1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250014 從博弈因子說起 5 HYPERLINK l _TOC_250013 如何刻畫主動買賣 6 HYPERLINK l _TOC_250012 資金流向因子 6 HYPERLINK l _TOC_250011 批量成交劃分法 7 HYPERLINK l _TOC_250010 樸素主動占比因子 8 HYPERLINK l _TOC_250009 主動占比因子構建 9 HYPERLINK l _TOC_250008 再看批量成交劃分法 9 HYPERLINK l _TOC_250007 T 分布主動占比因子 10 HYPERLINK l _TOC_

2、250006 正態分布主動占比因子 11 HYPERLINK l _TOC_250005 均勻分布主動占比因子 15 HYPERLINK l _TOC_250004 各分布下主動占比因子整體風險指標 16 HYPERLINK l _TOC_250003 主動買賣的思考 17 HYPERLINK l _TOC_250002 主動買賣的非線性 17 HYPERLINK l _TOC_250001 風格中性后表現 20 HYPERLINK l _TOC_250000 總結 21圖表目錄圖 1：全市場博弈因子回測凈值 5圖 2：中證 800 博弈因子回測凈值 5圖 3：中證 500 資金流向因子回測凈

3、值 7圖 4：資金流向因子分組超額收益（滬深 300、中證 500 內） 7圖 5：全市場樸素主動占比因子回測凈值 8圖 6：中證 800 樸素主動占比因子回測凈值 8圖 7：全市場 T 分布主動占比因子回測凈值 11圖 8：中證 800T 分布主動占比因子回測凈值 11圖 9：全市場標準正態分布主動占比因子回測凈值 12圖 10：中證 800 標準正態分布主動占比因子回測凈值 12圖 11：全市場置信正態分布主動占比因子回測凈值 14圖 12：中證 800 置信正態分布主動占比因子回測凈值 14圖 13：全市場均勻分布主動占比因子回測凈值 15圖 14：中證 800 均勻分布主動占比因子回測

4、凈值 15圖 15：線性分段函數變換 17圖 16：全市場線性分段置信正態分布主動占比因子回測凈值 18圖 17：中證 800 線性分段置信正態分布主動占比因子回測凈值 18圖 18：對勾函數變換 19圖 19：全市場對勾置信正態分布主動占比因子回測凈值 19圖 20：中證 800 對勾置信正態分布主動占比因子回測凈值 19圖 21：全市場置信正態分布主動占比因子中性后回測凈值 20圖 22：中證 800 置信正態分布主動占比因子中性后回測凈值 20表 1：博弈因子分年風險指標 6表 2：樸素主動占比因子分年風險指標 9表 3：T 分布主動占比因子分年風險指標 11表 4：標準正態分布主動占比

5、因子分年風險指標 13表 5：置信正態分布主動占比因子分年風險指標 14表 6：均勻分布主動占比因子分年風險指標 16表 7：各分布占比因子整體風險指標 16表 8：線性分段置信正態分布主動占比因子分年風險指標 18表 9：對勾置信正態分布主動占比因子分年風險指標 19表 10：主動成交占比因子和風格因子相關性 20表 11：分布主動占比因子中性分年風險指標 20圖 1：全市場博弈因子回測凈值A 股量價因子的收益來源往往是局部交易行為下個股定價對其價值的偏離。反轉因子從 價格變動的幅度上來刻畫個股價格和其價值的偏離程度，是以表現結果導向其內在可能，而量的維度也可以刻畫市場是否對個股定價產生偏離

6、，博弈因子的構建即基于這一思路。從博弈因子說起在高頻因子（五）：高頻因子和交易行為中，我們提出了根據主動買入賣出在總成交量中的結構情況，構建的博弈因子，構建方法如下：以逐筆成交數據估計主動買賣成交量。當前成交價大于上一筆買一價時，交易以買方為主導，記成交量為_；反之當前成交價小于上一筆賣一價時，交易以賣方為主導，記成交量為_。則當天主買量為_ = _，以衡量多空博弈雙方多頭力量，當天主賣量為_ = _，以衡量多空博弈雙方空頭力量。以一段時間總主動買入和總主動賣出的比例，構建博弈因子：博弈因子 = _ _博弈因子構建的思路在于，主動買入量刻畫了買方（多頭）力量，主動賣出量刻畫了賣方（空頭）力量，

