量化因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：分钟资金流切割残差因子[1][3] * **因子构建思路**：参考“因子切割论”，对分钟资金流信息（大单/小单净流入金额）按照不同的切割指标（分钟价格、分钟涨跌幅、分钟振幅）进行切割，选取特定部分（如较高价格、较高涨跌幅、较高振幅）的资金流，再进行标准化和动量中性化处理，以构造残差因子[13]。 * **因子具体构建过程**： 1. **数据准备**：基于逐笔成交数据合成过去20日的分钟大单净流入金额和分钟小单净流入金额[13]。 2. **切割处理**：分别以分钟价格、分钟涨跌幅、分钟振幅作为切割指标，将每分钟的资金流数据按指标值排序。例如，选取价格较高的50%分钟对应的资金流数据[14]。 3. **残差因子构造**：对切割后得到的特定分钟资金流序列，参考日度资金流残差因子的构造方法，进行标准化和动量中性化两步处理，得到最终的切割残差因子[2][12]。 * **因子评价**：通过切割可以剖析市场内部精细结构，不同股价位置、涨跌幅、振幅下的资金流蕴含信息不同[13]。对比三种切割方案，分钟振幅切割得到的因子绩效最优[27]。 2. **因子名称**：分钟资金流时段残差因子[1][4] * **因子构建思路**：考虑到不同类型投资者对日内交易时段的偏好存在差异，将日内交易时段划分为不同区间（如第1小时、前半小时等），筛选出特定时段的分钟资金流信息，再构造残差因子[31]。 * **因子具体构建过程**： 1. **时段划分**：将日内交易时段划分为第1小时、第2小时、第3小时、第4小时、前半小时和整点时段（整点时刻后5分钟合并）[31]。 2. **数据筛选**：筛选出过去20日中，属于特定时段（如前半小时）的所有分钟资金流信息（大单/小单净流入金额）[31]。 3. **残差因子构造**：对筛选出的特定时段分钟资金流序列，进行标准化和动量中性化处理，构造得到时段残差因子[31]。 * **因子评价**：不同时段资金流蕴含信息不同，前半小时资金流信息构造的因子选股效果最优[31]。 3. **因子名称**：分钟资金流情景残差因子[1][5] * **因子构建思路**：根据市场情景状态（如上证指数的分钟指标）进行划分，选取在相同市场情景下的交易时刻，使用这些时刻对应的个股分钟资金流信息来构造残差因子[42]。 * **因子具体构建过程**： 1. **市场情景划分**：使用过去20日第1小时的数据，计算上证指数的分钟指标（振幅、1min涨跌幅、5min涨跌幅、符号成交额）。选取指标值靠前的50%交易分钟，定义为特定的市场情景[42]。 2. **数据匹配**：对于所有股票，选取其在上一步定义的特定市场情景时刻所对应的分钟资金流信息（大单/小单净流入金额）[42]。 3. **残差因子构造**：对匹配得到的特定情景分钟资金流序列，进行标准化和动量中性化处理，构造得到情景残差因子[42]。 * **因子评价**：5min涨跌幅指标能有效衡量市场趋势上涨情景，以此构造的情景残差因子选股效果最优[43]。 因子的回测效果 （数据区间：20130426-20250530[21][24][30][42]） 1. **分钟资金流切割残差因子（振幅方案）**[3][27] * **大单切割残差因子**：IC均值0.041，ICIR 3.23，RankIC均值0.045，RankICIR 3.34，多空对冲年化收益率15.9%，信息比率3.39[27]。 * **小单切割残差因子**：IC均值-0.047，ICIR -2.96，RankIC均值-0.054，RankICIR -3.32，多空对冲年化收益率17.7%，信息比率3.02[27]。 2. **分钟资金流时段残差因子（前半小时方案）**[4][36] * **大单时段残差因子**：IC均值0.043，ICIR 3.41，RankIC均值0.049，RankICIR 3.47，多空对冲年化收益率16.8%，信息比率3.64[36]。 * **小单时段残差因子**：IC均值-0.061，ICIR -3.47，RankIC均值-0.07，RankICIR -3.82，多空对冲年化收益率23.3%，信息比率3.65[36]。 3. **分钟资金流情景残差因子（5min涨跌幅方案）**[5][45] * **大单情景残差因子**：IC均值0.037，ICIR 3.88，RankIC均值0.04，RankICIR 3.86，多空对冲年化收益率14.1%，信息比率4.04[45]。 * **小单情景残差因子**：IC均值-0.054，ICIR -3.99，RankIC均值-0.059，RankICIR -4.15，多空对冲年化收益率21.2%，信息比率4.22[45]。 4. **分钟资金流情景残差因子（不同样本空间）**[55][60] * **大单情景残差-沪深300**：信息比率1.14[55][60]。 * **大单情景残差-中证500**：信息比率1.83[55][60]。 * **小单情景残差-沪深300**：信息比率1.63[55][60]。 * **小单情景残差-中证500**：信息比率2.48[55][60]。

