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基于换手率数据构建月度胜率为85.37%的择股因子
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2023.05.19 浙江

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本文介绍了基于换手率因子构建纯净STR因子和纯净GTR因子的构建方法,分别可以用于衡量股票换手率稳定性和变化率稳定性。使用纯净STR因子和纯净GTR因子加权得到的SPS_Turbo因子在全体A股回测,回测结果显示年化收益为44.24%,年化波动为11.33%,信息比率为3.905,月度胜率为85.37%,最大回撤为10.22%。

因子构建

换手率

换手率指的是在一定时间内,某只股票的成交量与流通股本之比。换手率通常以百分数表示。计算公式为:

换手率 = 成交量 ÷ 流通股本 × 100%

其中,成交量指的是某只股票在特定一段时间内的总成交量,流通股本是指除去未上市和限售股份后在市场自由流通的股票数量。例如,某只股票在一天内的成交量为100万股,其流通股本为1亿股,则该只股票的换手率为:

100万股 ÷ 1亿股 × 100% = 1%

换手率越高,代表该股票在市场上的交易活跃度越高。一般来说,较高的换手率可能反映了投资者对该公司的股票持有情况的变化,或者市场对该公司的看法发生了较大的变化。但是,需要注意的是,换手率过高也可能会导致股价的波动加剧。

换手率变化率

换手率变化率指的是换手率在一段时间内相对于前一段时间的变化百分比。计算公式为:

(本期换手率-上期换手率)/ 上期换手率 × 100%

例如,如果某股票上个月的平均换手率是2%,而这个月的平均换手率是3%,那么这个月相对于上个月的换手率变化率就是:

(3% - 2%)/ 2% × 100% = 50%

换手率变化率可以帮助投资者研究股票的交易活跃度是否有改变,如果换手率变化率持续上升,可能代表市场对该股票的兴趣逐渐增加,反之则可能代表市场对该股票的关注度降低。但需要注意的是,单纯依靠换手率变化率进行投资决策可能存在误导,还需结合其他因素进行分析。

纯净STR因子

STR因子全程(The Stability of the Growth Rate of Turnover Rate),用于衡量换手率稳定性,构建方式如下:

  1. 每月月底,回溯所有股票过去20 个交易日,计算20 个交易日的换手率的标准差;
  2. 在横截面上做市值中性化处理,即得到所有股票当月的因子值,记为量稳换手率因子 STR;
  3. 去除换手率中与换手率变化率相重合部分的信息。将日度的换手率因子作为因变量(y),日度的换手率变化率因子作为自变量(x),每天在全样本做带截距项的一元线性回归,回归方程即:y=a+bx+𝛆。回归后,取出每天的残差部分,作为当天的纯净化换手率值,即去除了换手率变化率影响后的传统换手率

纯净GTR因子

GTR因子全程(The Stability of the Growth Rate of Turnover Rate),是用于衡量换手率变化率因子,构建方式如下:

  1. 每一交易日,计算每日换手率变化率=今日换手率/昨日换手率-1;
  2. 每月月底,回溯所有股票过去20 个交易日,计算20 个交易日的换手率变化率的标准差;
  3. 每只股票,得到换手率变化率标准差后,再做横截面市值中性化处理,即为所有股票当月的因子值GTR;
  4. 去除换手率中与换手率变化率相重合部分的信息。将日度的换手率因子作为因变量(y),日度的换手率变化率因子作为自变量(x),每天在全样本做带截距项的一元线性回归,回归方程即:y=a+bx+𝛆。回归后,取出每天的残差部分,作为当天的纯净化换手率值,即去除了换手率变化率影响后的传统换手率。

策略回测

基于纯净STR因子和GTR因子构建下述策略进行回测:
(1)每月月底,回溯所有股票过去 20 个交易日,计算 20 个交易日的纯净换手率的平均值——纯净STR;
(2)每月月底,回溯所有股票过去 20 个交易日,计算 20 个交易日的纯净换手率变化率的标准差——纯净GTR;
(3)每只股票,得到纯净月因子后,再做横截面市值中性化与横截面标准化处理,将纯净STR 与纯净GTR 等权相加,便得到了SPS_Turbo因子。


回测结果显示,在2006/01/01-2023/02/28回测区间中,SPS_Turbo 因子在全体A 股中的月度IC 均值为-0.043,年化ICIR 为-2.956;十分组多空对冲的年化收益为44.24%,年化波动为11.33%,信息比率为3.905,月度胜率为85.37%,最大回撤为10.22%。

注 | 本文仅为知识分享,不构成任何投资理财建议。

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