投资要点：
　　新技术因子
　　在多因子量化选股系列报告中，我们已经撰写了一系列基础技术因子并对其进行有效性检验，本篇报告从换手率、非流动性和量价信息结合这几个方面继续挖掘新的技术因子。
　　换手率因子
　　换手率是指在一定的时间内市场中股票转手买卖的频率，是反映股票流通性强弱的一个指标。本篇报告研究了换手率稳定性因子、换手率变异系数因子、异常换手率因子。在中证500股票池内，换手率稳定性_12个月、换手率变异系数_12个月因子的表现较好。
　　非流动性因子
　　非流动性指标通过成交额对绝对收益的影响，来衡量股票交易对市场的冲击，用于刻画股票的非流动性。本篇报告研究了非流动性因子、非流动性_改进因子、负收益非流动性因子、非流动性变异系数因子。在中证500股票池内，非流动性_改进_12个月、负收益非流动性_6个月、非流动性变异系数_3个月因子的表现较好。
　　量价结合因子
　　量价结合指标通过量价信息结合来挖掘有效因子，本篇报告研究了OBV因子、量价相关性因子、量价相关性_改进因子。在中证500股票池内，OBV_6个月、量价相关性_3个月、量价相关性_改进_3个月因子的表现相对较好。
　　中证500指数增强策略改进
　　我们将新的技术因子与原始技术因子进行对比，并进行相关性检验。最终，我们选择动量_6个月、区间最大收益率_6个月、换手率变异系数_12个月、日均成交额_12个月、换手率_稳定性_12个月、非流动性变异系数_3个月这6个因子进行合成。在2021.12至2023.2期间，改进后的技术因子收益大幅提升，从1.48%提升至20.14%。加入中证500指数增强策略后，改进后的策略在2021.12至2023.02，超额收益从5.43%提升至7.21%，信息比率从1.34提升至1.77，Calmar比率从1.42提升至2.12。
　　风险提示
　　本篇报告的模型基于历史数据检验结果，未来可能出现因子或模型失效风险。
　　

研究报告全文：证券研究报告2023年03月23日湘财证券研究所金融工程研究多因子研究多因子量化选股系列之四相关研究1多因子量化选股系列之一新技术因子的研究与测试基本面因子研究与测试投资要点202112282多因子量化选股系列之二新技术因子中证500指数增强策略在多因子量化选股系列报告中我们已经撰写了一系列基础技术因子并对20220330其进行有效性检验本篇报告从换手率非流动性和量价信息结合这几个方面继续挖掘新的技术因子分析师王宜忱换手率因子证书编号S0500521100001Tel021-50295309换手率是指在一定的时间内市场中股票转手买卖的频率是反映股票流通Emailwangyc3xcsccom性强弱的一个指标本篇报告研究了换手率稳定性因子换手率变异系数因子异常换手率因子在中证500股票池内换手率稳定性12个月换联系人别璐莎手率变异系数12个月因子的表现较好Tel021-50293663Emailbls06644xcsccom非流动性因子非流动性指标通过成交额对绝对收益的影响来衡量股票交易对市场的冲地址上海市浦东新区银城路88号击用于刻画股票的非流动性本篇报告研究了非流动性因子非流动性中国人寿金融中心10楼改进因子负收益非流动性因子非流动性变异系数因子在中证500股票池内非流动性改进12个月负收益非流动性6个月非流动性变异系数3个月因子的表现较好量价结合因子量价结合指标通过量价信息结合来挖掘有效因子本篇报告研究了OBV因子量价相关性因子量价相关性改进因子在中证500股票池内OBV6个月量价相关性3个月量价相关性改进3个月因子的表现相对较好中证500指数增强策略改进我们将新的技术因子与原始技术因子进行对比并进行相关性检验最终我们选择动量6个月区间最大收益率6个月换手率变异系数12个月日均成交额12个月换手率稳定性12个月非流动性变异系数3个月这6个因子进行合成在202112至20232期间改进后的技术因子收益大幅提升从148提升至2014加入中证500指数增强策略后改进后的策略在202112至202302超额收益从543提升至721信息比率从134提升至177Calmar比率从142提升至212风险提示本篇报告的模型基于历史数据检验结果未来可能出现因子或模型失效风险敬请阅读末页之重要声明金融工程研究正文目录1新技术因子12换手率因子221换手率因子检验全市场322换手率因子检验中证50053