股东户数因子的深挖和改进

创建于 2025-07-21T19:04:44.634706+08:00 更新于 2025-07-21T22:00:28.330848+08:00

摘要

报告深入研究股东户数因子，发现其与股票预期收益存在负相关性，回归股本与股价后因子效果显著提升。股东户数变化率因子在区间股价振幅较高时表现更优，基于因子切割理论构建的精选与标准化因子在稳定性和收益风险指标上均有改善，揭示个人投资者行为对股票收益的影响机制，具备一定的α挖掘价值 [page::0][page::2][page::6][page::7]。

速读内容

股东户数因子与股价及股本的相关性研究 [page::2][page::3]

股东户数与流通市值正相关（秩相关系数约0.55），但该因子初始RankIC表现负向且不稳定（约-1.97%）。

- 流通股本与股东户数关系更强（相关系数0.76），而股价与股东户数显著负相关（-0.50）。

回归股本与股价后，因子效果显著提升，尤其在股价和行业中性化处理后表现最优。

因子效果比较与因子分组表现 [page::3][page::4]

| 因子简称 | 处理方法 | RankIC | RankICIR |
|------------------|--------------------|---------|----------|
| HN | 无 | -1.97% | -0.48 |
| HNmkvind | 市值、行业中性化 | -1.48% | -0.54 |
| HNshareind | 股本、行业中性化 | -3.67% | -1.87 |
| HNpriceind | 股价、行业中性化 | -3.87% | -1.40 |
| HNsharepriceind | 股本、股价、行业中性化 | -3.86% | -2.12 |

HNpriceind因子的收益分组单调性好，年化多空收益达到16.1%

- 回归股价和股本调整明显提升了因子显著性和稳定性。

股东户数季度变化率因子的表现及股价振幅影响 [page::4][page::5]

HNpct 因子及其绝对值 abs(HNpct)均显示负向选股能力，年化多空收益分别约5.55%和4.37%，但收益稳定性有限。

- 不同股价振幅分组下，因子表现显著差异，振幅越大，因子效果越佳。

基于股价振幅排序的因子构造与测试 [page::6][page::7]

| 因子名称 | RankIC | RankICIR | 多空收益 | 多空收益波动比 | 多空收益最大回撤 | 多头收益 |
|--------------------|---------|----------|-----------|----------------|------------------|-----------|
| HNpcttop4 | -3.85% | -1.86 | 11.86% | 1.70 | - | 13.67% |
| HNpcttop6 | -4.08% | -1.82 | 13.03% | 1.73 | - | 13.97% |
| HNpctdiff4 | -2.79% | -1.89 | 8.77% | 1.76 | - | 11.91% |
| HNpctdiff6 | -2.82% | -1.72 | 7.09% | 1.25 | - | 10.69% |
| absHNpctdiff4 | -2.69% | -1.80 | 7.36% | 1.46 | - | 10.42% |
| absHNpct_diff6 | -2.98% | -2.04 | 9.08% | 1.80 | - | 11.37% |

采用切割思想构造的精选因子在稳定性、波动比和最大回撤等风险指标上较基准因子有明显改善，显示出更好的风险调整收益表现。

- 标准化因子提升了因子及收益的稳定性，是对原因子效果的有益补充。

研究总结与风险提示 [page::0][page::7]

股东户数变化率因子结合股价振幅信息，构造更加稳健有效的量化因子。

- 模型基于历史数据测试，未来市场机制改变可能影响因子表现，投资需注意风险。

深度阅读

金融研究报告详尽分析——《股东户数因子的深挖和改进》

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一、元数据与概览

报告标题：《股东户数因子的深挖和改进》

- 作者：魏建榕（首席分析师）、苏俊豪等金融工程研究团队成员

发布机构：开源证券研究所

- 发布日期：2023年6月18日

研究主题：基于股东户数数据，构建选股因子，探讨因子表现及优化方法

- 核心论点：
1. 股东户数因子经过回归股本和股价处理后，其负向预测能力更为显著且稳定。
2. 股东户数季度变化率因子的选股能力受股价波动区间（振幅）影响，波动越大，因子表现越好。

