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聪明钱因子模型的2.0版本
前言 聪明钱因子模型的核心逻辑是，从分钟行情数据的价量信息中，尝试识别机构参与交易的多寡，最终构造出一个跟踪聪明钱的选股因子。聪明钱因子的优点：一，模型逻辑简洁，样本内表现良好；其二，模型首次提出了“高频数据，低频因子”的研究模式，是高频因子领域的引领之作。 聪明钱因子模型的核心问题是，如何识别聪明钱的交易。大量的实证研究表明， 聪明钱在交易过程中往往呈现“单笔订单数量更大、订单报价更为激进”的基本特征。基于这个考虑，我们构造了用于度量交易聪明度的指标S（表 1，步骤 2），指标S的数值越大，则认为该分钟的交易中有越多聪明钱参与。借助指标S，我们通过以下...
高质量动量选股
动量因子 动量策略的一点历史 三大互补选股维度 1、Momentum:当价格沿着过去的轨迹继续运动时（即价格上涨的还会涨，价格下跌的还会跌），我们能够获得收益； 2、Value:当价格恢复到之前的某种均衡状态时（即价格围绕基本面价值往复运动），我们能够获得收益； 3、Carry:当价格不发生变化时，我们能够获得收益。股东分红收益。 注：假如我们买入一支股票并一直持有，如果股票价格不变，那么我们获得的收益就是该股票的分红。股息率（diviedend yield）就是Carry收益率。 动量策略的发展 1967年，Robert Levy在Jour...
振幅因子的隐藏结构
前言 在国内外股票市场中，长期存在着低波动异象(Low-Volatility Anomaly)。传统资本资产定价模型(CAPM)和套利定价理论(APT)告诉我们，资产的预期收益与其风险正相关，理论上高风险股票相对低风险股票应该具有更高收益回报。但越来越多的经验证据表明，低波动股票收益表现往往优于高波动股票，股票收益与波动之间存在着负相关性。 波动类因子在A股市场具有负向选股能力：波动程度较低的股票，未来有相对较好的收益表现。由于本报告对因子微观结构的讨论，将涉及到对因子的“切割”，综合考虑因子的可切割性以及因子值对样本数量的敏感性，本文我们统一选取振幅因...
资本利得突出量CGO与风险偏好
因子逻辑 处置效应，即投资者存在“浮盈时及早兑现账面收益，而浮亏时抵触出售确认亏损”的行为倾向。前景理论结合心理账户能较好的解释这一行为的背后原因。处置效应可能导致资产价格在对新增信息定价过程的反应迟滞现象。我们可以利用这一现象进一步筛选投资标的，增强事件投资收益。同时我们认为前期的账面收益是影响因子后续表现的重要前置条件，加以利用也可能增强因子组合收益。 前景理论、心理账户与处置效应 前景理论（Prospect Theory） Kahneman和Tversky提出的前景理论主要用于描述和预测人们在面临风险决策过程中表现与传统期望值理论和期望效用理论不一...
球队硬币因子
引言 本文参考: 20220611-方正证券-多因子选股系列研究之四：个股动量效应识别及“球队硬币”因子构建 Moskowitz T J. Asset pricing and sports betting[J]. Journal of Finance, Forthcoming, 2021. 从个股角度来看，由于部分股票在月度频率上呈现的是动量效应，正是这些动量效应的存在，削弱了传统反转因子的效果。因此，如何有效识别个股的动量效应，并将其因子值加以翻转，使其成为名副其实的反转因子，是改进传统反转因子表现的重要途径之一。 本文中我们将使用日度开盘价、收盘...
金股增强策略
本文介绍了金股数据的获取和量化处理方法，通过Beta分布定量记录分析师金股推荐历史，基于推荐成功概率分布构建金股组合，并进行基于统计期推荐成功率分组测试。同时，还展示了近期推荐概率top10的分析师及股票，并提供了查看近期推荐概率top10的分析师及股票的接口通过使用这些方法，可以更好地了解和分析金股的推荐情况和效果。
EchoQuant现有因子表
EchoQuant现有因子表 EchoQuant现有因子表，多因子回测功能开发中 因子明细 序号 项目名 类名 因子名 因子中文名称 说明 1 BullBearBattleFactorGenerator VolumeBattleReturnFactor daily_vol_battle_return_factor 日成交量博弈-收益率因子 frequency:minutes 2 BullBearBattleFactorGenerator VolumeBattleReturnFactor avg20_vol_battle_return_f...