传统换手率因子的局限与检验 [page::0][page::3][page::4]

• 传统换手率因子Turn20以月度为计算频率，体现过去20个交易日平均换手率。

- 2014-2023年整体表现稳健，10分组多空对冲年化收益达34.68%，信息比率2.06。

• 但换手率最高组内收益标准差最大，表现极端分化严重，存在较多误判。

换手率分布均匀度UTD因子的构建与表现 [page::5][page::6]

• UTD因子基于分钟成交量计算每日分钟换手率标准差的波动比值，并做市值中性化处理。

- 2014-2022年多空对冲年化收益为20.70%，波动率7.46%，信息比率2.78，月度胜率76.07%，最大回撤5.32%，显著优于传统Turn20因子。
| 指标 | Turn20传统换手率因子 | 换手率分布均匀度UTD因子 |
|------------|----------------------|--------------------------|
| 年化收益率 | 34.68% | 20.70% |
| 年化波动率 | 16.85% | 7.46% |
| 信息比率 | 2.06 | 2.78 |
| 月度胜率 | 67.52% | 76.07% |
| 最大回撤 | 13.74% | 5.32% |

UTD因子剔除传统换手率因子后及纯净因子表现 [page::7][page::8][page::9]

• UTD对Turn20正交后新因子UTDdeTurn20表现稳健，年化多空对冲收益12.50%，信息比率1.65，最大回撤8.85%。

• 经剔除行业、常用风格及东吴金工其他因子，纯净UTD因子仍能产生12.96%的多空对冲年化收益，信息比率0.44，月度胜率47.86%。

| 指标 | 年化收益率 | 信息比率 | 月度胜率 | 最大回撤率 |
|------------|------------|----------|----------|------------|
| 纯净UTD因子 | 12.96% | 0.44 | 47.86% | 48.08% |

多空收益分解与其他样本空间表现 [page::9][page::10]

| 指标 | 多头超额 | 空头超额 |
|------------|-----------|-----------|
| 年化收益率 | 9.54% | 10.35% |
| 波动率 | 4.55% | 4.51% |
| 信息比率 | 2.10 | 2.29 |
| 胜率 | 72.65% | 76.92% |
| 最大回撤 | 3.22% | 5.24% |

• UTD因子在沪深300、中证500、中证1000等不同样本空间均有优于传统因子的表现，UTDdeTurn20因子在剔除传统信息后仍表现较好。

基于UTD因子的指数增强组合表现 [page::11][page::12]

| 指标 | 沪深300基准 | 多头优化策略 | 超额收益 |
|--------------|-------------|--------------|-----------|
| 年化收益率 | 10.79% | 4.81% | 5.09% |
| 波动率 | 22.29% | 21.77% | 12.19% |
| 信息比率 | 0.48 | 0.22 | 0.42 |
| 月度胜率 | 55.08% | 55.08% | 57.63% |
| 最大回撤 | 35.72% | 40.56% | 24.11% |

• UTD因子应用于沪深300、中证500及中证1000成分股的指数增强策略，均实现积极的超额收益，且以相对较低的波动率和回撤表现较好。

报告详尽分析报告：《技术分析拥抱选股因子》系列研究（四）——换手率分布均匀度，基于分钟成交量的选股因子

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一、元数据与概览

• 报告标题：“技术分析拥抱选股因子”系列研究（四）——换手率分布均匀度，基于分钟成交量的选股因子

- 作者：证券分析师 高子剑，研究助理 凌志杰

• 机构：东吴证券研究所

- 发布日期：2024年1月2日

• 研究主题：股票市场中的换手率因子研究，重点在基于分钟成交量数据的换手率分布均匀度（UTD）因子的构建与性能检验

核心论点摘要：

本报告是继“量价配合下的新换手率因子”后的第四篇，延续对换手率选股因子的探索，提出并验证了利用分钟成交量计算而得的“换手率分布均匀度（UTD）”因子。相比于传统的月度换手率因子Turn20，UTD因子在选股效果上表现更优，稳定性更强，且能有效降低传统因子在换手率极端分组中误判成分股未来收益走势的缺陷。报告中还就纯净UTD因子的表现、其他样本空间下的有效性及其在沪深300、中证500和中证1000等指数增强组合中的应用进行了深入分析。风险提示强调历史数据依赖性、单因子波动性及数据测算误差的潜在影响。[page::0,3,13]

