经验模态分解（EMD）分离股价信号与噪声 [page::5][page::6]

• EMD是一种自适应的信号处理方法，无需预先设定参数，适合非线性非平稳金融序列。

- 价格序列被分解为多个本征模函数（IMF）和一个趋势项，趋势项代表信号，IMF代表噪声震荡。

信噪比因子构建及表现 [page::7][page::8][page::9]

• 信噪比定义为趋势序列与噪声序列标准差的对数比值，层数越高趋势序列越平滑，噪声越多。

- SNRlayer2月度rankIC均值0.032，年化ICIR为2.145，多空组年化收益11.60%，夏普1.80。

• SNRlayer3表现优于SNRlayer2，rankIC0.040，年化收益13.76%，夏普2.233，但与传统换手率波动因子有负相关。

信噪比分布特征与参数优化 [page::8][page::11]

• 信噪比分布呈略左偏和尖峰，信噪比低的股票被有效识别出来。

- 最佳构建参数为15天指数加权平均，选择二或三层EMD分离。

• 参数敏感性测试显示多空组表现稳定，最大回撤和年化收益均有较优配置。

新信噪比因子合成及回测 [page::12][page::13]

• 结合SNRlayer2和SNR_layer3，采用波动率加权赋权，提高因子一致性。

- 新SNR因子rankIC均值0.045，年化ICIR2.265，多空组合年化收益提升至15.40%，最大回撤7.64%。

高频信噪比因子与传统反转因子困境分析 [page::15][page::16]

• 传统20日反转因子多头端收益逐年趋弱，失效明显，IC为负，表现主要由空头端贡献。

- 反转因子的噪声问题严重，信噪比低的股票噪声扰动大，反转信号质量低。

信噪比与反转因子双重分组分析提升多头收益 [page::17]

• 价格信噪比因子与反转因子双重分组显示，高信噪比分组反转股票多头收益显著提升至14.18%。

- 信噪比增强的反转多头收益显著跑赢原始反转及动量因子，多头净值提升明显。

改进反转因子方法及绩效优化 [page::18][page::19][page::20]

• 采用信噪比标准化加权乘以20日反转因子，强化高信号低噪声个股的反转信号。

- 增强反转因子rankIC由-0.068提升至-0.074，年化ICIR由-2.270提升至-2.727，多空组年化收益25.01%，夏普率提升至2.77，多头收益从7.83%提升至11.90%。

高频信噪比因子应用展望与风险提示 [page::20]

• 高频信噪比因子挖掘了市场微观结构的噪声交易信息，优于传统因子，可融合使用提升因子稳定性。

- 风险提示包括历史表现不代表未来，市场风格变化及微观结构调整可能导致因子失效。

信息提纯，寻找高质量反转因子——市场微观结构剖析之八报告详尽解读

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1. 元数据与报告概览

• 标题：《信息提纯，寻找高质量反转因子——市场微观结构剖析之八》

- 作者：严佳炜、朱定豪

• 发布机构：华安证券研究所

- 日期：2020年7月23日

• 主题：运用经验模态分解（EMD）提纯高频股价数据，剥离信号与噪声，构建高质量反转因子，实现改良反转策略的Alpha挖掘。

核心论点：传统高频基于离散的价格和成交量数据构建的因子忽略了时间序列的连续性，导致无法有效剥离价格中的噪声与真实趋势。报告创新地采用EMD技术，对分钟级别股价序列进行信号与噪声分离，计算信噪比（SNR）作为选股因子。结果显示，该SNR因子表现优异且具独立Alpha，同时可有效增强传统反转因子的多头端表现，实现反转因子的质量提升。报告强调信息提纯（噪声剥离）对于发现更稳定反转信号的价值。[page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言

报告是“市场微观结构剖析”系列第八篇，主题聚焦在“分钟”级别价格序列上，针对其非线性、非平稳特性，应用EMD方法对价格序列进行信号（趋势）与噪声（震荡）的分离。报告首先介绍噪声交易者理论及其在中国A股市场的表现特点：

• A股个人投资者占比较高，存在大量非理性交易行为；

- 投资者过度自信，造成价格与内在价值偏离；

• 流动性不足加剧价差波动，尤其是小市值股票。

以上背景说明A股市场噪声明显，剥离噪声成为提高因子有效性的关键。报告从行为金融学视角，对高频交易数据中隐含的趋势信号提炼出Alpha因子，为随后章节构建信噪比因子奠定理论依据。[page::4]

