“随波逐流”因子构建与测试 [page::3][page::4]

• 通过比较个股在价格相对高位时成交额与其他股票成交额的Spearman相关性，提取其是否跟随市场趋势。

- 因子在2013-2023年间月频测试，Rank IC为5.89%，信息比2.10，多空组合年化收益16.26%。

“孤雁出群”因子构建与测试 [page::5]

• 以每分钟股票收益的市场分化度筛选“不分化时刻”，计算成交量Pearson相关性抽取独立交易信号。

- 因子效果显著，月均孤雁出群因子Rank IC约-8.23%，信息比2.91，多空组合年化收益29.25%。

“水中行舟”因子综合性能及行业表现 [page::6][page::7][page::8]

• 水中行舟因子为以上两因子等权合成，相关性接近0，月频表现最佳，Rank IC -9.36%，年化收益36.24%，信息比4.4，月胜率86.67%。

- 因子在全部一级行业均表现优异，IC均值普遍超过-6%。

• 与主流风格因子相关性较高，剔除风格因子后纯净因子仍具强选股能力，年化收益达17.59%，信息比3.34。

样本空间与指数增强表现 [page::9][page::10][page::11]

| 样本空间 | Rank IC | 年化收益率 | 信息比率 | 最大回撤 |
| -------------- | ------- | ---------- | -------- | -------- |
| 沪深300成分股 | -5.49% | 18.71% | 1.83 | 15.42% |
| 中证500成分股 | -6.60% | 18.58% | 1.95 | 7.71% |
| 中证1000成分股 | -9.05% | 39.11% | 4.46 | 5.06% |

• 在沪深300、中证500、中证1000三大指数成分股均有正向超额回报，特别是中证1000表现突出。

- 指数增强组合中水中行舟因子年化超额收益高达7.71%-17.80%，各期权指标均优于对应指数。

周频调仓提升因子表现 [page::11][page::12]

• 将选股因子从月度调仓频率提升至周频，年化多空组合收益率达到60.22%，明显优于月调仓的36.24%。

- 周频调仓十分组净值走势更为平滑且超额收益稳定。

方正证券《个股成交额的市场跟随性与“水中行舟”因子》研究报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题： 《个股成交额的市场跟随性与“水中行舟”因子——多因子选股系列研究之九》

- 发布机构： 方正证券研究所，金融工程研究团队

• 发布日期： 2023年2月15日

- 研究主题： 关注个股成交额与市场成交额的相关性，探讨基于成交额跟随市场趋势的两类因子——“随波逐流”与“孤雁出群”，并合成“水中行舟”因子以优化选股策略。

核心论点与主要信息：

报告核心在于通过对个股成交额与整体市场趋势之间的关联性差异，建立两个互补且相关性接近0的因子：

1. “随波逐流”因子： 在个股处于相对高位时，成交额高度跟随市场趋势，反映投资者观点一致，上涨趋势可能尚未结束。

2. “孤雁出群”因子： 在市场分化不明显情况下，个股成交额出现独立异动，预示潜在热点的形成。

将上述两因子等权合成的“水中行舟”因子表现优异，测试结果显示其选股能力突出，具备持续且稳定的超额收益能力，适用于多频次（尤其周频、月频）调仓环境。[page::0,3]

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二、逐节深度解读

1. 引言

报告开篇明确研究问题：个股成交额跟随市场趋势是否预示其未来收益率表现？提出市场情景背景决定该关联性的不同结论。

• 研究设计： 构造两个方向相反的因子“随波逐流”与“孤雁出群”，并基于两者独立逻辑打造综合因子“水中行舟”。

- 核心假设：

• 个股若在高位时成交额与市场高度相关，意味着市场共识强，个股可能继续上涨。

- 市场整体无热点时，独立成交额异动股票则有潜力成为新的市场热点。[page::3]

2. “水中行舟”因子构建及测试

2.1 “随波逐流”因子

步骤深入详尽，使用分钟级别及日频率数据：

• 先计算每只股票过去20个交易日的均值日内收益率，作为“合理收益率”。

- 用分钟级收益率与日内合理收益率比较，筛选价格高于合理收益率的时间段（“高位”时段），计算该时段成交额总和。

• 同理计算价格低于合理收益率的“低位”时段成交额总和。

- 计算二者差值并按市值标准化，获得“高低额差”。

• 进一步计算每月“高低额差”在所有股票间的斯皮尔曼相关系数绝对值均值，代表个股成交额与市场成交额的关联程度。

- 斯皮尔曼相关系数用于避免极端单点数据影响，提升整体相关性代表性。

主要结论与数据：
“随波逐流”因子Rank IC为5.89%，ICIR为3.29，年化收益16.26%，表现稳健。（见图表1）
图表2的十分组净值走势显示收益层次分明，说明因子具备良好的区分能力和投资价值。[page::3,4]