评级信息：报告无明确买卖评级，主要为因子研究与方法论改进，侧重量化策略的因子选股体系构建。

- 主要信息传递：通过细致的统计分析及因子切割（基于股价振幅分层），揭示股东户数及其变化率对于未来股票收益的负向预测能力，并提出稳定性和显著性更优的“精选”和“标准化”因子构造方案，拓展个股短期选股工具箱的丰富性，体现个人投资者行为对股价走势具备一定预测价值。

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二、逐节深度解读

1. 股东户数因子回归股本与股价后的效果显著

总结论点

股东户数（HN）作为一个反映股票散户持仓热度的数据，最初表现出负的但是不稳定的预测效应（RankIC为-1.97%且RankICIR为-0.48），表明股东户数越多的股票未来收益越低，但该因子效果波动较大，不稳定。

推理依据

股东户数与流通市值存在高度正相关（秩相关系数均值约0.55），但流通市值划分成股本和股价后呈现完全相反的相关性趋势，股本与股东户数正相关（0.76），而股价与其显著负相关（-0.50）。

- 逻辑解释为：股本越大，理论上的股东基数越大；股价越低，散户参与门槛越低，户数自然越多。

因此，单纯使用股东户数因子容易因市值结构的影响而表现不稳定。

- 报告基于此提出对股本和股价进行回归剔除（即中性化处理），构造残差因子用于排除这两者的影响，从而获得更干净的因子信号。

关键数据与表现

原始HN因子RankIC: -1.97%，RankICIR:-0.48

- 市值+行业中性化后RankIC降至-1.48%，RankICIR:-0.54

股本+行业中性化后RankIC达到-3.67%，RankICIR:-1.87

- 股价+行业中性化后RankIC最优，为-3.87%，RankICIR:-1.40

股本+股价+行业中性化复合因子RankIC为-3.86%，RankICIR达到-2.12（见表1，图5）

结论

剔除股本和股价的影响即获得更显著且稳定的负向因子信号，表明散户拥挤（股东户数多）预示未来收益较弱。报告建议将股本和股价影响分别考虑，用回归残差因子提升因子信号的纯净度和预测能力。

图表解读

图1展示股东户数与流通市值秩相关曲线，明显处于0.55左右的高水平，且较稳定。

- 图2展示回归处理前后RankIC走势，发现剔除市值影响并未明显改善原始因子表现。

图3对股本、股价分别与股东户数的相关性进行定量展示，强调两者相关取向完全相反。

- 图4以示意图形式形象展示市值拆解成股本和股价两个因子，与股东户数的不同关联。

表1以及图5对中性化不同因子的RankIC及RankICIR表现进行系统对比，突出股本和股价中性化处理后因子效果显著优化。

- 图6重点展示HNpriceind因子分组收益单调上升，年化多空收益达到16.1%，说明此因子改进具有较好的实用投资价值。

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2. 股东户数季度变化率因子表现及受股价振幅影响

章节关键论点

构造股东户数季度变化率因子HNpct（即股东户数的季度同比变化百分比），在原始形式表现出负向选股能力（RankIC为-2.02%）。

- 空头端（股东户数增加较多的股票）负收益显著，表明股东过度聚集导致股票后期表现偏弱。

绝对变化幅度abs(HNpct)同样具有负向选股能力，但表现稳定性略差。

- 进一步基于股价的区间振幅对上述变化率因子进行“因子切割”（即将股东户数变化因子按同期股价振幅大小分组），因子表现明显随振幅增大而提升，振幅最大组的RankIC分别达到-2.64%与-2.39%。

关键数据解析

HNpct因子五分组年化多空收益为5.55%，收益波动比（年化收益/波动）为1.01。

- abs(HNpct)年化多空收益4.37%，波动比明显较低为0.53，表明风险调整收益较低。

图7、图8清晰展示HNpct因子持续为负的RankIC及空头端的明显表现。

- 图9、图10展示abs(HNpct)因子的选股能力及稳定性欠佳特征。

表2样例说明计算季度变化率与股价振幅的流程，清晰反映因子构造依据。

逻辑和推断

由于股价振幅体现市场对个股的预期波动及不确定性，股东户数变化在高振幅区间更能体现散户情绪的激烈变化，进而转化为更强的负向收益信号。

- 因此，切割因子识别不同振幅区间有助于剔除无效信息，提高因子稳定性和预测能力。

图表深度（图11、图12）

通过将过去8个季度的因子对应于不同振幅排名，再将振幅由小到大排序，观察不同振幅区间对应因子RankIC表现。结果显示振幅越高的区间，因子RankIC越显著为负，甚为-2.64%、-2.39%，说明因子有效性主要来源于高振幅股票。

