摘要

在前期发布的行业轮动专题报告中，我们对于有效的行业轮动因子进行了总结，部分基本面因子存在较好的行业轮动能力。然而，对于技术类行业轮动因子，我们并未得到较好的结果。

本文从高频数据的角度出发，借鉴因子选股报告中的高频因子构建行业高频因子，并对于相关因子的行业轮动能力进行了回测。本文主要

摘要

数据挖掘因子轮动关系有自身的局限性和优越性

数据挖掘探究因子轮动，可以利用模型的优势找到更为精细的关系。由于因子轮动的数据量较小，容易过拟合，且逻辑层面较难给出解释。通过扩充数据量及分类模型的应用，降低信噪比和过拟合程度；通过抽取简单模型窥视变量和因子轮动的逻辑关系。

**

摘要

分钟行情数据，提供了持仓量分析的微观视角。我们借助统计方法，从股指期货的分钟行情数据中，选出“交易激进”的部分样本，再进行交易行为的分析。由此构造的交易策略，年化收益为34.5%，年化波动为27.4%，最大回撤为36.5%，信息比率为1.26，Calmar比率为0.95。

成交持仓表

摘要

报告取名“凤鸣朝(zhāo)阳”，是因为我们在股价日内模式的研究中发现：交易日上午的价格行为，较之于下午的价格行为，蕴藏了更多可用于选股的信息量。知情交易者更加倾向于在每日上午进行交易，因此上午的股价涨跌更加能够反映知情交易者的多空态度。

我们通过测算股价行为上午与下午的差异，构建了

摘要

本篇报告为“因子方法论”系列报告第一篇。该系列将秉承“鱼不如渔”的基本思想，尝试透过现象看本质，总结出一些具有强普适性的规律结论或因子构造方法,为读者在各自的多因子研究工作中添砖加瓦。

传统的流动性因子忽略了A股市场中特定的日内交易结构信息，本文以此为出发点，给出了一个针对传统流动性

摘要

十字星预示变盘，这个说法流传久远，却一直缺乏严格的验证。在本篇报告中，我们将对十字星形态的选股能力进行实证考察，并进一步揭示其不为人知的关键用法。

传统十字星在实证检验中遭遇挫败。实证结果表明，传统十字星的收益主要来源于反转效应，而非十字星信号本身。基于对十字星形态的重新理解，我们提

摘要

系列前期报告《高频数据应用系列研究（一）——使用高频数据跟踪核心资产的公募基金持仓变化》讨论了使用高频数据对于基金披露的持仓进行持续修正，并得到个股上公募基金持仓占比预期的方法。本文在前期研究的基础之上，探讨了公募基金持仓占比预期（后文简称公募持仓预期）在选股以及行业轮动策略中的应用。

摘要

高频数据低频化，精细化探寻投资者短期行为模式

遗传算法的基本原理

基于遗传规划算法的量价因子挖掘

挖掘出的量价因子结构及其交易逻辑

基于短周期量价因子的指数增强策略

正文

[/wiki/static/upload/f3/f3192d11

摘要

本福特法则是一个统计规律：在许多常见的数据集中，首位数字出现1、2、3、...、9的频率并不相同。具体而言，首位数字出现1的频率超过30%，出现2的频率约为18%，其他数字依次递减。

在本篇报告中，方正金工团队借助本福特法则，分析了分钟成交量的统计特征，在此基础上构造了机构痕迹指标。

摘要

本篇报告是日内高频选股因子的续篇，主要基于日内分钟频度上的成交额来构造因子。

研究发现，个股之间分钟成交额在时序上的不对等分布特征与传统换手率因子有着独特的关系，在此基础上，我们构造了240分钟的成交额占比因子来细致分析，发现独立于传统因子的增量Alpha信息主要集中在尾盘，因此构建

摘要

盘感也可以量化么？是的！在本篇报告中，我们将尝试用量化工具去识别股票价格的盘中异动,并以此构建事件驱动模型获取超额收益。

在通常情况下，股票与指数的日内走势是随波逐流的关系。但是，在某些特殊的交易日里，股票可能在盘中频繁出现与指数走势背道而驰的情况。这种个性十足的价格异动，我

摘要

通过分析因子暴露来获取ESG的Alpha

本文章基于美国市场的股票及其基金数据，在国内市场中ESG评分因子与风格因子是否也有类似的相关关系值得进一步研究

如果这种相关性在国内市场依旧显著，那么则可以通过投资于特定因子实现ESG的暴露

正文

[/wiki/static/up

摘要

传统多因子选股

在国内A股市场，传统的多因子量化选股模型得到了广泛的应用，在实际表现中，传统的多因子模型在过去几年中也表现出较为稳定的超额收益率。但随着传统多因子模型应用越来越广泛，历史长期有效的因子逐渐失效，对新因子的挖掘提出了迫切的需求。

