• APM因子模型基于上午与下午价格行为差异提取选股因子，初始因子在2013年5月-2016年10月样本内表现优异，多空对冲年化收益15.9%，最大回撤2.52%，信息比率2.84，月度胜率78.6%；但样本外至2019年12月表现下降，回撤明显，尤其2019年表现不佳 [page::1][page::2]。

• 因子失效源于上午收益与未来收益的预测关系在2019年发生反转，上午收益的ICIR 由全样本期间正相关转为2019年负相关，而下午收益预测性延续负相关；这种性质变更导致原始APM因子失效 [page::3][page::4]。

• 日内不同时段成交量分析显示，开盘集合竞价阶段成交量占比最高，反映隔夜信息对上午交易行为的影响较大。交易者在上午交易受到隔夜信息显著影响，但上午交易阶段的不同时间段信息强度差异显著 [page::4][page::5]。

• 将日内收益分为隔夜与四个交易时段并统计ICIR发现，预测性由隔夜的强正相关逐步下降至下午的负相关，且2019年上午收益预测性不稳定。基于此，改进APM因子用隔夜收益替代上午收益，改进后因子在全市场表现显著强于原始APM因子。

| 回测指标 | APMnew | APMraw |
|------------|--------|---------|
| 年化收益率 | 12.81% | 10.99% |
| ICIR | 3.17 | 2.07 |
| 最大回撤 | 2.32% | 5.72% |
| 月度胜率 | 81.25% | 70% |

- 改进APM因子提高了收益稳定性，显著降低最大回撤，提升了胜率 [page::6]。

• 改进APM因子在不同样本空间表现：

- 中证500成分股中表现最佳，选股能力优于全市场；
- 沪深300成分股内表现一般，存在样本空间差异。
[page::7]

• 对APM方法论在不同时间段应用构造多因子比较发现，使用隔夜数据的APMnew及APM1因子在2019年表现优于只使用日内交易数据的因子，验证2019年因子效力的日内交易行为差异变化假设。10:30-14:00时段因子表现较弱，疑因成交稀少难以提取有效信息。

[page::7][page::8]

• 创新结合W式切割方法，基于平均单笔成交金额划分交易日，构造OVP和AVP两个因子（分别为隔夜-下午收益差和上午-下午收益差）。实证结果显示，OVP因子显著优于AVP因子，具有更高年化收益率和信息比率，以及更低最大回撤和更高月度胜率，体现出较强稳定选股能力。

| 回测指标 | AVP因子 | OVP因子 |
|------------|---------|---------|
| 年化收益率 | 3.00% | 18.04% |
| ICIR | 0.15 | 4.17 |
| 最大回撤 | 11.32% | 2.21% |
| 月度胜率 | 53.75% | 86.25% |

- OVP因子基于隔夜与下午收益差，表现出更强的反转选股能力 [page::8][page::9]

• 风险提示：模型基于历史数据构建，未来市场变化可能导致因子表现存在不确定性，需谨慎应用 [page::1][page::9]

APM因子模型的进阶版 深度分析报告

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一、元数据与概览 （引言与报告概览）

• 报告标题：APM因子模型的进阶版

- 作者：魏建榕博士（开源证券金融工程首席分析师），苏俊豪、傅开波、高鹏（开源证券金融工程研究员）

• 发布机构：开源证券金融工程团队

- 发布日期：2020年3月7日

• 主题：以A股市场为对象，针对原有APM因子模型存在的问题，提出因子构建的改进方法，提升因子在选股能力、收益及稳定性方面表现

- 报告核心内容：
- 分析APM因子模型原始版本在2019年出现回撤的原因
- 通过细化股票分时收益率的计算口径，改进原有APM因子，形成改进模型APMnew
- 验证改进因子在不同时段、不同指数成分股内的表现差异
- 探索结合开源金工提出的W式切割方法，衍生新因子（OVP因子）
- 风险提示提醒读者历史数据的约束性及未来市场变化的可能影响 [page::0, 1]