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3. “精选”与“标准化”因子构造

概念说明

“精选因子”即取振幅最高的几个季度因子加权求和（Top4或Top6）；

- “标准化因子”为精选因子与振幅较低因子之差（Top4/6减去Bottom4/2），旨在提取振幅差异对因子效果的影响；

还构造了全部季度均值作为对照因子。

因子表现（表5）

精选因子和对照基准相比，在RankIC和多空收益类似的情况下，因子稳定性（RankICIR）、收益波动比及回撤表现更优，表现更稳健。

- 标准化因子RankIC稍弱，但稳定性及多空收益的稳定性显著提升。

具体来看，absHNpctdiff6标准化因子RankICIR达到-2.04，收益稳定性较突出。

解读

该构造逻辑从统计意义上有效利用了因子层次结构，提高了因子对市场环境变化的鲁棒性。

- 标准化切割有效减小了因子噪声，提升因子在实际投资中的可操作性。

精选因子单纯聚焦高振幅行情中，挖掘更深的alpha信号。

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4. 风险提示

报告严格提示：模型基于历史数据开发与测试，未来市场结构可能出现重大变化，因子有效性存在不确定性风险。

- 投资者应警惕因子失效可能导致的策略业绩波动，注意审慎配置与动态调整。

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三、图表深度解读（重要图表摘录与解析）

| 图表编号 | 描述 | 关键数值/持续趋势 | 背景意义与文本呼应 |
|--------|------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------|
| 图1 | 股东户数与股票流通市值的秩相关系数曲线（2014-2023） | 平均秩相关约0.55，高且稳定 | 说明股东户数与市值密切相关，但直接使用因子需考虑拆分因素影响 |
| 图2 | 回归市值前后HN因子的RankIC时序变化 | 两版本均显不佳，RankIC长期负，稳定性差 | 说明简单市值中性化不足以提升股东户数因子表现 |
| 图3 | 股本、股价与股东户数的秩相关均值柱状图 | 股本(0.76)正相关，股价(-0.50)负相关 | 强调拆解市值拆分因素对因子的影响，提示更细粒度处理必要 |
| 图4 | 市值拆解为股本和股价后对户数影响示意图 | 股本（筹码总量）正相关，股价（投资门槛）负相关 | 对因子构造逻辑的直观说明 |
| 表1 | 股东户数因子不同中性化处理方式下的RankIC表现 | HNpriceind RankIC -3.87%，RankICIR -1.40 | 验证剔除股价影响因子表现最佳，为后续开发方向提供指导 |
| 图5 | 不同中性化方式下，股东户数因子RankIC时序曲线 | 股价中性化线较低，但趋于平稳 | 反映数据经过处理后因子效果与稳定性的改善 |
| 图6 | HNpriceind因子分组收益柱状图 | 多空收益年化16.1%，分组收益单调 | 实际策略层面显著表现，具有可操作性 |
| 图7 | HNpct因子RankIC时间序列 | 多数时间负值，显著且递减趋势 | 负相关信号稳定存在，但波动较大 |
| 图8 | HNpct因子分组收益曲线 | 空头端更强烈的负向表现 | 散户过度买入带来后期风险 |
| 图9 | abs(HNpct)因子RankIC变化 | 同样负相关，但不及HNpct因子稳定 | 绝对变化幅度提供补充视角，但稳定性降低 |
| 图10 | abs(HNpct)多空收益曲线 | 整体较波动，稳定性差 | 表明绝对值因子使用需谨慎 |
| 图11 | 振幅分组的HNpctq因子RankIC | 振幅越高RankIC越负，最大达-2.64% | 进一步验证振幅对因子信号强度的调节作用 |
| 图12 | 振幅分组的abs(HNpctq)因子RankIC | 和HNpctq趋势一致，最大达-2.39% | 绝对幅度因素也受振幅影响 |
| 表5 | 精选和标准化因子的性能指标比较 | 精选因子RankIC接近-3.9%，标准化因子稳定性最高 | 说明因子切割加强了模型稳定性和收益回撤控制 |

