在系列前期报告中（《选股因子系列研究（十九）——高频因子之股票收益分布特征》），我们基于股票高频收益分布特征对于相关因子的选股效果进行了回测。

研究发现，股票高频偏度具有较好的选股效果，但是高频方差以及高频峰度并无显著的选股能力。考虑到股票日收益的波动率同样选股效果不佳，但将其拆分为系统波动以及特质波动后，两个因子皆具有较好的选股效果。本报告尝试对于股票高频波动率进行拆分，并期望从高频波动中提取出有效的选股因子。

“系统波动+特质波动”的拆分方式在高频维度上无法得到具有优秀选股效果的因子。在1分钟的数据频率下，高频特质波动率因子表现较差，并无明显的选股能力。随着数据间隔的增大，该因子的Ra

随着传统因子研究的深入，通过使用日级别数据已经很难发现能够在传统技术选股因子之外提供额外选股能力的因子了。考虑到传统因子多使用日级别数据刻画股票日间的形态特征，通过引入日内高频数据刻画股票日内的特征也许能够为模型带来新的信息以及Alpha。

这一观点也在本系列前一篇研究（《选股因子系列研究十八——价格形态因子》）中有所印证。本报告主要使用了股票1分钟价格数据构建了相关因子，对于股票高频收益分布特征（方差、偏度以及峰度）进行了刻画。

报告主要分为三部分，第一部分讨论了因子的构建以及计算方式。第二部分从单因子的角度对于因子的选股能力进行了分析。第三部分对比分析了加入高频因子的改进模型以及未加入

时间：2020 年 07 月 21 日

分析师:冯佳睿、张振岗

摘要

研究背景。我们在之前的行业轮动系列报告中挖掘了几大类的行业因子，例如，量价、宏观、情绪面、高频因子、预期基本面、历史基本面、公募基金观点等。 这些因子通常可以分为两类：行业本身的特征以及基于共同外生变量变动的行业预期收益，但这两类因子都没有考虑行业之间的关联性。因此，在本篇报告中， 我们从另一个角度研究行业收益的可预测性：相关行业的滞后收益率。

理论基础。投资者处理信息的能力有限，当某个行业出现信息或冲击时，专门从事相关行业的投资者可能也无法迅速把握冲击的全部影响。因此，信息会逐渐在各个行业间扩散，导致不同行业的