传统换手率因子表现及问题分析 [page::0][page::3][page::4]

• 传统换手率Turn20因子2006/01/01-2021/10/31年化ICIR为-2.00，多空对冲年化收益34.04%，信息比率1.88，但因子IC为负，表明换手率越低股票未来涨幅可能越大，逻辑上存在误判机会。

- 组内收益标准差分析显示换手率最高组内波动大，既有大涨也有大跌股票，换手率高组整体偏空使得该部分样本未来涨幅被误判。

换手率变化率PctTurn20因子构造与回测 [page::5][page::6]

• 每月月底基准换手率取近期40交易日均值，计算过去20日换手率相对于基准的变化率并进行市值中性化。

- PctTurn20因子2006-2021年全市场回测：年化ICIR -1.95，年化收益21.51%，信息比率1.81，波动率11.92%，最大回撤16.60%。整体表现不及传统换手率因子。

量稳换手率STR因子构造与回测表现 [page::6][page::7][page::8]

• 量稳换手率STR因子：月度内过去20个交易日换手率标准差，横截面市值中性化处理。

- STR因子年化ICIR达到-2.58，年化收益40.56%，信息比率2.76，最大回撤10.09%，在收益和稳定性上显著优于Turn20和PctTurn20。

| 指标 | Turn20 因子 | PctTurn20 因子 | STR 因子 |
|--------------|------------|---------------|---------|
| 年化收益率 | 34.04% | 21.51% | 40.56% |
| 年化波动率 | 18.13% | 11.92% | 14.69% |
| 信息比率 | 1.88 | 1.81 | 2.76 |
| 月度胜率 | 68.78% | 73.02% | 77.78% |
| 最大回撤率 | 20.82% | 16.60% | 10.09% |

量稳换手率变化率SCR因子创新构造与表现 [page::8][page::9][page::10][page::11]

• 结合量稳换手率和换手率变化率思想，SCR因子计算过去20日换手率波动率与基准40日换手率波动率的变化率，做市值中性化。

- SCR因子月度IC均值-0.042，年化ICIR-2.42，年化收益20.58%，信息比率2.25，波动率9.16%，最大回撤7.99%，稳定性明显提升。

• 组内收益标准差显示SCR因子误判程度大幅降低，空头组内差异下降，多头组内差异增加。

纯净SCR因子与其他因子关系及参数敏感性 [page::11][page::12][page::13]

• SCR因子与Barra常用风格因子相关性极低，剔除因子与行业的线性影响后，纯净SCR因子多空对冲年化收益9.10%，信息比率1.34，月度胜率63.38%，更具选股能力。

- SCR因子在参数选择（回看交易日数K和基准换手率波动日数X）敏感区间表现稳定，信息比率基本维持在2以上。

| 参数设置 | X=20 | X=30 | X=40 | X=50 | X=60 |
|---------|-------|-------|-------|-------|-------|
| K=10 | 1.18 | 1.93 | 2.02 | 2.05 | 2.21 |
| K=20 | 1.73 | 2.14 | 2.25 | 2.62 | 2.57 |
| K=30 | 1.99 | 2.19 | 2.52 | 2.44 | 2.31 |
| K=40 | 1.66 | 1.97 | 2.11 | 2.04 | 2.10 |
| K=60 | 1.77 | 1.85 | 1.99 | 1.98 | 1.89 |

不同样本空间与沪深300组合应用 [page::13][page::14][page::15]

• SCR因子在沪深300和中证500成分股中均表现稳健，年化收益分别达10.52%和11.09%，信息比率0.88和0.99，均优于Turn20因子。

- 基于SCR因子构建沪深300月度换仓组合，年化收益率为9.80%，波动率31.63%，收益波动比较高于传统Turn20和STR因子组合，表现更优。


| 组合类型 | 年化收益率 | 年化波动率 | 收益波动比 | 月度胜率 | 最大回撤率 |
|-------------|------------|------------|------------|----------|------------|
| 组合一 (Turn20) | 6.43% | 26.49% | 0.24 | 54.80% | 62.55% |
| 组合二 (STR) | 8.10% | 28.01% | 0.29 | 57.63% | 64.49% |
| 组合三 (SCR) | 9.80% | 31.63% | 0.31 | 54.24% | 65.98% |

报告总结及风险提示 [page::15][page::16]

