高频波动中的时间序列信息.docx

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1、目录从高频波动因子谈起5波动因子的高频拓展5日内波动与日间波动7数据频率的影响8通过差分提取时间序列信息9差分的逻辑起点9差分标准差因子9差分绝对值均值因子11数据频率的影响14通过波峰计数提取时间序列信息14波峰计数的逻辑起点14成交量波峰计数因子15相关参数的影响17调仓频率的影响17风格中性后的因子表现18总结21图表目录图1：全市场高频成交量波动因子回测净值5图2：中证800高频成交量波动因子回测净值5图3：2020年6月30日浦发银行分时成交量9图4：2020年6月30日浦发银行分时成交量(重新排列

2、后)9图5：全市场每笔成交量差分标准差因子回测净值10图6：中证800每笔成交量差分标准差因子回测净值10图7：全市场每笔成交量差分绝对值均值因子回测净值12图8：中证800每笔成交量差分绝对值均值因子回测净值12图9：2020年6月30日浦发银行成交量局部峰值(第一步筛选后)15图10：2020年6月30日浦发银行成交量局部峰值(第二步筛选后)15图11：全市场成交量波峰计数因子回测净值16图12：中证800成交量波峰计数因子回测净值16图13：全市场成交量波峰计数因子(风格中性后)回测净值20图14：中证

3、800成交量波峰计数因子(风格中性后)回测净值20表1：高频成交量波动因子分年风险指标6表2：高频波动因子收益风险表现汇总6表3：不同构建方式下高频波动因子的全市场收益风险表现8表4：不同数据频率下高频波动因子的全市场收益风险表现8表5：每笔成交量差分标准差因子分年风险指标11表6：每笔成交量差分绝对值均值因子分年风险指标13表7：差分绝对值均值因子收益风险表现汇总13表8：不同数据频率下差分绝对值均值因子的全市场收益风险表现14表9：成交量波峰计数因子分年风险指标16表10：不同参数取值下成交量波峰计数因子

4、的全市场收益风险表现17表11：不同调仓频率下成交量波峰计数因子的全市场收益风险表现18表12：文中主要因子的风格暴露情况18表13：文中主要因子风格中性前后的全市场收益风险表现19表14：成交量波峰计数因子(风格中性后)分年风险指标20从高频波动因子谈起波动因子的高频拓展传统的波动因子以日度收益率数据为基础构建，其核心逻辑在于被市场非理性追捧的、短期股价波动迅速上升的个股会随着交易行为回归理性而回落至正常的价格区间。本文从两个方面对传统波动因子进行了拓展：一方面，尝试将数据频率从日度提高到分钟K级别，以此来

5、更好地度量波动；另一方面，被市场非理性追捧的个股在除股价外的其他一些数据和指标上也会呈现出波动上升的特点，故尝试用成交量、成交笔数、振幅等数据度量波动。以成交量数据为例，本文使用1分钟频率数据构建了高频成交量波动因子，其具体构建方法如下：????=???({????})???({????})???????=????({?})图1：全市场高频成交量波动因子回测净值其中????为个股日内240根1分钟K线的成交量，???()为标准差函数，????()为均值函数，σ???取过去20个交易日数据。得到成交量波动因子

6、时除以其均值是为了去除成交量自身量纲的影响。下图分别展示了该因子自2010年以来在全市场及中证800内表现，并在下表中给出了其分年风险指标，可以看到：总体上看，高频成交量波动因子有一定选股能力，其在全市场取得了年化20.84%的多空收益和6.27%的超额收益，多空夏普比和信息比分别达到2.87和1.62，在中证800中收益能力相对较弱但仍能取得一定的多空和超额收益；分组表现上看，该因子在全市场和中证800中的分组线性均较好，多头与空头强度基本相同，没有表现出传统波动因子空头明显强于多头的性质；分年度表现上看，

7、全市场中该因子只在2014年出现相对回撤，在传统波动因子表现不佳的2019和2020两年该因子仍能够取得较稳定的多空收益与超额收益，而中证800中该因子近年来收益能力出现一定波动。图2：中证800高频成交量波动因子回测净值资料来源：天软科技，资料来源：天软科技，全市场中证800表1：高频成交量波动因子分年风险指标2010超额收益(%)5.48信息比1.19多空收益(%)20.22多空夏普比2.68超额收益(%)5.73信息比1.16多空收益(%)20.51多空夏普比2.5520112.220.7418.023

8、.226.871.8027.183.9120123.120.9519.983.222.820.7515.452.2220134.371.3920.492.891.510.341.940.252014-3.59-0.964.190.67-9.88-1.83-12.47-1.24201523.603.7331.282.9425.602.9754.553.6520167.782.3122.663.926.