非流动性因子731非流动性因子检验全市场832非流动性因子检验中证500114量价结合因子1341量价结合因子检验全市场1442量价结合因子检验中证500175中证500指数增强策略改进1951技术因子筛选1952技术因子合成2153中证500指数增强策略改进226总结与展望237风险提示24图表目录图1换手率稳定性1月五组分层全市场4图2换手率稳定性1月多空净值全市场4图3换手率变异系数1月五组分层全市场4图4换手率变异系数1月多空净值全市场4图5异常换手率1月五组分层全市场5图6异常换手率1月多空净值全市场5图7换手率稳定性12月五组分层中证5006图8换手率稳定性12月多空净值中证5006图9换手率变异系数12月五组分层中证5007图10换手率变异系数12月多空净值中证5007图11非流动性改进1月五组分层全市场9图12非流动性改进1月多空净值全市场9图13负收益非流动性3月五组分层全市场10图14负收益非流动性3月多空净值全市场10图15非流动性变异系数1月五组分层全市场10图16非流动性变异系数1月多空净值全市场10图17非流动性改进12月五组分层中证50012图18非流动性改进12月多空净值中证50012图19负收益非流动性6月五组分层中证50012图20负收益非流动性6月多空净值中证50012图21非流动性变异系数3月五组分层中证50013敬请阅读末页之重要声明1金融工程研究图22非流动性变异系数3月多空净值中证50013图23OBV1月五组分层全市场15图24OBV1月多空净值全市场15图25量价相关性1月五组分层全市场16图26量价相关性1月多空净值全市场16图27量价相关性改进1月五组分层全市场16图28量价相关性改进1月多空净值全市场16图29OBV6月五组分层中证50017图30OBV6月多空净值中证50017图31量价相关性3月五组分层中证50018图32量价相关性3月多空净值中证50018图33量价相关性改进3月五组分层中证50019图34量价相关性改进3月多空净值中证50019图35原始技术因子五组分层21图36原始技术因子多空净值21图37改进技术因子五组分层22图38改进技术因子多空净值22图39中证500指数增强策略对比22表1技术因子列表1表2换手率因子检验结果全市场3表3换手率稳定性1月统计指标全市场4表4换手率变异系数1月统计指标全市场4表5异常换手率1月统计指标全市场5表6换手率因子检验结果中证5006表7换手率稳定性12月统计指标中证5006表8换手率变异系数12月统计指标中证5007表9非流动性相关因子检验结果全市场9表10非流动性改进1月统计指标全市场9表11负收益非流动性3月统计指标全市场10表12非流动性变异系数1月统计指标全市场11表13非流动性相关因子检验结果中证50011表14非流动性改进12月统计指标中证50012表15负收益非流动性6月统计指标中证50012表16非流动性变异系数3月统计指标中证50013表17量价结合因子检验结果全市场14表18OBV1月统计指标全市场15表19量价相关性1月统计指标全市场16表20量价相关性改进1月统计指标全市场16表21量价结合因子检验结果中证50017表22OBV6月统计指标中证50018表23量价相关性3月统计指标中证50018表24量价相关性改进3月统计指标中证50019表25技术因子列表20敬请阅读末页之重要声明2金融工程研究表26技术因子检验结果中证50020表27技术因子相关性矩阵21表28原始技术因子统计指标21表29改进技术因子统计指标22表30策略统计指标对比23敬请阅读末页之重要声明3金融工程研究1新技术因子在系列深度报告20220330湘财证券-多因子量化选股系列之二中证500指数增强策略中我们已经撰写了一系列基础技术因子并对其进行有效性检验本篇报告将从换手率非流动性和量价信息结合这几个方面继续挖掘新的技术因子我们将检验因子在全市场和中证500股票池上的有效性筛选出新的因子合成新的技术因子并将因子应用在中证500指数增强策略上在股票市场中流动性一直以来都是投资者关注的重要信息之一是市场参与者情绪的表达它可以在一定程度上帮助投资者预测股票未来的走势流动性高的股票参与的交易者更多交易更活跃交易者在市场中能尽快找到对手方并以更理想的价格完成交易因此交易对价格的冲击买卖价差交易成本也更小流动性低