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核心觀點(diǎn)
　　本文匯集了我們過(guò)去四年以來(lái)的高頻因子開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。在高頻數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)速度加快的背景下，我們系統(tǒng)性整理研究成果，以期對(duì)高頻因子策略的開(kāi)發(fā)與研究有所幫助。核心內(nèi)容主要包括兩個(gè)部分：分鐘頻的因子挖掘?qū)嵗约癓evel2數(shù)據(jù)的應(yīng)用探討。市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的變化常會(huì)影響歷史統(tǒng)計(jì)規(guī)律的一致性，深入探究高頻數(shù)據(jù)背后反映的規(guī)律，方才是挖掘“Alpha”的重要法門(mén)。
　　高頻數(shù)據(jù)深度研究匯總
　　分鐘頻高頻因子挖掘技巧
　　因子策略的本質(zhì)是通過(guò)挖掘數(shù)據(jù)特征來(lái)映射標(biāo)簽（通常是未來(lái)收益率）的分布，根據(jù)現(xiàn)有的方法論，求解路徑主要有三類：
　?。?）挖掘數(shù)據(jù)的分布規(guī)律：借助表達(dá)式的持續(xù)優(yōu)化，強(qiáng)化指標(biāo)自身的截面排序效能。
　　（2）捕捉變量的時(shí)序特征：股票市場(chǎng)匯聚了各類性質(zhì)迥異的參與群體，不同群體的行為模式在多維度均存在顯著差異，其中交易時(shí)間維度的分化，一方面源于市場(chǎng)制度約束，另一方面則由投資者自身交易屬性決定。
　?。?）邏輯驅(qū)動(dòng)的多指標(biāo)聯(lián)動(dòng)：量?jī)r(jià)的Alpha并非總是通過(guò)單一指標(biāo)呈現(xiàn)，多指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)往往還能傳遞部分額外信息。
　　基于L evel2數(shù)據(jù)的案例分析
　?。?）識(shí)別投資者的交易意圖：訂單流是市場(chǎng)中所有買(mǎi)賣(mài)訂單的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)集合，包括訂單的價(jià)格、買(mǎi)賣(mài)方向、交易數(shù)量和執(zhí)行狀態(tài)，不僅是股票價(jià)格變動(dòng)的根本驅(qū)動(dòng)力，更是投資者交易意圖的直接反映。
　?。?）探究不同類型投資者的信息：在股票市場(chǎng)中，不同類型投資者的行為特征與決策邏輯存在顯著差異。清晰認(rèn)知這些投資者類型，不僅是把握市場(chǎng)交易動(dòng)態(tài)的關(guān)鍵，更能為投資策略制定提供重要參考。
　?。?）適應(yīng)算法的變化改進(jìn)策略或是識(shí)別機(jī)構(gòu)特征：由于機(jī)構(gòu)在逐漸采用算法交易執(zhí)行買(mǎi)賣(mài)訂單，我們?cè)谧R(shí)別機(jī)構(gòu)訂單的難度在不斷上升；甚至最簡(jiǎn)單的“大單化小”的策略，亦能夠使得A股市場(chǎng)中的大單資金流的定義標(biāo)準(zhǔn)出現(xiàn)偏差。盡管如此，我們?nèi)匀豢梢岳酶哳l數(shù)據(jù)工具對(duì)市場(chǎng)的真實(shí)情況進(jìn)行逆向還原。
　　風(fēng)險(xiǎn)分析
　　本報(bào)告中所有數(shù)據(jù)結(jié)果是基于歷史統(tǒng)計(jì)結(jié)果的展示，未來(lái)有可能發(fā)生風(fēng)格切換導(dǎo)致因子失效的風(fēng)險(xiǎn)。模型運(yùn)行存在一定的隨機(jī)性，初始化隨機(jī)數(shù)種子會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響，單次運(yùn)行結(jié)果可能會(huì)有一定偏差。歷史數(shù)據(jù)的區(qū)間選擇會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生一定的影響。模型參數(shù)的不同會(huì)影響最終結(jié)果。模型對(duì)計(jì)算資源要求較高，運(yùn)算量不足會(huì)導(dǎo)致結(jié)果存在一定的欠擬合風(fēng)險(xiǎn)。本文所有模型結(jié)果均來(lái)自歷史數(shù)據(jù)，模型存在統(tǒng)計(jì)誤差，不保證模型未來(lái)的有效性，對(duì)投資不構(gòu)成任何建議。