2.2 信噪比的计算与经验模态分解（EMD）

• 问题陈述：现有高频量价指标如波动率无法有效区分价格趋势与震荡噪声。例如报告模拟的两个价格序列，两个序列波动率近似，但其中一个价格噪声明显更强。
• 解决方案——EMD：EMD是一种自适应的信号分解工具，能够针对非线性非平稳时间序列，将价格序列分解为若干本征模函数（IMF，代表不同时间尺度的震荡成分）和趋势项。EMD无需预设基函数，适用于高频金融信号。
• 算法流程：

1. 找局部极值点，构建上下包络线；
2. 计算包络线平均作为均值序列；
3. 原始价格减去均值得到震荡序列，判断是否为IMF；
4. 逐层分解直至提取趋势项 \(rn(t)\)。

• 信噪比定义：以趋势项波动率与震荡项波动率的标准差之比（取对数）定义信噪比：

\[
SNR = \log \frac{std(rn(t))}{std(P(t) - rn(t))}
\]
越大说明趋势信号越明显，噪声越小。

• 实操中发现：分解2-3层即可获得较好趋势提取效果，进一步分层噪声剥离效果递减且技术难度增高。
• 附图（图4-6）展示了EMD分解过程和案例股价信号噪声分离，体现了该方法对日内价格趋势的有效刻画。[page::5][page::6][page::7]

2.3 信噪比因子的构建特性与表现

• 因子构建：每只股票日内计算信噪比因子，利用15日左右的指数加权移动平均合成月度因子，得到连续时间序列。因子分布呈左偏和尖峰，说明低信噪比股票明显分离出，且能正面刻画价格噪声水平。
• 分层对比：

- \(SNR\layer2\)（两层分解）月度RankIC均值0.032，年化ICIR约2.145，多空组合年化收益11.6%，夏普1.8，最大回撤5.48%；
- \(SNR\layer3\)（三层分解）表现略优，RankIC均值0.04，ICIR 2.465，多空收益13.76%，夏普2.23，最大回撤6.38%。

• 图表解读：

- 图7显示分解层数与信噪比中位数时间序列，层数增加信噪比值降低趋势明显；
- 图8、9展现因子分布及统计特征；
- 图10-17通过IC序列、分组收益和净值曲线展示因子稳定性与策略收益趋势；

• 因子意义：信噪比高的股票代表趋势更清晰、震荡噪音较少，预期下月表现更好；这一因子与传统波动率、换手率等因子相关性弱，提供净增Alpha。[page::7][page::8][page::9][page::10]

2.4 参数敏感性测试

• 关键参数：

1. 信噪分离层数（2层或3层）；
2. 移动平均窗口（5-20日）；
3. 加权方式（简单移动平均MA和指数加权EMA）。

• 测试结果：

- 总体2层和3层均表现良好，3层对大波动股票更友好；
- 月度因子以15-20日加权最佳，EMA优于MA，说明靠近月末的价格表现权重更重要；
- 层数过多导致无法稳定分解，且有模态混淆与端点误差等问题，报告提及可采用更先进的EEMD、CEEMD改进技术。

• 附图（20-23）显示各参数组合下rankIC、ICIR、收益、最大回撤、年化信息比（IR）等统计数据，辅助选取最优构建参数。[page::11]

2.5 新SNR因子合成

• 由于层数差异导致的信噪比基值差距显著（2层均值约1.1，3层约0.5），不能简单将二者因子混用。

- 报告设计了波动率加权合成方法，根据股票的日内波动率调整权重：
\[
Weight{Vol} = 0.5 + \frac{Vol{std} - 0.5}{\delta}
\]
结合2层和3层信噪比因子生成新SNR因子，参数 \(\delta=5\) 是经验选择。

• 新SNR因子表现进一步提升，月度RankIC均值0.045，年化ICIR 2.265，多空组合年化收益15.4%，夏普2.23，最大回撤7.64%。

- 图24-29展示了新SNR的时间序列特征、收益与净值曲线，验证了合成策略的有效性。[page::12][page::13]