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二、逐节深度解读

1. 前言

• 关键论点：传统换手率因子Turn20基于过去20个交易日的日均换手率作为选股依据，换手率越低的股票偏多头表现，换手率越高的股票预期表现较差。Turn20因子年化信息比率（ICIR）约-1.99，多空对冲年化收益34.68%，月度胜率67.52%，整体表现稳健。

- 逻辑与数据支撑：
- 图1显示了2014年1月至2023年11月，Turn20因子10分组多空对冲净值增长情况：分组1（最低换手率）表现最好，分组10（最高换手率）表现最差，曲线单调且稳定。
- 但分组10组内股票未来收益横截面标准差最大（图2所示），达14.45%，表明高换手率股票组内未来走势差异大，存在误判问题，即因子本应偏空样本里，却包含未来大涨的股票，降低因子逻辑的准确性。

• 结论：传统换手率因子虽表现稳定，但仍存在较大误判风险，亟需引入新因子修正该缺陷。报告后续通过利用分钟成交量数据对因子加以改进。[page::3,4]

2. 换手率分布均匀度因子的构建

• 定义与计算方法：

- 以过去20个交易日为窗口，每日基于分钟成交量和当日流通股本计算“分钟换手率”，再求该日分钟换手率的标准差（TurnVoldaily），反映当日换手率的均匀程度。
- 对20个交易日的TurnVoldaily分别计算标准差（std(TurnVoldaily)）和均值（mean(TurnVoldaily)）。
- 公式：
\[ \mathrm{UTD} = \frac{\mathrm{std}(TurnVol\daily)}{\mathrm{mean}(TurnVol\daily)} \]
- 对UTD因子做市值中性化处理，目的是消除规模效应干扰。

• 理论支撑：

- TurnVoldaily越小，代表股票日内换手分布更均匀，交易更平稳，符合技术分析上“均匀换手率是弱势信号”的投资逻辑。
- 通过归一化消除std与mean高度相关性（相关系数0.83）带来的量纲问题，确保因子更具辨识度。

• 实证表现：

- 回测区间（2014/1/1-2023/11/30）下，UTD因子月度IC均值为-0.042，rankIC均值-0.067，年化ICIR到-2.67，10分组多空对冲净值年化收益20.7%，波动率7.46%，信息比率2.78，月度胜率76.07%，最大回撤5.32%（图3、表1、表2），说明因子选股效力优于传统Turn20。

• 结论：UTD因子从分钟级别数据出发，反映了换手率的分布均匀度，能够更准确地捕捉股票未来表现，减少了高换手率股票组内收益差异大的问题，兼具稳定性和优异收益能力。[page::5,6]

3. 其他重要讨论

3.1 组内收益标准差比较

• 图5对比UTD和Turn20因子10分组的组内收益标准差：

- UTD多头分组（换手率均匀度低）组内收益差异略有上升，说明多头组合股票波动较大。
- 但空头分组组内收益差异明显下降，解决了Turn20空头组内样本未来收益分歧大的问题，减少误判含量。

• 结论：整体UTD降低了空头成份股未来收益间的离散性，提升择时信号的纯度。[page::7,8]

3.2 纯净UTD因子表现

• 与Barra主流风格因子相关性极低（相关系数|r|均<0.05，除残差波动略高为0.166），表明UTD为新增特质信息。

- 通过对UTD做多因子线性回归，包括风格因子及31个申万一级行业虚拟变量，取残差作为“纯净UTD因子”；

• 纯净UTD因子多空对冲年化收益12.96%，信息比率0.44，月度胜率47.86%，最大回撤高达48.08%（图6、表4），表明纯洁因子虽选股能力下降，但仍保有部分信息量，且在剔除风格和行业效应后发挥独立作用。

- 结论：UTD因子不主要依赖市场常用风格，提供了额外选股信号，但纯净因子波动性和回撤上升，实用性需结合组合策略进一步评估。[page::8,9]