• 本文创新提出量稳换手率变化率SCR因子，融合日频换手率稳定性和变化率，优于传统换手率因子，具备更好选股和组合构建能力。

- 风险方面包括未来市场环境变化风险、单因子模型收益波动风险及数据测算误差风险，投资需谨慎，结合多因子及风险控制使用。

东吴金工“技术分析拥抱选股因子”系列研究（九）报告详尽分析

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1. 元数据与报告概览

标题： 技术分析拥抱选股因子系列研究（九）——换手率要比别人稳，也要比自己稳
作者/分析师： 高子剑、沈芷琦
发布机构： 东吴证券研究所
发布日期： 2021年12月07日
主题： 本报告是“技术分析拥抱选股因子”系列研究的第九篇，聚焦换手率因子，尤其是结合换手率变化率与换手率稳定性，提出并验证了一个新型量化选股因子——量稳换手率变化率（SCR因子）。

核心论点：

• 传统换手率因子（Turn20）虽然表现稳健，但存在明显的误判问题，尤其是换手率最高的分组内部股票收益差异大，表现极为分散，从而导致投资策略的选股准确度受限。

- 通过研究换手率的稳定性（量稳换手率STR因子）及其变化率，报告构造了SCR因子，该因子在历史回测中信息比率及稳定性均优于传统因子。

• 即使剔除市场风格与行业因素后，纯净SCR因子仍具备一定选股能力，表明其选股信息较为纯粹，不依赖常用风格溢价。

- 报告指出了未来市场风险、单因子模型风险及数据误差风险作为风险提示。

整体来看，作者通过详实的回测和指标对比，力倡结合换手率波动的稳定性和变化率来优化换手率选股策略，以期减少误判并提升收益稳定性[page::0,3,4,5,6,7,8,9,11,15].

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2. 逐节深度解读

2.1 引言部分：传统换手率因子的表现与短板

引言部分首先介绍了“传统换手率”因子的定义与历史表现：

• 以20日平均换手率（Turn20）为代表，回测期为2006年1月至2021年10月。

- Turn20 月度IC均值为-0.07，年化ICIR为-2.00（负IC值代表换手率越小，未来上涨概率越大）。

• 10分组股票多空对冲的年化收益34.04%，信息比率1.88，月度胜率68.78%，最大回撤20.82%。

- 分组净值走势表现出严格单调性（低换手率组表现优于高换手率组），见图2[page::3]。

但作者指出该因子存在显著缺陷，即：换手率最大的组内部股票月度收益差异极大，既有大幅上涨也有大幅下跌股票，组内收益波动增加。

• 图3显示随着换手率增加，组内收益标准差明显上升，暗示高换手率组整体偏空的逻辑的误判率较高，影响策略的准确性[page::4]。

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2.2 换手率变化率因子（PctTurn20）

本节回顾了此前构造的换手率变化率因子，其定义是对换手率发生相对变化的度量：

• 通过计算过去20日日换手率除以过去40日平均换手率，得出日换手率的变化率，求平均后做市值中性化。

- 回测显示，PctTurn20月度IC均值-0.045，年化ICIR约-1.95；其多空对冲年化收益21.51%，信息比率1.81，月度胜率73.02%，最大回撤16.6%。

• 回测净值图（图5）显示10分组表现，整体效果不如传统换手率，部分原因是样本外期间表现波动较大导致验后效果降低[page::5,6]。

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2.3 量稳换手率因子（STR）

量稳换手率因子侧重衡量换手率的稳定性，定义为过去20日换手率的标准差的市值中性化值。

• 其基本假设是换手率稳定的股票，其未来表现更为可靠。

- 体现为STR因子的月度IC均值-0.075，年化ICIR为-2.58， 多空对冲年化收益40.56%，信息比率2.76，最大回撤10.09%，表现明显优于Turn20和PctTurn20组合。

• 图6呈现10分组及多空净值走势，STR因子将高换手率稳定股票归为多头，体现其在减少误判上的效果。

- 分年度表现（表4）显示其年度收益率及信息比率整体良好，表明该因子具有较强的稳定性和长期投资价值[page::6,7,8]。

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2.4 量稳换手率变化率因子（SCR）——本报告核心创新

结合换手率变化率与量稳换手率的思路，定义SCR因子：

• 计算过去20日换手率标准差（波动率）与过去40日基准换手率标准差的比值减一。

- 横截面市值中性化处理后得出当月因子值。

• 回测结果显示，SCR因子月度IC均值-0.042，年化ICIR-2.42，多空对冲年化收益20.58%，信息比率2.25，最大回撤仅7.99%，充分体现了其稳定性优于传统因子。

