分钟线的尾部特征
出处:        时间:2020-02-04  
当前,传统Alpha因子的挖掘进入瓶颈期。市场微观结构着眼于交易与价格形成,提供了一个崭新的 角度进行因子挖掘,为投资者带来丰富的增量信息。市场的微观结构或将成为Alpha新来源。
    低波动、低风险的股票具有更高的超额收益。尽管未有公认的理论解释,大量实证研究已证明了低波动异象广泛存在于海内外市场。关于该异象,以往的研究更多从日线上度量股票的波动和风险。我们提出使用CVaR模型,并辅以日内高频数据刻画股票的风险,从一个新的角度研究股票的低波动异象。
    我们基于CVaR模型,使用股票日内分钟收益率序列构建因子,但原始因子效果较为一般。针对原始收益率序列噪声较大的问题,报告提出成交量加权的解决方式,从而有效降低成交稀疏时间段的交易噪声。回测结果表明,该方案可以有效强化日内尾部效应,突出有用信息,正交化后在全A股票中IC达0.0701。
    最后,我们通过构建单因子组合的方式对因子有效性进行实证检验。结果表明,因子不仅在剥离常见风格因子后具备较好的选股能力,且在指数成分股内依然保持有效。
另外,我们发现股票日内收益率序列的左尾和右尾具备相当一致的风险特性,尾部风险低的股票,更容易产生超额收益。

    风险提示
    本报告基于历史数据进行测试,不构成任何投资建议。市场投资者结构变化、政策变化、经济基本面变化,都可能导致模型失效。
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