本报告深入挖掘日内高频数据中的有效选股因子，发现股票分时成交量呈周期性“W”型模式，不同时段成交量占比因子有效性差异显著。通过构造开盘30分钟成交量比值因子VR，发现移动平均窗宽越小，VR因子预测能力越显著；简单平均VR在月度回测中年化收益率达15.5%，夏普比率0.95，最大回撤31.9%。中性化后VR因子仍具选股能力，IC均值-2.13%，IR绝对值0.42。适合量化研究员、金融工程师、投资经理、因子研究者阅读，助力高频因子策略开发。
本报告深入挖掘日内高频数据中的有效选股因子，发现股票分时成交量呈周期性“W”型模式，不同时段成交量占比因子有效性差异显著。通过构造开盘30分钟成交量比值因子VR，发现移动平均窗宽越小，VR因子预测能力越显著；简单平均VR在月度回测中年化收益率达15.5%，夏普比率0.95，最大回撤31.9%。中性化后VR因子仍具选股能力，IC均值-2.13%，IR绝对值0.42。适合量化研究员、金融工程师、投资经理、因子研究者阅读，助力高频因子策略开发。
本报告深入挖掘日内高频数据中的有效选股因子，发现股票分时成交量呈周期性“W”型模式，不同时段成交量占比因子有效性差异显著。通过构造开盘30分钟成交量比值因子VR，发现移动平均窗宽越小，VR因子预测能力越显著；简单平均VR在月度回测中年化收益率达15.5%，夏普比率0.95，最大回撤31.9%。中性化后VR因子仍具选股能力，IC均值-2.13%，IR绝对值0.42。适合量化研究员、金融工程师、投资经理、因子研究者阅读，助力高频因子策略开发。核心数据:年化收益率15.5%;夏普比率0.95;最大回撤31.9%。
本报告由光大证券发布,发布于 2017 年。
覆盖 2017 年,全文约 22。
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适合量化研究员、金融工程师、投资经理、因子研究者等读者参考。
重点分析了金融投资、高频因子、之八等议题。