的股票参与交易者更少交易者更难快速以满意的价格成交交易成本更大因此如何更加全面准确的衡量股票的流动性是投资者需要深入研究的课题本篇报告从换手率非流动性这两个方面来构建流动性相关因子通过对这些因子的检验来验证流动性因子对股票市场的预测程度同时量和价也是技术分析关注的重点本篇报告从量价结合的角度构建相应因子并检验其有效性表1技术因子列表因子种类因子名称因子代码表达式换手率稳定性turnstd换手率标准差换手率变异系数turncv换手率标准差换手率均值换手率因子短期换手率均值-长期换手率均值长期异常换手率turnext换手率标准差非流动性ami日度绝对收益日度成交额均值非流动性改进aminew绝对收益均值成交额均值非流动因子负收益非流动性amineg绝对负收益均值成交额均值绝对收益标准差均值成交额标准差非流动性变异系数amicv均值前一日OBV当日成交量股价上升为OBVobv正下降为负量价结合因子量价相关性pvc量价相关系数量价相关性改进pvcnew剔除涨跌幅及成交量的量价相关系数资料来源Wind天软湘财证券研究所敬请阅读末页之重要声明1金融工程研究本篇报告将延续前期深度报告关于单因子检验的标准参数设置如下样本范围剔除ST退市停牌等不能交易的股票选择wind全A或中证500作为股票池回测时间20161230至20230228调仓频率月度调仓每个月最后一个交易日收盘为调仓期基准Wind全A指数或中证500指数数据处理MAD方法处理异常值缺失值用行业均值填充中性化行业中性化哑变量回归市值中性化市值对数回归五组分层根据因子的大小将股票池分为五组组合等权加权净值为每组超额收益的累积净值曲线多空组合多头组合为第五组分层减去基准组合空头组合为基准组合减去第一组多空组合为第五组减去第一组2换手率因子换手率是指在一定的时间内市场中股票转手买卖的频率是反映股票流通性强弱的一个指标换手率高通常代表个股活跃程度更高流动性更强反之股票的换手率越低流动性越差因此交易者将承担更大的流动性风险其要求的市场回报也应该越高换手率稳定性因子是最近一段时间日度换手率的标准差该值越大代表换手率的波动越大其未来收益期望越低换手率稳定性最近一段时间日度换手率序列换手率变异系数因子是最近一段时间日度换手率的标准差与均值之比如果换手率变异系数越高说明一定换手率均值下换手率的波动更大其未来预期收益越低最近一段时间日度换手率序列换手率变异系数最近一段时间日度换手率序列异常换手率因子是短期换手率均值超过长期换手率本篇报告选择2年区间均值的幅度再经过长期换手率标准差调整如果异常换手率越高说明该股票近期换手率超过长期稳定的换手率因此该股票近期流动性显著增大其未来的流动性补偿就越低预期收益越低敬请阅读末页之重要声明2金融工程研究短期日度换手率长期日度换手率异常换手率长期日度换手率21换手率因子检验全市场我们构建1个月3个月6个月12个月这四个不同时间区间的换手率因子并在全市场对因子进行检验检验结果如下表我们发现换手率稳定性1个月换手率变异系数1个月异常换手率1个月因子的表现更好因此本篇报告展示这几个因子的五组分层图和多空净值曲线表2换手率因子检验结果全市场多空组合表现因子因子名称ICICIR年化收益年化波动最大回撤方向SharpeCalmarturnstd1m负0091062634938-959281275turnstd3m负0090982305938-836246276turnstd6m负0080882009898-1169224172turnstd12m负007083197779-122525161turncv1m负0050981325411-411322322turncv3m负0040791159463-53625216turncv6m负0040721077508-487212221turncv12m负0040731108506-452219245turnext1m负0060811306779-1246168105turnext3m负0050751145743-1165154098turnext6m负004062892694-1405129064turnext12m负004054666608-118511056资料来源Wind天软湘财证券研究所换手率稳定性1个月因子的IC均值非常高达到009从五组分层情况来看第一组的负向收益非常明显其他四组在2021年以来区分度逐渐显现