3.3 多空收益分解

• 表5展示多头和空头各自的超额收益贡献：

- 多头超额年化收益9.54%，波动4.55%，信息比率2.10，胜率72.65%，最大回撤3.22%。
- 空头超额年化收益10.35%，波动4.51%，信息比率2.29，胜率76.92%，最大回撤5.24%。

• 结论：UTD因子既有可靠的多头选股能力，也同样有效的空头择时能力，二者贡献相当，风险收益平衡较好。[page::9,10]

3.4 不同样本空间验证

• 各主流指数成分股中UTD因子表现优异，均显著超过传统Turn20因子。

- UTDdeTurn20（对传统因子正交后残差）仍保有部分选股效力。

• 表6详细比较沪深300、中证500、中证1000三大指数下不同因子年化收益率、波动率、信息比率、月胜率和最大回撤。

- 结论：UTD因子适用广泛，在主流指数成分股票池内泛化性较强。[page::10]

3.5 指数增强组合实践

• 分别以沪深300、中证500、中证1000成分股为投资范围构建指数增强组合。

- 图7-9和表7-9显示：
- 综合年化收益提升幅度较为适中（沪深300超额5.09%收益，中证500超额5.18%，中证1000超额12.51%）。
- 波动率有所下降或保持相近，信息比率普遍提升，胜率有所改善，最大回撤普遍减小。

• 根据指标，UTD因子有助于构建风险调整后收益提升的指数增强组合。

- 结论：UTD因子具备实用价值，可结合具体指数进行投资策略构建。[page::11,12]

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三、图表深度解读

图1（page 3）

• 内容：传统换手率因子Turn20的十个分组收益净值走势，分组1（最低换手率）表现最佳，分组10（最高换手率）表现最差，显示明显单调。

- 趋势：分组1净值稳步提升近9倍，分组10则呈现下跌态势，整体信息比率2.06。

• 意义：支持了“低换手率未来表现优于高换手率”的传统选股逻辑，为后续分析传统因子局限奠定基线。[page::3]

图2（page 4）

• 内容：Turn20因子分组中各组内未来收益的横截面标准差，由分组1到10逐步升高，分组10收益差异最大达14.45%。

- 趋势：收益差异显著递增，表明高换手率组内股票未来表现分化较大。

• 联系文本：验证了传统换手率因子对高换手率组误判严重，有部分大涨异常表现未被因子捕获。[page::4]

图3 & 表1 & 表2（page 6）

• 图3内容：UTD因子10分组收益净值走势，分组1收益最优，净值稳定增长，分组10表现较弱。

- 表1对比：UTD因子年化收益20.7%低于Turn20的34.68%，但波动率只有7.46%远低于16.85%，信息比率2.78高于2.06，表现更稳健；最大回撤5.32%远低于13.74%；月度胜率76.07%显著高于67.52%。

• 表2年度表现：UTD因子各年份均呈现正收益或正对冲收益，且月度胜率较高。

- 结论：UTD因子在收益稳定性上明显优于传统因子，实盘应用风险更低。[page::6]

图4（page 7）

• 内容：UTD_deTurn20残差因子10分组回测净值走势，虽收益整体较UTD略低，仍有显著分化和正向趋势。

- 表现：年化收益12.5%，波动7.58%，信息比率1.65，月度胜率64.96%，最大回撤8.85%，均维持合理水平。

• 意义：证明UTD中不完全被传统换手率覆盖的信息仍有选股价值。[page::7]

图5（page 8）

• 内容：UTD与Turn20因子10分组组内收益标准差对比，暗示UTD使空头组收益离散度明显降低，误判减少。

- 解读：提升信号纯度，增强因子解释力。[page::8]

图6 & 表4（page 9）

• 图6：纯净UTD因子10分组多空净值走势，幅度相较完整UTD因子明显缩水。

- 表4：多年收益波动较大，且最大回撤达48%以上，信息比率下降明显。

• 分析：剔除风格和行业效应后因子独立性增强，但选股能力下降，存在潜在过拟合风险。[page::9]

表5（page 10）

• 多头和空头收益贡献均衡，信息比率和胜率均超过70%，说明因子多空两端均具备有效信号。[page::10]

