• UID因子的核心构建逻辑与操作步骤 [page::4]

- 利用过去20个交易日日内分钟收益率计算每日高频波动率Voldaily。
- 计算过去20日Voldaily的标准差std(Voldaily)和均值mean(Voldaily)，得到因子值为std/mean并进行市值中性化。
- 该因子表征信息流入市场的均匀度，信息冲击越集中，因子值越大。

• 因子性能对比与回测结果 [page::5][page::6]

| 指标 | 传统波动率VOL20因子 | UID因子 |
|----------------|----------------------|-----------|
| 月度IC均值 | -0.045 | -0.059 |
| 年化ICIR | -1.12 | -4.19 |
| 年化收益率 | 9.83% | 21.32% |
| 年化波动率 | 15.69% | 5.84% |
| 信息比率 | 0.63 | 3.65 |
| 月度胜率 | 64.94% | 83.12% |
| 最大回撤率 | 19.77% | 2.18% |

• 纯净UID因子及正交传统波动率因子的表现 [page::7][page::8][page::9]

- 纯净UID因子剔除行业和10个Barra风格因子后，年化ICIR依然为-3.17，年化收益12.96%，最大回撤1.22%，表现稳定。

- 将UID因子对VOL20做正交处理形成UID_deVOL20后，年化收益17.99%，信息比率2.80，最大回撤1.26%，显示因子增量信息价值。

• 参数敏感性与样本空间 [page::9][page::10][page::11]

| 回看期 | 因子 | 年化收益率 | 年化波动率 | 信息比率 | 月度胜率 | 最大回撤率 |
|--------|--------|------------|------------|----------|----------|------------|
| 40日 | VOL40 | 9.61% | 16.64% | 0.58 | 59.74% | 22.74% |
| 40日 | UID | 23.87% | 6.02% | 3.97 | 87.01% | 1.97% |
| 60日 | VOL60 | 11.12% | 16.68% | 0.67 | 62.34% | 20.99% |
| 60日 | UID | 21.32% | 6.49% | 3.29 | 83.12% | 2.12% |
- UID因子在沪深300、中证500样本中也能明显超越传统波动率指标。

• 信息冲击对价格涨跌的对称性分析 [page::11]

| 指标 | 上涨 | 下跌 |
|------------|---------|---------|
| 样本量占比 | 52.88% | 47.12% |
| 涨跌幅均值 | 1.90% | -1.81% |
| 涨跌幅中位数 | 1.42% | -1.39% |
| 涨跌幅绝对值与波动率相关系数 | 0.45 | 0.40 |
- 结果表明信息冲击引起好坏涨跌数量与幅度较为对称，UID因子与传统反转因子相关度低，提供差异化选股信息。

“波动率选股因子”系列研究（二）详尽分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《波动率选股因子”系列研究（二）：信息分布均匀度，基于高频波动率的选股因子》

- 发布机构：东吴证券研究所

• 作者及联系：高子剑，证券分析师，沈芷琦，研究助理

- 日期：2020年9月1日

• 研究主题：基于高频波动率数据，构建衡量股票信息分布均匀度的新型选股因子（UID因子），并进行系统的实证回测与比较，旨在突破传统波动率因子选股的局限，提供更优的投资策略工具。

- 核心论点：报告基于学术理论和高频数据，提出股价波动的波动，即“信息分布均匀度”，是衡量信息冲击强弱的重要指标。由此构建UID因子，显著优于传统波动率因子的投资表现，且在剔除行业风格影响后仍保持良好稳定性。

• 定量结论：UID因子回测期间（2014-2020年），多项指标大幅优于传统因子；年化收益率达21.32%，年化波动率仅5.84%，信息比率高达3.65，最大回撤极低，仅2.18%。纯净UID因子剔除行业影响后，年化收益仍保持12.96%，最大回撤仅1.22%[page::0,3,5]

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2. 逐节深度解读

2.1 前言：低波异象与波动率因子创新

报告起点是“低波异象”现象，早在2006年学术领域被关注。第一篇研究中，东吴证券提出“纯真”波动率因子，利用简单且具有创新性的截面剔除达到提升信息比率的效果。尽管提升显著（ICIR从1.5提升至2.2），但纯真因子与传统因子相关度高，缺乏足够新信息。第二篇报告即更进一步，试图从不同维度挖掘增量信息，开拓高频视角的“信息冲击”，提出UID因子作为全新选股工具[page::3]

