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研究結(jié)論
　　前言：在《新價(jià)量相關(guān)性RPV選股因子》中，我們根據(jù)日內(nèi)與隔夜不同的價(jià)量配合邏輯，分別找到日內(nèi)價(jià)量相關(guān)性、隔夜價(jià)量相關(guān)性的最佳代表。本篇報(bào)告繼續(xù)對(duì)利用日頻價(jià)量相關(guān)性選股進(jìn)行研究，借鑒在改進(jìn)動(dòng)量因子時(shí)引入的“聰明”指標(biāo)，使用“聰明”時(shí)段換手率作為新的換手率序列。
　　相關(guān)性是價(jià)量配合最好的尺：日內(nèi)部分的價(jià)量關(guān)系表現(xiàn)為“日內(nèi)量”能夠?qū)Α叭諆?nèi)價(jià)”起到增強(qiáng)作用，使用二者的相關(guān)系數(shù)構(gòu)造的選股因子呈現(xiàn)出反轉(zhuǎn)效應(yīng)，將其作為日內(nèi)價(jià)量相關(guān)性的代表；隔夜的價(jià)量邏輯暗藏于“昨日量”與“今日價(jià)”的錯(cuò)配關(guān)系之中，使用二者的相關(guān)系數(shù)構(gòu)造的選股因子呈現(xiàn)出動(dòng)量效應(yīng)，將其作為隔夜價(jià)量相關(guān)性的代表。二者結(jié)合得到的日頻價(jià)量相關(guān)性因子RPV在回測(cè)期2014/01/01-2023/08/31內(nèi)，10分組多空對(duì)沖的年化收益約為16.29%，信息比率約為2.41。
　　聰明換手率是更好的配料：將日內(nèi)漲跌拆分為上午漲跌和下午漲跌，并計(jì)算分鐘“聰明”指標(biāo)，將當(dāng)日下午“聰明”指標(biāo)最大的各20%（24分鐘）作為知情交易最集中的“聰明”時(shí)段，使用下午“聰明”換手率與下午漲跌的相關(guān)系數(shù)，選股效果要好于原日內(nèi)價(jià)量相關(guān)性因子；對(duì)隔夜價(jià)量相關(guān)性，將換手率替換為知情交易比例更高的昨天最后半小時(shí)換手率，效果同樣有提升。
　　聰明版日頻價(jià)量相關(guān)性因子：將效果更好的日內(nèi)價(jià)量相關(guān)性因子和隔夜價(jià)量相關(guān)性因子結(jié)合，合成的SRV因子在回測(cè)期2014/01/01-2023/08/31內(nèi)，RankIC約為-0.0576，RankICIR約為-4.26，10分組多空對(duì)沖的年化收益約為18.91%，信息比率約為3.07，月度勝率達(dá)到80.00%，最大回撤僅為3.11%，效果要好于RPV因子。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：（1）本報(bào)告所有統(tǒng)計(jì)結(jié)果均基于歷史數(shù)據(jù)，未來(lái)市場(chǎng)可能發(fā)生重大變化；（2）單因子模型收益可能存在較大波動(dòng)，實(shí)際應(yīng)用需結(jié)合資金管理、風(fēng)險(xiǎn)控制等方法；（3）數(shù)據(jù)測(cè)算誤差風(fēng)險(xiǎn)。