作为“青出于蓝”系列报告的第六篇，本报告主要研究了Amihud（2002）提出的经典的非流动性指标，测试验证了其在A股市场中的有效性，并尝试从逻辑上对该因子进行改进。进一步，我们测试了基于日内收益的Amihud非流动性指标，并同样对其进行改进。最后，基于因子测试的有效性，我们探索Amihud非流动性因子在不同股票样本池内的选股表现。本报告的主要结论如下：
　　 Amihud（2002）提出的使用个股每日收益的绝对值和交易额的比值来构建的非流动指标（ILLIQ），衡量了股票收益对每单位交易额的敏感程度。ILLIQ因子在A股的有效性较强：因子在回测区间内的IC均值为6.95%，t值为5.90，均较为显著。但是，ILLIQ因子存在空头端表现较弱、稳定性不足的问题。
　　我们使用基于弹性网络模型的方法预测股票未来非流动性，ILLIQ_F因子在A股的有效性强于ILLIQ因子：ILLIQ_F因子在回测区间内的IC均值为9.15%，t值为7.14，均较为显著。
　　我们认为股票价格的上涨或者下跌对交易额的敏感程度不是对称的，因此我们构建了半流动性指标,+和,。ILLIQ+因子IC均值为6.32%，t值为5.55；而ILLIQ因子IC均值为7.83%，t值为6.51。
　　我们通过弹性网络模型预测股票下一期的半非流动性_。因子在回测区间内的IC均值为9.49%，t值为7.67，均较为显著，IC胜率达75%。多头组年化收益24.91%，多空组年化收益29.18%。
　　隔夜价格变动通常是由信息到达驱动的，而这些信息到达所造咸的价格变化与ILLIQ指标分母中使用的每日交易额无关。使用日内绝对收益作为分子所构建的非流动性因子，与使用日间绝对收益作为分子所构建的非流动因子相比，其IC均值与t统计量均有所提升。构建的OC_ILLIQ_F-因子表现较好，其IC均值10.54%，t统计量为8.63。
　　OC_ILLIQ_F-因子在不同的股票池中的有效性均较为显著，t统计量均在2以上;因子在沪深300、中证500、中证1000以及除中证800以外全样本的多头组合年化收益分别为8.95%、12.77%、15.87%和27.87%，多空组合年化收益分别为3.05%、11.20%、30.20%和37.99%。
　　风险提示：本报告结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险；本报告所提及个股或基金仅表示与相关主题有一定关联性，不构成任何投资建议。