2.2 波动率与信息冲击的理论基础

报告引用Ross (1989)和Andersen (1996)的研究，指出股价波动实质上反映了信息流的波动。以无套利均衡为论据，股价波动与信息流波动彻底绑定。由此推断：当信息以恒定速率流入，股价波动低；若信息流有剧烈波动，即发生信息冲击，股价波动急剧上升。股价波动率的变化幅度可作为量化信息冲击剧烈程度的代理指标[page::3]

2.3 信息分布均匀度UID因子的构建与含义

构造步骤：

• 以每月月底为基准，回看过去20个交易日

- 利用分钟数据，计算每个交易日的日内高频波动率Voldaily（剔除隔夜影响，强调日内信息流）

• 统计这20个Voldaily的标准差std(Voldaily)和平均值mean(Voldaily)

- 因子值=std(Voldaily)/mean(Voldaily)，进行市值中性化处理

含义解释：

• std(Voldaily)：衡量波动的波动，反映信息流入的均匀度。非均匀信息分布（信息冲击频繁、集中日）导致std高

- 缩减均值标准化：避免因波动率基数不同带来的偏差，使因子反映波动的变化幅度，而非绝对水平

• 剔除隔夜收益的首分钟涨跌幅，意在区分隔夜信息与日内信息对价格的不同影响机制

此次构造基于“波动的波动”的理念，强调动态信息流的不均匀性，是传统波动率的进阶形态，具有理论和实证支持的双重保障[page::4]

2.4 因子实证表现及与传统因子的比较

• 原始UID因子表现：回测区间2014/1-2020/7，月度IC均值-0.059，年化ICIR-4.19，5分组多空对冲年化收益21.32%，波动5.84%，信息比率3.65，月度胜率83.12%，最大回撤2.18%，全面优于传统VOL20波动率因子（年化收益9.83%，波动15.69%，最大回撤19.77%）[page::5,6]
• 视觉数据支持：

- 图1（5分组回测净值走势）：显示不同分组收益分层显著，表现稳定，分组1对冲分组5策略净值持续上涨
- 图2（UID与VOL20多空对冲净值）：UID走势更为稳健且收益超额明显，且回撤远低于传统因子

• 剔除传统因子影响（UIDdeVOL20）：

- 取UID对VOL20做正交，得残差因子，提高因子纯净度
- 表现依旧稳健，年化收益为17.99%，波动6.42%，信息比率2.80，最大回撤减至1.26%，提升了近年表现[page::6,7]

2.5 纯净UID因子及风格因子相关性分析

• 与Barra传统的10个风格因子进行相关性检验：

- 与波动率因子VOL20相关度最高（0.2806），其他相关性较低，且无显著强相关（大部分|r|<0.2），表明UID因子在捕捉市场信息方面展现独立性。

• 通过对10个风格因子和28个申万行业虚拟变量进行回归剔除，得到纯净UID因子。

- 纯净UID因子年化ICIR为-3.17，5分组多空对冲年化收益12.96%，波动4.97%，信息比率2.61，月度胜率75.32%，最大回撤1.22%，且近一年表现有所改善，显示因子具备良好的增量信息和稳健性[page::7,8,9]

2.6 参数敏感性及样本扩展检验

• 回看期调整：

- 将回看期从20天延长至40天和60天，实证显示UID因子依旧显著优于传统VOL40/VOL60因子。
- 典型指标：UID因子回看40日的年化收益达23.87%，波动仅6.02%，信息比率3.97，最大回撤1.97%，大幅超越传统因子9.61%的收益及22.74%回撤[page::9,10]

• 不同样本空间验证：

- 在沪深300和中证500成分股中，UID及UIDdeVOL20均领先传统波动率因子，且UIDdeVOL20带来进步，表现出因子稳健的样本适用性和较强的行业代表性[page::10]

2.7 信息冲击与价格涨跌的对称性研究

• 报告进一步探讨“信息冲击”对价格涨跌的影响是否存在偏颇：

- 将波动率最大20%的样本细分为涨跌两组，分别统计样本量占比、涨跌幅平均值及绝对相关性。
- 结果显示上涨组占比分布为52.88%，下跌47.12%，涨跌幅均值和绝对值与波动率的相关系数接近，表明信息冲击作用于价格呈现对称性。
- UID因子与传统反转因子Ret20相关系数仅0.10，说明其选股信息与价格涨跌信息差异明显，UID因子能产生增量选股价值。

• 该结果消除了因子可能被价格变动单向影响的疑虑，增强了因子理论假设的合理性与实证可信度[page::10,11]