2.2 “孤雁出群”因子

该因子基于市场整体无热点“分化度”较低时个股成交量的独立性：

• 计算每分钟股票收益率，求出该分钟所有股票收益率的标准差为“分钟市场分化度”。

- 选取低于均值的“不分化时刻”作为市场清淡时点。

• 在“不分化时刻”计算个股分钟成交额与其它个股成交额的Pearson相关系数绝对值。

- 对过去20交易日这类日指标取均值及标准差，等权结合形成“孤雁出群”因子。

指标采用Pearson相关系数，目的在于强调活跃交易时段的成交额相关性，更能捕捉“异动”的动态。

测试结果（图表3）显示因子Rank IC均为负值（-7.03%至-8.23%），这是预期方向，因为因子逻辑是独立成交额动态（相关性低）预示超额收益 “[孤雁出群]因子越小，收益越好”。
年化收益率达27%-31%区间，月度胜率在76%到82%之间，表现优异（图表4）。[page::5]

2.3 “水中行舟”因子

通过对上述两个方向相反因子等权合成，形成“水中行舟”因子。

测试表现显著优于单一因子：

• Rank IC达到-9.36%，ICIR为-4.95，年化收益36.24%，信息比率4.40，月度胜率86.67%。

- 十分组净值走势层次清晰（图表5-7），多头组合年化收益26.36%，空头年化收益-8.35%，区分能力强。

• 各年度及行业分布均显示因子表现稳定且全面（图表8-9）。

其中Rank IC为负，与因子构建逻辑契合，因为因子是相关性的绝对值处理形成的综合指标，与收益间表现负相关。该因子捉住了个股成交额的两极反应，兼顾高位趋势延续与市场热点孕育的两种异动。[page::6,7]

2.4 剥离其他风格因子影响后表现依然优异

考察该因子与市值、波动率、流动性、估值等常见风格因子的相关性：

• 与流动性、波动率、估值等因子相关较高；与成长、盈利、杠杆等相关度较低（图表10）。

- 对“水中行舟”因子剔除上述风格影响后的“纯净水中行舟”因子依旧保持良好选股能力：Rank IC均值-4.71%，ICIR-4.36，年化收益约17.6%，信息比率3.34（图表11、12）。

结果证明该因子蕴含风格因子之外的增量alpha信号。[page::8,9]

2.5 “水中行舟”因子在不同样本空间表现

针对沪深300、中证500和中证1000三个不同市值和规模的样本空间测试，结果表现稳定且优异：

• Rank IC分别为-5.49%、-6.60%、-9.05%。

- 多头年化超额收益分别达到9.48%、9.71%、18.51%。

• 中证1000小市值股票表现尤为突出，显示因子在中小盘市场有更强优势（图表13、14、15、16）。

适用性广泛且在规模较小的市场中选股能力更强。[page::9,10]

2.6 指数增强模型检验

将“水中行舟”因子应用于沪深300、中证500、中证1000的指数增强模型中，严格控制行业、市值中性及权重限制，展示了以下效果：

• 年化超额收益分别为7.71%、12.49%、17.80%。

- 信息比率分别为2.18、2.52、2.95。

• 各年度表现呈现稳定的超额收益能力，2013年至2023年数据详见每年超额收益情况（图表17-22）。

该结论强化了因子在实盘投资中的潜在应用价值。[page::10,11]

2.7 周频调仓表现更佳

报告最后指出，将“水中行舟”因子周频调仓能进一步提升收益表现：

• 多头组合年化收益达33.72%。

- 多空组合年化收益更达到60.22%。

• 十分组净值走势及年度表现验证了该结论（图表23、24）。

显示该因子数据频率越高，捕捉行情变化越灵敏，收益越优。[page::11,12]

3. 风险提示

报告详述主要风险因素：

• 历史数据回测规律未来可能失效。

- 市场环境的突变可能使因子表现不佳。

• 因子驱动机制受市场阶段影响可能存在周期性失效风险。

这些风险提示较为中立，提示投资者需谨慎考虑市场环境变化对策略的影响。[page::0,12]

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三、图表深度解读

图表1-“随波逐流”因子测试

• 展示了因子选股能力的关键指标：Rank IC 5.89%，ICIR 3.29，年化收益16.26%，信息比率2.10，月度胜率77.5%。

- 成效稳健，验证因子逻辑有效。

图表2-十个分组对应的净值走势

• 最高分组净值显著优于最低分组及多空组合表现平稳上涨，说明因子区分度强。

- 多空对冲净值持续提升至4.5倍，表现差异大。[page::4]