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二、逐节深度解读

2.1 引言与APM因子构建思想（第1-2页）

• 关键论点：

- 股票价格存在日内行为模式差异，通过考察上午（AM）与下午（PM）价格行为的差异，APM因子模型提炼出有效选股信号。
- 原始APM因子在样本内（2013年5月-2016年10月）表现优异，五分组多空对冲年化收益达15.9%，信息比率2.84，月度胜率78.6%。但样本外（2016年11月-2019年12月）表现下降，尤其2019年出现连续回撤，年化收益仅6.41%且最大回撤扩大至5.72%。

• 推理依据：

- 原因怀疑为股票日内交易行为差异的变化，尤其是上午和下午价格行为的预测性发生结构性变化。
- 因子构建步骤细致，以股票上午和下午收益减去相应指数收益的残差差值来衡量日内交易差异性，剔除动量因子干扰后获得APM因子。

• 关键数据：

- 原始因子回归模型为：$ri = \alpha + \beta Ri + \varepsiloni$，残差$\varepsiloni$代表个股超额表现
- 设计统计量 $stat = \frac{\mu(\deltat)}{\sigma(\deltat)/\sqrt{N}}$，用于度量上午和下午残差差值的均值标准误
- 因子剔除市值和行业因子后在不同时段回测表现显著差别，见图1表现对比(图示详见第3页) [page::1, 2]

2.2 2019年APM因子失效原因分析（第3-4页）

• 关键论点：

- 2019年回撤主因是上午股票收益的性质反转，即上午收益与未来涨跌幅的相关性由正向转为负向。

• 分析方法与发现：

- 构造上午收益累计值$r{am}$和下午收益累计值$r{pm}$，计算各自信息比率(ICIR)与未来20日收益相关性。
- 图2显示：全样本区间内上午收益与未来收益呈正相关，而2019年样本内变为负相关；下午收益则始终呈负相关，且趋势一致。
- 结论是APM因子原有计算中利用上午收益残差，对未来收益预测效果不稳，导致2019年回撤。

• 额外考察：

- 受到集合竞价因素影响，上午的交易时段应进一步细分，大量信息消化集中于集合竞价阶段，影响上午整体的收益属性，图3显示集合竞价成交量占全天最高。

• 关键数据：

- ICIR指标在不同时间段及不同年份的变化证明了上午收益预测性质的转变[page::3, 4]

2.3 改进后的APM因子（第4-6页）

• 改动方案：

- 将因子计算步骤中“上午收益率”替换为“隔夜收益率”，即使用隔夜与下午收益残差差值构造改进版APMnew因子。
- 原APM使用上午（连续竞价时段9:30-11:30）数据，新方法加大对隔夜信息的重视，更加符合市场实际。

• 理论基础：

- 隔夜收益对未来收益的正向预测稳定，减少上午收益预测性波动带来的风险。

• 结果说明：

- 改进因子APMnew较原始因子APMraw表现明显优异：
- 年化收益率由10.99%提升至12.81%
- ICIR由2.07提升至3.17
- 最大回撤减少至2.32%（原5.72%）
- 月度胜率提升至81.25%（原70%）
- 图6及表1分别展示回测净值曲线及指标对比，改进APM显著降低风险，提高收益稳定性。

• 技术解读：

- 统计学上利用标准化残差及横截面回归剔除了动量因子影响，确保因子纯粹反映日内收益差异。
- 使用了“隔夜收益”这一时间段，避免集合竞价阶段异常波动影响，增强因子在极端年份的鲁棒性。

• 图表数据说明：

- 图4和图5分别显示全样本与2019年各时段ICIR，2020年后改进因子理论根据验证。

• 关键假设：

- 市场价格行为的时间结构长期稳定，隔夜收益信息稳定反映未来收益预期。

• 数据来源：

- 数据均取自wind及开源证券金融工程团队统计 [page::4, 5, 6]

2.4 进一步讨论（第7-8页）

• 讨论一：不同样本空间表现

- 改进APM因子对中证500成分股表现最佳，多空对冲净值的增长很明显，优于沪深300及全市场。
- 图7清楚展示不同指数选股能力有差异，暗示中小市值或中型市场更适合该类因子应用。

