量化因子与构建方式 1. 因子名称：新价量相关性 RPV 因子 - **因子构建思路**：通过划分价量四象限，利用月度IC均值有效甄别出价量相关性因子的反转效应和动量效应，在"动量因子切割"研究的基础上，以相关性的形式加入"成交量"的信息，分别为日内、隔夜的价量相关性找到最佳代表，并完成信息叠加[6] - **因子具体构建过程**：从基准因子CCV（日频CPV）中发现换手率序列可以增强收盘价序列的反转效应，分别为日内价量相关性和隔夜价量相关性找到了最佳代表——CCOIV和COV。日内价量相互配合加强了反转；隔夜价量关系蕴藏在时间维度上的"错配"之中，"昨日量"加强了隔夜收益的动量。将两者协调一致，使各自的信息叠加起来为同一个目标服务，得到新价量相关性RPV因子[6] 2. 因子名称：聪明版日频价量相关性 SRV 因子 - **因子构建思路**：将日内涨跌拆分为上午涨跌和下午涨跌，并计算分钟"聪明"指标，将当日下午"聪明"指标最大的各20%（24分钟）作为知情交易最集中的"聪明"时段，使用下午"聪明"换手率与下午涨跌的相关系数；对隔夜价量相关性，将换手率替换为知情交易比例更高的昨天最后半小时换手率[1] - **因子具体构建过程**：将效果更好的日内价量相关性因子和隔夜价量相关性因子结合，合成的SRV因子[1] 因子的回测效果 1. 新价量相关性 RPV 因子 - 年化收益率：14.17%[7][10] - 年化波动率：7.73%[7][10] - 信息比率(IR)：1.83[7][10] - 月度胜率：71.94%[7][10] - 最大回撤率：10.63%[7][10] 2. 聪明版日频价量相关性 SRV 因子 - 年化收益率：16.89%[7][10] - 年化波动率：6.51%[7][10] - 信息比率(IR)：2.59[7][10] - 月度胜率：74.10%[7][10] - 最大回撤率：3.87%[7][10]

量化因子与构建方式 1 因子名称：新价量相关性RPV因子 因子构建思路：通过划分价量四象限，利用月度IC均值有效甄别出价量相关性因子的反转效应和动量效应，在"动量因子切割"研究的基础上，以相关性的形式加入"成交量"的信息，分别为日内、隔夜的价量相关性找到最佳代表，并完成信息叠加[6] 因子具体构建过程： - 日内价量相关性采用CCOIV指标（收盘价与日内换手率的相关系数），体现收盘价序列与换手率序列的反转效应 - 隔夜价量相关性采用COV指标（隔夜收益率与昨日换手率的相关系数），体现隔夜收益率与昨日换手率的动量效应 - 将CCOIV和COV标准化后等权合成RPV因子[6] 因子评价：通过叠加日内反转与隔夜动量效应，显著提升因子区分能力[6] 2 因子名称：聪明版日频价量相关性SRV因子 因子构建思路：改进RPV因子中的日内价量相关性部分，通过识别"聪明"交易时段（知情交易集中时段），使用更高信息含量的换手率指标[6] 因子具体构建过程： - 日内部分：将下午交易时段每分钟换手率与涨跌幅计算"聪明"指标，选取指标最高的20%时段（24分钟）作为知情交易时段，计算该时段换手率与下午涨跌幅的相关系数 - 隔夜部分：将RPV中的昨日全天换手率替换为昨日最后半小时换手率（信息密度更高） - 将改进后的日内与隔夜相关性指标标准化后等权合成SRV因子[6] 因子评价：通过捕捉知情交易时段信息，因子稳定性和区分能力显著优于RPV[6] 因子的回测效果 1 新价量相关性RPV因子（2014/01-2025/06）： - 年化收益率14.57% - 年化波动率7.73% - IR 1.89 - 月度胜率72.99% - 最大回撤10.63%[7][10] 2025年6月当月表现： - 多头组合收益率6.09% - 空头组合收益率5.95% - 多空对冲收益率0.14%[10] 2 聪明版日频价量相关性SRV因子（2014/01-2025/06）： - 年化收益率17.28% - 年化波动率6.50% - IR 2.66 - 月度胜率75.18% - 最大回撤3.74%[7][10] 2025年6月当月表现： - 多头组合收益率6.33% - 空头组合收益率6.78% - 多空对冲收益率-0.45%[10] 历史回测补充数据（2014/01-2023/08/31）： - RPV因子年化收益16.29%，IR 2.41[6] - SRV因子年化收益18.91%，IR 3.07，最大回撤3.11%，月度胜率80.00%[6]