遗憾规避因子构建基于行为金融非理性心理机制 [page::3][page::4]

• 投资者避免后悔情绪，买入浮亏倾向持有，卖出后见上涨倾向不再买回。

- 构造买入浮亏占比(HCVOL)、卖出反弹占比(LCVOL)、买入浮亏偏离(HCP)、卖出反弹偏离(LCP)四个因子。

• 高频逐笔成交数据赋予买卖方向，充分利用成交量和价格信息判断投资者行为。

因子日频有效性检验及多空绩效表现 [page::4][page::5]

| 因子 | IC均值 | 风险调整IC | T统计量 | 年化收益率 | 夏普比率 | 多头超额收益率 |
|--------|---------|------------|---------|------------|----------|----------------|
| HCVOL | 2.08% | 0.30 | 11.96 | 53.07% | 5.50 | 14.24% |
| LCVOL | 2.19% | 0.26 | 10.27 | 31.67% | 2.82 | 10.29% |
| HCP | 0.63% | 0.05 | 2.16 | 51.59% | 3.20 | 20.57% |
| LCP | 4.40% | 0.45 | 17.88 | 44.68% | 3.00 | 0.64% |

• 多空组合净值表现平稳，多因子均披露较高风险调整收益。

小单与尾盘交易改进因子效果显著增强 [page::6][page::7][page::8][page::9]

• 定义小于日均实际订单成交量为小单，发现小单因子IC提升，尤其LCVOLS和LCPS夏普分别提高至3.53和3.25。

- 尾盘期间 (14:30-14:57) 交易因子表现进一步提升，卖出反弹偏离尾盘因子(LCPE)夏普高达8.15。

• 小单+尾盘因子组合表现最佳，LCPES年化收益达96.31%，夏普8.77。

- 图表7、图表10、图表13分别展现了小单、尾盘及小单+尾盘改进因子多空净值曲线。

因子IC衰减及多空夏普对比分析 [page::9][page::10][page::20]

• 买入浮亏类因子IC衰减速度快，卖出反弹类因子具有更强持续性。

- 多空夏普比率由小单、尾盘到小单+尾盘组合逐步提升，最大夏普达到10.60。

• 四因子合成后稳健性及收益均有显著提升。

日频因子合成与多空组合绩效 [page::11]

• 通过分位数标准化等权合成四因子，并行业市值中性化，日频合成因子FRegretFactor夏普达10.60，多头年化超额收益31.38%。

• 分位数组合年化超额收益降序明显，底部组合表现显著低于顶部组合。

因子降频至周频的表现与优化 [page::12][page::13][page::14]

• 因子降频至周频表现稍弱，部分因子如HCPES衰减严重失效，卖出反弹类因子依旧维持良好绩效。

- 两个表现最佳因子LCVOLES和LCPES相关性较低，合成因子FRegretFactorW多空年化收益37.12%，夏普4.09，市值中性后夏普升至5.00。

基于遗憾规避因子的中证1000指数增强策略回测 [page::15]

• 周频调仓，等权买入前5%股票，考虑手续费和换手率缓冲，策略年化超额收益7.71%，信息比率1.01，超额最大回撤13.57%。

遗憾规避因子与传统风格因子相关性及复合因子构建 [page::16][page::17][page::18][page::19]

• 遗憾规避因子与现有风格因子相关性低，最高相关为0.11，体现其独立Alpha价值。

- 将遗憾规避因子与一致预期、成长、技术等风格因子以及量价背离、线性重构因子合成，组合IC显著提升至8.55%，风险调整IC达1.06。

• 合成六因子增强策略年化超额收益20.79%，信息比率4.05，夏普0.75，收益稳定且长期持续。

费用敏感性测试表明策略具备较强稳健性 [page::19][page::20]

• 不同手续费率场景测试显示策略收益随着手续费提升略有回落，但即便3‰手续费下年化超额收益仍达18.35%且信息比率为3.68，稳健抗风险。

金融工程组研报详尽分析报告

研报标题

基于逐笔成交数据的遗憾规避因子：日终收盘价对当日成交投资者的心理影响

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一、元数据与总体概览

• 作者与发布机构：金融工程组，高智威分析师，国金证券股份有限公司

- 研究主题：基于A股逐笔成交数据，结合行为金融学中“遗憾规避理论”，构建遗憾规避因子，探讨日终收盘价对当日交易投资者的心理影响及其对后续交易行为和股票收益的预测能力，最终用于构建中证1000指数增强策略。

