追涨杀跌价格形态识别
　　股价作为多空双方博弈的最终结果，蕴含多方面信息。而投资者的某些行为特性在股票的价格形态中亦有所体现。这使得通过特定价格形态，匹配特定类别投资者的交易行为成为可能。本文从股票价格形态出发，通过识别追涨杀跌的价格形态，衡量个股交易中散户投资者交易占比，构建负alpha因子。对于追涨杀跌价格形态的识别，我们以分钟涨跌幅的自相关衡量股价追涨杀跌的形态特征。若股票当前时刻t的大幅上涨，伴随下一时刻t+1的跟随上涨，则分钟涨跌幅自相关性较高，股价追涨杀跌特性较强，其交易中散户投资者交易占比较高，个股未来风险相应较高。我们选取过去20个交易日的1分钟频数据，通过计算前后一分钟超额收益序列的余弦相似度，构建简单的全时段追涨杀跌因子。
　　尾盘追涨因子是更优的负alpha来源
　　我们从涨跌方向与时间维度对全时段追涨杀跌因子做进一步拆解。涨跌方向上，我们以的正负为标签，将追涨杀跌因子拆解为追涨因子与杀跌因子两部分；时间维度上，我们将日内交易时间段拆解，对比不同时段的信息差异。如图4所示，我们通过日内不同时段的数据构建追涨因子与杀跌因子，因子有效性呈现显著规律性变化：追涨因子负alpha显著强于杀跌因子负alpha；时段越靠近尾盘，因子负alpha越强。因此，尾盘追涨因子或是更优的负alpha来源。
　　我们选取过去20个交易日中，每日尾盘90分钟数据，选择超额收益为正的分钟，计算正超额分钟与下一分钟的超额余弦相似度，构建尾盘追涨因子值。因子RankIC均值-9.2%，RankICIR-4.04。因子分组表现分化且单调性良好，多头组年化收益16.5%，月均换手率55%，多头收益贡献显著；多空组合年化收益率25.3%，年化IR3.4，最大回撤7.6%，发生于2024年2月，月度胜率81%，多空表现稳健。
　　其他尝试：尾盘追涨偏离因子
　　我们将尾盘追涨因子与全时段追涨因子作差，构建尾盘追涨偏离因子，衡量个股价格形态的尾盘时段与全时段追涨特征差异。尾盘追涨偏离因子越大，说明个股相比于自身而言，倾向于尾盘时段追涨特性更强。
　　其他尝试：尾盘追涨自回归系数因子
　　我们将尾盘追涨因子构建步骤中，与+1之间的余弦相似度指标，变换为自回归的斜率项作为因子值。自回归系数呈现出与余弦相似度指标类似的规律性，因此我们选择尾盘30分钟超额追涨自回归斜率项作为尾盘自回归系数因子。
　　风险提示：模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化