高频因子计算方式分类与逻辑分析 [page::3][page::4]

• 高频因子构建主要有三种计算方式：整体法（将所有交易周期数据合并计算），日内法（分交易周期计算后汇总），日间法（低频数据计算）。

- 整体法假设信息表达一致且微观结构存在信息增量，日内法假设信息表达不一致且微观结构有增量，日间法适用于信息表达一致且无微观结构增量情况。

• 表1明确三种计算方式的假设区别，提高了因子构建的适用性。

高频反转因子表现分析 [page::5]

| 计算方式 | IC | 超额收益(%) | 信息比 | 多空夏普比 |
|----------|---------|-------------|--------|------------|
| 整体法 | -9.03% | 5.84 | 0.98 | 2.62 |
| 日内法 | -8.49% | 4.63 | 0.77 | 2.48 |
| 日间法 | -8.18% | 2.56 | 0.38 | 1.85 |

• 整体法在短期成交量可比性且价格反转效应显著情况下表现最佳，反映高频数据成有效信息增量。

波峰因子与量价相关性因子风险指标对比 [page::7][page::8]

| 因子/方法 | 全市场IC | 中证800 IC | 超额收益全市场(%) | 信息比全市场 |
|-----------|------------|--------------|-------------------|--------------|
| 波峰整体法 | 8.88% | 7.15% | 8.92 | 1.54 |
| 波峰日内法 | 9.14% | 6.71% | 6.38 | 1.24 |
| 量价整体法 | -5.58% | -4.84% | 1.40 | 0.22 |
| 量价日内法 | -4.45% | -3.77% | -1.02 | -0.14 |

• 波峰因子整体法与日内法表现接近，均优于日间法，体现了波峰因子对高频异常成交的微观结构依赖。

- 量价相关性因子中整体法和日间法效果相似，表明微观结构增量不显著，日频价格划分具有代表性。

高频反转偏度因子及量价相关性标准差因子回测 [page::9][page::10]

• 高频反转偏度因子在全市场和中证800均显示一定选股能力，且成交量加权收益率强调反转信息分布。

- 量价相关性标准差因子体现日度交易波动特征，具备一定的选股作用。

日内与日间时间段的价格动量与反转分析 [page::11][page::12][page::13]

• 隔日时间段（前一日收盘至开盘第一分钟）呈现动量效应，而集合竞价价格信息多贡献反转效应。

- 保留逻辑一致（反转）的时间段构建因子可去噪，提升因子表现。

• 表7与表8显示动量时间段与反转时间段因子的风险指标，反映出价格变动分段差异。

日内反转交易策略回测分析 [page::14][page::15][page::16]

• 以开盘价或第一分钟均价买入、当天收盘卖出构建日内反转策略，整体表现优异，年化超额收益显著，受费率影响大。

- 中证800的日内反转因子2016年后表现下降，提示策略需动态调整。

高频不同频率下动量与反转因子IC特征矩阵 [page::17][page::18]

• 反转效应在微观结构（分钟级别）体现明显，动量效应主要在日常及5日时间窗口内呈现。

- 隔日与日内价格变动具备不同动量反转特征，可结合构建多频率选股模型，提升因子多样性和稳定性。

• IC矩阵分析为高频因子构建与优化提供了理论支撑。

报告总结 [page::19]

• 高频因子构建计算方式的选择关键在于交易周期信息表达一致性与微观结构是否包含信息增量。

- 整体法在有信息增量的情况下最优，日内法为日度因子属性综合方式，日间法适用于无微观增量的低频分析。

• 高频价格变动动量与反转效应具时间窗口依赖性，结合日内与月度频率有助于捕捉市场不同周期alpha信号。

高频因子（十二）日内与日间研究报告深度分析

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一、元数据与报告概览

报告标题： 高频因子（十二）日内与日间
研究机构： 长江证券研究所
报告类型： 金融工程专题报告
发布日期： 2021年6月6日
分析师及联系方式：

• T a覃ble川_桃A (8621)61118766，qinct@cjsc.com.cn，执业证书编号：S0490513030001

- 郑起 (8621)61118706，zhengqi2@cjsc.com，执业证书编号：S0490520060001

主题与核心论点：

• 本文聚焦于高频因子中日内与日间价格及量价信息的计算方式，探究不同时间区间数据处理对因子表现的影响，重点讨论不同计算方法（整体法、日内法、日间法）对价格反转、波峰和量价相关性因子的构建效果。