• 核心内容：

- 发现日收盘价相较当日成交价格对投资者心理具有重要影响，基于成交量占比和价格偏离构建遗憾规避因子，体现投资者非理性持股和卖出行为。
- 小单和尾盘交易使非理性现象更明显，改进因子性能明显提升。
- 因子具有良好预测能力和风险调整收益，适用于日频和周频。
- 将遗憾规避因子与传统风格因子及先前量价背离因子结合后，可形成更强的增强组合策略，显著超越基准表现。

• 评级与结论：无明确评级，报告强调因子在预测和实盘增强策略中的有效性及alpha增益，以及风险提示。

- 核心传达信息：日终收盘价作为重要心理锚点，影响投资者持股卖出决策；通过细粒度高频交易数据构建的遗憾规避因子是有效捕捉投资者非理性行为的alpha来源，改进方法和多因子合成提升策略表现，历史业绩优异且稳定，但需警惕市场环境和交易成本风险[page::0-20].

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二、逐节深度解读

2.1 遗憾规避因子的构建与日频有效性验证

• 背景与理论基础

- 遗憾规避理论揭示投资者倾向于避免后悔，喜欢自豪感，导致“处置效应”：浮亏时不愿卖出，卖出后股价反弹不愿买回。
- 报告疑点是投资者当日买卖后，日终收盘价对他们心理的具体影响和后续行为变化。

• 因子构建思路

- 通过逐笔成交数据，区分买卖方向和成交价格相较收盘价的偏离情况。
- 构建4个核心原始因子：
1. 买入浮亏占比因子（HCVOL）：当日买入成交价格高于收盘价的成交量占比。
2. 卖出反弹占比因子（LCVOL）：当日卖出成交价格低于收盘价的成交量占比。
3. 买入浮亏偏离因子（HCP）：当日买入成交价格相较收盘价的偏离幅度（加权平均）。
4. 卖出反弹偏离因子（LCP）：当日卖出成交价格相较收盘价的偏离幅度（加权平均）。
- 假设买入浮亏因子正向影响未来收益，卖出反弹因子负向影响未来买入动力。

• 实证检验

- 选取中证1000中所有成分股，2016年1月至2022年8月，使用多种统计指标，均显示因子显著有效，日频IC均为正，T值均大于2，尤其LCP表现突出（IC均值4.40%）。

• 因子表现

- 多空组合净值呈持续上涨趋势，部分因子存在阶段性回撤（2021年下半年至2022年），但整体稳定性较好。
- HCVOL夏普比率达5.5，年化收益均超过30%，多头组合超额收益均过10%[page::3-5].

2.2 因子改进与效果对比

• 小单因子改进

- 依据订单真实成交量，定义当日日均订单成交量为阈值，将单笔成交量低于此阈值的订单归为小单，反映更明显的个人投资者行为。
- 四个小单因子相较原因子有IC均值和风险调整IC提升，尤其是卖出反弹类因子（LCVOLS，LCPS），夏普比率提升明显（3.53，3.25）。
- 表明小单投资者的非理性情绪更显著，因子信号更强。[page::5-7]

• 尾盘因子改进

- 定义14:30至14:57为尾盘时间段，试图捕捉更信息充分的尾盘交易行为。
- 构造尾盘成交量占比尾盘因子和全天成交量占比尾盘因子，价格偏离尾盘因子。
- 尾盘因子IC指标显著提升，卖出反弹偏离尾盘因子（LCPE）夏普比率高达8.15，年化超额收益13.7%。
- 尾盘交易承载更多“边际信息”，投资者更倾向坚持尾盘判断，增强非理性行为表现。[page::7-8]

• 小单+尾盘双重改进

- 结合小单和尾盘限制，构造改进因子，IC及收益表现均优于单一改进。
- LCPES多空年化收益率高达96.31%，夏普比率8.77，表现尤为突出。
- IC衰减测试显示买入浮亏类因子IC衰减较快，卖出反弹类因子持续性更强，投资者注意力不对称及持仓影响是可能原因。[page::8-10]

2.3 因子合成与综合表现

• 合成因子逻辑

- 4个改进后因子之间秩相关系数低或负相关，采用等权合成提高整体因子稳定性和收益。
- 对合成因子进一步做市值和行业中性处理，降低结构风险。

• 合成因子表现

- 日频合成因子风险调整IC提升至0.64至0.77，夏普比率达到10.60至12.17，年化多头组合超额收益率约31.4%。
- 多空组合净值曲线稳定上升，分位数组合测试表现良好，充分说明合成策略更具持续盈利能力。

• 降频至周频表现

- 因子采用加权移动平均法降至周频，维持权重递减的逻辑（近更重要），适合机构频率。
- 周频下，4个因子中HCPES因衰减迅速基本失效，其他因子表现下降但卖出反弹类因子表现优良，夏普能保持较好水平。
- 结合两个卖出反弹因子合成的周频因子，IC提升到0.60以上，年化收益率达37.1%，夏普比率4.09，市值中性后夏普5.00。
- 多空组合的超额收益仍然可观，但空头组合贡献较大，可能表明卖出信号的alpha更有效。[page::10-14]

