实证的结果。我们深入分析了模型的预测表现、学习曲线、特征重要性，并探讨了预测区间和日内效应对模型预测能力的影响。最后，我们还探索了模型在实际交易策略中的应用，开发了基于高频因子模型的下单算法，并通过模拟测试比较了其与传统下单算法的性能差异。 高天越0755-23887993gaotianyue@htfc.com从业资格号：F3055799投资咨询号：Z0016156 联系人 核心观点 李光庭0755-23887993liguangting@htfc.com从业资格号：F03108562 预测表现：高频多因子模型在RB与FU上最佳模型的样本外R方分别为20.74%及15.05%，均优于文献中的样本外R方中位数10%。 学习曲线：加大样本量对于提升预测效果没有明显帮助；另外，FU比RB更过拟合，LGBM比LASSO更过拟合。 李逸资0755-23887993liyizi@htfc.com从业资格号：F03105861 特征重要性：报价不平衡因子、成交收益因子、实际下行波动率因子具备较强有效性。 麦锐聪0755-23887993mairuicong@htfc.com从业资格号：F03130381 预测区间：高频收益率在较短区间内的可预测性很强，但随着区间的延长而逐渐减弱。随着预测区间从10个Tick延长到120个Tick，模型的样本外R方从20.74%单调递减至4.94%，样本外方向准确性从64.86%单调递减到53.97%。 黄煦然0755-23887993huangxuran@htfc.com从业资格号：F03130959 日内效应：模型在早晨和下午开盘时段预测表现较弱，且午盘略优于早盘。 下单算法：模拟测试结果表明，基于高频因子的下单算法相比于传统算法，在交易成本上具有显著优势。具体来说，该算法有约75%的几率实现更低的交易成本，平均有0.15跳的滑点优化。 投资咨询业务资格：证监许可【2011】1289号 目录 摘要..............................................................................................................................................................................................................1核心观点......................................................................................................................................................................................................1前言..............................................................................................................................................................................................................4国内实证结果..............................................................................................................................................................................................4预测表现....................................................................................4学习曲线....................................................................................5特征重要性..................................................................................7预测区间...................................................................................12日内效应...................................................................................12实际应用-以下单算法为例.....................................................................................................................................................................14传统下单算法...............................................................................14模拟测试...................................................................................14总结............................................................................................................................................................................................................16参考文献....................................................................................................................................................................................................17 图表 图1:RB各模型样本外R方|单位：%..................................................................................................................................................4图2:FU各模型样本外R方|单位：%..................................................................................................................................................4图3:RB各模型样本外方向准确性|单位：%......................................................................................................................................5图4:FU各模型样本外方向准确性|单位：%........................................................................................................................................5图5:欠拟合学习曲线（高偏差、低方差）|单位：无....................................................................................................................6图6:过拟合学习曲线（高方差、低偏差）|单位：无......................................................................................................................6图7:LASSO模型的样本外学习曲线（RB）|单位：无....................................................................................................................6图8:LGBM模型的样本外学习曲线（RB）|单位：无.......................................................................................................................6图9:LASSO模型的样本外学习曲线（FU）|单位：无....................................................................................................................7图10:LGBM模型的样本外学习曲线（FU）|单位：无.....................................................................................................................7图11:报价不平衡因子在LASSO模型中的回归系数（RB）|单位：无.......................................................................................8图12:报价不平衡因子在LASSO模型中的回归系数（FU）|单位：无.......................................................................................9图13:成交收益因子在LASSO模型中的回归系数（RB）|单位：无.........................................................................................10图14:成交收益因子在LASSO模型中的回归系数（FU）|单位：无.........................................................................................10图15:实际下行波动率因子在LASSO模型中的回归系数（RB）|单位：无........................