- 图8展示10分组及多空对冲净值曲线，表现稳定持续。

• 表5和表6丰富了传统换手率因子和SCR因子的对比及年度表现，SCR表现稳健且波动率低[page::8,9,10]。

- 图9中组内回报标准差比较显示，SCR因子在多头组收益差异增加，空头组减少，说明SCR显著降低了高换手率空头组的误判程度，增强了信号纯度[page::11]。

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2.5 纯净因子表现与剔除风格影响

• SCR因子与主流Barra风格因子相关性极低（绝大多数相关系数绝对值远小于0.1），暗示SCR捕获的投资信息较为独立[page::11]。

- 通过回归剔除风格因子和28个申万一级行业虚拟变量后的残差构造纯净SCR因子，该纯净因子依然展现明显选股能力，多空对冲年化收益率9.10%，信息比率1.34，最大回撤17.89%（图10、表8）[page::11,12]。

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2.6 参数敏感性分析

• 以参数组合（K=20，X=40）为基准，报告测试了不同交易日窗口对SCR因子表现的影响。

- 表9数据显示，信息比率均维持在2以上，表明SCR因子构造对参数变化不敏感，表现稳健，具有实用性和一定鲁棒性[page::12,13]。

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2.7 多空收益分解与样本空间扩展

• 多空拆解（表10）显示空头超额年化收益12.41%高于多头7.38%，空头策略表现略优，信息比率也较高，最大回撤分别较低，说明SCR因子正负极端值股票均带来超额收益[page::13]。

- 样本空间方面，SCR因子在沪深300和中证500股票集中样本中仍展现出较为可观的收益和信息比率，特别沪深300成分股多空对冲收益10.52%、信息比率0.88，表明其仍适用于大盘蓝筹股领域[page::13,14]。

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2.8 SCR因子在沪深300投资组合构建中的应用

• 利用2007年至2021年沪深300样本，分别基于Turn20、STR及SCR因子月度换仓构建三只投资组合。

- 净值走势（图11）显示SCR（组合三）组合表现最佳。

• 绩效指标（表12）显示，SCR因子组合年化收益9.8%，收益波动比0.31，均优于Turn20和STR组合。尽管波动率最高（31.63%），但相对收益优势明显[page::14,15]。

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2.9 总结与风险提示

报告总结认为，SCR因子作为结合换手率变化率与稳定率的新型量化选股指标，在历史数据中选股效果显著优于传统换手率因子，且剔除风格及行业干扰后依然有效，具备独立选股能力。
风险提示：

• 市场环境变化可能导致因子有效性减弱。

- 单因子模型本质风险，建议结合风险控制和资金管理手段。

• 数据测算与模型固有误差风险[page::0,15]。

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3. 图表深度解读

图1（量稳换手率变化率SCR因子的10分组及多空对冲净值走势）

该图清晰展示了2006年以来SCR因子将样本股票分成10组的净值增长情况，多空对冲（分组1减分组10）净值呈现持续稳定的向上趋势，表明因子有效区分了低值因子股票的多头潜力。分组1（多头）净值增长最快，分组10（空头）净值相对较弱。
图展示了SCR因子在降低股票组内收益波动误判上的有效性，验证了SCR“换手率稳定性变化率”整体逻辑的实用性[page::0]。

图2（传统换手率Turn20因子的10分组及多空对冲净值走势）

图2显示了Turn20因子的10个分组净值走势，净值的严格单调性验证了负向IC逻辑，换手率最低的组表现最好。尽管绝对收益可观，但波动较大，且图形峰谷较为剧烈，换手率因子稳定性不足[page::3]。

图3（传统换手率Turn20因子的10分组组内收益标准差）

该柱状图直观展示了10个分组中股票收益波动水平，随着因子值增加（换手率增大），组内收益标准差也显著提升，证明高换手率组误判风险大，成分股表现极为分散[page::4]。

图5（换手率变化率PctTurn20因子的10分组及多空对冲净值走势）

图5和表2体现PctTurn20因子的收益、稳定性略低于Turn20因子，回测期后半段波动性上升，导致信息比率下降。因子净值走势较为平缓，表现比Turn20更温和但效果不如预期[page::6]。

图6（量稳换手率STR因子的10分组及多空对冲净值走势）

图6显示STR因子净值走势极为稳健，信息比率与年化收益远超之前两个因子，且最大回撤低至10.09%，表现优异。曲线形态说明稳定换手率股票群体具备较强的市场超额表现能力[page::7]。

图8（量稳换手率变化率SCR因子的10分组及多空对冲净值走势）

该图反映SCR因子净值稳步上涨，且多空对冲稳健明显，不仅强化了此前STR和PctTurn20的优点，还提高稳定性。结果印证SCR因子确实有效提升了选股的稳定性与收益[page::9]。