2.4 中证1000增强策略构建及回测

• 基础策略设计

- 周期调仓；每周首个交易日以开盘价买入前5%的中证1000成分股，等权配置。
- 采用换手率缓冲机制降低调仓成本，手续费保守按千分之二计，测试稳健性。

• 策略表现

- 基础遗憾规避因子增强策略年化超额收益7.71%，信息比率1.01，最大回撤13.57%。
- 换手率周均约49.3%，相对活跃，反映模型仍需结合机构实操考量。

• 与传统风格因子相关性分析

- 遗憾规避因子与传统因子（动量、成长、价值、质量、波动等）及之前报告因子相关性均较低，最大相关度0.11，显示较高alpha独立性。

• 多因子合成增强

- 结合一致预期、成长、技术、量价背离、线性重构因子，与遗憾规避因子合成形成六因子组合。
- 合成因子IC均值提升至8.55%，风险调整IC达到1.06。
- 多空组合年化超额收益高达75.43%，夏普比率6.68，多头年化超额收益达23.5%。

• 多年度稳定性

- 2016年至2022年各年均保持正超额收益，且均超过5%，显示策略稳定性良好[page::15-19].

2.5 交易成本敏感性测试

• 随手续费从万分之五逐步提升至千分之三，策略收益相应下降，但仍在千分之三时保持18.35%年化超额收益，信息比率3.68，风险可控。

- 换手率及手续费缓冲的调优显示，因子策略较为稳健，有一定的实施空间[page::19-20].

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三、图表深度解读

图表1：收盘价区分示意图

• 展示日内价格波动以及尾盘收盘价对买入和卖出投资者心理的影响示意。

- 高于收盘买入的投资者倾向于继续持有（显示为价格下跌后持仓），卖出后价格回弹的投资者不买回。直观阐释遗憾规避理论在价格端的体现。

图表2：某股票逐笔成交数据示例

• 展示逐笔成交数据的结构，包括成交时间、价格、量，以及买卖方订单编号。

- 支持后续按订单号区分买卖方向，计算成交量及价格基于收盘价的偏离指标。

图表3 & 图表5：原始遗憾规避因子IC及多空组合指标（日频）

• 4个因子均实现显著正IC，其中LCP表现最好（IC均4.4%，T=17.88），多空夏普比率均超2以上。

- 净值曲线显示4个因子历经磨合后保持稳定上涨，部分受大势波动干扰。

图表6-8：小单因子改进效果

• 小单改进因子IC均提升，LCVOLS和LCPS的夏普从约3提升至3.5以上，表明个人投资者行为更能反映非理性情绪。

- 净值曲线陡峭且稳定，显示策略信号更强。

图表9-11：尾盘因子改进

• 尾盘因子整体IC提升明显，买入占尾盘比例和卖出占全天比例之分显示细微差异。

- LCPE因子夏普高达8.15，净值增长迅速，体现尾盘交易信息含量丰富。

图表12-14：小单+尾盘双重改进

• 组合表现最优，多空夏普最高达9以上，多空年化收益超95%。

- IC衰减分析显示买入浮亏类因子衰减快，卖出反弹类因子更稳定。

图表15-18：因子IC衰减

• 进一步验证卖出反弹类因子强势持续，适合更长周期投资策略。

图表21-25：日频合成因子表现

• 合成因子IC及夏普比率均有改良，年化超额收益约31%。

- 净值曲线显示优异单调性，风险调整后表现稳健。

图表26-34：周频因子表现

• 周频因子IC均下降，但卖出反弹类因子仍表现良好，合成因子夏普最高5.0，年化超额收益超过36%。

- 分位数组合展示明确盈利区间，显示策略有效性。

图表35-36：中证1000基于遗憾规避策略表现

• 在实盘手续费测算下，策略年化超额收益7.71%，信息比率1.01，表现优于指数。

图表37-42：多因子融合及增强策略表现

• 遗憾规避因子与其它因子相关性低，支持合成多因子增强。

- 六因子合成后年化超额收益达20.79%，信息比率4.05，波动率和最大回撤均得到控制，性能明显优于单因子。

• 分年度收益均为正，显示因子收益稳定性。

图表43-45：手续费敏感性测算

• 即使在较高手续费环境下策略仍保有较好收益，说明策略对手续费有一定弹性。

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四、估值分析

本报告重点为量化因子构建与策略回测，并未涉及传统意义的公司估值分析。因子基于行为金融理论，通过逐笔成交数据提炼投资者心理特征，构成的遗憾规避因子具有预测能力。估值层面，因子预测未来超额收益，并结合风险调整评估因子性能。策略层面，通过组合构建和风险中性化技术提升综合收益稳定性。指标如IC（信息系数）、夏普比率、最大回撤为核心度量工具。[page::0-20]