- 通过多个因子实证，说明微观结构信息增量及交易时间区间的信息表达一致性对因子构建的决定性作用。

• 探讨价格动量与反转效应在不同频率及不同时间窗口的体现，揭示日内反转效应的存在及其在高频交易中的潜在应用价值。

- 报告强调了高频数据处理中的“时间非连续性”及隔日时间段与交易时间段信息表达的差异性。

• 重要结论是，当微观结构具信息增量时，整体法计算高频因子表现更佳；当信息表达不存在显著微观差异时，日间法或整体法可优先选择。[page::1,3,10,19]

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二、逐节深度解读

2.1 报告要点与相关研究背景

• 该研究是高频因子系列研究的延续，聚焦日内（交易时段）和日间（隔日时间段）因子计算差异。

- 相关研究涵盖了资金流动、投资策略、中高频波动以及ESG评级等领域，为研究奠定了理论和方法基础。[page::1]

2.2 高频因子计算的三种方式（整体法、日内法、日间法）

• 整体法： 将一个计算周期内所有高频交易周期数据合并为一完整时间序列计算因子，假设信息表达一致，且微观结构有增量。

- 日内法： 针对每个交易周期单独计算因子，后合并。假设周期间信息表达不一致，但微观结构有增量，捕获日内差异。

• 日间法： 合并所有交易周期数据，但不使用高频数据，假设信息表达一致，微观结构无增量，适用于低频因子。

三种计算方式的核心区别在于是否用高频数据，是否统一计算，以及对信息表达和微观结构的假设不同，上表1清晰列出各自假设和属性。[page::3,4]

2.3 高频反转因子分析

• 反转因子构建基于收盘价价变和成交量加权，因子表现受到成交活跃程度影响，短期成交量高的时间段价格具有更强反转现象。

- 通过表2比较不同计算方式效果，整体法表现最佳，IC、ICIR、超额收益、多空收益等指标均优于日内和日间法，验证了短期成交量的可比性和信息表达一致性。

• 逻辑支撑为短期内信息表达一致，且微观结构有效区分不同时间段价格变动，整体法利用全部时间段信息强化反转效应表达。[page::4,5]

2.4 波峰因子分析

• 波峰因子依赖成交量异常的时间段捕捉知情交易的风险溢价，利用标准差+倍数筛选量价异常区间。

- 高频数据可有效捕捉日内异常活跃度，弥补日度数据“异常区间几乎为0”的缺陷。

• 通过表3比较，整体法与日内法表现相近，而日间法基本失效。尽管日内成交特性不同，整体法依然稍优，表明信息表达一致但微观结构贡献大。

- 说明波峰因子具备显著信息增量，适合日内和整体法计算。[page::6,7]

2.5 量价相关性因子分析

• 该因子衡量不同价格档位成交量的相关性，反映交易者的羊群效应。

- 高频数据降低价格轨迹带来的偏误，微观结构信息增量不明显。

• 表4显示整体法和日间法效果接近，日内法较弱，说明信息表达一致且日度收盘价具代表性。

- 因子构建以分布特征为核心，整体和日间法更合适。[page::7,8]

2.6 从整体法到日内法的拓展意义

• 尽管整体法因子表现优异，利用日内法求平均等理念对日度属性的综合衡量可视为拓展。

- 以高频反转偏度因子为例（图1、图2以及表5），显示出通过成交量加权收益率构建的高阶矩因子有稳定的选股能力。

• 量价相关性标准差因子（图3、图4，表6）作为交易分布波动刻画，在风格行业剥离前具备一定稳定的预测能力。

- 说明对日内属性信息的综合处理可提升因子解释力和选股效果。[page::8,9,10,11]

