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前言：隨著市場(chǎng)的發(fā)展與競(jìng)爭(zhēng)的加劇、尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)模型的普及，想要挖掘現(xiàn)有多因子模型以外的增量信息越來(lái)越困難。本篇報(bào)告提出以下論點(diǎn)：未來(lái)量?jī)r(jià)因子的研究，想要獲取更多的、與現(xiàn)有因子低相關(guān)性的增量，“逐筆等高頻數(shù)據(jù)”結(jié)合“離散化的因子構(gòu)建方式”至關(guān)重要。
　　連續(xù)性的因子構(gòu)建方式：所謂“連續(xù)性”，即基于某一段連續(xù)的數(shù)據(jù)計(jì)算因子。以常見(jiàn)的“量?jī)r(jià)相關(guān)性類(lèi)因子”為例，分別基于日頻、分鐘、逐筆數(shù)據(jù)，采用連續(xù)性的構(gòu)建方式，批量生產(chǎn)對(duì)應(yīng)的因子簇。將各自因子簇中的因子等權(quán)合成，得到“日頻連續(xù)”、“分鐘連續(xù)”、“逐筆連續(xù)”因子。考察“分鐘連續(xù)”、“逐筆連續(xù)”因子相對(duì)于“日頻連續(xù)”因子的增量，發(fā)現(xiàn)雖然從因子的回測(cè)效果上來(lái)看，將“分鐘連續(xù)”、“逐筆連續(xù)”疊加到“日頻連續(xù)”上，因子績(jī)效確有顯著提升，但一旦落實(shí)到組合層面，“分鐘連續(xù)”、“逐筆連續(xù)”的貢獻(xiàn)就變得非常有限。以滬深300指數(shù)增強(qiáng)組合為例，疊加“分鐘連續(xù)”、“逐筆連續(xù)”因子構(gòu)建的組合，相對(duì)于僅用“日頻連續(xù)”因子構(gòu)建的組合，超額年化收益只能提升0.5%-0.6%左右。
　　離散化的因子構(gòu)建方式：所謂“離散化”，即在過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)，基于某些特征、抽取幾個(gè)離散的時(shí)間點(diǎn)，只用與這些時(shí)間點(diǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù)計(jì)算因子。分別基于分鐘、逐筆數(shù)據(jù)，采用離散化的方式構(gòu)建因子簇，同樣將因子簇中的因子等權(quán)合成，得到“分鐘離散”、“逐筆離散”因子?？疾祀x散化因子相對(duì)于連續(xù)性因子的增量，發(fā)現(xiàn)雖然將“分鐘離散”、“逐筆離散”疊加到“連續(xù)”因子上，因子的回測(cè)表現(xiàn)并未得到明顯提升，但落實(shí)到組合層面，離散化因子卻能提供顯著的增量。比如基于“連續(xù)+逐筆離散”因子構(gòu)建的滬深300指數(shù)增強(qiáng)組合，相對(duì)基準(zhǔn)的超額年化收益為8.15%，跟蹤誤差為3.81%，信息比率為2.14，月度勝率為75.68%，最大回撤為4.27%；相較于只用“連續(xù)”因子構(gòu)建的組合，超額年化收益可以提升1%以上。
　　“逐筆離散”因子的表現(xiàn)：在逐筆數(shù)據(jù)層面，考察放量時(shí)間點(diǎn)之后的量?jī)r(jià)相關(guān)性特征，構(gòu)建“逐筆離散”因子?；販y(cè)時(shí)間段2016/01/01-2025/04/30內(nèi)，以全體A股為研究樣本，該因子的月度IC均值為0.073，年化ICIR為2.87，月度RankIC均值為0.099，年化RankICIR為3.37；10分組多空對(duì)沖的年化收益為38.30%，年化波動(dòng)為11.88%，信息比率為3.22，月度勝率為81.98%，最大回撤為11.87%。剔除常用風(fēng)格與行業(yè)的影響后，因子仍然有效，年化ICIR為2.84。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：以上結(jié)論均基于歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)模型的測(cè)算，如果未來(lái)市場(chǎng)環(huán)境發(fā)生明顯改變，不排除模型失效的可能性。