从多空组合的净值曲线来看组合的年化收益非常高达到2634但是空头组合贡献的收益较多多空组合的Sharpe比率较高有281Calmar比率有275敬请阅读末页之重要声明3金融工程研究图1换手率稳定性1月五组分层全市场图2换手率稳定性1月多空净值全市场资料来源Wind天软湘财证券研究所资料来源Wind天软湘财证券研究所表3换手率稳定性1月统计指标全市场因子IC因子ICIR多空年化收益波动率最大回撤SharpeCalmar0091062634938-959281275资料来源Wind天软湘财证券研究所换手率变异系数1个月因子的IC均值较高有005五组分层较明显从多空组合的表现来看虽然组合的年化收益有1225比换手率稳定性1个月因子低但是其Sharpe比率和Calmar比率更高Sharpe比率有322Calmar比率有322图3换手率变异系数1月五组分层全市场图4换手率变异系数1月多空净值全市场资料来源Wind天软湘财证券研究所资料来源Wind天软湘财证券研究所表4换手率变异系数1月统计指标全市场因子IC因子ICIR多空年化收益波动率最大回撤SharpeCalmar0050981325411-411322322资料来源Wind天软湘财证券研究所敬请阅读末页之重要声明4金融工程研究异常换手率1个月因子的IC均值较高有006从分层情况来看除了第一组负向收益较为明显其他四组区分度较低从多空组合的表现来看组合的最大回撤较大相较于换手率稳定性及换手率变异系数因子来说组合的Sharpe比率和Calmar比率均较低图5异常换手率1月五组分层全市场图6异常换手率1月多空净值全市场资料来源Wind天软湘财证券研究所资料来源Wind天软湘财证券研究所表5异常换手率1月统计指标全市场因子IC因子ICIR多空年化收益波动率最大回撤SharpeCalmar0060811306779-1246168105资料来源Wind天软湘财证券研究所22换手率因子检验中证500我们在中证500股票池对换手率相关因子进行单因子检验其中换手率稳定性12个月换手率变异系数12个月因子的表现更好因此本篇报告展示这两个因子的五组分层图和多空净值表现敬请阅读末页之重要声明5金融工程研究表6换手率因子检验结果中证500多空组合表现因子因子名称ICICIR年化收益年化波动最大回撤方向SharpeCalmarturnstd1m负00404247938-194105024turnstd3m负00504784925-153091055turnstd6m负0050518439-1065094079turnstd12m负0050571014855-1181119086turncv1m负00203451674-1959067023turncv3m负003041708758-1224093058turncv6m负004046111814-138713608turncv12m负0050511232842-1739146071turnext1m负0040428106-3177026009turnext3m负0040363871032-2761037014turnext6m负003032058977-2886006002turnext12m负00303232892-2377036013资料来源Wind天软湘财证券研究所换手率稳定性12个月因子在中证500股票池内的IC均值有005但是分层后第五组表现较差多空组合的年化收益为1014最大回撤较大Sharpe比率较高为119图7换手率稳定性12月五组分层中证500图8换手率稳定性12月多空净值中证500资料来源Wind天软湘财证券研究所资料来源Wind天软湘财证券研究所表7换手率稳定性12月统计指标中证500因子IC因子ICIR多空年化收益波动率最大回撤SharpeCalmar0050571014855-1181119086资料来源Wind天软湘财证券研究所换手率变异系数12个月因子在中证500股票池内的IC均值较高有敬请阅读末页之重要声明6金融工程研究005五组分层效果较好多空组合的年化收益为1232最大回撤较大达到1739Sharpe比率较高为146图9换手率变异系数12月五组分层中证500图10换手率变异系数12月多空净值中证500资料来源Wind天软湘财证券研究所资料来源Wind天软湘财证券研究所表8换手率变异系数12月统计指标中证500因子