开源量化评论（83）：从隔夜价格行为到股票关联网络

金融工程专题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 1 / 18 2023 年 12 月 19 日 《从基金持仓行为到股票关联网络》-2021.10.02 《从北向资金持仓行为到股票关联网络》-2021.11.07 《从小单资金流行为到股票关联网络》-2022.07.21 从隔夜价格行为到股票关联网络 ——开源量化评论（83） 魏建榕（分析师） 王志豪（分析师） weijianrong@kysec.cn 证书编号：S0790519120001 wangzhihao@kysec.cn 证书编号：S0790522070003  开源金工股票关联网络研究体系 通过股票关联网络探寻关联股票对个股涨跌的牵引力作用，有助于理解 A 股市场中个股间的涨跌传导机制。我们在报告《从基金持仓行为到股票关联网络》中，从基金持仓维度出发，寻找基金共同持仓股票的关联关系，构建基金关联网络。在报告《从北向资金持仓行为到股票关联网络》中，我们利用北向托管券商的持仓结构，寻找托管券商共同持仓股票的关联关系，构建北向托管券商关联网络。两篇报告内在逻辑均是从资金流的同源性寻找股票间的关联性。在报告《从小单资金流行为到股票关联网络》中，我们通过小单资金流的行为协同，识别股票间的关联关系，构建小单关联网络。前三篇报告均在资金流视角下构建关联关系，在本篇报告中，我们拓展价格形态中的股票关联，从隔夜涨跌出发，通过隔夜涨跌的同步性寻找股票关联性，构建股票关联网络。  以隔夜涨跌协同性构建股票关联网络 隔夜高低开体现了投资者在开盘时点对隔夜信息的集中反应，若隔夜高开，说明投资者认为隔夜信息为利多因素，反之，则投资者认为隔夜信息为利空因素。若两只股票的隔夜涨跌高度协同，则二者大概率受到同类型的隔夜信息的影响，二者关联度较高。因此，我们通过调整后的余弦相似度构建股票关联度指标。从行业层面来看，同一行业分类下股票的关联度稳定超过全市场股票整体关联度，且行业分类越细分，关联度水平越高。  股票关联网络牵引因子表现稳健 传统反转因子的逻辑在于，以全市场股票涨跌幅作为基准，判断个股的超涨或超跌。基于股票关联网络，我们将个股超涨与超跌的判断基准，从全市场涨跌幅缩小到其高关联股票涨跌幅，由全域反转转为局域反转逻辑，从而构建隔夜关联网络牵引因子——Traction_OR。因子 RankIC 均值为 4.53%，RankICIR 为 2.69。多空组合表现稳健，年化收益率 11.48%，年化 IR2.47，最大回撤 8.27%。 考虑到本文构建关联网络的前提假设在于隔夜涨跌反映隔夜信息，而 A 股市场中“缺口回补”现象较为普遍，若当天高低开主要受昨天的跳空缺口影响而非隔夜信息，则应剔除此类隔夜涨跌幅，从而提纯隔夜涨跌样本，基于此强化 Traction_OR 因子表现，构建 Traction_ORE 因子。因子 RankIC 均值为 4.3%，RankICIR 为 2.9。Traction_ORE因子表现显著优于 Traction_OR 因子，多空组合年化收益率 13.1%，年化 IR2.63，最大回撤 6.27%，月度胜率 72%。  合成因子 Traction_comb 收益表现稳健 我们将 Traction 系列 4 因子等权合成，得到 Traction_comb 因子，从而将 4 个方向的股价牵引力形成合力，因子 RankIC 均值为 5.6%，RankICIR 为 3.6。从多空组合表现来看，Traction_comb 因子年化收益率 19.29%，年化 IR3.99，最大回撤 3.47%，发生在 2018 年 10 月，月度胜率 77%，多空表现稳健，显著优于各单因子表现。  风险提示：模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。 相关研究报告 金融工程研究团队 开源证券 证券研究报告 金融工程专题 金融工程研究 魏建榕（首席分析师） 证书编号：S0790519120001 张 翔（分析师） 证书编号：S0790520110001 傅开波（分析师） 证书编号：S0790520090003 高 鹏（分析师） 证书编号：S0790520090002 苏俊豪（分析师） 证书编号：S0790522020001 胡亮勇（分析师） 证书编号：S0790522030001 王志豪（分析师） 证书编号：S0790522070003 盛少成（分析师） 证书编号：S0790121070009 苏 良（分析师） 证书编号：S0790121070008 何申昊（研究员） 证书编号：S0790122080094 陈 威（研究员） 证书编号：S0790123070027 蒋 韬（研究员） 证书编号：S0790123070037 金融工程专题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 2 / 18 目 录 1、 以隔夜涨跌协同性构建股票关联网络 .................................................................................................................................... 4 2、 构建关联网络牵引因子刻画股票补涨逻辑............................................................................................................................. 7 3、 提纯隔夜涨跌样本，强化因子表现 ...................................................................................................................................... 11 4、 Traction 系列合成因子表现稳健 ............................................................................................................................................ 14 5、 风险提示 .................................................................................................................................................................................. 16 图表目录 图 1： 开源金工股票关联网络研究体系 ................................................................................................................................