7、買方力量相比于賣方力量越強，個股價格越容易被多頭力量推升，也越容易被市場高估。所以從博弈因子的構建過程上看，關鍵在于如何準確的刻畫市場的主動買賣。下圖分別展示了該因子自 2005 年以來在全市場及中證 800 內表現，并在下表中給出了其分年風險指標，可以看到：全歷史時間段，博弈因子在全市場和中證 800 內均可以獲得一定的超額收益和多空收益，因子選股的分組線性較好；分年來看，博弈因子在 2015 年超額收益和多空收益能力顯著，在近些年不論是多空收益還是超額收益，均產生波動。圖 2：中證 800 博弈因子回測凈值602550204015301020510002005 2006 2007 2008

8、 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 20201287106856434221002007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 第10組 第9組 第8組 第7組 第6組 第5組 第4組 第3組 第2組 第1組 基準 比價(右軸) 第5組 第4組 第3組 第2組 第1組 基準 比價(右軸)資料來源：天軟科技，長江證券研究所資料來源：天軟科技，長江證券研究所表 1：博弈因子分年風險指標全 A 股中證 800超額收益(%)信息比多空收

9、益(%)多空夏普比超額收益(%)信息比多空收益(%)多空夏普比20058.641.6520.541.7920065.130.978.820.9320073.640.4326.571.7212.511.9031.912.61200810.891.3833.572.329.831.8124.352.26200914.972.6956.964.1819.714.3650.814.58201016.073.0038.943.559.561.5920.421.7220110.07-0.0111.791.519.182.4320.062.4720121.520.439.381.21-2.00-0.66-1

10、.64-0.2520138.052.1223.953.230.890.248.991.132014-1.10-0.185.070.58-4.03-0.85-6.74-0.58201520.882.6890.074.4020.042.4662.343.2620166.581.1024.383.137.571.6617.182.472017-4.62-1.27-5.68-0.70-6.51-1.63-17.06-1.9920181.180.376.510.740.350.17-2.49-0.122019-4.59-1.23-4.72-0.560.100.01-0.83-0.082020-4.59-

11、0.65-2.35-0.18-6.71-1.40-7.76-0.75總計5.250.8720.821.785.060.9413.241.21資料來源：天軟科技，長江證券研究所如何刻畫主動買賣主動買賣，是為了衡量成交是受買方驅動還是賣方驅動，在博弈因子的構建中，根據當前價格和上一時刻的買一賣一數據做對比，衡量成交背后的驅動力，背后隱含的邏輯為當價格增加時，市場為賣方市場，買方不得不提高價格以促成交易，此時成交由買方驅動，反之當價格降低時，成交由賣方驅動。所以對于主動買賣估計的主要方法是以價格的變動方向作為買賣驅動的劃分。資金流向因子在如何利用負面因子做指數增強？高頻因子篇中，便按照上述思路對資金

12、流入方向給出劃分，即股價上漲時資金呈流入狀態，股價下跌資金呈流出狀態，提出了資金流向因子的構建方法，即時間段內價格上升成交額歸為資金流入，時間段內價格下降成交額歸為資金流出，計算主動流入資金占比，具體如下：資金流向 1 = | 1|資金流向因子 =1資金流向=1圖 3：中證 500 資金流向因子回測凈值其中為每個時間段標注，為時間段末復權收盤價，為時間段成交額，為因子構建時所包含的全部時間段。資金流向仍然以價格的變動方向作為區別買賣驅動的標準，但是提供了區別于掛單比較的另一種思路，即以收盤價的變動方向為標準，掛單比較是成交數據在量（即成交筆數）維度的劃分，收盤價比較是成交數據在時間維度的劃分，

13、是主動買賣另一個維度的理解。下圖分別展示了自 2010 年以來資金流向因子在中證 500 內分組凈值表現，以及在滬深300 和中證 500 整體分組超額收益情況，可以看到：從分組凈值上看，資金流因子中證 500 內可以獲取一定超額收益和多空收益，但穩定性一般；全時間段上看，資金流向因子分組結果在中證 500 內線性排序性較好，在滬深 300內排序無線性性。圖 4：資金流向因子分組超額收益（滬深 300、中證 500 內）3.53.02.52.02.55%4%2.03%2%1.51%1.51.00.50.020092010201120122013201420152016201720182019