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五、风险因素评估

• 模型失效风险：因子基于历史行为金融数据及现有市场结构，政策或市场环境的重大变动可能导致模型失效。

- 交易成本敏感性：交易成本（包括手续费、市场冲击等）上升会使得策略收益显著下降甚至亏损。

• 非理性行为变异：投资者心理行为假设虽有实证支持，但不可完全排除未来投资者行为模式变化及异常情况。

- 样本外表现风险：如投资市场异常或极端事件，有可能导致因子信号异常、策略收益波动加剧。

• 报告对风险提示明确，强调策略谨慎应用、动态监控和成本控制[page::0,20].

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六、批判性视角与细节把握

• 报告深度挖掘了投资者非理性行为对价格影响，方法创新且严谨，但存在以下几点需关注：

- 小单划分阈值及尾盘时间定义相对经验性，可能对其他市场或时间段适用性有限。
- IC衰减显示买入浮亏因子持续性弱，提示对于该类因子应谨慎对待中长期持有假设。
- 策略整体换手率偏高，对中小机构投资者执行成本可能构成压力。
- 虽强调低相关性，但多因子合成后因子间仍有一定重叠，需要关注多重共线性风险。
- 周频和日频因子表现差异，说明因子活跃程度与实际操作频率需要权衡。
- 报告未提及因子在极端市场（如2015年股灾）中的表现，有待进一步补充。

• 报告多处使用IC和夏普比率作为唯一性能指标，进一步可考虑最大回撤、信息比率稳健性分析。

- 风险提示充分且客观，强调模型历史统计性质，不构成投资建议。

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七、结论性综合

本报告系统研究了基于逐笔成交数据的投资者遗憾规避行为，首次将行为金融学理论有效地量化为成交量占比及价格偏离四个核心因子，并通过小单、尾盘改进显著提升信号强度与稳定性。因子具有较强的预测能力，在日频和周频均表现稳健。组合层面，单因子多空收益突出，合成因子夏普比率高，年化超额收益稳定超过30%，实盘调仓策略在中证1000范围内实现了稳健超额回报。

因子与传统风格因子相关性低，体现了独特alpha来源。将遗憾规避因子与成长、一致预期、技术及量价背离等多个因子整合，策略表现大幅提升，年化超额收益高达20%以上，信息比率超过4，且在不同手续费水平下仍能保持良好收益，显示策略执行的实用性及稳健性。

图表深度解读显示，尾盘交易时间段及小额交易行为是挖掘投资者非理性行为的关键节点，特别是卖出反弹型因子呈现更强的持续性和实用性。IC衰减分析揭示买入浮亏因子信号衰减较快，投资者注意力的持续性对此起核心作用。

风险方面，报告诚实指出模型的历史依赖性及对环境变化敏感，适用于风险容忍度较高并重视多因子alpha挖掘的投资机构和量化团队。

综上所述，该遗憾规避因子体系不仅理论创新且实证扎实，综合因子能为机构投资者提供有力的alpha来源，适合用于构建稳健的中证1000增强策略，尤其在结合多因子后，能显著提升收益风险比，是行为金融与量化投资结合的典范案例[page::0-20].

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参考附录图表示例（部分）

图表1：收盘价区分示意图



说明：图示尾盘价格及成交行为背后的投资者心理偏好，显示买入浮亏投资者倾向持有，卖出反弹投资者不买回。

图表4：遗憾规避因子多空组合净值（日频）



图表9：尾盘改进遗憾规避因子IC指标

| 因子 | 平均值 | 标准差 | 风险调整后IC | T统计量 |
|--------|---------|---------|--------------|---------|
| HCVOLE1| 1.48% | 5.29% | 0.28 | 11.21 |
| LCVOLE1| 2.68% | 6.16% | 0.44 | 17.48 |
| LCPE | 4.37% | 7.35% | 0.59 | 23.86 |

（数据支持尾盘交易改进因子显著提升）

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总结

本报告提供了一个基于细粒度实盘逐笔数据创新挖掘行为金融中遗憾规避效应的量化因子体系，实证结果系统展示该心理效应能有效预测二级市场超额收益，并结合多因子模型编制出优异的增强型指数策略。这一工作不仅丰富了行为金融因子研究，也为实际机构投资提供了一条策略设计新思路。

报告