2.6 信号与噪声的时间尺度探讨

• 报告扩展至更低频率（日级）价格序列，构建20日、40日、60日、120日的信噪比因子，发现表现不佳，因样本点稀少导致信噪比例分解困难，收益水平较低（如图30、31）。

- 长周期连接日分钟序列进一步尝试，连续20日的分钟序列合成信噪比因子效果有限（年化收益约9.7%，最大回撤11.96%），从图34可见，日间开盘存在价格跳跃（断层）引发噪声识别误差。

• 结论：高频分钟数据蕴含的微观交易行为对于信噪比的构建更为重要和有效，日度及更长周期时间尺度的信噪处理面临技术和效果瓶颈。[page::13][page::14]

3. 因子的深入剖析与应用

3.1 传统反转因子的困境

• 报告关注20日反转因子：

\[
Reversal{20} = \frac{Pt}{P{t-20}} - 1
\]
2014年以来，反转因子多头端选股能力弱化（多头收益趋于0，空头端仍有显著效果），整体IC虽仍显著负向，但多头多空表现趋于失衡，无法有效捕捉超跌上涨。

• 具体表现：

- 2014年至今，因子多空年化收益22.77%，夏普2.32，月度胜率约70%，空头端贡献较大，多头收益显著减退（图35-38）。

• 其困境指出传统反转因子对涨跌幅大但起伏剧烈股票分辨能力不足，噪声影响明显。[page::15][page::16]

3.2 信噪比与反转因子双分组分析

• 报告进一步探索信噪比因子对反转因子质量的修正作用，提出双分组分析：

- 按反转因子值分3组，再在每组内按信噪比分3组，形成$3 \times 3$矩阵分组。

• 结果显示，低反转（即反转因子值小，预示未来可能上涨）且信噪比高的股票下个月收益最高（双分组右上角），说明信噪比高的股票反转更“干净”、更有效（图39）。

- 将这一分组用作多头策略，明显跑赢基线原始反转因子多头及动量多头，年化收益14.18%，显著优于原始和动量多头（图40-41）。

• 逻辑依据：高信噪比表明趋势清晰，噪声低，反转信号质量更优，过滤掉低质量噪声反转。[page::16][page::17]

3.3 改进反转因子：信噪比增强反转

• 基于上述发现在反转值上乘以归一化信噪比权重，强化高信噪比股票反转因子值，生成“增强反转因子”：

\[
Weighti = \frac{SNRi - \min(SNR)}{\max(SNR) - \min(SNR)}, \quad Reversali^{} = Weighti \times Reversali
\]

• 增强反转因子表现显著提升：

- rankIC由-0.068提升至-0.074，年化ICIR由-2.270增至-2.727；
- 多空组年化收益由22.77%升至25.01%，年化夏普由2.32提升到2.77；
- 多头端年化收益提升54%从7.83%上涨至11.90%，改善最大回撤与稳定性（图42-46，图51）。

• 该做法规避了传统反转因子多头失效的问题，通过高频信噪比实现对反转信号质量的有效提升。[page::18][page::19][page::20]