IC因子ICIR多空年化收益波动率最大回撤SharpeCalmar0050511232842-1739146071资料来源Wind天软湘财证券研究所3非流动性因子在上一章节中我们介绍了换手率相关因子它从股票交易的活跃程度来衡量股票的流动性但是换手率只反映了交易的频繁程度对交易导致的价格变动反映程度有限对此AmihudAmihudJFM2002创建了非流动性指标该指标通过单位成交额对绝对收益的影响来衡量股票交易对市场的冲击用于刻画股票的非流动性非流动性因子是日度绝对收益与成交额的比值再计算最近一段时间均值非流动性越高流动性风险越大投资者获得的流动性补偿越高未来的期望收益越高日绝对收益率非流动性日成交额非流动性改进因子是最近一段时间日绝对收益率均值与最近一段时间日成交额均值的比值与传统非流动性因子相比该指标将成交额对收益的影响从日度扩展到更长的时间周期例如20个交易日或60个交易日等该敬请阅读末页之重要声明7金融工程研究指标认为成交额对绝对收益的影响具有一段时间的连贯性可以更好的衡量分子或分母一段时间的缩小或扩大与非流动性因子一样该因子是正向指标最近一段时间日绝对收益率序列非流动性改进最近一段时间日成交额序列负收益非流动性因子是股票收益率为负时的非流动指标该因子的计算方法参考非流动性改进因子若股票负收益非流动性较大则需要更高的风险溢价来补偿相应风险最近一段时间日绝对收益率序列收益为负负收益非流动性最近一段时间日成交额序列收益为负非流动性变异系数因子是分别计算绝对收益序列的变异系数和成交额变异系数再计算两个变异系数的比值该因子越大股票的流动性风险越大未来预期收益越大绝对收益率序列绝对收益率序列非流动性变异系数成交额序列成交额序列31非流动性因子检验全市场我们构建1个月3个月6个月12个月这四个不同时间区间的非流动性因子并在全市场对因子进行检验检验结果如下表我们发现非流动性改进1个月负收益非流动性3个月非流动性变异系数1个月因子的表现更好因此本篇报告展示这几个因子的五组分层图和多空净值曲线敬请阅读末页之重要声明8金融工程研究表9非流动性相关因子检验结果全市场多空组合表现因子因子名称ICICIR年化收益年化波动最大回撤方向SharpeCalmarami1m正003028461944-228904902ami3m正003037759902-174084044ami6m正003026571884-191306503ami12m正001013253862-1942029013aminew1m正0070751789846-1046212171aminew3m正0050651496767-806195186aminew6m正0050551292743-887174146aminew12m正004049116269-82716814amineg1m正0050611295875-1731148075amineg3m正0050641438846-92417156amineg6m正005055118585-91113913amineg12m正004053118803-895147132amicv1m正006111154545-478343323amicv3m正0050861195562-657213182amicv6m正0050791066622-689171155amicv12m正00407710046-701167143资料来源Wind天软湘财证券研究所非流动性改进1个月因子的IC均值较高有007且五组分层效果较好多空组合的年化收益较高且Sharpe比率和Calmar比率均较高单因子整体表现较好图11非流动性改进1月五组分层全市场图12非流动性改进1月多空净值全市场资料来源Wind天软湘财证券研究所资料来源Wind天软湘财证券研究所表10非流动性改进1月统计指标全市场因子IC因子ICIR多空年化收益波动率最大回撤SharpeCalmar0070751789846-1046212171资料来源Wind天软湘财证券研究所敬请阅读末页之重要声明9金融工程研究负收益非流动性3个月因子的IC和ICIR值较高五组分层在2021年以来效果较好第一组负向收益较高从多空组合的表现来看组合表现较好图13负收益非流动性3月五组分层全市场图14负收益非流动性3月多空净值全市场资料来源Wind天软湘财证券研究所资料来源Wind天软湘财证券研究所表11负收益非流