聚焦“量价淘金”选股因子系列研究(十八):量价事件驱动信号在股票绝对收益策略上的应用初探。利用高/低位放量事件簇构建绝对收益策略:通过““个股分仓、有进有出、日度调仓”的新方式构建组合,在重点考察信号的绝对收益与回撤水平的标准下、重新筛选有效信号,构建高/低位放量信号下的绝对收益事件驱动策略。在回测期 2016/01/01-2026/7/24 内,以中证 800 成分股为研究样本,绝对收益策略的年化收益为 18.31%,信息比率为2.09,卡玛比率 2.51。高/低位放量绝对收益策略的收益分析:从组合的风格暴露来看,绝对收益事件驱动策略不会持续对单一风格有显著暴露,在某些关键时间点,时序事件驱动信号会自动进行风格择时、及时调整组合的风险暴露,从而规避风格切换造成的回撤、或者博取风格反弹带来的收益,提供与多因子选股体系不一样的收益来源。
聚焦“量价淘金”选股因子系列研究(十八):量价事件驱动信号在股票绝对收益策略上的应用初探。利用高/低位放量事件簇构建绝对收益策略:通过““个股分仓、有进有出、日度调仓”的新方式构建组合,在重点考察信号的绝对收益与回撤水平的标准下、重新筛选有效信号,构建高/低位放量信号下的绝对收益事件驱动策略。在回测期 2016/01/01-2026/7/24 内,以中证 800 成分股为研究样本,绝对收益策略的年化收益为 18.31%,信息比率为2.09,卡玛比率 2.51。高/低位放量绝对收益策略的收益分析:从组合的风格暴露来看,绝对收益事件驱动策略不会持续对单一风格有显著暴露,在某些关键时间点,时序事件驱动信号会自动进行风格择时、及时调整组合的风险暴露,从而规避风格切换造成的回撤、或者博取风格反弹带来的收益,提供与多因子选股体系不一样的收益来源。
聚焦“量价淘金”选股因子系列研究(十八):量价事件驱动信号在股票绝对收益策略上的应用初探。利用高/低位放量事件簇构建绝对收益策略:通过““个股分仓、有进有出、日度调仓”的新方式构建组合,在重点考察信号的绝对收益与回撤水平的标准下、重新筛选有效信号,构建高/低位放量信号下的绝对收益事件驱动策略。在回测期 2016/01/01-2026/7/24 内,以中证 800 成分股为研究样本,绝对收益策略的年化收益为 18.31%,信息比率为2.09,卡玛比率 2.51。高/低位放量绝对收益策略的收益分析:从组合的风格暴露来看,绝对收益事件驱动策略不会持续对单一风格有显著暴露,在某些关键时间点,时序事件驱动信号会自动进行风格择时、及时调整组合的风险暴露,从而规避风格切换造成的回撤、或者博取风格反弹带来的收益,提供与多因子选股体系不一样的收益来源。核心数据:在回测期 2016/01/01-2026/7/24 内,以中证 800 成分股为研究样本,绝对收益策略的年化收益为 18.31%,信息比率为2.09,卡玛比率 2.51;以 15%绝对收益事件驱动策略+85%中债-国债总指数(CBA00601.CS)、季度再平衡的方式构建“固收+”组合,在回测时间段 2016/01/01-2026/07/24 内,“固收+”组合的年化收益为6.02%,年化波动为 1.93%,最大回撤为 3.81%,相对于中债-国债总指数提供了显著且稳定的超额收益;如图表 3 所示,我们将整个构建流程拆分为 3 个主要步骤:(1)事件识别:利用高频量价数据,多维度、多视角地定义何为高/低位、何为放量。
本报告由国盛证券发布,发布于 2026 年。
覆盖 2026 年。
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适合投资人等读者参考。
重点分析了股票、“量价淘金”选股因子系列研究、十八等议题。