研究结论
　　前言：在东吴金工2020年发布的《“技术分析拥抱选股因子”系列研究（一）：高频价量相关性，意想不到的选股因子》中，我们根据日内240分钟股票价格和成交量的相关性构建CPV1.0因子。因子在样本外表现下降引发了我们的思考：将每日的分钟频价量相关性作为价量配合程度的代理变量，是否合理？
　　分时版因子的构建源自于量在时间上的不均匀分布：成交量在一天中的分布极为不均匀，往往集中在开盘后的一段时间内，因此当我们将一天的交易时间段等分成8部分，分别计算每个30分钟的价量相关性时，可能会得出与计算全天价量相关性时截然不同的结论，即辛普森悖论。我们认为，部分时段的价量相关性可能是更有效的代理变量。
　　分时版价量相关性标准差因子样本外表现出色：八分时量价相关性有两个可选指标。其中平均数因子PV_corr_avg在全时段样本外ICIR为+0.13，在八分时样本外未超过±1，说明因子样本外失效；标准差因子PV_corr_std在全时段和八分时的样本内外均证明有效，且分时段选股效果好于全时段。以2014/01/01-2023/12/31为回测时间段，PV_corr_std因子的10分组多空对冲年化收益率达19.98%，年化波动率11.12%，信息比率1.80，月度胜率69.42%，最大回撤率10.15%。
　　八分时版因子取最后30分钟替代全时段：基于此线索，分别计算八分时价量标准差因子样本内不同绩效指标下的结果，以最后30分钟表现最佳，因此选择最后30分钟价量相关性的标准差PV_corr_std_1430作为CPV分时版的代理变量。剔除Barra风格和行业后的纯净PV_corr_std_1430因子的10分组多空对冲年化收益率达13.66%，年化波动率5.62%，信息比率2.43，月度胜率72.27%，最大回撤率4.91%，月度IC均值-0.03，年化ICIR-2.95，月度RankIC均值-0.03，年化RankICIR-3.41。
　　基于最后30分钟交易的价量相关性标准差因子：在几种指数成份股上的选股效果指标上，因子PV_corr_std_1430全部优于PV_corr_std，Ret20，Vol20，且在沪深300效果最明显。我们进一步构建了指数增强方案，在各类宽基指数中，CPV分时版同样具有最好的累计超额收益和较小回撤。
　　风险提示：（1）本报告所有统计结果均基于历史数据，未来市场可能发生重大变化；（2）单因子模型收益可能存在较大波动，实际应用需结合资金管理、风险控制等方法；（3）数据测算误差风险。