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四、估值分析（无明确估值章节）

本报告聚焦于量化因子研究与因子优化方法，未涉及传统意义上的估值模型（如DCF、市盈率法等），因此无股价目标价、估值建议，仅提供量化选股因子构建和性能验证。

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五、风险因素评估

报告提及的风险点较为简明，主要为：

历史数据依赖风险：因子模型基于历史行情测试，未来市场环境变化（监管、结构、投资者行为等）会影响因子有效性。

- 市场变革风险：市场情绪、交易规则、投资者构成等变化可能导致因子表现波动乃至失效。

报告未就具体缓解策略展开叙述，但通过因子切割及标准化处理间接提升了因子稳定性，为面对未来风险提供一定的缓冲。

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六、批判性视角与细微差别

报告严格遵循数据驱动和统计显著性原则，内部逻辑自洽，论据支撑充分。

- 关注到原始HN因子和其简单市值中性化后表现均不理想，报告作者理性揭示了数据内在结构复杂性，并提出精细化剔除股本和股价影响的思路，体现对数据解构的深刻理解。
因子表现仍相对弱（RankIC通常在-2%至-4%之间，属于低信号强度），投资实操需结合其他更强因子以构成有效组合。

- 股东户数作为散户行为的代理，具有一定局限性，可能受限于数据公示频次、披露时滞以及其他市场微观结构影响，报告对此未深度探讨。
模型稳定性改进虽有提升，但整体RankICIR仍偏低（多数在1.5左右），显示因子仍受市场波动和噪声影响。

- 因子切割方法提升因子稳定性的思路明晰，但与振幅相关的经济驱动因子解释较为简略，未来研究可进一步完善机制论证。
由于缺乏传统估值模型支撑，报告主要面向量化选股方向，可能不适用于宏观或基本面驱动导向的投资体系。

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七、结论性综合

本报告系统深入剖析了股东户数因子及其扩展版本的构建与优化路径，揭示：

股东户数因子的本质性质：股东户数是一种有效的投资者行为指标，体现散户拥挤度，整体呈现负向的未来股票收益信号。
核心优化突破：直接使用股东户数因子表现不稳定且信号弱；将其拆解回归股本和股价，剔除两者影响后，残差因子的负向预测信号明显增强，稳定性提升，尤其以股价中性化因子表现最佳，年化多空收益突破16%。
季度变化率因子与振幅的关系：股东户数季度变化率因子（HNpct）显示出负的选股能力，且其有效性显著受股价振幅高低影响。通过“因子切割”技术，分层构造基于不同振幅季度的因子，发现波动率较高时因子表现更佳。
精选与标准化因子：基于因子切割思想，构建精选因子（聚焦高振幅季）和标准化因子（高振幅与低振幅差异），精选因子保持较高收益率和RankIC，标准化因子极大提升因子及收益的稳定性，整体优化了策略风险收益特征。
图表支持：丰富的统计图表和数据表格充分展示了因子相关性、表现时序、收益分布和因子构造效果，为结论提供了强有力的实证依据。
风险冲击：因基于历史数据，模型可能面临未来市场结构性变化带来的失效风险，提示投资者审慎应用。

综上所述，该报告为量化投资者提供了一个关于“股东户数因子”的全面研究框架和实用的改进路径，通过细分市场结构因素及情绪波动幅度增强因子预测力和稳定性，具有重要的理论价值与实际应用意义。[page::0, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

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附录：关键图表索引（相对路径）

图1：股东户数与股票流通市值强正相关

图2：回归市值前后 HN 因子表现均不佳

图3：股本和股价与股东户数的相关性相反

图4：市值的两个拆分因素对股东户数的影响方向相反

图5：股东户数在不同中性化条件下的表现