交易行为因子的2019年

团队成员

开源证券金融工程首席分析师 魏建榕 博士

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执业证书编号：S0790519120001

开源证券金融工程研究员 傅开波 

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开源证券金融工程研究员 高鹏

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摘 要 

交易行为因子

稳健的交易行为模式中，蕴藏有稳健的alpha源。循着这一研究理念，我们自2016年以来，陆续提出了一系列基于交易行为的选股因子，受到量化投资同行的认可。其中：理想反转因子的交易行为逻辑是，A股反转之力的微观来源是大单成交，通过每日平均单笔成交金额的大小，可以切割出反转属性最强的交易日；聪明钱因子的交易行为逻辑是，从分钟行情数据的价量信息中，可以识别出机构参与交易的多寡，进而构造出跟踪聪明钱的因子；APM因子的交易行为逻辑是，在日内的不同时段，交易者的行为模式不同，反转强度也相应有所不同。以上列举的交易行为因子，都有两个共同的特点：一是，样本内表现优秀，参数优化的成分较少；二是，截至目前已有足够长的样本外观察期，样本外表现比较稳健。我们将上述因子汇总在一起，做定期的跟踪，以及时监控交易行为类因子的动态表现。

交易行为因子的绩效

在全历史区间内，理想反转因子的IC均值为-0.058，rankIC均值为-0.072，信息比率为2.17。聪明钱因子的IC均值为-0.046，rankIC均值为-0.075，信息比率为3.21。APM因子的IC均值为0.039，rankIC均值为0.036，信息比率为2.01。交易行为合成因子的IC均值为0.088，rankIC均值为0.105，信息比率高达4.11。

交易行为因子的2019年

在2019年度，理想反转因子的累计收益为12.7%，信息比率为1.28，月度胜率为66.7%，2月份出现过一次较大的回撤。聪明钱因子的累计收益为20.7%，信息比率为4.18，月度胜率为91.7%，表现非常出色。APM因子的累计收益为3.33%，信息比率为0.58，月度胜率为41.7%，表现比较疲软。总体来看，交易行为合成因子在2019年度表现依旧稳健，累计收益为19.1%，信息比率为3.06，月度胜率为75%。

风险提示

模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。

报告发布时间：2019年12月28日

一、引言

稳健的交易行为模式中，蕴藏有稳健的alpha源。循着这一研究理念，我们自2016年以来，陆续提出了一系列基于交易行为的选股因子，受到量化投资同行的认可。其中：理想反转因子的交易行为逻辑是，A股反转之力的微观来源是大单成交，通过每日平均单笔成交金额的大小，可以切割出反转属性最强的交易日（魏建榕、傅开波，2018-12-13）；聪明钱因子的交易行为逻辑是，从分钟行情数据的价量信息中，可以识别出机构参与交易的多寡，进而构造出跟踪聪明钱的因子（魏建榕等，2016-7-8）；APM因子的交易行为逻辑是，在日内的不同时段，交易者的行为模式不同，反转强度也相应有所不同（魏建榕等，2016-10-15）。以上列举的交易行为因子，都有两个共同的特点：一是，样本内表现优秀，参数优化的成分较少；二是，截至目前已有足够长的样本外观察期，样本外表现比较稳健。我们将上述因子汇总在一起，做定期的跟踪，以及时监控交易行为类因子的动态表现。

二、交易行为因子的绩效回顾

01  理想反转因子

图1展示了理想反转因子在月度调仓下的5分组多空对冲净值曲线。在全历史区间内，理想反转因子的IC均值为-0.058，rankIC均值为-0.072，信息比率为2.17。在2019年度，理想反转因子的累计收益为12.7%，信息比率为1.28，月度胜率为66.7%。其中，2019年2月份，理想反转因子录得了较大的回撤，其发生原因以及相应的解决方案，详见我们新近发布的专题报告《A股反转之力的微观来源》（魏建榕、傅开波，2019-12-23）。

02  聪明钱因子

图3展示了聪明钱因子在月度调仓下的5分组多空对冲净值曲线。在全历史区间内，聪明钱因子的IC均值为-0.046，rankIC均值为-0.075，信息比率为3.21。在2019年度，聪明钱因子的累计收益为20.7%，信息比率为4.18，月度胜率为91.7%。统计数据显示，聪明钱因子在2019年表现非常出色。

03  APM因子

图5展示了APM因子在月度调仓下的5分组多空对冲净值曲线。在全历史区间内，APM因子的IC均值为0.039，rankIC均值为0.036，信息比率为2.01。在2019年度，APM因子的累计收益为3.33%，信息比率为0.58，月度胜率为41.7%。统计数据显示，APM因子在2019年表现比较疲软。

三、交易行为因子的合成

本小节我们对上述交易行为因子进行合成，并对合成因子进行绩效分析。因子值方面，我们将上述交易行为因子在中信一级行业内进行因子去极值与因子标准化。因子权重方面，我们滚动选取过去12期因子的ICIR值作为权重，加权形成交易行为合成因子。图7展示了交易行为合成因子在月度调仓下的5分组多空对冲净值曲线。在全历史区间内，合成因子的IC均值为0.088，rankIC均值为0.105，信息比率高达4.11。在2019年度，合成因子的累计收益为19.1%，信息比率为3.06，月度胜率为75%。值得一提的是，合成因子在中证1000中的表现，要显著优于在中证800中，全历史区间内的信息比率分别为4.75和1.91（图9）。

四、交易行为因子的构造方法

01  理想反转因子

02  聪明钱因子

03  APM因子

五、风险提示

模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。

《市场微观结构研究》系列，往期回顾：

（可点击链接）

[2] 市场微观结构研究 | 交易行为因子的2019年

团队介绍

开源证券研究所金融工程团队，是一支年轻而富有创造力的团队，致力于提供全面深入、独家创新的量化研究。团队首席魏建榕先生，复旦大学理论物理学博士，专注量化投资研究近10年，历任东方证券研究员、上投摩根基金研究员、方正证券高级分析师、东吴证券联席首席分析师。在实证行为金融学、市场微观结构研究等领域取得了多项独创性研究成果，在国际学术期刊发表论文7篇，代表研报：《蜘蛛网CTA策略》系列、《聆听高频世界的声音》系列、《行业轮动的黄金律》、《反转因子的精细结构(W式切割)》等，在量化圈内有较好反响。作为团队核心成员，2016年获新财富最佳分析师第6名、金牛分析师第5名、水晶球分析师第6名、第一财经最佳分析师第5名。目前，开源金工团队成员来自复旦大学、华东师范大学、南京大学等知名院校，更多优秀成员正在引进中。

团队愿景：开源金工团队，将恪守「原创、深度、讲逻辑、可验证」的量化研究准则，努力为量化投资研究做出属于我们的微小贡献，共同见证中国量化投资事业的持续进步！

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