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3. 图表深度解读

• 图表1、2（第4页）：模拟两个价格序列，体现噪声对价格震荡的影响，说明传统波动率难区分噪声大小；

- 图表4、5、6（第6页）：直观呈现EMD分层过程和信号噪声分离，验证技术适用性；

• 图表7（第7页）：不同分解层数信噪比的中位数20日移动平均，显示2-3层稳定，4层易失真；

- 图表8、9（第8页）：SNRlayer2和SNRlayer3因子分布直方图和统计指标，呈现左偏刺峰特征，表明噪声多的股票被识别出来；

• 图表10-17（第8-9页）：信噪比因子月度IC序列、多空组收益与回撤、分10组年化收益及净值，均显示该因子作为选股工具有效和稳定。

- 图表19（第10页）：展示不同信噪分离层数对价格信号曲线与噪声振幅的影响，印证2-3层合理的技术选取；

• 图表20-23（第11页）：反映不同参数设定（分离层数、移动平均天数、加权方式）下因子表现的系统性测试；

- 图表24-25（第12页）：历史上SNRlayer2和SNR_layer3的波动区间，差异明显，需谨慎合成；

• 图表26-29（第13页）：合成新SNR因子的IC序列、多空收益、分组收益和净值趋势，整体表现优于单层因子；

- 图表30-33（第13-14页）：日频和跨日连续分钟序列表现较差，推断高频数据中信息含量更丰富；

• 图表35-38（第15-16页）：反转因子多空收益表现及逐年变化，揭示多头端衰竭的困境；

- 图表39-41（第17页）：双因子分组热力收益和多头收益对比，展示信噪比对反转因子的质量提升；

• 图表42-46，51（第18-20页）：增强反转因子与原始反转的各种表现指标及净值曲线清晰对比，强化方案明显优越；

- 图表47-50（第19页）：总结性新SNR因子月度表现，验证整个方法论的稳健性。

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4. 估值分析

本报告为因子研究与策略研究报告，无直接公司估值分析。关注于高频价格时间序列处理和选股因子构建，未涉及DCF或市盈率等估值模型。

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5. 风险因素评估

• 主要风险：

- 依赖历史高频数据和模型假设，回测不代表未来；
- 市场风格变化可能导致噪声模型和因子失效；
- 高频市场微观结构变化带来的模型适用性不确定性；
- 参数选择敏感度及EMD方法潜在技术局限（模态混叠等）；
- 实际交易时高换手率带来的交易成本风险。

• 报告未给出具体风险缓解策略，提示仅供参考，投资需审慎，历史性能并不代表未来收益。

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6. 审慎视角与细微差别

• 创新亮点：

- 应用信号处理前沿方法EMD提纯高频价格数据；
- 创造性构造信噪比因子，有较强的独立Alpha值；
- 通过信噪比增强传统反转因子，补齐其多头失效短板，表现稳定提升。

• 潜在局限：

- EMD和信噪比计算依赖价格局部极值等，可能受极端行情影响存在波动；
- 参数选择（分层数、移动平均期数、权重调节参数）需谨慎调整，风险未完全量化；
- 高频交易策略实际执行面临滑点、市场冲击等不可忽视的交易成本问题；
- 跨日价格断层导致低频信噪比因子表现不佳，说明模型对不同时间周期的适用性受限。

• 数据局限*：

- 由于界面和技术限制，EMD多层分解最大可达3层，层数更深情况未能充分探讨；
- 高频数据历史大样本稳定性尚需长期验证。

报告整体论述科学严谨，但需要后续结合市场变迁密切跟踪因子有效性。

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7. 结论性综合

本报告以华安证券研究所对中国A股2010-2020年高频分钟级价格数据的深度挖掘为基础，运用经验模态分解（EMD）方法，将价格序列拆解为信号（趋势）和噪声（震荡），定义信噪比（SNR）作为衡量股票信息含量的关键因子。信噪比因子不仅表现出较强的选股能力（年化收益15.4%，年化夏普2.23，最大回撤仅7.64%），且与传统反转因子结合提升了其多头端表现，解决了反转因子近年来多头失效的难题。

重要发现包括：

• 高频价格中噪声的剥离极大提升因子质量，日内连续序列分析优于离散价格点；

- 信噪比的两三层EMD分解提供稳定因子表现，参数优化使其效果最大化；

• 跨日及更低频价格数据因点稀疏和跳价断层等问题表现下降，体现高频视角的重要性；

- 通过信噪比的加权，反转因子多头端收益由7.83%提升至11.90%，多空组合夏普由2.32提升至2.77，展示显著Alpha改进；

• 该研究为高频信号处理和选股因子构建提供了先进工具和思路，尤其适合中国A股微观市场结构分析。

图形和数据均充分支持上述结论，体现了以行为金融学视角出发，结合先进信号处理技术实现Alpha提纯的典范。他们开拓了传统量价因子研究的新维度，有望帮助资金管理者优化选股策略，提升组合表现。

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重要引用

• 传统高频因子缺失时间属性，EMD方法创新提纯信号[page::0][page::4-7]。

- 信噪比因子统计表现及参数敏感性[page::7-13]。

• 高频分钟数据相较于低频数据的优势与局限[page::13-14]。

- 反转因子失效与信噪比结合强化的原理与回测验证[page::15-20]。

• 策略回测结果稳健，改进后反转因子的显著性能提升[page::17-20]。

- 报告风险提示与免责声明[page::0][page::20-21]。

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（全文共含20页，以上内容涵盖所有重要章节与图表，充分详尽并力求全面解读。）

报告