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跌幅時(shí)間重心偏離是更適合刻畫(huà)“時(shí)間差A(yù)lpha”的指標(biāo)
　　漲、跌幅在時(shí)間軸上的分布位置捕捉了股票的交易行為特征，兩者的相對(duì)位置也可能蘊(yùn)含某種選股信息。
　　經(jīng)過(guò)詳細(xì)的測(cè)試，我們傾向于認(rèn)為，漲、跌幅時(shí)間重心的相對(duì)位置是一個(gè)有效的Alpha因子，但提取的方法并非是將二者簡(jiǎn)單做差，原因有二：
　?。?）漲、跌時(shí)間重心存在較強(qiáng)的正相關(guān)。線性相關(guān)導(dǎo)致“時(shí)間差”的大小取決于起始位置，而這不符合一般定義：“時(shí)間差”在盤初、盤中或盤尾應(yīng)是一致的。
　?。?）漲、跌時(shí)間重心的波動(dòng)率水平存在差異。作差方法用于構(gòu)造“時(shí)間差”信息會(huì)使得因子暴露更多高波動(dòng)成分（漲幅時(shí)間重心因子），因子有效性較弱。我們以跌幅時(shí)間重心對(duì)漲幅時(shí)間重心在截面上回歸取殘差，再取其20日均值記為跌幅時(shí)間重心偏離因子，該因子更適合用以刻畫(huà)“時(shí)間差A(yù)lpha”。
　　“時(shí)間差A(yù)lpha”的生效邏輯討論
　　跌幅時(shí)間重心偏離能更有效地刻畫(huà)日內(nèi)分鐘收益率時(shí)序特征的選股因子。但我們對(duì)Alpha的邏輯解釋仍然不清楚，于是，本章將從因子的層面探究其Alpha來(lái)源，推測(cè)主要有三種可能性：（1）收益率結(jié)構(gòu)；（2）極端漲跌幅度or漲跌幅的分布位置；（3）A股市場(chǎng)的“低波效應(yīng)”。
　　基于上述三個(gè)維度的討論，我們找到了“時(shí)間差A(yù)lpha”的解釋因子：（1）盤尾階段的收益率；（2）零漲跌幅數(shù)量。中性化后的跌幅時(shí)間重心偏離因子幾乎不具備選股能力，這也說(shuō)明“時(shí)間差A(yù)lpha”是收益率結(jié)構(gòu)和“低波效應(yīng)”的綜合。
　　因子增強(qiáng)方案：時(shí)間重心偏離（TGD）因子
　　因子改進(jìn)思路較為簡(jiǎn)單，剝離可能影響“時(shí)間差A(yù)lpha”的干擾因子，在跌幅時(shí)間重心偏離因子的基礎(chǔ)上改進(jìn)得到時(shí)間重心偏離（TGD）因子。
　　TGD因子的有效性較原始因子大幅提升，全市場(chǎng)五分組下的多空信息比率達(dá)到4.5以上，Rank ICIR為4.93，因子收益較為穩(wěn)定。
　　同樣基于收益率結(jié)構(gòu)的APM因子是TGD因子的Alpha子集。通過(guò)相互回歸的方法證明，TGD因子在對(duì)APM因子中性化后仍然保留一定的選股信息，而APM因子在回歸掉TGD因子后幾乎是噪音。
　　時(shí)序特征因子與分布特征因子合成后效果更佳
　　TCD因子屬于時(shí)間維度的綜合信息，并不受收益率分布的影響，如果與收益率分布的典型因子進(jìn)行合成，效果還會(huì)繼續(xù)提升。
　　本文選取分布特征的典型因子：日內(nèi)收益率偏度SKEW因子作為代表，將TCD因子與SKEW因子在橫截面上排序加總得到合成因子。
　　合成因子相比TGD因子在穩(wěn)定性方面進(jìn)一步改善，Rank ICIR達(dá)到5.74。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：模型測(cè)試基于歷史數(shù)據(jù)，未來(lái)市場(chǎng)可能發(fā)生改變。