2.8 总结与风险提示

• 本文作为系列研究续篇，结合学术理论及高频市场数据，提出广义波动率因子中“波动的波动”即信息分布均匀度的新范式。

- UID因子不仅在绝对收益上优异，其稳定性、风险指标（波动率、最大回撤）在传统指标之上，在纯净处理后依然保持该优势，且能为投资者提供独立且增量的因子信息。

• 同时，报告特别提示所有结论基于历史数据，未来可能因市场环境变化和因子漂移发生改变，且单一因子应用风险较高，需配合系统的资金和风险管理[page::0,11]

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3. 图表及表格深度解读

图1：UID因子5分组回测净值走势（Page 5）

• 内容：展示2014-2020年期间，采用UID因子将股票等分为5组，并绘制各组累计净值走势，及分组1对冲分组5的策略净值。

- 解读：第1组（因子值最低）表现明显优于其他组，同时分组1对冲分组5表现持续稳健增长，显示因子显著的选股能力和风格分离效果。

• 支持论点：验证了UID因子对股票截面表现具有区分优势，且分组策略的绩效较高，净值线增长的斜率证明收益稳定性[page::5]

图2：UID因子与传统VOL20因子多空对冲净值走势（Page 5）

• 内容：并列展示信息分布均匀度UID因子和传统波动率VOL20因子5分组多空对冲策略净值走势。

- 解读：UID因子净值曲线远高于传统因子，并且回撤明显更低，且波动较小。显示UID因子绩效稳定，风险收益表现明显优越。

• 联系文本：此图印证了核心结论，UID在回测表现优于传统波动率因子[page::5]

表2：UID因子与VOL20因子的IC信息及绩效指标对比（Page 6）

• 关键信息：

- UID因子月度IC均值-0.059（更显著），年化ICIR高达-4.19，远超VOL20（-1.12）
- 年化收益率UID 21.32%，VOL20仅9.83%
- 年化波动率UID极低5.84%，VOL20高达15.69%
- 信息比率、月度胜率、最大回撤均UID因子优异

• 意义：定量显著展示UID因子对投资者风险调整后收益的贡献，且更为稳健[page::6]

表3 & 表4：UID因子与UIDdeVOL20因子分年度表现（Page 6,7）

• 观察点：

- UID因子表现随年份震荡，2014-2015年及近年收益领先，2016-2018年负收益但相较传统因子仍具竞争力。
- 通过对传统波动率因子正交化，UIDdeVOL20表现明显改善，尤其2019-2020年表现更佳，年化收益较纯UID因子提升。

• 意义：

- 证实因子在剔除传统信息后仍保持稳定的选股能力，提供真实的额外信息。
- 强调因子需要结合市场环境灵活应用[page::6,7]

图3：UIDdeVOL20因子5分组回测及多空对冲净值走势（Page 7）

• 内容：

- 展示UID因子对VOL20因子正交残差后，分组及对冲净值曲线走势

• 解读：

- 曲线稳定上升，分组差异显著，对冲策略利润持续增长，表明纯新信号依旧强劲有效。

• 进一步佐证：因子创新性与实用价值[page::7]

表5：UID因子与Barra风格因子的相关性（Page 8）

• 主要数据：

- 相关系数中，VOL20与UID相关度0.2806最高，其余风格因子均＜0.2，显示UID不简单依赖传统风格信号。

• 表明：UID因子捕捉了除传统风格外的独特信息，投资组合构建价值较大[page::8]

图4&表6：纯净UID因子净值走势及分年度表现（Page 8-9）

• 说明：在剔除行业和常用风格因子影响后，纯净UID因子依然保持优秀业绩及稳健表现，尤其在2019-2020表现回暖。

- 实际效果：
- 年化收益约13%，最大回撤低于2%，年化信息比率大约2.6，月度胜率超过75%。

• 意义：

- 净化处理避免了因子表现被主流风格挤压，证明了其稳健性与独立价值[page::8,9]

图5-6 & 表7：参数敏感性测试（回看40/60日）识别（Page 9-10）

• 图5-6：UID因子回看不同窗口期表现远超传统波动率因子，净值曲线显著分离。

- 表7：
- 回看40日：UID因子年化收益23.87%，波动6.02%，信息比率3.97，最大回撤1.97%；传统因子收益不到10%，且最大回撤超20%。
- 回看60日：UID因子表现依然稳健，年化收益21.32%。

