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因子选股系列之四:高频数据下的已实现高阶矩因子及改进

  东北金工王琦  本文作为对高频因子研究的初探。对于收益率分布类别中的高频因子进行研究,我们测试发现构造与改进的因子具有较好的选股表现。  具体来说,首先按文献中方法分别使用5min和10min的数据针对已实现方差、已实现偏度和已实现峰度构造了周度和月度因子,其分别表示收益率的波动程度,收益率的不对称性和收益率的峰态以及重尾程度。对其在中证1000股票池中进行回测,结果表明,5min线构造的因子…

  东北金工王琦

  本文作为对高频因子研究的初探。对于收益率分布类别中的高频因子进行研究,我们测试发现构造与改进的因子具有较好的选股表现。

  具体来说,首先按文献中方法分别使用5min和10min的数据针对已实现方差、已实现偏度和已实现峰度构造了周度和月度因子,其分别表示收益率的波动程度,收益率的不对称性和收益率的峰态以及重尾程度。对其在中证1000股票池中进行回测,结果表明,5min线构造的因子好于10min线,已实现波动率因子表现不稳定,已实现偏度与已实现峰度周度和月度因子表现较好。

  按照前述方式,对已实现高阶矩即已实现超偏度和已实现超尾度进行周度和月度因子构造,其均表示对尾部形态的描述,超偏度类似于偏度,度量重尾程度的同时也蕴含分布的不对称性;超尾度类似于峰度,更高阶矩表示对重尾程度的刻画更为严格。测试结果显示,在中证1000的测试中表现一般,可能由于高阶矩的估计对样本量要求较高,5min线可能导致估计误差。

  考虑到1min线噪声较大,我们通过下采样平均的方法,对前述构造的因子进行改进,使用中证1000股票池2014年1月至2023年2月数据进行回测,交易费用设置为双边万五,测试结果显示改进后的周度因子表现明显提升,并且对于更高阶矩构造的因子提升更加显著。其中,subRS_5min_week因子Rank IC 0.0588,ICIR 0.8148,多头年化超额14.51%,多头换手率1.58,多空对冲组合Sharpe ratio 3.91;subRK_5min_week因子Rank IC 0.0545,ICIR 1.0382,多头年化超额14.14%,多头换手率1.31,多空对冲组合Sharpe ratio 3.61;subRHS_5min_week因子Rank IC 0.0526,ICIR 0.8683,多头年化超额13.83%,多头换手率1.57,多空对冲组合Sharpe ratio 3.88;subRHT_5min_week因子Rank IC 0.0517,ICIR 1.0187,多头年化超额14.20%,多头换手率1.37,多空对冲组合Sharpe ratio 3.83。

  从分年度测试结果来看,我们构造并改进的subRK_5min_week因子与subRHT_5min_week因子近年来表现持续优异,其中2022年多头超额收益分别为13.03% 和11.49%。另外改进后的因子与常见的风格因子相关性均较弱,相对而言略偏向流动性与波动率风格。

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