14、第1組 第2組 第3組 第4組 第5組 中證500 比價(右軸)1.00.50.00%-1%-2%-3%第1組第2組第3組第4組第5組滬深300中證500資料來源：天軟科技，長江證券研究所資料來源：天軟科技，長江證券研究所批量成交劃分法資金流向因子根據每個時間段價格變動方向，對成交量給出 1 或-1 的絕對劃分，即整個時間段的成交量全部為主動買入或主動賣出，當時間段的劃分足夠細致時，如精確到 1秒級別，其劃分結果和博弈因子中根據掛單的劃分結果將較為相近，但當時間段劃分頻繁較低時，非主買即主賣的劃分方式會有較大誤差，相同劃分頻率不同劃分路徑，也會導致估計的主買賣量估計有較大不同。究其原因，因為絕

15、大部分時間段的成交幾乎均有買賣雙方各自驅動成交的部分，非此即彼的指示性劃分方式有較大誤差，而將指示性值轉化為連續性值則可以提升估計的準確程度。批量成交劃分法即根據上述思路，提出了在時間段上對成交量從指示性劃分到連續性劃分的解決方法，方法如下：主動買入金額 1 = (, )主動賣出金額 = 主動買入金額和資金流向因子中的資金流向相比，式子的變化主要在成交額所乘的系數上，其中()為分布的累計分布函數，函數值在 0 到 1 之間，保證了每期估計的主動流入金額在 0到該期總成交額之間；為在整個時間區間內，每段時間末截面收盤價的標準差，保證每段時間價格變動相對可比；為自由度，針對相同的股價變動，自由度越

16、小，則根據分布得到的主動買入金額占比越小。批量成交劃分法通過連續函數，將價格變動映射至主動買入所占比例，從方法上看仍然遵從價格變動方向對買賣驅動的劃分，并加入了新的原則，即價格變動越大，買賣驅動力量越大，主動買賣所占比例越高。樸素主動占比因子本節根據批量成交劃分法，對資金流向因子給出改進，構建樸素主動占比因子：樸素主動占比因子 =1主動買入金額=1圖 5：全市場樸素主動占比因子回測凈值下圖分別展示了該因子自 2005 年以來在全市場及中證 800 內表現，并在下表中給出了其分年風險指標，可以看到：全歷史時間段，樸素主動占比因子在全市場和中證 800 內均可以獲得一定的多空收益，在中證 800

17、內穩定性較差，但均無獲得超額收益能力；分年來看，因子近些年在全市場和中證 800 中，不論是多空收益還是超額收益，均產生一定回撤。圖 6：中證 800 樸素主動占比因子回測凈值3025201510502005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 202012.510.58.56.54.52.50.58765432102007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 20207.06.05.04.03.02.01.

18、00.0 第10組 第9組 第8組 第7組 第6組 第5組 第4組 第3組 第2組 第1組 基準 比價(右軸) 第5組 第4組 第3組 第2組 第1組 基準 比價(右軸)資料來源：天軟科技，長江證券研究所資料來源：天軟科技，長江證券研究所表 2：樸素主動占比因子分年風險指標全 A 股中證 800超額收益(%)信息比多空收益(%)多空夏普比超額收益(%)信息比多空收益(%)多空夏普比20059.891.7928.222.802006-1.49-0.218.411.0820076.220.7937.692.721.220.3314.051.412008-3.75-0.5915.701.53-0.8

19、5-0.0312.701.3520090.730.1921.512.4711.972.2829.303.4920104.340.8530.183.116.390.9625.422.022011-1.70-0.6011.701.735.351.3522.402.8620122.020.6027.473.633.380.8716.502.1620133.010.7521.052.720.480.2014.131.792014-4.69-1.06-6.23-0.72-14.65-3.01-19.28-1.95201511.411.5646.443.3117.552.2756.303.472016-4

20、.77-1.1910.471.67-2.54-0.688.401.432017-14.08-3.52-3.06-0.33-7.45-1.89-2.31-0.232018-3.08-0.7216.922.14-1.55-0.248.140.982019-7.88-2.157.761.210.720.317.511.082020-9.06-1.58-5.41-0.78-4.30-0.922.570.46總計-1.09-0.1717.001.810.900.2013.831.39資料來源：天軟科技，長江證券研究所主動占比因子構建再看批量成交劃分法從上文中對批量成交劃分法的描述中，我們可以概括出在時間