2.7 日内与日间的剥离——价格动量与反转的时间区分

• 发现每日开盘头分钟存在动量效应，与其他时间段的反转效应逻辑间存在显著差异。

- 三个关键时间点：前一交易日收盘（隔日结算价）、集合竞价价格（当日最早定价）和开盘后第一分钟收盘价。

• 以这三个时间段构建的因子计算风险指标（表7）显示，只有以“第一分钟结束相对前一日收盘”的价格变动呈现显著动量效应。

- 反转效应的主力时间段是集合竞价之后，开盘动量主要集中于市场交易活跃阶段。

• 此发现支持将隔日时间段与日内交易时间段进行合理剥离，并针对信息表达一致的部分采用不同因子构建逻辑。[page::11,12,13]

2.8 日内反转效应与交易策略回测

• 日内反转因子根据今日开盘价相对昨日收盘价的收益，日内买入持有至收盘，分别以开盘价、第一分钟收盘价和第一分钟均价建仓，进行了全市场和中证800分组回测。

- 图6、图7显示，日内反转因子具显著分组能力，特别以开盘价建仓效果最佳，第一分钟均价次之，第一分钟收盘价最差。

• 由于昨收至今日开盘为反转时间段，开盘后一段时间转为动量，体现了收益分布的非均衡特性（图5）。

- 分届年收益表现及交易成本敏感测试（表9-11）表明，策略受交易费影响明显，并且中证800范围内自2016年后表现有回落迹象。

• 说明高频反转因子可生成有效的日内交易信号，但实操中需注意成本及市场演化风险。[page::14,15,16]

2.9 高频下动量与反转特征详析

• 通过不同时间长度因子与未来收益率的相关性矩阵（表12），揭示了多层时间尺度下动量与反转的切换规律：

- 超短期（12分钟内）收益率对未来短期收益呈现强反转效应。
- 中短期（240分钟左右）收益率对未来短期表现呈正向动量效应。
- 日频以上（5040分钟即约21个交易日）收益对未来中期表现呈反转效应。
- 反应了高频市场信息逐步折叠至低频趋势的动态特征。

• 该结构性特征对因子构建与交易时机判断具有指导意义。[page::17,18]

2.10 总结部分结论

• 高频因子选取计算方式时应基于两个核心逻辑：不同交易周期信息表达一致性及微观结构信息是否增量。

- 高频反转、波峰因子、量价相关性三种因子构建的差异反映了上述逻辑的适用性。

• 当微观信息显著增量，整体法优先；微观信息较弱则日间或整体法均可用。

- 日内法实为对日度属性信息的综合拓展，适合衍生因子开发。

• 高频反转因子反映了市场价格行为复杂的动量-反转切换特征，可跨频率构建因子策略。

- 通过对隔日和日内不同时间段动量及反转效应的区分，能有效提升因子表现和选股效果。[page::19]

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三、关键图表深度解读

表1 三种计算方式（整体法、日内法、日间法）对比

| 计算方法 | 是否统一计算 | 是否使用高频数据 | 信息表达是否一致 | 微观结构是否有信息增量 |
|----------|--------------|------------------|-------------------|--------------------------|
| 整体法 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 日内法 | 否 | 是 | 否 | 是 |
| 日间法 | 是 | 否 | 是 | 否 |

该表浓缩了因子计算设置的根本差异，直接决定了因子是否能够有效捕捉微观结构信息，辅助投资策略设计。[page::4]