新因子挖掘

传统的因

摘要

系列报告以量价数据为主构建高频因子高频因子的构建方式划分为三大类：单维度单层次，即仅使用量或价维度中的单一数据；多维度单层次，即综合量、价维度中各自的单一数据；多维度多层次，即综合量、价维度中多个数据。本文从单维度单层次的角度，测试了收益率、成交量两个维度，一阶矩到四阶矩的因子表现。

摘要

作为《猎金》系列的第二十四篇专题报告，我们将目光聚焦于A股市场的日历效应。具体来说，我们在本文中深度剖析了春节效应对市场整体和常见量化因子的影响。 基于长期历史样本的分析表明，A股市场整体在春节前后表现出了非常高的投资性价比，历史平均夏普比率高达4.0；常见量化因子在春节期间的表现与平时

摘要

传统多因子模型换仓频率相对较低，所用因子以基本面因子、低频量价因子为主，近年来表现相对一般，国内私募越来越重视基于高频量价数据的短线策略研究，在风格切换频繁的市场往往能取得不错的超额收益。本文将从高频数据的角度探究市场的日内微观结构，寻找符合经济学逻辑的有价值的因子。

高频数据主要可

报告摘要

高频交易

历史上发生过多次由于技术的突破导致大多数投资者处于不利地位。21世纪以来，计算和通信方面的重大技术进步使得高频交易策略成为可能，美国和欧洲相关立法的变化，使得高频交易有利可图。

现实中的高频策略是多种多样的，但是高频交易策略之间不能混为一谈；由于高频交

摘要

高频因子研究框架

高频因子需要考虑的核心问题在信息增量，除此之外，因子表现的细节问题，如行为交易逻辑、收益来源，也需要从特定角度进行考虑。研究方法以线性模型为基础，从因子统计和因子回测两个方面出发，给出统计意义和选股表现上最直接的展示。

**以个股日度成交额为锚，改进流动性

摘要

微观结构与高频数据

以往的研究对于A股市场的日间低频数据分析已有较为深厚的积累，但对日内微观情境下的市场结构特征我们仍缺乏足够的认知。本文希望借助高频数据对微观交易特征进行初步探索；在此基础上我们希望从高频的市场微观特征中归纳总结出增量的低频alpha信息

**基于订单簿的

摘要

本篇报告为“因子方法论”系列报告第一篇。该系列将秉承“鱼不如渔”的基本思想，尝试透过现象看本质，总结出一些具有强普适性的 规律结论或因子构造方法,为读者在各自的多因子研究工作中添砖加 瓦。

传统的流动性因子忽略了 A 股市场中特定的日内交易结构信息，本文 以此为出发点，给出了一个针对

摘要

主要观点：“低开高走”拖累了反转因子的多头收益A股目前实行T+1交易制度，这可能导致股市呈现出“低开高走”的日内特征，扭曲了反转因子的分组收益，拉低了反转多头的组合收益。

本篇报告创新性地将隔夜与日内的信息分离、重组，最终合并昼夜两个时间段的信息，在各个选股域内均能显著提升原始反转因

摘要

多因子系列报告之五中，我们已对集合竞价阶段的成交量占比做了详尽的解析，集合竞价成交量占比因子也具有突出的选股效果。本篇报告将分时研究成交量占比，继续挖掘日内高频数据中的有效选股因子。

股票分时成交量呈现周期性日内模式。国外股票市场的日内成交量普遍呈“U”型周期变化，即成交量在开盘和收

研究结论

股票的买卖压力不仅对价格在成交量维度上的分布有影响，而且对价格在时间维度的分布也有影响。买入压力比较大的股票在价格相对低位时会有主动买单推高价格，因而在价格相对低位的停留时间较短，卖出压力比较大的股票在价格相对高位时会有主动卖单压低价格，因而在价格相对高位的停留时间较短。

摘要

前言

东吴金工开辟“技术分析拥抱选股因子”系列研究，旨在将技术分析的思想应用于选股因子的构建。作为系列研究第一篇，本报告从最简单的价量关系入手，考察高频价量相关性中蕴藏的选股信息。

本文简介

技术分析的众多指标中，成交量是最简单又最明确的。例如，天量出天价，意即在

摘要

观点

A股市场是订单驱动型市场。从动力学的角度讲，股票行情的所有演化过程，都能由订单簿（order book）自下而上精确决定。逐笔成交与逐笔委托数据的信息量非常丰富。本系列研究取名为“订单簿的温度”，旨在分享我们在逐笔数据层面的研究心得。

作为“订单簿的温度”系列研究的第