21、劃分維度，對主動買賣估計的原則：價格變動方向決定了該時間段主動買賣的主要驅動界定，價格正向變動以買方驅動為主，價格負向變動以賣方驅動為主；價格變動幅度決定了該時間段主要驅動力量的占比情況，價格變動越大，主要驅動力量占比越大，價格變動越小，主要驅動力量占比越小。在實現上述刻畫時，批量成交劃分法以分布累計函數做價格變動到主動買賣占比的映射，因為分布累計函數具有三個特點：函數值在 0 到 1 之間，保證主動買入占比在 0 到 1 之間；函數為單調遞增函數，保證價格正向變動越大，主動買入占比越高，價格負向變動越大，主動賣出占比越高；函數()和 ()為關于軸的對稱函數，保證從主動買入和主動賣出上刻畫的買

22、賣驅動力量結果一致。故從實現角度看，只要有函數可以滿足上述條件，就可以作為一個合理的映射函數。此外，在考慮函數時，可以從兩個維度入手，即函數自變量取值和對應法則（函數三要素定義域、值域和對應法則，確定定義域取值和對應法則，則確定值域函數值）：批量成交劃分法以價格變動作為自變量，為了防止不同個股價格水平不同而在函數對應法則的適用性上產生變化，做價格變化相對于價格標準差的標準化處理。但值得注意的是價格變化是指數級別上的變動，以價格上升的過程為例，價格變動將呈指數級增加，后期價格變動更大，估計主動買入占比更大，但實際從變動幅度上來看應和之前價格變動稍小的占比水平一致。為解決價格指數變動的問題，可以以

23、價格一階導，即收益率作為自變量，一方面其保留了價格變動方向和變動幅度上對主動買賣占比的刻畫，另一方面在時間序列上不會存在受價格高低影響的占比估計誤差。批量成交劃分法以分布累計函數作為對應法則，保證價格變動幅度和主動買賣占比估計大小呈正向關系，并且這種正向關系和分布相關，最直觀的特點就是對相同價格變動單位，在價格正向或負向變動初始對主動買賣占比影響更大，而在漲跌停的附近的價格變動對主動買賣占比影響較小。真實的價格變動和主動買賣強弱的對應關系是否真的為分布的刻畫，是否有其他函數可以更好地表現隨價格變動幅度主動買賣力度的變化，下文中分別嘗試分布、正態分布和均勻分布。T 分布主動占比因子本節以分布累計

24、函數為對應法則，以收益率為自變量，構建 T 分布主動占比因子。在將價格變動以收益率替代時，仍存在不同個股因波動率不同在同一函數對應法則下不適用的情況，故作收益率對波動率的標準化處理，因子構建過程如下：T 分布主動買入金額= (, )T 分布主動占比因子 =1T 分布主動買入金額=1其中為每個時間段收益率，為全部時間段收益率標準差。下圖分別展示了該因子自 2005 年以來在全市場及中證 800 內表現，并在下表中給出了其分年風險指標，可以看到：全歷史時間段，T 分布主動占比因子在全市場和中證 800 內均可以獲得一定的多空收益，在中證 800 內穩定性較差，但均無獲得超額收益能力；分年來看，因子

25、近些年在全市場和中證 800 中，不論是多空收益還是超額收益，均產生一定回撤。252015109687564543324.54.03.53.02.52.01.5521.010.50000.02005 第102006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017組 第9組 第8組 第7組 第6組 第5組 第4組 第3組 第2組 第2018 2019 20201組 基準 比價(右軸)2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020圖 7：全市場T

26、 分布主動占比因子回測凈值30圖 8：中證 800T 分布主動占比因子回測凈值1075.01 第5組 第4組 第3組 第2組 第1組 基準 比價(右軸)資料來源：天軟科技，長江證券研究所資料來源：天軟科技，長江證券研究所表 3：T 分布主動占比因子分年風險指標全 A 股中證 800超額收益(%)信息比多空收益(%)多空夏普比超額收益(%)信息比多空收益(%)多空夏普比20057.461.1222.862.002006-1.29-0.171.280.102007-1.64-0.1116.541.203.320.6118.291.582008-0.750.0214.711.35-1.33-0.11