表6（page 10）

• UTD因子在沪深300、中证500、中证1000均改善了传统因子的收益风险指标，尤其在中证1000表现突出。

- 这说明UTD因子对不同市场风格均具有适应性和有效性。[page::10]

图7-9 & 表7-9（page 11-12）

• 净值增长趋势均优于基准指数，超额收益显著。

- 波动率整体下降或维稳，最大回撤明显改善。

• 信息比率和胜率均较基准及普通多头策略提高，表明采用UTD因子优化组合风险调整后收益。

- 有效说明UTD因子可服务于实战指数增强策略。[page::11,12]

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四、估值分析

报告聚焦“量化因子研究”，未涉及具体公司的估值层面，无DCF或相对估值计算，故无此部分内容。

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五、风险因素评估

• 市场风险变化：所有统计基于历史数据，未来市场可能出现重大变化，历史表现无法完全代表未来，[page::0,13]

- 单因子模型风险：单因子选股策略可能出现收益波动，实际操作需结合资金管理与风险控制措施，[page::0,13]

• 数据测算误差：模型中存在的测算或数据误差，可能导致结果偏差，不构成投资建议，[page::0,13]

- 纯净因子波动和回撤风险：纯净UTD因子最大回撤高达48%，提醒投资者应警惕构建纯净因子带来的风险放大，[page::9]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告从技术层面细致分析，逻辑严密，但仍依赖过去9年的高频数据样本，跨周期稳定性需进一步验证。

- UTD因子与传统因子高度相关性表明信息重叠，残差因子表现明显下降，说明UTD因子改进有限，且面临信息重复风险。

• 纯净因子大幅下跌的最大回撤说明剔除风格及行业效应后独立alpha贡献较小，可能存在过拟合，实际应用中需结合多因子框架。

- 风险提示合理但缺乏对模型结构性风险的进一步论述，比如市场极端行情下分钟级变量的稳定性。

• 未涉及交易成本、滑点等实际交易因素，可能影响因子净收益，实务中需谨慎考虑。

- 报告未涉及因子在极端市场（如2015年牛熊切换、新冠疫情等）中的表现稳定性，投资者需注意周期性风险。

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七、结论性综合

本报告基于东吴金工技术分析选股因子系列研究，创新性地引入基于分钟成交量的“换手率分布均匀度（UTD）”因子，对传统换手率因子Turn20的缺陷进行了有效改进。UTD通过计算分钟换手率的标准差相对于均值的比例，更细粒度地反映股票日内换手的均匀性，从而准确识别交易平稳度，避开了传统因子在高换手率分组中收益分散过大的误判问题。

数据与表现亮点：

• UTD因子年化收益20.7%，信息比率2.78，最大回撤5.32%，统计指标全面优于Turn20（年化收益34.68%，信息比率2.06，最大回撤13.74%）的波动与风险表现；

- 组内收益标准差显著降低，误判风险减弱；

• UTD因子与市面上常用Barra风格因子相关性极低，彰显其特质alpha特征；

- 纯净UTD因子保持一定选股能力，适合融入多因子组合；

• 该因子在沪深300、中证500、中证1000等主要指数成分股均验证有效，且明显提升指数增强组合的风险调整收益。

图表具体晕染：

• 图1及图3分别展示传统因子与UTD因子多空对冲净值走势，UTD表现抑制极端波动，增长更为稳健。

- 图2与图5展示组内收益标准差，UTD有效降低空头组误判。

• 图4及图6分别为UTD正交处理后残差因子和纯净因子的净值表现，虽然收益有所削减，但仍具备一定选股价值。

- 表6-9清晰展示多样样本空间和指数基金增强策略的效用，验证UTD因子的泛用性。

总体，报告呈现了换手率因子在微观结构层面的创新突破，采用分钟级数据提升因子信噪比，丰富量化选股手段。尽管存在一定周期及纯净因子波动风险，UTD因子仍是一种值得关注且具有实操潜力的选股因子，为投资者在组合构建中提供了有效的风险收益提升路径。

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参考文献及数据来源

• Wind资讯数据库，东吴证券研究所实证数据分析

- 报告各页图表：[page::3,4,6,7,8,9,10,11,12]

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报告编写结束

报告