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。其中深度和广度作为表征流动性维度的两大类已被广泛研究。在《弹性因子研究——多因子Alpha系列报告之（四十六）》报告中，探讨了流动性股票市场的弹性测量，并基于日频数据明确构建出弹性因子，研究其在因子选股中的应用。在本报告中，进一步落脚到A股市场的日内高频数据，进行相对更高频数据维度的实证检验。
　　弹性因子的定义和构建。有关学术论文指出，弹性是指价格在响应流动性需求者或未知信息交易者发起的大量订单流失衡而发生变化后，价格恢复到价值交易者驱动的基本价值的速度。据此，弹性可以描述为价格从信息优势交易者驱动的暂时价格影响恢复到其基本价格的速度。基于以上定义，本篇专题报告基于日内高频数据构建弹性因子，其构建步骤可分为两部分：首先将每日股价分解为基本成分和暂时成分；然后将分解得到的暂时价格序列转换到频域，继而计算出暂时价格恢复速度作为弹性因子。
　　弹性因子选股实证分析。本篇专题报告以周频调仓对弹性因子在全市场、创业板、沪深300、中证500、中证800和中证1000等板块的选股表现进行了实证分析。实证分析结果表明，弹性因子在各板块的分档效果均较为显著，其中在全市场中，Rank_IC均值为-6.24%，Rank_IC胜率为79.27%，多空年化收益率为24.62%；在中证1000板块内，Rank_IC均值为-5.89%，胜率为78.41%。
　　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；本专题策略模型在市场结构发生改变时有可能存在策略失效风险。本专题策略模型在交易行为改变时存在失效风险。