27、5.220.602009-1.27-0.1331.362.7610.451.9839.513.5920102.540.3922.501.675.650.7825.581.732011-1.56-0.4716.251.923.560.7718.422.1120125.811.3530.353.266.721.4918.782.072013-1.59-0.3012.161.43-2.94-0.555.370.702014-9.00-1.97-5.63-0.50-14.75-2.91-19.64-1.7020159.611.3153.953.3915.692.0057.503.262016-5.03

28、-1.138.191.07-3.46-0.866.901.072017-12.94-2.88-8.91-0.88-9.31-2.12-10.85-1.1320182.280.5922.832.37-0.040.084.880.572019-8.61-2.346.700.840.100.167.340.972020-8.75-1.51-4.84-0.56-4.08-0.853.680.58總計-1.85-0.2814.961.370.430.1112.331.11資料來源：天軟科技，長江證券研究所正態分布主動占比因子本節以正態分布累計函數為對應法則，以收益率為自變量，構建正態分布主動占比因子，并

29、提出兩種方法。第一種方法和 T 分布主動占比因子類似，以標準化的收益率作為自變量，并認為其服從標準正態分布，做其以標準正態分布累計函數到主動買入占比的映射：標準正態分布主動買入金額 = ()標準正態分布主動買入金額標準正態分布主動占比因子 =其中()為標準正態分布累計函數。=1=1下圖分別展示了該因子自 2005 年以來在全市場及中證 800 內表現，并在下表中給出了其分年風險指標，可以看到：全歷史時間段，標準正態分布主動占比因子在全市場和中證 800 內均可以獲得一定的多空收益，在中證 800 內穩定性較差，但是有一定超額收益，在全市場穩定性較好，但無超額收益能力；分年來看，因子近些年在全市

30、場和中證 800 中，不論是多空收益還是超額收益，均產生一定回撤。圖 9：全市場標準正態分布主動占比因子回測凈值3010925872061554103251002005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020圖 10：中證 800 標準正態分布主動占比因子回測凈值756453432211002007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 第10組 第9組 第8組 第7組 第6組 第5組 第4組

31、第3組 第2組 第1組 基準 比價(右軸)資料來源：天軟科技，長江證券研究所第5組 第4組 第3組 第2組 第1組 基準 比價(右軸)資料來源：天軟科技，長江證券研究所表 4：標準正態分布主動占比因子分年風險指標全 A 股中證 800超額收益(%)信息比多空收益(%)多空夏普比超額收益(%)信息比多空收益(%)多空夏普比20059.341.4125.312.142006-0.71-0.08-1.42-0.182007-2.17-0.1716.711.234.190.7319.021.642008-0.270.1015.771.45-2.30-0.273.330.432009-1.24-0.12

32、31.662.7911.532.2240.543.6920104.200.5926.041.864.270.6119.671.352011-1.56-0.4814.981.773.270.7116.511.9220126.511.4929.733.185.151.1917.251.942013-1.41-0.2511.261.31-1.75-0.297.630.942014-9.21-1.99-4.46-0.36-14.48-2.79-17.10-1.4520159.161.2652.873.2516.172.0260.353.322016-4.84-1.079.091.17-3.97-0.9

33、66.160.972017-13.14-2.92-9.89-0.98-9.21-2.14-10.93-1.1120181.190.3519.922.040.370.174.470.532019-8.14-2.239.471.17-0.160.097.470.962020-9.38-1.65-4.44-0.51-3.53-0.725.760.82總計-1.66-0.2515.111.370.430.1112.311.10資料來源：天軟科技，長江證券研究所第二種方法承認個股波動天然存在差異，但是價格變動可以在各個時間段直接反應當時的主動買賣強弱，故個股波動的存在實際上是市場投資者對于該個股在交易上

34、的直接體現，而反之波動率并不影響主動買賣力量，故可以直接以收益率作為自變量。A 股存在漲跌停限制，個股價格變動幅度一般在-10%到 10%之間，當價格變動到達漲跌停限制甚至溢出時，可以認為是統計上的一次異常變動，以統計下標準正態分布 95%置信水平系數 1.96 為標準，做收益率線性變換后的值到主動買入占比的映射：置信正態分布主動買入金額 = ( 0.1 1.96)置信正態分布主動占比因子 =1置信正態分布主動買入金額=1下圖分別展示了該因子自 2005 年以來在全市場及中證 800 內表現，并在下表中給出了其分年風險指標，可以看到：全歷史時間段，置信正態分布主動占比因子在全市場和中證 800