• 说明：UID因子对参数选取敏感度低，拥有稳定的跨期回测表现[page::9,10]

表8：沪深300、中证500不同样本空间表现（Page 10）

• UID因子在沪深300和中证500均显著优于传统VOL20因子，且UIDdeVOL20进一步提升表现，最大回撤降至个位数低幅，信息比率提升近30%-50%。

- 说明因子可广泛适用不同指数成分股，具备较强的稳健性与推广价值[page::10]

表9：信息冲击对价格涨跌对称性检验（Page 11）

• 样本量上涨组占52.88%，下跌47.12%，非常接近，涨跌幅均值与相关指标均对称，相关系数也接近。

- UID因子与价格反转因子相关系数仅0.10，表示UID捕捉的选股信号独立于价格方向，强化了基于信息冲击角度的逻辑合理度及差异化。

• 结论侧面支持UID因子为市场带来新的非价格方向的选股视角[page::11]

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4. 估值方法（无本报告涉及）

本研究报告为策略因子研究，未展开公司具体估值，因此无估值分析章节。

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5. 风险因素评估

• 历史基准风险：报告频繁强调，所有实证数据来源于历史样本，深受历史数据质量与市场环境影响。未来市场结构性变化可能导致因子表现波动或失效。

- 单因子风险：报告明确指出，单因子投资策略存在较高波动风险，需结合资金和风险管理体系以防范极端事件。

• 潜在市场变迁风险：选定的高频信息特征可能因交易规则、市场参与者结构变化而失去有效性。

- 应对策略：未详细出现缓解机制，但从剔除行业及风格因素，参数敏感性测试看，隐含因子研究者建议因子套用需动态调整及组合搭配，非孤立研判[page::0,11]

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6. 批判性视角与细节观察

• 样本内盈余 vs 泛化风险：报告主要基于2014-2020历史区间，覆盖市场相对活跃期，但近两年因子效能有波动迹象（2019-2020年表现不稳），这提醒因子可能受市场阶段性影响，应持续观察。

- 因子相关性：尽管剔除传统因子后因子表现提升，但与VOL20仍存在一定相关性（约0.28），存在部分信息重叠。

• 回测窗口选择：回溯期选择上，20-60个交易日虽较宽，但如何选择最佳参数未形成明确标准，季度或更大区间检测是否稳定有待进一步测试。

- 图表解读局限：部分图表仅展示5分组净值，但未看到对比市场基准、交易成本及流动性影响等，真实可实现性需外延测试。

• 价格涨跌对称性的统计模型：使用简单均值比较，缺乏更复杂的定量分析模型支持，对称性假设虽合理但尚需更深层理论反复验证。

总体上，报告论据完整，数据详实，理论与实证紧密结合，但长周期稳定性及实际落地推广的局限性值得留意。

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7. 结论性综合

本报告作为东吴证券“波动率选股因子”系列的第二篇，创新地提出并验证了基于“信息分布均匀度”视角的UID因子，利用高频分钟数据计算股价波动的变化幅度，定量方法科学，理论基础牢固。

从实证角度来看，UID因子在多个回测时间窗口及不同股票池中，均显著优于传统的波动率因子，表现出更高的收益率、更低的波动率与回撤，从而具备极高的信息比率与选股效率。通过风格和行业回归去除影响后，纯净UID因子依旧可观，强化了其独立选股信息的严肃性和实用价值。

参数稳健性测试显示，UID因子对于回看期长度敏感度低，适用范围广。沪深300、中证500样本上也能稳定复现强势表现，说明具有效度和可推广性。信息冲击对价格涨跌方向的对称性考察，表明因子捕捉的信息量与传统价格反转信号高度差异，具备独立投资价值。

报告对因子风险进行了合理披露，强调历史数据的局限和单因子使用风险，态度谨慎理性。

综上，UID因子作为新型波动率选股因子，为量化投资领域提供了一个高效、稳定且理论驱动的新工具，有望成为传统波动率因子的有力补充和替代，推动选股因子研究向高频信息和微观结构领域拓展[page::0,3-11]。

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附录：重要图表示例

1. UID因子多空对冲净值走势—净值线稳健持续攀升，明确体现因子超额收益和风险控制能力。

1. 传统波动率与UID因子对比，多空策略净值明显分离，UID因子稳健性更佳。

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（全文基于东吴证券2020年发布的波动率选股因子系列第二篇研究报告，所有数据均源自Wind资讯及自有数据库，具体页码对应引用标准严格标注。）

报告