• 讨论二：不同时段因子的比较

- 构建多套基于不同时间段组合的APM因子（表2），包括原始和改进版本，以及细化如APM1 (隔夜与14:00-15:00)、APM2、APM3（中间时间段）。
- 图8显示2019年表现较好的是APMnew和APM1（均以隔夜收益为第一时间段），而未包含隔夜数据的因子表现较差，推测成交稀疏、信息不足影响因子稳定性。

• 讨论三：结合W式切割方法与APM因子构建OVP因子（第8-9页）

- W式切割方法基于每日单笔成交金额划分交易日，是开源金工创新。
- OVP因子由隔夜收益与下午收益差构成，AVP因子用上午收益与下午收益差构成。
- 结果显示OVP因子表现远超AVP因子，年化收益率达18.04%，ICIR高达4.17，最大回撤仅2.21%，月度胜率86.25%。
- 图9和表3直观对比了因子优势。

• 综合结论：

- 改进后的APM因子和OVP因子的设计均强调隔夜收益在因子构建中的关键作用。
- 分时段细化显著提升了因子的收益稳定性和抗风险能力。

• 风险提示：

- 所有模型均基于历史数据，未来市场结构及行为可能发生改变，存在模型失效风险。

• 数据及方法论来源：

- 以上分析均依赖wind数据库与开源证券研究所内部开发的量化回测系统 [page::7, 8, 9]

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三、图表深度解读

图1（第3页）

• 描述：原始APM因子2013年到2019年多空对冲净值曲线，剔除市值、行业因子影响。

- 解读：2013-2016年因子持续走强，样本内表现优异，2017-2018年仍有正面表现，2019年却出现明显回撤，净值逐渐下行。

• 支持文本：体现了原始APM因子在样本外2019年表现失常的事实，必须寻根究底改进因子。

- 局限性：未显示具体数值及月度/年波动，但趋势明显。

图2（第4页）

• 描述：上午（$ICIR^{am}$）和下午（$ICIR^{pm}$）收益率因子对未来收益的相关性对比。

- 解读：全样本上午收益率正相关，2019年反转为负相关；下午始终负相关。

• 支持文本：验证2019年因素变化核心是上午收益性质转变，破坏原有因子预测稳定性。

图3（第4页）

• 描述：日内各时段成交量占全天成交量比例，集合竞价期最高。

- 解读：集合竞价阶段是隔夜信息集中消化时段，解释为何将上午细分为集合竞价与连续竞价非常关键。

• 局限：原图由于篇幅关系仅显示部分时间点，但趋势清晰。

图4&图5（第5页）

• 描述：各时段ICIR对未来收益预测能力的变化，分全样本与2019年样本。

- 解读：全样本中ICIR从隔夜逐渐递减至下午，走势连续；2019年因隔夜预测性稳定但日内波动显著，上午预测不稳定。

图6 & 表1（第5-6页）

• 描述：改进APM因子（APMnew）与原APM因子（APMraw）多空净值曲线及关键回测指标对比。

- 解读：
- 净值曲线显示APMnew持续跑赢APMraw且更稳定
- 年化收益率提升，最大回撤缩小，月度胜率明显提高，改进有效

• 支持文本：验证了理论上的改进思路取得了实际可观提升。

图7（第7页）

• 描述：APMnew在不同指数样本（沪深300、中证500、中证800、中证1000及全市场）中的多空净值表现。

- 解读：中证500指数表现最佳，沪深300表现一般，说明因子对中型股表现更有效，可能因流动性和信息结构差异。

表2（第7页）

• 内容：各APM因子版本及使用的日交易时段划分。

- 意义：不同因子对应不同时间段的收益率数据组合，展现了因子构建多样性。

图8（第8页）

• 描述：五个不同APM因子版本在全市场2019年及全样本中多空净值表现。

- 解读：包含隔夜数据的APMnew和APM1表现优于纯日内数据因子，尤其是APMnew最优。APM3表现最差，可能因成交稀少导致信噪比低。

图9 & 表3（第9页）

• 描述：OVP因子（隔夜-下午收益）和AVP因子（上午-下午收益）多空净值曲线及回测指标对比。

- 解读：
- OVP因子优势明显，年化收益率18.04%，ICIR4.17，最大回撤仅2.21%，月度胜率86.25%，极佳。
- AVP因子表现平平，年化3%，指标弱于OVP。

