本报告由海通证券金融工程团队出品，深入挖掘高频因子在A股选股中的应用价值。通过使用1分钟和5分钟高频价格数据，构建了收益方差、偏度、峰度等因子，发现高频偏度因子具有显著选股能力：不同频率下rankIC绝对值约0.05~0.06，ICIR普遍高于2.5，月度胜率近80%。正交化后仍保持选股能力，Fama-MacBeth回归检验证实其额外Alpha。改进多因子模型中，1分钟偏度因子权重约10%，5分钟约5%。适合量化研究员、金融工程师、选股策略开发者、投资经理及金融工程学者阅读。
本报告由海通证券金融工程团队出品，深入挖掘高频因子在A股选股中的应用价值。通过使用1分钟和5分钟高频价格数据，构建了收益方差、偏度、峰度等因子，发现高频偏度因子具有显著选股能力：不同频率下rankIC绝对值约0.05~0.06，ICIR普遍高于2.5，月度胜率近80%。正交化后仍保持选股能力，Fama-MacBeth回归检验证实其额外Alpha。改进多因子模型中，1分钟偏度因子权重约10%，5分钟约5%。适合量化研究员、金融工程师、选股策略开发者、投资经理及金融工程学者阅读。
本报告由海通证券金融工程团队出品，深入挖掘高频因子在A股选股中的应用价值。通过使用1分钟和5分钟高频价格数据，构建了收益方差、偏度、峰度等因子，发现高频偏度因子具有显著选股能力：不同频率下rankIC绝对值约0.05~0.06，ICIR普遍高于2.5，月度胜率近80%。正交化后仍保持选股能力，Fama-MacBeth回归检验证实其额外Alpha。改进多因子模型中，1分钟偏度因子权重约10%，5分钟约5%。适合量化研究员、金融工程师、选股策略开发者、投资经理及金融工程学者阅读。核心数据:rankIC绝对值0.05~0.06;ICIR高于2.5;月度胜率近80%。
本报告由海通证券发布,发布于 2017 年。
覆盖 2017 年,全文约 19。
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适合量化研究员、金融工程师、选股策略开发者、投资经理等读者参考。
重点分析了金融投资、海通证券、十九等议题。