作者：call 原文鏈接：鳳鳴朝陽 - 股價日內模式分析

1. 概述

參考方正金工最近的研究報告『鳳鳴朝陽：股價日內模式中蘊藏的選股因子』，在本文做了一些實現：

七年回測中，簡單多頭策略年化收益率39.8%，阿爾法25.6%，夏普比率1.21，信息比率2.89

2. 因子計算

市場交易其實是在交易者基於已知信息的基礎上達成的，而晚上閉市之後產生的各種信息，可能在第二天開盤時達到集中釋放。如何去通過市場交易特徵去掌握這種信息的集中釋放，一篇文章Exploring Market State and Stock Interactions on the Minute Timescale給了我們很大的啟發。 作者在該文章中得到了如圖的結果

中藍線是個股之間相關係數的平均值，不難發現，下午個股之間的相關性要顯著地高於上午。也就是說，上午會集中釋放前夜的信息，上午是知情交易者最活躍的時候。怎麼樣利用這一特徵呢，方正的研報中給出了一種方法鳳鳴朝陽

本文中就利用這種方法構造選股因子。

按照研報中的方法計算因子

3. 因子截面特徵

3.1 載入數據文件

3.2 因子截面特徵

可以發現，其實股災時候這個因子的值也出現一些異常，畢竟是千古跌停奇觀

3.3 因子預測能力初探

接下來，我們計算了每一天的因子和之後20日收益的秩相關係數

從上面計算結果可知，該因子和之後20日收益的秩相關係數在大部分時間為正，因子對之後20日收益有預測性

4. 歷史回測概述

本節使用2009年以來的數據對於該選股因子進行回測，進一步簡單涉及幾個風險因子暴露情況

4.1 該因子選股的分組超額收益（月度）

可以看到，該因子選股不同分位數組合的超額收益呈很好的單調性；因子空頭收益更顯著

4.2 因子選股的市值分布特徵

檢查因子的小市值暴露情況。因為很多策略因為小市值暴露在A股市場表現優異。

上圖展示，該選股因子並沒有明顯的小市值暴露；倒是多頭組合（第十分位組合）市值略大

4.3 因子分組選股的一個月反轉分布特徵

可以看出，因子和反轉因子的相關性較強

5. 因子歷史回測凈值表現

5.1 簡單做多策略

接下來，考察因子的選股能力的回測效果。歷史回測的基本設置如下：

• 回測時段為2009年3月1日至2016年10月12日
• 股票池為A股全部股票，剔除上市未滿60日的新股（計算因子時已剔除）；
• 組合每10個交易日調倉，交易費率設為雙邊萬分之二
• 調倉時，漲停、停牌不買入，跌停、停牌不賣出；
• 每次調倉時，選擇股票池中因子最大的10%的股票；

上圖顯示了簡單做多因子最大的10%的股票之後的對沖凈值走勢，需要注意這裡對沖基準為中證500指數

5.2 因子選股 —— 不同五分位數組合回測走勢比較

上圖顯示出，因子選股不同五分位構建等權組合，在uqer進行真實回測的凈值曲線；顯示出因子很強的選股能力，不同五分位組合凈值曲線隨時間推移逐漸散開。

本文演示的常見的因子研究流程，具體的數據選取、演算法的細節、其他更深入的研究歡迎一起交流探討。

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