• 报告基于股价跳跃-扩散模型，利用5分钟高频数据在A股市场构建了26种跳跃波动类型因子，包括已实现跳跃波动因子及其按跳跃大小（大程、小程）和方向（上行、下行）拆分的因子，及其归一化版本 [page::1][page::3][page::4]。

• 主要因子描述汇总（部分）[page::4]：

| 因子名 | 因子描述 |
|---------------|------------------------|
| RJV | 已实现跳跃波动 |
| SJ | 已实现跳跃波动不对称 |
| RJVP | 已实现上行跳跃波动 |
| RJVN | 已实现下行跳跃波动 |
| SRJV | 上下行跳跃波动不对称 |
| RLJV | 已实现大程跳跃波动 |
| RSJV | 已实现小程跳跃波动 |
| RLJVP | 已实现上行大程跳跃波动 |
| SRLJV | 上下行大程跳跃波动不对称 |

• 实证测试发现6个周度未归一化跳跃波动因子分档表现单调，具体因子包括：RJVweek、RJVPweek、SRJVweek、RLJVweek、RLJVPweek、SRLJVweek，且IC稳定具负向显著，表明其对未来收益具有预测能力 [page::4][page::5][page::6]。

- 周度未归一化因子绩效总结[page::7]：

| 因子名 | 覆盖度 | IC均值 | 年化ICIR | IC胜率 | t值 | 多空年化收益率 | 多空夏普比率 | 最大回撤 | 多空换手率 |
|---------------|----------|----------|----------|----------|----------|---------------|--------------|-----------|------------|
| SRJVweek | 86.56% | -8.76% | -8.91 | 89.27% | -31.33 | 45.97% | 4.40 | 9.58% | 1.63 |
| RJVPweek | 86.56% | -8.58% | -7.29 | 84.91% | -25.64 | 43.85% | 3.45 | 12.84% | 1.31 |
| RLJVPweek | 86.56% | -8.26% | -8.68 | 88.49% | -30.51 | 42.16% | 4.13 | 9.07% | 1.49 |
| SRLJVweek | 86.56% | -7.88% | -9.57 | 90.00% | -33.65 | 37.19% | 4.05 | 8.54% | 1.62 |

• 绩优因子表现详解：

- SRJVweek因子：IC均值-8.76%，多空年化收益45.97%，夏普4.40，最大回撤9.58%，IC半衰期约1周，表现长期稳定，2022年有效性保持稳定。



- RJVPweek因子：IC均值-8.58%，多空年化收益43.85%，夏普3.45，最大回撤12.84%，2022年表现显著提升，年化收益达58.27%。



- RLJVPweek因子：IC均值-8.26%，多空年化收益42.16%，夏普4.13，最大回撤9.07%，2022年业绩大幅改善。



- SRLJVweek因子：IC均值-7.88%，多空年化收益37.19%，夏普4.05，最大回撤8.54%，2022年收益和夏普显著提升，IC半衰期约1周。

• 绩优因子与传统风格因子相关性分析，SRJVweek和SRLJVweek相关性较低（均小于15%），而RJVPweek和RLJVPweek与残差波动率因子、账面市值比（BP）、流动性因子存在一定正负相关性。

• 行业暴露分析显示四个绩优因子在各行业中暴露均匀，无明显行业偏离。

• 风险提示包括因子预测能力可能随政策及市场环境变化而失效，关注2020-2021年因子表现波动放大风险，而2022年以来表现趋于稳健。

【广发金融工程】基于股价跳跃模型的因子研究 高频数据因子研究系列九——详尽分析报告

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1. 元数据与报告概览

本篇报告标题为《基于股价跳跃模型的因子研究 高频数据因子研究系列九》，由周飞鹏、罗军、安宁宁三位研究员撰写，隶属于广发金融工程研究，于2022年9月20日在上海发布。报告主题聚焦于利用高频股价数据，基于跳跃扩散模型理论，设计并实证检验各类跳跃波动率因子在中国A股市场的表现。

报告核心论点是：股票价格中的跳跃部分波动蕴含着超额收益（Alpha）信息，传统连续扩散模型低估了波动率的复杂性，因此基于股价跳跃的细分波动率因子能更有效捕捉收益率的预测能力。报告在理论构建与实证表现之间建立联系，设计了13种跳跃波动类型因子（包括归一化版本），并从日度因子延伸出周度与月度因子。通过IC（信息系数）和多空因子收益实证，筛选出了4个绩优因子，进行多角度剖析，最后揭示了因子稳定性、风格相关性和行业暴露特征，并进行了风险提示。

本报告未见公开评级与具体目标价，但明确传递跳跃波动因子在A股市场具有持续预测能力且优于传统波动率因子的核心信息，是高频量化选股的有力补充工具。[page::0-13] [page::14]

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2. 逐节深度解读

2.1 摘要与背景介绍

报告首先强调波动率研究在资产定价和风险管理领域的关键作用。传统利用高频数据估计波动率（由Merton, Andersen等早期学者提出）虽有进展，但纯连续扩散模型无法覆盖股价跳跃这一不连续特性。Barndorff和Shephard（2004）理论上证明可将总波动率拆分为连续部分和跳跃部分，后者蕴含更多资产定价信息。

