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研究背景：股票市場(chǎng)存在一定的隔夜相關(guān)性特征，日度收益可以拆解為隔夜收益和日間收益。結(jié)合近期學(xué)術(shù)成果，本報(bào)告從日間、隔夜等特征相關(guān)度出發(fā)，刻畫相似股票的關(guān)聯(lián)特征。
　　隔夜?jié)q跌幅相關(guān)性研究思路：將多空信號(hào)和交易執(zhí)行進(jìn)行分離，通過(guò)信號(hào)與執(zhí)行分離的機(jī)制，只捕捉跨股票的信息效應(yīng)?；谝故找婧腿臻g收益來(lái)構(gòu)建相關(guān)性矩陣，然后劃分領(lǐng)先群組（Leader）和滯后群組（Lagger），在此基礎(chǔ)上構(gòu)建交易策略，僅從領(lǐng)先群組生成信號(hào)，僅在滯后群組內(nèi)交易。
　　實(shí)證研究：基于相關(guān)文獻(xiàn)方案，潛在的問(wèn)題在于股票之間的特征值差異相對(duì)較小，進(jìn)一步嘗試直接基于特征進(jìn)行KMEANS聚類分析，并基于平均數(shù)值強(qiáng)度確認(rèn)領(lǐng)先群組和滯后群組。測(cè)算顯示，日度調(diào)倉(cāng)下，A股的領(lǐng)先滯后效應(yīng)呈現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng)，即基于領(lǐng)先群組發(fā)出預(yù)期看多信號(hào)后，空頭組合表現(xiàn)相對(duì)更加強(qiáng)勢(shì)，發(fā)出看空信號(hào)則相反，且策略相對(duì)適用于中小盤股票。
　　因子研究：基于隔夜相關(guān)信息構(gòu)建周度月度選股因子。直接構(gòu)建領(lǐng)先滯后相關(guān)性因子，選股區(qū)分度不夠突出。進(jìn)一步引入常規(guī)相關(guān)性，即先篩選隔夜收益和日間收益相關(guān)性最高的股票群組，再計(jì)算常規(guī)相關(guān)性，該因子與常規(guī)方法計(jì)算的相關(guān)性因子內(nèi)部相關(guān)性不高于60%，提供邊際增量，其中corr_combined1的月度RANK_IC為8.13%，多頭年化收益為18.2%，周度RANK_IC為6.59%，多頭年化收益為22.1%。
　　相關(guān)性分析：因子內(nèi)部相關(guān)性方面，隔夜日間和常規(guī)相關(guān)性因子的相關(guān)程度相對(duì)較低。與風(fēng)格因子的相關(guān)程度方面，相關(guān)性因子與殘差波動(dòng)等風(fēng)格呈現(xiàn)一定相似性。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：本專題報(bào)告所述模型用量化方法通過(guò)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、建模和測(cè)算完成，所得結(jié)論與規(guī)律在市場(chǎng)政策、環(huán)境變化時(shí)可能存在失效風(fēng)險(xiǎn)；策略在市場(chǎng)結(jié)構(gòu)及交易行為的改變時(shí)有可能存在策略失效風(fēng)險(xiǎn)；因量化模型不同，本報(bào)告提出的觀點(diǎn)可能與其他量化模型結(jié)論存在差異。