广义拥挤度为某成交属性在某维度属性上的情况
　　狭义拥挤度的定义为成交在某个属性上的分布情况，广义拥挤度对成交分布情况这一概念给出扩展，定义为成交属性的情况，如价格变动结果（收益率）、成交成本（均价）等，所以广义拥挤度的定义为某成交属性在某维度属性上的情况。
　　广义拥挤度本质为刻画维度属性和成交属性的匹配情况
　　在广义拥挤度成交属性的刻画上，有如下三种计算方法，均能体现维度属性和成交属性的匹配情况：
　　局部维度属性成交属性实现情况，如均价局部区间成交量占比，刻画均价尺度上局部成交量分布，本质为给定VaR下的置信度；
　　维度属性加权成交属性实现情况，如以均价为权重对成交量占比求和，本质为维度属性平均相对时间平均的偏移；
　　维度属性和成交属性相关性，如均价成交量相关性，刻画均价和成交量的线性匹配程度，本质为以正负处理的均价为权重对成交量占比求和。
　　维度属性以交易行为区分数据，成交属性刻画交易行为
　　维度属性和成交维度的组合需要有逻辑意义，如维度属性和成交属性衡量的交易行为有重复含义时，匹配结果天然正向匹配，呈现交易行为外的固有属性，往往无选股能力。
　　维度属性和成交属性互为交叉时，因子本质相同。
　　相同成交属性下的因子刻画的交易行为一致，不同维度属性相当于截取了数据的一个局部分布，因子往往会有较高相关性，但表现仍有差别。
　　本文共整理17个选股较为有效的代表性因子
　　本文选取了时间、均价、波动率、成交量、每笔成交量和方向作为维度属性，以成交占比、均价、收益率、主买资金流入和每笔成交量作为成交属性，构建广义拥挤度因子。最后整理了如波动价相关性、高成交量每笔成交，共计17个选股较为有效的代表性因子，因子和传统量价因子有较高相关性，剔除风格和行业线性影响后，仍有大量因子具有选股能力。
　　风险提示
　　1、模型存在失效风险；
　　2、本文举例均基于历史数据，不保证未来收益。