因此，本报告将国内A股市场作为实证对象，依据学界跳跃波动率分解理论，针对跳跃波动进行细致拆分和因子构建，弥补市场对跳跃模型实证应用不足的研究空白。[page::0-2]

2.2 研究进展与核心理论公式

核心模型假设股票价格满足跳跃-扩散模型，价格变动包含漂移、扩散（连续波动）与跳跃三部分。利用高频数据计算的已实现波动率（Realized Variance, RV）可分解为积分波动率（IV）与跳跃波动率（QJ）。

理论上，跳跃波动被估算为

$$
RJVt = \max(RVt - \widehat{IV}t, 0)
$$

并进一步细分跳跃波动为上行和下行跳跃，进而根据跳跃大小分为大程和小程跳跃，甚至构建跳跃波动不对称因子。

Yu等（2020）提供了基于大小（大程/小程）和方向（上行/下行）的9类跳跃波动因子，报告基于这一构建体系，组合出26个相关日度因子，并拓展到周度与月度。此构建框架在图1清楚展示，为后续实证部分奠定数学和逻辑基础。[page::1-3]

2.3 数据说明与因子构建细节

报告采集A股全部非ST及非涨跌停限制且上市超过60日的股票，使用5分钟高频数据（因数据频率过高过低均影响估值准确性），处理方法包括去极值、标准化和行业市值中性化。

关键参数阈值$\gamma$设为
$$
\gamma = \alpha N^{-0.49} \sqrt{\widehat{IV}t}
$$
其中$\alpha=4$，以上均引用Yu等（2020）优秀经验值。周度与月度因子均是前5日和20日日度因子的简单均值。表1明确列出了所构建的13类跳跃波动因子及其归一化版本的含义，有助理解后续表述。[page::3-4]

2.4 因子分档表现与多空收益检验

实证结果展示了周度未归一化因子的强选股能力，六大因子RJVweek、RJVPweek、SRJVweek、RLJVweek、RLJVPweek和SRLJVweek表现稳定且具有单调分档收益优势，说明因子值越极端（高或低）股价未来表现差异显著。

图2至图14通过柱状图呈现这六大因子十档收益表现，整体呈先高后低递减趋势（Q1收益最高，Q10最低），清楚体现因子预测价值。报告指出其中SRJVweek表现尤为突出，多空年化收益达近46%，夏普率高达4.4，说明该因子具有较高的风险调整收益能力。[page::5-6]

2.5 绩优因子详细表现分析

报告选取4个表现最佳的绩优因子（SRJVweek、RJVPweek、RLJVPweek、SRLJVweek）进行深度剖析：

• SRJVweek因子：历史IC均值-$8.76\%$，IC胜率近90%，多空组合年化收益45.97%，夏普4.4，最大回撤9.58%。IC衰减快，半衰约1周，说明因子效用短期较好但喜快速调整。2020-21年多空回撤放大，2022年趋于正常。IC与累计IC走势和净值曲线图（图54-57）直观显示出因子表现稳定且累积收益显著[page::7-8]。
• RJVPweek因子：IC均值-8.58%，胜率85%，多空年化收益43.85%，夏普3.45，最大回撤12.84%。2022年表现明显好于前两年，回撤大幅缩小。IC半衰期同样约1周。附相关IC、净值及IC衰减图（图58-61）[page::8-9]。
• RLJVPweek因子：IC均值-8.26%，胜率88.48%，多空收益42.16%，夏普4.13，最大回撤9.07%。回撤波动2020-21年升高，2022年收益达62.9%，回撤缩小至3.43%。IC衰减表现与上述类似[page::10-11]。
• SRLJVweek因子：IC均值-7.88%，胜率90%，多空收益37.19%，夏普4.05，最大回撤8.54%。2020-21年增长减缓，2022年提速显著。IC半衰期同为约1周。附图66-69展现详细走势[page::11-12]。

所有绩优因子均表现出较好的风险调整收益和较低最大回撤，凸显跳跃波动因子的稳健性。

2.6 风格相关性与行业暴露

采用Spearman秩相关系数考察绩优因子与传统风格因子（市值、贝塔、动量、波动率、账面市值比BP等）之间的关系。结果显示：

• SRJVweek和SRLJVweek因子与市值、动量等主流风格相关性较低，均在15%内，表明其提供了新颖独立的信号来源。

- RJVPweek和RLJVPweek因子与残差波动率因子、BP、流动性等有中等相关性，可能部分捕捉这些因子信息。

• 行业暴露方面，四个因子在行业配置上均无明显偏离，说明因子非行业集中型，适合跨行业应用。

相关性和行业暴露的具体数据和可视化见表、图70-71。[page::12-13]

2.7 风险提示

报告指出因子基于历史数据统计和模型推断，结果受限于政策和市场环境的变化，可能面临失效风险。尤其2020-2021年因子多空净值波动较大，体现市场特殊性影响。强调投资时关注宏观环境变化对因子稳定性的影响。[page::0,13]