表2 高频反转因子风险指标

| | 全市场整体 | 全市场日内 | 全市场日间 | 中证800整体 | 中证800日内 | 中证800日间 |
|--------------|------------|------------|------------|-------------|-------------|-------------|
| IC | -9.03% | -8.49% | -8.18% | -7.57% | -7.03% | -6.19% |
| ICIR | -99.56% | -85.45% | -68.17% | -65.27% | -58.38% | -44.64% |
| 超额收益(%) | 5.84 | 4.63 | 2.56 | 4.30 | 4.53 | 2.52 |
| 多空收益(%) | 28.55 | 29.23 | 25.46 | 19.24 | 20.23 | 16.62 |
| 多空夏普比 | 2.62 | 2.48 | 1.85 | 1.77 | 1.71 | 1.29 |

整体法表现最佳，反映了全面利用高频波动和成交量权重对反转效应的精细刻画。[page::5]

表3 波峰因子风险指标

| | 全市场整体 | 全市场日内 | 中证800整体 | 中证800日内 |
|--------------|------------|------------|-------------|-------------|
| IC | 8.88% | 9.14% | 7.15% | 6.71% |
| ICIR | 109.78% | 110.27% | 69.95% | 66.30% |
| 超额收益(%) | 8.92 | 6.38 | 5.13 | 3.78 |
| 多空收益(%) | 25.86 | 31.36 | 18.24 | 17.36 |
| 多空夏普比 | 2.80 | 2.89 | 2.01 | 1.83 |

明显日间法失效，说明高频数据的采样细化对捕捉异常交易时间段关键。[page::6]

表4 量价相关性因子风险指标

| | 全市场整体 | 全市场日内 | 全市场日间 | 中证800整体 | 中证800日内 | 中证800日间 |
|------------|------------|------------|------------|-------------|-------------|-------------|
| IC | -5.58% | -4.45% | -5.24% | -4.84% | -3.77% | -4.50% |
| 超额收益(%)| 1.40 | -1.02 | 1.67 | 1.62 | -0.54 | 2.27 |
| 多空收益(%)| 19.39 | 15.49 | 18.56 | 13.24 | 10.40 | 13.87 |
| 多空夏普比 | 1.61 | 1.51 | 1.61 | 1.23 | 1.16 | 1.30 |

说明量价相关性因子在不同计算方式下效果相近，暗示微观结构信息无显著增量。[page::7]

图1-4 高频反转偏度因子及量价相关性标准差因子回测净值（全市场和中证800）

• 回测净值曲线显示因子显著分组能力，特别在全市场中表现优异，整体趋势平稳增长，部分波段出现回撤。

- 反映因子能稳定地捕获股票分布差异并有效预测未来收益。

• 表5和表6给出风险指标，因子在风格行业中和剥离前均表现出较强选股能力。[page::9,10]

表7 动量时间段因子风险指标

剖析三个开盘时间段的因子表现，发现第一分钟收盘相对前一日收盘的时间段能体现动量因子，其他时间段更多反映反转负相关特征，有助于剥离动量与反转效应。[page::12]

表8 反转时间段因子风险指标

通过整体时间段、今收相对开盘和今收相对第一分钟收盘的对比，发现剔除含动量部分时间段后，反转因子的IC和选股收益提升，说明逻辑剥离的重要性。[page::13]

图5 隔日相对收益走势图

• 直接形象说明价格变动中反转与动量的切换，帮助构建更准确的时间段因子。

- 反转时间段从昨日收盘至今日开盘，动量时间段从今日开盘至第一分钟收盘。[page::14]

图6、7 日内反转因子回测净值（全市场，中证800）

• 五组分组明显分层，第一组持续跑赢基准，表现出选股能力；

- 2016年以来中证800表现有所减弱，提示市场环境变化风险。[page::14]

表9、10 日内反转因子分年收益及中证800分组收益率

• 年度收益显示明显波动性，早期收益高，后期部分年份出现回撤，分组收益保持线性排序，反映因子分层选股能力的稳定性。

- 指出费率、市场状态对策略效果的影响。[page::15,16]

表11 日内反转因子不同成本年化收益率

• 交易成本显著影响策略回报，尤其在中证800中，高频交易费率控制更为关键。

- 在较高费率下，策略收益大幅缩水，提示实际应用需重视成本管理。[page::16]

