>> 廣發(fā)證券-海量Level 2數(shù)據(jù)因子挖掘系列(六)：用逐筆訂單數(shù)據(jù)改進分鐘頻因子-251204
| 上傳日期： |
2025/12/4 |
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| 5057KB |
| 格式： |
pdf 共28頁 |
來源： |
廣發(fā)證券 |
| 評級： |
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作者： |
安寧寧，陳原文 |
| 下載權(quán)限： |
此報告為加密報告 |
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數(shù)據(jù)制勝：如何能在股票市場的博弈中勝出？對于量化投資者來說，關(guān)鍵在于對數(shù)據(jù)的全面收集，并結(jié)合數(shù)學模型和算法進行深入分析，從海量數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的市場規(guī)律。
用逐筆訂單數(shù)據(jù)改進分鐘頻因子：在《基于深度學習的高頻數(shù)據(jù)因子挖掘：多因子Alpha系列報告之(五十一)》等前序報告中，基于分鐘頻數(shù)據(jù)構(gòu)建了一批有效的Alpha因子，其中一個重要邏輯是：基于成交量、漲跌幅、股價等指標對日內(nèi)重點分鐘時段進行區(qū)分，然后統(tǒng)計這些重點時段內(nèi)的量價特征。本文嘗試采用逐筆訂單數(shù)據(jù)對分鐘頻因子進行改進，構(gòu)建了一批日內(nèi)重點時段（KeyPeriod）的Level 2因子。這些新構(gòu)建的因子包括漲跌、價格、成交金額、量價協(xié)同共4大類、123個因子，同時予以不同閾值的指標劃分標準、以及主買/主賣區(qū)分。
33個漲跌類因子：橫盤時段因子KeyPeriod_ret_zero的20日換倉歷史RankIC均值為-5.36%、勝率為85.1%；下跌時段因子KeyPeriod_ret_low5pct的20日換倉歷史RankIC均值為5.47%、勝率為84.1%。
30個價格類因子：低價時段因子KeyPeriod_price_low5pct的20日換倉歷史RankIC均值為5.59%、勝率為85.3%。
30個成交金額類因子：大成交金額時段因子KeyPeriod_amount_top30pct的20日換倉歷史RankIC均值為11.23%、勝率為84.8%；小成交金額時段因子KeyPeriod_amount_low50pct的20日換倉歷史RankIC均值為-10.50%、勝率為75.0%。
30個量價協(xié)同類因子：量價背離時段因子KeyPeriod_sync_low50pct的20日換倉歷史RankIC均值為6.00%、勝率為81.5%。
風險提示：（1）本文所述模型用量化方法通過歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計、建模和測算完成，所得結(jié)論與規(guī)律在市場政策、環(huán)境變化時存在失效風險；（2）本文策略在市場結(jié)構(gòu)及交易行為改變時有可能存在失效風險；（3）因量化模型不同，本文提出的觀點可能與其他量化模型結(jié)論存在差異。
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