因子开发迭代更新越来越重要。近几年来，随着传统多因子模型在市场的应用逐渐广泛，因子的波动特征逐渐加大，因子拥挤等原因造成了因子的收益逐渐下降。为了能够寻找更好的Alpha收益来源，在多因子模型框架中，因子作为底层Alpha来源输入的基础，因子的开发、迭代、更新就显得越来越重要。低频相关的数据的因子开发目前难度越来越大，增量的信息越来越有限。本篇专题探讨个股基于地理和行业关联数据在因子选股中的应用。
　　领先滞后效应与关联度概念。传统的有效市场假说认为，在完全有效的金融市场上，价格能够及时、充分反映资产的所有公开信息以及私有信息。但实证研究表明，股票市场中存在着“领先滞后效应”。例如，面对行业层面新信息，行业内不同股票对于信息的反映速度存在差异，部分股票价格率先变动，另一部分股票价格滞后变动。结合上篇研究报告《基于地理关联度因子研究——多因子Alpha系列报告之（四十三）》思路，本报告尝试定义关联度为同一行业不同区位的股票之间的关联程度，据此构造相关系数因子及其优化因子，并研究该类因子在A股中的有效性。
　　相关系数因子实证分析。本篇专题报告共构建了五种相关系数类因子并在全市场范围了进行月频调仓的实证分析。实证分析结果表明，除因子外，其余4种相关系数类因子的分档效果均显著。其中，因子整体表现较好，因子整体的IC均值为0.065，正IC占比88.31%，多头相对中证500指数年化超额收益率为15.32%，信息比率为1.816。
　　相关性分析与稳健性检验。本篇专题报告针对回测表现较好的2种相关系数类因子，进行与BARRA因子相关性分析与稳健性检验。实证结果表明，相关系数类因子能够挖掘传统因子外的增量信息，即股票之间的关联信息。因子与因子在中证1000股票池内仍具有较好表现。
　　风险提示。本专题报告所述模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成，所得结论与规律在市场政策、环境变化时可能存在失效风险；策略在市场结构及交易行为的改变时有可能存在策略失效风险。