市场微观结构剖析之八：信息提纯，寻找高质量反转因子

敬请参阅末页重要声明及评级说明 证券研究报告 金融工程 总量研究/专题报告 主要观点： 传统基于高频量价数据的因子，比如日内波动率、偏度、量价相关性等，往往将日内的价、量数据作为离散的点来进行使用，舍弃了价、量数据的时间属性。本篇报告中，我们另辟蹊径，将日内高频价格数据视为连续的时间序列，在此基础上进行统计分析，识别个股的日内趋势，以及叠加在趋势信号上的噪声。 具体的，我们运用经验模态分解模型（EMD），剥离股票高频价格的信号与噪音，构建信噪比因子（SNR）。信噪比因子本身即表现出较好的选股能力，RankIC 均值为 0.045，年化 ICIR 为 2.265，多空组的年化收益为 15.40%，年化波动为 6.90%，年化夏普为 2.233，月度胜率约74%，最大回撤在 7.64%左右。具体而言，趋势性强，受到噪声扰动少的股票，下个月的表现更好。 进一步的，考虑到信噪比因子有着“信息提纯”的特性，是剥离噪声后的股价真实走势，因此可将其与反转因子进行结合。我们发现，信息提纯后，高信号强度的股票表现出更强的反转效果，因此构建了高质量反转因子组合。高质量反转组合相对原始反转在 IC 表现，多空组夏普以及多头端收益都有显著提升，RankIC 从-0.068 提升至-0.074，年化ICIR 从-2.270 提升至-2.727，多头年化收益从 7.83%提升到 11.90%。 资料来源：Wind，华安证券研究所 风险提示 本报告基于历史个股高频数据进行测试，历史回测结果不代表未来收益。未来市场风格可能切换，微观交易结构可能发生变化，Alpha因子可能失效，本文内容仅供参考。 信息提纯，寻找高质量反转因子 ——市场微观结构剖析之八 报告日期： 2020-07-23 分析师：严佳炜 执业证书号： S0010520070001 邮箱：yanjw@hazq.com 分析师：朱定豪 执业证书号：S0010520060003 邮箱：zhudh@hazq.com 相关报告 1.《高频视角下成交额蕴藏的 Alpha——市场微观结构剖析之七》2020-06-10 [Table_ProfitDetail] 金融工程/专题报告 敬请参阅末页重要声明及评级说明 2 / 22 证券研究报告 正文目录 1 引言 ...................................................................................................................................................................................... 5 2 信噪比的计算 ....................................................................................................................................................................... 5 2.1 经验模态分解（EMD） ....................................................................................................................................................... 6 2.2 信噪比（SNR）因子的特征与构建 ..................................................................................................................................... 8 2.3 信噪比（SNR）因子的表现 ................................................................................................................................................. 9 2.4 参数敏感性测试 .................................................................................................................................................................. 11 2.5 新 SNR 因子的合成 ............................................................................................................................................................. 13 2.6 信号与噪声的时间尺度 ...................................................................................................................................................... 14 3 因子的深入剖析与应用 ..................................................................................................................................................... 16 3.1 动量/反转因子的困境 ........................................................................................................................................................ 16 3.2 信噪比与反转双分组解析 ...............................................................................................................................................