表12 不同频率反转因子对不同未来收益预测的IC矩阵

• 多时间尺度动量反转效应清晰划分，对理解收益率行为及因子设计提供理论支持。

- 用色彩及数值区分效果，验证高频数据的预测价值。[page::17]

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四、估值分析

本报告属高频数据研究专题，未涉及具体投资标的的价值评估，没有估值模型（如DCF、市盈率等）或目标价发布。其核心不在于个股估值，而是优化量价信息处理方法用于因子构建和选股策略设计。

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五、风险因素评估

报告在开头“风险提示”中指出：

1. 模型存在失效风险——理论基于历史数据，仅具统计关系，不保证未来收益的可持续性。

2. 历史数据局限性——所有示例均基于过去的历史走势，不能保证策略未来表现。

1. 市场演变风险——如日内反转日后表现出回撤，表明市场或监管环境变化可能降低策略有效性。

4. 交易成本风险——频繁调仓策略对交易费用敏感，成本未纳入优化将削弱实际收益率。

无具体缓解策略，但展示了多个频段、多指数、多方法的交叉验证，提升结果稳健性。[page::1,16,18]

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六、批判性视角与细微差别

• 正面看点：

- 报告结构严谨，理论与实证结合紧密，对高频数据在量价因子构建上的差异分析详尽。
- 明确区分了隔日与交易时段的逻辑差异，为未来因子计算提供操作指引。
- 多角度回测，包含风格行业剥离，增强结论说服力。

• 潜在局限与注意点：

- 高频数据极度依赖数据质量及市场环境，报告不详述数据采集与预处理中可能的误差。
- 部分高频策略表现如日内反转因子在中证800近年有明显衰退，提示信号稳定性待加强。
- 交易成本敏感度虽论述较多，但未展开具体优化方法。
- 概念界定上，量价相关性小幅负IC值仍被解读为有效，可能存在统计显著性不足风险。
- 部分表格中数据略显复杂，未辅以更多图示帮助快速理解。
- 无涉及对实际交易冲击成本、滑点及市场容量限制的讨论。

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七、结论性综合

该报告系统阐释了高频量价因子构建中日内与日间计算方式的选择逻辑，核心点聚焦于：

• 信息表达一致性与微观结构增量决定因子计算方式的优劣。

- 高频反转因子： 利用成交量加权价变，整体法适用性最强，能捕捉细分时间段的反转特征，提高选股准确性。

• 波峰因子： 利用高频成交量标准差识别异常波峰，整体法和日内法表现优异，日间法失效表明低频数据难以捕捉此类风险溢价信号。

- 量价相关性因子： 价格和成交量的相关性在高频下无显著微观增量，整体法和日间法表现较好。

• 日内法作为对高频日度属性的平均或波动刻画方法，能衍生新因子丰富信号维度。

- 价格动量与反转的时间剥离揭示隔日和日内价格变动的本质差异，为因子构建剔除噪声提供方法支持。

• 日内反转因子构成了高频有效交易策略，但交易费用及市场环境变化显著影响效果。

- 不同时间尺度下市场呈现复杂的动量-反转交替现象，为多频率因子策略设计指明方向。

综上，本文报告全面深入地解构了高频因子构建中的时间序列处理难题，基于大样本历史实证验证了逻辑与方法的有效性。对量化投资者，尤其是以高频数据为基础的模型设计者，提供了具有高度参考价值的理论框架与实操方向。[page::1-19]

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附：关键图表引用示范

• 图1 全市场高频反转偏度因子回测净值

• 图5 昨日至今日相对收益走势

• 表2 高频反转因子不同计算方式风险指标

（因表格内容复杂，此处简述为文本，正文内带有详细数字）

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综上，长江证券研究所在本报告中提供了高频因子构建的系统理论基础与实证支持，强调了不同频率和时间窗口下量价因子处理的必要差异性，旨在为投资策略的设计和优化提供科学依据。

报告