35、 內均可以獲得一定的多空收益和超額收益，其中多空收益穩定性均較好；分年來看，因子近些年在全市場和中證 800 中，超額收益產生一定回撤。圖 11：全市場置信正態分布主動占比因子回測凈值351816301425122010158610452002005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020圖 12：中證 800 置信正態分布主動占比因子回測凈值91089787665544332211002007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

36、2017 2018 2019 2020 第10組 第9組 第8組 第7組 第6組 第5組 第4組 第3組 第2組 第1組 基準 比價(右軸)資料來源：天軟科技，長江證券研究所第5組 第4組 第3組 第2組 第1組 基準 比價(右軸)資料來源：天軟科技，長江證券研究所表 5：置信正態分布主動占比因子分年風險指標全 A 股中證 800超額收益(%)信息比多空收益(%)多空夏普比超額收益(%)信息比多空收益(%)多空夏普比20059.781.5031.063.0020060.600.1510.661.1020076.630.7921.701.535.980.8916.961.3820080.050.

37、1521.391.795.050.9324.642.2620091.920.4627.492.7311.602.1135.863.3720102.040.3619.231.595.520.8322.221.6120110.16-0.1019.232.277.791.8128.583.3220128.571.7539.934.347.481.5023.092.6220131.020.2913.141.57-0.440.008.070.902014-5.27-1.092.580.37-13.25-2.70-13.55-1.14201511.881.6150.892.9817.842.2154.89

38、3.092016-0.65-0.1820.862.540.790.2618.822.482017-14.62-2.490.900.19-7.35-1.75-1.82-0.1120180.340.1423.463.071.080.3114.671.632019-7.18-1.8611.981.722.010.649.111.222020-7.50-1.41-2.08-0.17-5.14-1.130.570.18總計0.280.0720.121.842.680.4817.461.53資料來源：天軟科技，長江證券研究所均勻分布主動占比因子不論是分布還是正態分布，從分布刻畫上看，對相同價格變動單位，均

39、認為在價格正向或負向變動初始對主動買賣占比影響更大，即價格變動對主動買賣力量衰退式影響，但真實的分布還存在均勻影響、遞增式影響的可能，故本節以均勻分布為例，展示均勻影響下的估計情況。由于 A 股存在漲跌停限制，個股價格變動幅度一般在-0.1 到 0.1 之間，做原收益率從-0.1 至 0.1 到 0 至 1 之間的線性變換：均勻分布主動買入金額 0.1= 0.2均勻分布主動占比因子 =1均勻分布主動買入金額=1圖 13：全市場均勻分布主動占比因子回測凈值下圖分別展示了該因子自 2005 年以來在全市場及中證 800 內表現，并在下表中給出了其分年風險指標，可以看到：全歷史時間段，均勻分布主動占

40、比因子在全市場和中證 800 內均可以獲得一定的多空收益和超額收益，其中多空收益穩定性均較好；分年來看，因子近些年在全市場和中證 800 中，超額收益產生一定回撤。圖 14：中證 800 均勻分布主動占比因子回測凈值353025201510502005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 202018.016.014.012.010.08.06.04.02.00.098765432102007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

41、 2018 2019 202010.09.08.07.06.05.04.03.02.01.00.0 第10組 第9組 第8組 第7組 第6組 第5組 第4組 第3組 第2組 第1組 基準 比價(右軸)資料來源：天軟科技，長江證券研究所第5組 第4組 第3組 第2組 第1組 基準 比價(右軸)資料來源：天軟科技，長江證券研究所表 6：均勻分布主動占比因子分年風險指標全 A 股中證 800超額收益(%)信息比多空收益(%)多空夏普比超額收益(%)信息比多空收益(%)多空夏普比20058.211.2929.673.0020060.710.1615.811.6720078.460.9523.571.6

42、24.340.6914.391.2320082.520.5419.041.685.150.9726.422.4220091.730.4525.542.6611.052.0333.343.2320100.770.1518.721.564.870.7521.841.612011-0.29-0.2117.362.107.831.8530.073.5720128.911.8338.274.327.961.6022.362.5520131.500.3911.851.44-0.230.057.890.882014-4.10-0.826.290.78-13.47-2.76-14.68-1.31201515.

