國泰君安_劉富兵_2016-12-23
短期股價走勢的預測信息（1）_神祕的尾盤30分鐘_數量化專題之八十四
一. 內容摘要
- 日內交易時間段最後30分鐘的股價走勢，蘊含了顯著的預測信息。
- 在高頻或準高頻領域，阿爾法因子的內在收益率將大幅提升，並且對未來價格走勢的預測顯著性也大幅提升。
- 提出阿爾法因子四維屬性的理念：顯著性、穩定性、獨立性及頻率單調性。
- 利用個股分鐘數據，通過收益率、波動率、流動性衝擊 ，3 個維度對尾盤 30 分鐘的價格走勢進行研究觀察。結果：日內尾盤30分鐘的價量對次日超額收益具有顯著的預測信息。
- 利用
DailyR、DailyV、DailyMI 三因子對次日股票超額收益進行預測，超額收益截面的預測方法採用經典的是ALPHA=IC∗SCORE∗VOLATILITY 的算法。 - 高頻因子的實際用法有多種，包括直接利用高頻因子構建高頻選股策略、將高頻因子加入低頻組合再增強、日內
T+0 的量化策略、亦或是高頻因子低頻策略的構建等。
二. 詳細內容
1. 阿爾法因子的四維屬性：顯著性、穩定性、獨立性和頻率單調性。
- 顯著性：因子與價格存在顯著的影響關係，通常用截面迴歸方程的係數
T 檢驗，來判斷目標因子的顯著性。 - 穩定性：用來區分阿爾法因子與風險因子的區別。定義：目標因子的收益率（或風險調整後相關係數IC）在時間序列上文件，即因子收益率
T 檢驗顯著。 - 獨立性：保證了在構建多因子組合的過程中，目標因子可貢獻邊際增量收益，詳見《如何將阿爾法因子轉化爲超額收益》。
- 頻率單調性：阿爾法因子的預測顯著性應隨着構建因子的數據頻率的變化而單調變化，也即以越高頻的數據維度構建阿爾法因子，其因子預測性也應更爲顯著。即：越高頻，越顯著。（這是探索更高頻率上，收益更顯著、穩定性更強的因子模型的重要理念基礎。）
P.S.：倘若我們定義的某一阿爾法因子，在低頻維度上有較爲顯著的效果，而隨着構建因子頻率的逐漸提高，其作用反而在下降，我們則認爲該因子或許並未抓取市場的本源信息。隨着時間的推移， 該因子在低頻領域的預測效果將逐漸衰退.
2. 神祕的尾盤30分鐘
- 高頻維度的價格與成交量數據所蘊含的信息強度遠高於低頻維度的市場，因而具有更爲顯著的預測性。
- 開盤 30 分鐘及尾盤 30 分鐘的股價波動率及成交量往往高於日內平均水平，尤其是在尾盤 30 分鐘，是市場信息充分反映、股票籌碼充分換手的重要階段。
- 通過個股日內 1 分鐘交易數據，對較爲典型的因子進行統計檢驗，並根據日內時間段進行分類構造，觀察不同交易時間內的因子預測能力。 從收益率、波動率及流動性衝擊 3 個方面來考察日內因子的預測能力。（檢驗時間爲 2013 年至 2016 年） -
三. 總結分析