量化模型与构建方式 1. **模型名称：DBD-GRU模型** - **模型构建思路**：将因子切割论与深度学习（GRU网络）结合，通过双分支差异网络处理切割后的数据，提取时序信息差异[4][28] - **模型具体构建过程**： 1. 输入数据包含特征A（切割指标）和特征B（切割对象） 2. 以特征A的时序中位数为阈值，生成掩码`mask_Ahigh`和`mask_Alow` 3. 掩码处理后数据分别输入两个GRU分支（`GRU_high`和`GRU_low`） 4. 取两个分支最后一个时间步输出的差异作为最终结果 公式： $$ \text{DBD-GRU输出} = \text{GRU\_high}(x \odot \text{mask\_Ahigh}) - \text{GRU\_low}(x \odot \text{mask\_Alow}) $$ - **模型评价**：有效融合切割论逻辑与深度学习，提供显著信息增量[5][12] 2. **模型名称：GRU基线模型** - **模型构建思路**：作为对比基准，直接处理未切割的原始特征[34] - **模型具体构建过程**：输入特征A和B，通过标准GRU网络输出预测结果 --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：理想反转因子** - **因子构建思路**：通过切割日度涨跌幅，分离大单成交驱动的反转效应[14][18] - **因子具体构建过程**： 1. 取股票过去20日数据，计算每日涨跌幅和平均单笔成交金额 2. 按单笔成交金额中位数分为高/低两组 3. 分别加总高组（`M_high`）和低组（`M_low`）的涨跌幅 4. 计算差异： $$ M = M\_high - M\_low $$ - **因子评价**：稳定性优于传统反转因子，多空IR达2.59[24][40] 2. **因子名称：理想振幅因子** - **因子构建过程**： 1. 取股票过去20日数据，计算每日振幅（最高价/最低价-1） 2. 按收盘价分为高/低价态两组（前25%和后25%） 3. 计算高价态振幅均值（`A_high`）和低价态振幅均值（`A_low`） 4. 输出差异： $$ A = A\_high - A\_low $$ - **因子评价**：多空年化收益21.02%，但分组单调性较弱[35][40] 3. **因子名称：主动买卖因子（小单）** - **因子构建过程**： 1. 计算每日小单主动买卖比率： $$ \frac{\text{主动买入金额(小单)} - \text{主动卖出金额(小单)}}{\text{主动买入金额(小单)} + \text{主动卖出金额(小单)}} $$ 2. 选取收盘价最低的25%交易日计算均值[79] 4. **衍生因子：DBD-GRU改进因子** - 包括理想振幅-DBD、理想反转-DBD、主动买卖-DBD，通过DBD-GRU模型重构原始因子[5][34] 5. **复合因子：DBD-Combine因子** - 对三个DBD-GRU因子对称正交后等权合成[6][61] --- 模型与因子的回测效果 DBD-GRU模型因子（测试区间：201412~202505） | 因子 | RankIC | RankICIR | 多空年化收益 | 多空波动率 | |--------------------|----------|----------|--------------|------------| | 理想振幅-DBD | -10.33% | -3.68 | 34.31% | 15.17% | | 理想反转-DBD | -10.31% | -3.57 | 37.62% | 12.55% | | 主动买卖-DBD | -9.81% | -3.63 | 33.33% | 13.32% | [48][52] 原始切割论因子 | 因子 | RankIC | 多空年化收益 | |--------------------|----------|--------------| | 理想振幅因子 | -7.00% | 21.02% | | 理想反转因子 | -6.06% | 24.26% | | 主动买卖因子 | -3.39% | 10.20% | [40] DBD-Combine因子（宽基指数表现） | 指数 | RankIC | 多空年化收益 | 指增超额IR | |------------|----------|--------------|------------| | 沪深300 | -5.76% | 14.9% | 1.84 | | 中证500 | -7.40% | 17.5% | 1.37 | | 中证1000 | -9.84% | 30.8% | 2.21 | [61][71]