动性3月统计指标全市场因子IC因子ICIR多空年化收益波动率最大回撤SharpeCalmar0050641438846-92417156资料来源Wind天软湘财证券研究所非流动性变异系数1个月因子的IC均值较高五组分层明显且ICIR较高达到111因子多空组合年化收益较高且波动和最大回撤均较小Sharpe比率和Calmar比率均在3以上单因子整体表现很好图15非流动性变异系数1月五组分层全市场图16非流动性变异系数1月多空净值全市场资料来源Wind天软湘财证券研究所资料来源Wind天软湘财证券研究所敬请阅读末页之重要声明10金融工程研究表12非流动性变异系数1月统计指标全市场因子IC因子ICIR多空年化收益波动率最大回撤SharpeCalmar006111154545-478343323资料来源Wind天软湘财证券研究所32非流动性因子检验中证500我们在中证500股票池对非流动性相关因子进行单因子检验其中非流动性改进12个月负收益非流动性6个月非流动性变异系数3个月因子的表现更好表13非流动性相关因子检验结果中证500多空组合表现因子因子名称ICICIR年化收益年化波动最大回撤方向SharpeCalmarami1m正0-001-0451263-3152-004-001ami3m正0010125671216-280804702ami6m正001007661252-2437053027ami12m正0020125321263-270504202aminew1m正0010125531153-3091048018aminew3m正0020145971135-2844053021aminew6m正0020188581125-2305076037aminew12m正0020199251116-258083036amineg1m正0020154961174-3155042016amineg3m正0020177461148-3014065025amineg6m正0020198591139-2612075033amineg12m正002028031135-2539071032amicv1m正00404875718-1117104067amicv3m正004053845818-1154103073amicv6m正0040491001897-1267112079amicv12m正004045715896-1908038资料来源Wind天软湘财证券研究所非流动性改进12个月因子的IC均值一般ICIR较低五组分层情况不佳从多空组合的表现来看组合的波动率和最大回撤均较大Calmar比率仅有036敬请阅读末页之重要声明11金融工程研究图17非流动性改进12月五组分层中证500图18非流动性改进12月多空净值中证500资料来源Wind天软湘财证券研究所资料来源Wind天软湘财证券研究所表14非流动性改进12月统计指标中证500因子IC因子ICIR多空年化收益波动率最大回撤SharpeCalmar0020199251116-258083036资料来源Wind天软湘财证券研究所负收益非流动性6个月因子的IC和ICIR值均较低五组分层效果不佳除了第一组其他四组分层不明显多空组合表现一般组合的波动率和最大回撤较大Sharpe比率和Calmar比率均较低图19负收益非流动性6月五组分层中证500图20负收益非流动性6月多空净值中证500资料来源Wind天软湘财证券研究所资料来源Wind天软湘财证券研究所表15负收益非流动性6月统计指标中证500因子IC因子ICIR多空年化收益波动率最大回撤SharpeCalmar0020198591139-2612075033资料来源Wind天软湘财证券研究所敬请阅读末页之重要声明12金融工程研究非流动性变异系数3个月因子表现较好IC均值和ICIR值较高但五组分层效果并不明显相较于其他因子多空组合的Sharpe比率和Calmar比率值较高图21非流动性变异系数3月五组分层中证500图22非流动性变异系数3月多空净值中证500资料来源Wind天软湘财证券研究所资料来源Wind天软湘财证券研究所表16非流动性变异系数3月统计指标中证500因子IC因子ICIR多空年化收益波动率最大回撤SharpeCalmar004053845818-1154103073资料来源Wind天软湘财证券研究所4量价结合因子传统的技术分析分别从量和价