图9（Turn20、STR、SCR因子的组内收益标准差对比）

柱状图直观比较三因子在10分组中的组内收益差异，SCR因子在多头组收益差异较大，有助于识别高潜力股票，且空头组内收益差异最小，降低了误判的概率，展现了SCR因子选股逻辑的改进[page::11]。

图10（纯净SCR因子的10分组净值走势）

图10展示了剔除风格与行业影响的纯净SCR因子10分组回测成绩，尽管表现不如未剔除的SCR因子，但依然保持着合理选股效率，强化该因子的独立性和因子纯度[page::12]。

图11（不同组合的净值走势）

图11显示基于沪深300样本，SCR因子选股组合净值领先于Turn20和STR组合，确认SCR因子在实际股票池及投资组合中具备更好的表现潜力[page::14]。

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4. 估值分析

本报告以量化选股因子研究为核心，未进行对单一股票或行业的估值分析，不涉及传统的DCF、市盈率等估值模型，而是专注于因子回测、绩效指标（年化收益、波动率、信息比率、最大回撤）及参数敏感性分析，体现因子策略的优劣与风险控制能力。因此估值分析模块不适用。

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5. 风险因素评估

报告列示并详细提示了三方面风险：

• 未来市场变化风险： 历史表现不代表未来，市场结构和环境变动可能使因子失效或收益下降。

- 单因子模型风险： 单一因子策略本身收益波动大，需结合多因子、资金管理和风控方法。

• 数据测算误差风险： 统计和计算过程中存在测量误差，模型结果带有不确定性，非直接投资建议。

整体风险提示谨慎，强调了因子模型在实际应用中必须注意的限制，保证投资者理性使用因子策略，避免过度信赖历史回测数据[page::0,15]。

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6. 批判性视角及细微之处

• 因子逻辑上的改进与固有限制： 虽然SCR因子有效提升了换手率因子的稳定性与准确度，但其本质仍属于单因子模型，选股偏误无法完全消除，且历史回测表现较新颖因子一般信息比率区间内波动，需进一步实盘验证。

- 数据完整性和回测样本限制： 回测涵盖2006-2021年，市场环境多变，部分年份因子表现波动较大（如2020年纯净SCR表现明显下滑），提示需结合更多经济周期验证。

• 比例参数的选择： 参数敏感性测试虽显示稳健，但对参数的选择仍有主观性；不同市场环境下，参数需动态调整以优化表现。

- 收益分解透露空头实力较强，可能说明因子对市场下跌风格辨识较好，但也暗示多头潜力平衡需要加强。

• 纯净因子年化收益与最大回撤提示其因子信号受风格控制剔除后，收益下降风险增大。

总结来看，报告在细节处理和逻辑清晰性方面表现较好，但作为技术分析类因子研究报告，其分析主要基于历史回测，因子特性和市场适用性需结合实盘和多因子策略进一步验证。

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7. 结论性综合

本报告在“技术分析拥抱选股因子”系列中，系统而深入地探讨了换手率这一核心价量因子的表现与优化路径。由传统Turn20换手率因子的负向IC表现切入，指出高换手组存在未来收益异质性大、误判严重的问题；随后创新引入“换手率稳定性”的概念（STR），并基于此构建了量稳换手率变化率SCR因子。

SCR因子通过衡量换手率波动的相对变化，成功整合了换手率的绝对值与稳定性优势，使选股更精准。其在全市场、沪深300及中证500股票的回测均表现出较优的风险调整收益（信息比率2.25，最大回撤7.99%），显著优于传统换手率因子，且在剔除风格与行业因素后仍保持有效，彰显因子独立投资价值。

图表支撑了SCR因子的显著优越性：

• 图1与图8展示其多空对冲净值稳健上行，

- 图9证实了组内收益波动的优化分布，

• 图10显示纯净因子仍具选股能力，

- 图11和表12则在实际组合构建中验证了SCR因子的提升效果。

报告同时认真提示未来市场与模型风险，倡导结合资金管理与多因子风险控制应用SCR因子。

总体而言，报告论证明确，数据详实，提出的SCR因子为换手率类选股因子提供了新的有价值改进路径，适合对量化选股模型持续优化的机构投资与策略研究者参考采纳[page::0-15]。

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参考引用

• 报告原文第0页至第15页所有相关内容摘录引用，具体见文中每部分所注[page::X]。

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此分析以报告文本内容为依据，确保客观严谨，对所涉及的每一个重要论点、数据及图表均有详尽阐释。

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