43、192.0451.673.1418.232.2760.493.382016-0.66-0.1821.732.650.780.2517.652.342017-14.36-2.442.760.43-7.22-1.71-0.750.032018-0.150.0421.762.99-0.020.0914.031.572019-5.63-1.4713.211.932.150.688.131.062020-8.71-1.66-5.05-0.60-4.96-1.092.420.42總計0.680.1320.151.902.490.4517.471.55資料來源：天軟科技，長江證券研究所表 7：各分布占比因子

44、整體風險指標各分布下主動占比因子整體風險指標下表中給出了各個分布因子全時間段的風險指標：從因子 IC 和 ICIR 上看，置信正態和均勻占比因子對收益率預測能力最強，樸素占比因子次之，標準正態和 T 分布占比因子預測能力較弱；從超額收益和多空收益的獲取上看，各個分布因子的排序和 IC 及ICIR 相對一致。全 A 股中證 800樸素T 分布標準正態置信正態均勻樸素T 分布標準正態置信正態均勻IC-5.78%-5.35%-5.27%-7.22%-7.30%-5.17%-4.68%-4.50%-6.43%-6.51%ICIR-63.35%-50.71%-49.63%-78.64%-81.53%-4

45、5.45%-35.84%-34.22%-55.49%-57.31%超額收益(%)-1.09-1.85-1.660.280.680.900.430.432.682.49信息比-0.17-0.28-0.250.070.130.200.110.110.480.45多空收益(%)17.0014.9615.1120.1220.1513.8312.3312.3117.4617.47多空夏普比1.811.371.371.841.901.391.111.101.531.55資料來源：天軟科技，長江證券研究所主動買賣的思考主動買賣的非線性從上述分布因子的回測中可以發現，選股可以獲得較為穩定的多空收益，但超額收益

46、獲取能力有限，主要問題在于因子選股的頭部組排序非線性，全市場中第 2 組表現最好，在中證 800 中第 1 組和第 2 組無明顯區分，原因和反轉因子回測分組凈值排序類似，即股票的價格變動往往可分為兩種屬性：市場過度反應，個股價格偏離價值，存在超跌反彈或補漲邏輯；市場未過度反應，個股價格接近價值，價格變動空間較小。頭部組的個股是過去空頭力量明顯占優的部分，對于組內價格接近價值的個股，相比于后幾組其未來價格將受到更大壓制，這也是為什么因子分組在頭部排序非線性的原因。在高頻因子（二）：結構化反轉因子中，我們從每個個股自身出發，以某個成交量閾值劃分價格變動的動量及反轉效應，給出因子分組排序的頭部組線性

47、改進，這是因為以價為主、量為輔衡量價格偏離價值時，價格變動從結果上展示了個股價格偏離價值的幅度，量側面衡量價格變動的特性，且量在局部存在自身時間序列上的可比性。而主動成交占比因子以總量中買賣相對比例衡量價格偏離價值的幅度，以價格變動幅度估計每個時間段主動買賣占比結構，即量的確認本身即用到了價格的變動信息，很難對個股在自身維度給出改進。但在截面上仍然可以從主動買入占比越低其未來價格將受到更大壓制的角度，以非線性映射的角度改進因子。線性分段函數假設頭部組的因子排序變化存在等距效應，故以 10%分位數為臨界點，大于臨界點的因子保持原值，小于臨界點的因子值反向排序，即函數表達式如下，曲線如下圖所示：

48、= 0.1 0.2 0.1圖 15：線性分段函數變換1.00.90.80.70.60.50.40.30.20.10.00.00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0資料來源：長江證券研究所下圖分別以置信正態因子為例，展示了改進后的因子 2005 年以來在全市場及中證 800內表現，并在下表中給出了不同分布映射下因子回測的風險指標，可以看到：在全市場和中證 800 內，因子的分組基本呈現線性；各個因子在超額收益和多空收益上均有一定增強。圖 16：全市場線性分段置信正態分布主動占比因子回測凈值453540303525302520201515101055002005 2006 2

49、007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020圖 17：中證 800 線性分段置信正態分布主動占比因子回測凈值1212101088664422002007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 第10組 第9組 第8組 第7組 第6組 第5組 第4組 第3組 第2組 第1組 基準 比價(右軸)資料來源：天軟科技，長江證券研究所第5組 第4組 第3組 第2組 第1組 基準 比價(右軸)資料來源：天軟科技，長江證券研究