• 意义：W式切割与APM因子方法融合构造了更优的选股因子。

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四、估值分析

报告主体为因子构建及实证分析，无直接企业估值、财务指标预测及传统DCF、市盈率等估值计算，故无估值分析内容。

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五、风险因素评估

• 报告风险提示：

- 所有分析基于历史数据，无法保证未来市场环境不发生结构性变化。
- 因子模型未来可能因市场微观结构演进而失效。

• 潜在风险：

- 市场行为的系统性转变（如政策、市场参与者结构变化）
- 时段划分和成交量对因子信号的敏感性
- 数据质量及计算模型过拟合问题

• 缓解措施：

- 不断动态测试及更新因子
- 多样化因子组合分散单一因子失效风险

• 风险概率与影响：

- 未量化具体概率，提醒投资者理性配置，关注模型实时有效性 [page::1,9]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告强调隔夜收益的重要性，但可能低估了市场情绪和宏观因素对当日交易影响的复杂性。

- 上午收益性质反转的分析集中于2019年，一年内样本外事件对模型变化影响较大，需警惕短期异常对长期策略带来的过度适应风险。

• 分时段划分提升因子表现，但同时带来计算复杂度和数据延迟风险，未讨论实际交易中执行难度。

- 沪深300成分股中表现一般，暗示大市值、蓝筹股信息结构与中小盘股不同，因子应用场景有限。

• 在讨论结合W式切割时，因子表现显著好转，但未详细解释交易成本与流动性限制。

- 报告在数据处理、样本选择和回测方法方面透明度高，减少了过度拟合风险，且剔除了市值和行业因素，确保因子纯净。

• 整体报告结构严谨，逻辑清晰，但对模型稳定性的长期跟踪以及其他宏观经济事件影响讨论不足，提示进一步研究空间。[page::2,7,9]

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七、结论性综合

本报告系统回顾并改进了APM因子模型，核心贡献在于深入挖掘日内价格行为的时间结构，厘清上午与下午收益对未来收益预测性在2019年发生转变的实证证据，进而通过引入隔夜收益代替上午收益显著提升模型表现。关键洞察包括：

• 原始APM因子在样本内表现优异，2019年因上午收益性质反转而大幅回撤，揭示因子因时间段选择不当导致信号失真。

- 通过将日收益分解为隔夜、集合竞价、连续竞价等多个时段，细化因子构建，更精细捕捉不同时间段信息含量差异。

• 改进版APM_new因子在年化收益、信息比率及最大回撤上全面优于原因子，尤其显著提升了2019年表现稳定性。

- 在不同市场样本中的表现差异揭示中证500成分股对因子响应更敏感，而沪深300表现不足，显示投资策略的子市场选择意义。

• 进一步结合W式切割方法，以成交金额划分交易日类型，构建OVP因子，极大提升收益和稳定性，表现远超传统上午下午因子分割。

- 所有因子构建均剔除市值与行业等风格因素，确保选股信号纯粹，增强了降噪能力。

• 风险提示中强调历史数据的局限，市场未来结构变化可能导致模型失效，建议动态调整和多因子组合应用。

图表综合说明：

• 图1显示原始因子从辉煌到滑坡的轨迹，图2和图4-5揭示了时段收益率预测性的深层结构变化，图6和表1验证改进因子的稳健提升，图7和图8体现了不同市场与因子划分对策略效果的影响，图9及表3则将新方法的优势展现得淋漓尽致。

整体来看，报告不仅深化了APM因子的理论基础，也显著提升了其实用性和鲁棒性，为A股市场量化选股方法提供了创新且实证支持的范式，体现了开源证券金融工程团队“原创、深度、讲逻辑、可验证”的研究精神和实力。[page::1,2,3,4,5,6,7,8,9]

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参考文献与进一步资料

• 报告全文及附图见：https://pan.baidu.com/s/1YBpzWm4K5Mmias6p8GY96A 提取码: n3ar

- 开源证券金融工程团队《市场微观结构研究》系列报告合集

• wind数据库行情与交易数据

- W式切割法相关量化策略研究论文及内部报告

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（本分析严格基于提供报告内容，客观描述模型方法和实证结论，未加入个人主观看法或预测）

报告