的角度来挖掘有效因子在本篇报告中我们将量价信息结合起来构建选股因子OBV因子是根据股价趋势线调整的成交量趋势它是由JoeGranville创建的能量潮OnBalanceVolume指标OBV指标的逻辑是市场价格的变动需成交量的配合量是价格的先行指标该指标可以视为基于价格调整的成交量因子在指标计算中当日价格上涨时成交量为正当日价格下跌时成交量为负1101量价相关性因子是日度收盘价与日度成交量时间序列上的Pearson相关敬请阅读末页之重要声明13金融工程研究系数对于量价走势来说在传统的技术分析上可以分为放量上涨放量下跌缩量上涨缩量下跌这四种情况但是从量化因子的角度来说难以通过一个量价因子准确衡量出这四种状态因此我们简化量价形态通过量价相关性衡量量价同向和量价背离这两种情况量价相关性因子的方向为负我们认为未来价格的涨跌需伴随成交量的变化若有量的确认则行情的反转效应更强若没有量的确认则行情的动量效应更强量价相关性量价相关性改进因子是量价相关性因子剔除对应期限的涨跌幅和成交量剔除后的信息能更加纯粹体现量价相关程度该因子的方向为负量价相关性改进量价相关性1241量价结合因子检验全市场我们构建1个月3个月6个月12个月这四个不同时间区间的量价结合因子并在全市场对因子进行检验检验结果如下表我们发现OBV1个月量价相关性1个月量价相关性改进1个月因子的表现更好因此本篇报告展示这几个因子的五组分层图和多空净值曲线表17量价结合因子检验结果全市场多空组合表现因子因子名称ICICIR年化收益年化波动最大回撤方向SharpeCalmarobv1m负004054592605-1407098042obv3m负004055601665-1409043obv6m负003048599672-1877089032obv12m负00203393703-219056018pvc1m负0071151937627-5309388pvc3m负0050711131664-73817153pvc6m负00304772467-107108068pvc12m负002035562-962081052pvcnew1m负0061041446555-519261279pvcnew3m负00406287592-62114714pvcnew6m负002043479603-1087079044pvcnew12m负00102147578-142902501资料来源Wind天软湘财证券研究所敬请阅读末页之重要声明14金融工程研究从OBV1个月因子的表现来看因子的IC均值有004但五组分层效果不明显多空组合的年化收益较低多头组合表现较差且2021年以来空头表现较差因子出现一定程度失效图23OBV1月五组分层全市场图24OBV1月多空净值全市场资料来源Wind天软湘财证券研究所资料来源Wind天软湘财证券研究所表18OBV1月统计指标全市场因子IC因子ICIR多空年化收益波动率最大回撤SharpeCalmar004054592605-1407098042资料来源Wind天软湘财证券研究所量价相关性1个月因子的IC均值较高有007因子的分层效果明显且ICIR值达到115从多空组合的表现来看2021年3月之前空头表现较好之后多头效果表现较好组合整体收益高且波动率和回撤均较小Sharpe比率和Calmar比率均超过3敬请阅读末页之重要声明15金融工程研究图25量价相关性1月五组分层全市场图26量价相关性1月多空净值全市场资料来源Wind天软湘财证券研究所资料来源Wind天软湘财证券研究所表19量价相关性1月统计指标全市场因子IC因子ICIR多空年化收益波动率最大回撤SharpeCalmar0071151937627-5309388资料来源Wind天软湘财证券研究所量价相关性改进1个月因子的表现情况较改进前有一定程度减弱但整体来看单因子效果较好说明剔除涨跌幅和成交量均值后因子依然有效因子的IC均值ICIRSharpe比率Calmar比率均较高图27量价相关性改进1月五组分层全市场图28量价相关性改进1月多空净值全市场资料来源Wind天软湘财证券研究所资料来源Wind天软湘财证券研究所表20量价相关性改进1月统计指标全市场因子IC因子ICIR多空年化收益波动率最大回撤SharpeCalmar0061041446555-519261279资料来源Wind天软湘财证券研究所敬请阅读末页之重要声明16