50、所表 8：線性分段置信正態分布主動占比因子分年風險指標全 A 股中證 800樸素T 分布標準正態置信正態均勻樸素T 分布標準正態置信正態均勻IC-6.60%-6.14%-6.04%-8.15%-8.19%-5.94%-5.40%-5.20%-7.26%-7.31%ICIR-84.03%-67.11%-65.15%-100.58%-103.28%-56.02%-44.31%-42.19%-66.27%-67.94%超額收益(%)1.570.860.873.923.682.632.031.704.134.06信息比0.340.190.190.810.770.560.430.360.830.83多空

51、收益(%)21.1418.8418.8424.9724.3816.6114.5713.7919.2819.45多空夏普比2.421.841.832.352.351.741.381.301.761.80資料來源：天軟科技，長江證券研究所對勾函數是一種較為常見的非線性函數，并且可以很好地適應主動成交占比因子的頭部非線性排序，本文以 10%作為對勾函數的極小值點，并保證大于 10%的部分和原因子盡量保持一致。函數表達式如下，曲線如下圖所示：0.01 = 0.99 + 0.01 + 0.99 + 0.01圖 18：對勾函數變換1.00.90.80.70.60.50.40.30.20.10.00.00.

52、10.20.30.40.50.60.70.80.91.0資料來源：長江證券研究所下圖分別以置信正態因子為例，展示了改進后的因子 2005 年以來在全市場及中證 800內表現，并在下表中給出了不同分布映射下因子回測的風險指標，可以看到，各個因子在超額收益和多空收益上改進效果不大。圖 19：全市場對勾置信正態分布主動占比因子回測凈值35201830162514122010158106452002005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020圖 20：中證 800 對勾置信正態分布主動占比因

53、子回測凈值91089787665544332211002007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 第10組 第9組 第8組 第7組 第6組 第5組 第4組 第3組 第2組 第1組 基準 比價(右軸)資料來源：天軟科技，長江證券研究所第5組 第4組 第3組 第2組 第1組 基準 比價(右軸)資料來源：天軟科技，長江證券研究所表 9：對勾置信正態分布主動占比因子分年風險指標全 A 股中證 800樸素T 分布標準正態置信正態均勻樸素T 分布標準正態置信正態均勻IC-5.59%-5.35%-5.27%-7.

54、30%-7.37%-4.99%-4.73%-4.54%-6.47%-6.53%ICIR-60.75%-50.78%-49.63%-79.49%-82.18%-43.79%-36.25%-34.62%-55.99%-57.45%超額收益(%)-1.54-1.76-1.620.380.780.650.510.482.732.40信息比-0.25-0.26-0.240.090.150.150.120.120.490.44多空收益(%)15.8315.1415.1220.3220.3113.1512.4112.3617.5317.35多空夏普比1.701.381.371.861.921.331.121

55、.111.541.54資料來源：天軟科技，長江證券研究所表 10：主動成交占比因子和風格因子相關性風格中性后表現主動成交占比因子仍從價格偏離價值的角度出發，收益來源仍然為市場中存在的交易行為，故其和量價因子相關性較高，下表以置信正態和均勻因子為例，展示了其和風格因子的相關性，可以看到其和反轉因子、波動率因子的相關性較高。分紅盈利價值成長規模非線性市值反轉流動性波動率置信正態-12.67%-8.27%-16.83%-2.34%-1.21%-4.94%41.63%-8.01%30.01%均勻-12.85%-8.66%-17.22%-2.62%-1.80%-4.89%41.81%-7.92%30.4

56、4%置信正態分段-15.03%-10.29%-20.05%-3.84%-1.85%-4.67%43.95%-9.81%34.53%均勻分段-14.99%-10.54%-20.14%-4.01%-2.41%-4.63%43.87%-9.59%34.64%置信正態對勾-12.74%-8.35%-16.98%-2.41%-1.22%-4.85%41.72%-8.04%30.38%均勻對勾-12.94%-8.78%-17.39%-2.70%-1.83%-4.82%41.88%-7.97%30.83%資料來源：天軟科技，長江證券研究所下圖分別以置信正態因子為例，展示了和風格因子中性后，2005 年以來在全市場及中證 800 內表現，并在下表中給出了不同分布映射下因子回測的風險指標，可以看到：因子在超額收益和多空收益上有較大衰減；因子在空頭端仍有較高信息保留，在全市場和中證800 內