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3. 重要图表深度解读

图1 跳跃波动类型因子构建框架（page 3）

该图详细披露了跳跃波动率因子的构建逻辑，展示从已实现波动率分解为上、下行波动率，再拆分为跳跃分量与连续分量两类，跳跃部分又区分大小（大程、小程）与方向（上行、下行）两维度，最后形成跳跃波动类型因子。

图中以层级结构清晰说明因子构建思路，帮助理解后续因子名称和含义的理论来源。

图2-14 周度未归一化因子十档表现（page 5-6）

围绕六个关键跳跃波动因子，柱状图形展示十档选股的未来一周收益率，普遍呈现递减趋势，且Q1档收益通常最高，Q10最低，体现因子强有效性。

例如SRJVweek（图6）最高档收益约0.6%，最低档为负0.6%以上，单边差异明显，验证因子作为选股信号的实际应用价值。

图54-57 SRJVweek因子绩效详解（page 8）

• 图54：IC值与累计IC表现时序稳定，累计IC呈平滑下降趋势，说明因子信息贡献持续；

- 图55：各档净值表现清晰分层，Q1档净值表现远超其他，说明优选股确认度强；

• 图56：IC衰减明显，半衰期约1周，因子信号短期有效；

- 图57：多空净值稳健上涨，胜过市场整体表现。

相关年度绩效表（表6，page 8）

逐年展现因子收益和风险，2015年因子表现尤为突出，显示强时点alpha效应。2020-21年回撤上升但总体表现依旧稳健。

图70-71 风格相关性与行业暴露（page 13）

• 相关性表揭示了绩优因子与风格之间的低中度关联性质，支持因子在实际组合中的独立性与互补性；

- 行业暴露箱线图显示各因子在行业分布上的均匀性，无过度行业集中风险。

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4. 估值分析

报告未包含企业或资产的定价估值分析，而是专注于因子的构建及绩效检验，故无需估值方法解析。

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5. 风险因素评估

报告风险提示高度关注：

• 历史统计基础可能因市场制度、宏观政策、交易机制变化而失效；

- 2020-21年因子波动放大点出市场异常状态，对因子稳健性构成挑战；

• 投资者应紧盯环境变动，及时调整模型参数及止损措施。

整体风险披露充分且严谨，体现对量化因子实际应用限制的科学态度。[page::0,13]

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告中所有绩优因子的IC均为负值且t值巨负，因子名带“跳跃波动不对称”或“归一化”指代复杂数学处理。指标负向相关意味着预测未来收益的负向关系，这在技术面因子中较常见，但需读者注意解读反向多空时序。

- IC半衰期普遍仅约1周，短期有效，反映跳跃因子信号时效性强，长期持有需频繁调仓，导致交易成本与滑点风险增加，这点报告中未详述成本影响，仅列出了换手率。

• 相关性分析提示部分因子与常见风格有中等相关，实际策略中需谨防因子冗余，尤其RJVPweek与流动性因子相关较大，或反映市场微观结构效应，需结合风险敞口管理。

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7. 结论性综合

该报告紧密围绕股价跳跃模型构建13种跳跃波动率因子及对应归一化版本，对A股市场2010年至2022年7月进行全面实证测试。通过严谨的数据处理和周度、月度因子构建，报告探索出4个绩优跳跃波动因子(SRJVweek、RJVPweek、RLJVPweek、SRLJVweek)具备稳定且显著的负IC及较高的多空年化收益率（均超37%），夏普比例均高于4，且最大回撤控制在10%以内，凸显其风险调整后的优越表现。

图表揭示，选股分档表现单调且连续，IC时序无明显震荡，因子信息半衰期短暂约1周，呈现较强短期Alpha能力。风格相关性分析说明其中两个因子近乎独立于传统风格因子，适合叠加使用。行业暴露均匀，风险提示充分提示市场环境变动可能导致因子失效。

整体来看，报告严密融合理论和实证，创新性地将国内A股市场高频跳跃波动因素化，并验证其为资产定价及量化选股增添了有效因子，为高频数据应用与跳跃模型研究提供了宝贵经验与方法论支持。

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报告主题：利用跳跃扩散模型分解高频股价跳跃波动率因子，以构建高效选股信号。

核心结论：跳跃波动类型因子在A股市场突破传统波动率因子限制，表现出更强的Alpha捕捉能力和风险控制优势，尤其是SRJVweek等绩优因子，具有长期且稳定的超额收益潜力。[page::0-14]

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附

• 关键图表示例：

（跳跃波动类型因子构建框架）

（RJVweek因子十档表现）

（SRJV_week因子IC值与累计值）

（绩优因子与风格相关性）

（绩优因子行业暴露分布）

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上述详尽分析全面覆盖报告重要论点、数据、推断及图表内容，秉持学术严谨与专业金融分析的原则，致力于帮助投资者和研究人员深度理解跳跃波动因子的应用价值与实际业绩表现。

报告