市场微观结构探析系列之四：结合中高频信息的指数增强策略

金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 金融工程 证券研究报告 2020 年 05 月 14 日 作者 吴先兴 分析师 SAC 执业证书编号：S1110516120001 wuxianxing@tfzq.com 缪铃凯 联系人 miaolingkai@tfzq.com 相关报告 1 《金融工程：市场微观结构探析系列之三：分时K线中的alpha》 2020-02-25 2 《金融工程：市场微观结构探析系列 之二：订单簿上的 alpha》 2019-09-05 市场微观结构探析系列之四： 结合中高频信息的指数增强策略 数据频率与预测宽度 数据频率与因子预测时间宽度存在天然隔阂，数据频率越高其时间序列自相关性便越低，所能预测的时间宽度通常越有限。因此信息的变频处理对于在中高频数据中构建长周期 alpha 尤为关键。本篇报告中，我们希望探索中高频数据的通用化降频方式，进而我们通过“公式化”alpha 达到批量构建长周期量价因子的目标。 基于中高频数据的长周期 alpha 我们将因子构建拆解成信号生成、日度降频、月度降频三部分，进而得到公式化表达： factor=Alpha(formula，dailyTrans，monthlyTrans，windows) 其中 formula 为初始日内中高频信号，dailyTrans 为日内信号到日度因子转换的变频方式，monthlyTrans、windows 分别为日度因子值到月度因子的二次变频方式及滚动窗口长度。 基于中高频数据，本文采用以上 Alpha 表达式构建了 10 个以月为预测宽度的长周期因子，因子剔除常见量价风格后平均 IC 均值为 4.0%、ICIR 达到 3.16，多空收益 13.6%、多头收益 6.8%，表现出稳健的选股能力。 结合中高频量价信息的指数增强策略 我们将 10 个基于中高频数据构建的长周期因子与传统基本面因子结合构建月度调仓的中证 500 指数和与沪深 300 指数增强模型，中高频信息显著提升了指数增强组合收益。  2011 年以来中证 500 指数增强组合年化超额收益率 24.5%，信息比4.21；中高频信息分别提升组合收益和信息比为 3.9%、0.59。  2011 年以来沪深 300 指数增强组合年化超额收益率 12.2%，信息比2.87；中高频信息分别提升组合收益和信息比为 2.4%、0.42。 风险提示：因子失效风险，模型失效风险，市场风格变动风险 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 内容目录 1. 数据频率与预测宽度 .................................................................................................................... 5 2. 数据变频与 alpha 公式化............................................................................................................ 6 2.1. 启发式例子 ........................................................................................................................................ 6 2.1.1. 日内信号生成 ....................................................................................................................... 6 2.1.2. 日度降频 ................................................................................................................................ 6 2.1.3. 月度降频 ................................................................................................................................ 7 2.2. 公式化 Alpha .................................................................................................................................... 8 2.2.1. 信号生成 ................................................................................................................................ 8 2.2.2. 数据变频 ................................................................................................................................ 9 3. 基于中高频数据的长周期 alpha .............................................................................................. 11 3.1. 价格相关 .......................................................................................................................................... 12 3.1.1. Alpha1 .................................................................................................................................... 12 3.1.2. Alpha2 .................................................................................................................................... 13 3.1.3. Alpha3 ....................