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高頻因子的計(jì)算過程可拆解成若干個(gè)數(shù)據(jù)變換和K線聚合步驟
　　數(shù)據(jù)變換即對(duì)維度數(shù)據(jù)做函數(shù)映射，本質(zhì)為交易信息的局部處理；K線聚合即對(duì)維度數(shù)據(jù)按照一定頻率進(jìn)行聚合計(jì)算，本質(zhì)為交易信息的局部整合，以將數(shù)據(jù)從高頻降至低頻。量?jī)r(jià)因子的最后一步均為K線聚合，低頻量?jī)r(jià)因子無數(shù)據(jù)變換和K線聚合的交叉。相比深度學(xué)習(xí)，該方法可以側(cè)重至局部信息；相比遺傳算法，該方法可以更好對(duì)應(yīng)收益來源。
　　由殘差波動(dòng)率的匹配邏輯可得殘差成交量波動(dòng)率和殘差振幅波動(dòng)率因子
　　以2010年以來中證全指內(nèi)選股為例，市值行業(yè)中性后的殘差成交量波動(dòng)率和殘差振幅波動(dòng)率IC分別為5.76%、7.55%，分組年化超額收益分別為4.65%、5.25%，且基本每年超額收益均為正。但在量?jī)r(jià)中性后，兩個(gè)因子的IC下降到4.02%、2.67%，超額收益下降到2.74%和0.45%，且超額收益的時(shí)序穩(wěn)定性顯著下降。簡(jiǎn)單邏輯的復(fù)制挖掘的信息增量有限。
　　由匹配K線算子計(jì)算最后一步得到的因子稱為維度匹配因子
　　本文通過殘差波動(dòng)率算子，對(duì)每筆成交額和成交量占比聚合，構(gòu)建成交匹配波動(dòng)因子。以滬深300、中證500、中證1000和中證全指范圍內(nèi)選股為例，量?jī)r(jià)中性后因子IC分別為3.81%、3.63%、4.25%、4.15%，因子分組超額收益分別為5.05%、3.53%、5.00%、5.77%，除中證1000有5年超額收益為負(fù)，其余板塊的超額收益時(shí)序上較為穩(wěn)定。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　1、模型存在失效風(fēng)險(xiǎn)；
　　2、市場(chǎng)交易行為發(fā)生變化；
　　3、市場(chǎng)主題行情波動(dòng)；
　　4、本文舉例均基于歷史數(shù)據(jù)，不保證未來收益。