图表3-“孤雁出群”因子测试

• 三个分版本（均值、稳态和综合因子）均表现优异，Rank IC均为负值符合因子设计逻辑，多空组合年化收益均超过27%。

- 高月度胜率和较低最大回撤体现策略较强风险控制能力。

图表4-十分组净值走势

• 优质分组净值大幅超过低质分组，且多空对冲净值持续攀升，说明该因子捕捉独立热点趋势具备选股价值。

图表5-7-“水中行舟”因子汇总测试及细分表现

• 表格与净值走势中，因子信息比率高达4.40，年化收益率超36%。

- 十分组收益呈极强的单调性，空头组收益为负，多头表现较强。

• 分年度与分行业展示其跨周期、跨行业的稳定适用性，均表现良好[page::6,7]

图表8-9-年份与行业细分

• 复盘近10年数据，在多数年份维持收益稳定，个别年份因特殊市场环境体现出波动。

- 所有一级行业均显示因子有效IC均值均为负，表明预期选股方向被广泛支持。

图表10-常规因子相关性热力图

• 与流动性、波动率、估值等存在一定相关性，显示因子可能部分反映流动性或波动性风险溢价。

- 与盈利、成长、杠杆等传统风格因子相关较弱，增量价值明显。

图表11-12-“纯净水中行舟”因子检验

• 剔除传统风格因子后，因子依然表现强劲，信息比率维持在3.34。

- 净值走势同样呈显著分层，显示独立选股增量价值。

图表13-16-不同样本空间表现

• “水中行舟”因子在沪深300、中证500、中证1000均有良好表现。

- 中证1000（小盘股）表现突出，年化超额回报达18.51%。

• 净值走势显示三者收益均稳健上行，其中中证1000涨幅更引人注目。[page::9,10]

图表17-22-指数增强模拟

• 模拟沪深300、中证500、中证1000指数增强，年化超额收益均在7%以上。

- 2020年及近年表现尤其优异。

• 说明该因子可具备实盘增强指数组合的潜力，降低风险同时提升收益。

图表23-24-周调仓优势

• 周调仓模型多空组合年化收益高达60.22%。

- 各业绩分组分年度表现亦优于月频调仓，显示因子数据频率的精细利用获益明显。

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四、估值分析

本报告无明确估值体系和目标股价，更多属于因子构建及检验报告，偏向量化因子的性能测试与应用验证，不包含传统的公司估值分析或财务预测部分。

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五、风险因素评估

• 主要包含回测规律可能失效、市场环境变化带来的不确定性、因子周期性失效等风险。

- 报告并未提供具体缓解风险的策略，主要为提示性。

• 风险声明提示投资者理性判断，避免对历史数据产生过度依赖。[page::0,12]

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六、批判性视角与细微差别

• 因子设计中“相关系数绝对值”运用体现了对异动日极值的规避，但也可能淡化极端行情中的特殊信号，需关注因子对极端情况响应的敏感度。

- 报告显示IC值虽较低，但因子稳健度及收益率表现较好，提示因子可能存在较高的噪声，需随着市场环境调整优化。

• 因子与流动性、波动率等传统风格因子相关性较高，未来在市场风格变换时，因子表现可能受影响，存在阶段性失效风险。

- 部分收益为负的年份表明，因子未能对所有市场波动周期均有效，投资者需结合其他策略使用。

• 非传统因子（成交额关联特征）带来的增量信号较为创新，提出了市场行为学视角，但对交易成本及流动性滑点未详细讨论，可能影响实盘表现。

- 报告中未包含对因子实施的交易成本及市场冲击的测算，存在实际应用时需额外评估的空间。

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七、结论性综合

方正证券本篇《个股成交额的市场跟随性与“水中行舟”因子》报告系统地构建并验证了基于个股成交额与市场成交额相关性的选股因子体系。通过“随波逐流”与“孤雁出群”两个逻辑相反但互补的因子，精准捕捉个股涨势延续及新热点形成两大市场机制。将两个因子等权组合的“水中行舟”因子，在过去十年数据中表现突出：

• 多项指标显示因子具备极强的稳定选股能力，包括显著的负Rank IC、信息比率均超3且最高达到4.4，年化超额收益高达36%，月度胜率超过85%。

- 因子表现跨行业、跨市值规模均好，中小盘市场选股能力尤佳。

• 剔除流动性、波动率等主流风格因子后依然保持较强独立alpha。

- 指数增强模拟验证了因子在实盘组合中的应用潜力，显著提升了超额收益水平。

• 因子在提升数据使用频率至周调仓后，表现更为优异，显示策略潜在动态调整空间。

- 报告风险提示全面，强调市场环境和历史相关性变化带来的风险。

综合来看，该因子为投资者提供了一个基于市场微观行为量化的选股工具，体现了市场涨势中的“共进退”与“独特异动”的双重动力，具备理论创新与实证有效性。尽管存在一定的市场环境适用性限制和潜在噪声，依然为多因子投资策略提供了重要的增量信号和值得关注的实用方法论。

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免责声明

本分析为客观解读报告文本，秉持报告内容为唯一信息来源，未加入其他主观观点，严格遵守专业分析标准和报告引用规范。

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（全文以上，引用页码均按照报告原文页码标识）

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