• 市场结构与资金行为演变 [page::1][page::2]

- 2015-2021年间，A股市场总市值增长，机构持仓比例提高，个人投资者流通市值占比下降。
- 机构投资者偏好大市值股票，多在早盘活跃买卖，单笔订单金额大，交易集中。
- 个人投资者偏好中小市值、高波动股票，短线交易，订单金额小，交易时间无拓限制，表现出羊群效应。

• 日内收益率精细切分及因子构建 [page::3][page::4]

- 定义日内三个时间段：早盘(9:30-10:30)、午盘(10:30-14:30)、尾盘(14:30-15:00)，对应机构动量和个人反转效应来源。
- 早盘温和收益因子基于早盘vwap与开盘价涨幅，若绝对涨幅超过2%符号取反，体现极值反转，否则体现温和动量。
- 午盘收益因子和尾盘收益因子均体现稳定反转效应，分别选取20天、5天累计收益作为因子窗口。

• 早盘温和收益因子表现 [page::5]

- 早盘温和收益因子5日IC为0.034，20日IC最高达0.046，ICIR接近0.99，多空组合年化收益约7.1%，多头收益更佳。
- 因子在长期窗口期仍有较好预测能力，适合低频量化策略。

• 午盘和尾盘收益因子表现及合成 [page::6][page::7]

- 午盘收益因子以20天窗口反转效果最佳，尾盘收益因子以5天窗口短期反转效果更强。
- 合成早盘后收益因子后，IC提升至0.067，ICIR 0.77，多空组合年化收益13.6%，换手率无明显增加，相互增强了反转信息。

• 量化动量弹簧因子及回测分析 [page::8][page::9][page::10]

- 动量弹簧因子由早盘温和收益因子和早盘后收益因子等权合成，5日IC 0.068，20日最高达到0.08，ICIR最大为1.1。
- 多空组合年化收益14.2%，多头组合年化收益13.9%，日胜率和夏普比率均有明显提升，低换手率。
- 因子表现独立于传统20日动量反转，风格兼具动量和反转信息。

• 信息增益与动量剔除残差检验 [page::10][page::11]

- 早盘后收益因子与20日动量相关度较高（0.63），通过对20日动量回归残差，残差因子仍表现稳定反转效应。
- 20日动量因子自2020年来逐渐失效，反转信息主要由早盘后收益残差因子提供，验证机构资金带来的动量和散户资金带来的反转切分逻辑。

• 应用至行业轮动及提升效果显著 [page::12][page::13][page::15]

- 传统20日动量因子向行业聚合后轮动效果不明显，缺乏有效分层单调性。
- 早盘温和收益因子行业轮动分层效果显著，累计收益最高组年化收益达12.06%，明显优于动量因子。
- 提示行业配置策略中引入早盘温和收益技术因子能提升行业轮动绩效。

• 因子设计与选股逻辑总结 [page::0][page::15][page::14]

- 早盘温和收益因子聚焦9:30-10:30期间vwap和开盘价涨幅，极值超过2%时符号取反，体现动量与极值反转。
- 早盘后收益因子合成午盘和尾盘收益，体现午盘和尾盘的稳定反转，剔除常见20日动量后仍有效。
- 动量弹簧因子通过合成提高选股能力，年化收益率优异，兼具动量和反转效应，适用广泛。

光大金工报告详尽分析：“日内收益的精细切分——提炼动量与反转效应”

作者：祁嫣然，光大证券研究所
发布时间：2021年10月24日
主题：量化选股策略，结合A股市场机构与个人投资者的交易行为，在日内不同交易时段提炼动量与反转效应因子，实现更精细的选股与行业轮动策略设计。

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一、元数据与概览

本报告聚焦于日内收益率的时间切分及其背后的交易行为动力。作者以机构投资者（配置资金）和个人投资者（投机资金）在日内不同时间段的交易行为特征为切入点，提出早盘、午盘和尾盘三个不同的时段因子划分。核心结论在于：

• 早盘温和收益表现出动量效应；

- 午盘及尾盘收益表现稳定的反转效应；

• 通过因子合成，形成“动量弹簧因子”，在实证中展现了优异的选股能力和行业轮动效果。

报告详细回测了从2010年至2021年间基于沪深交易所相关标的的策略表现，重点强调这些因子不仅具备统计显著性，而且与传统动量及反转因子存在信息差异，能够提供更多增量收益。整体实施策略侧重低频调仓（主要5至20日调仓周期），凸显其应用的稳健性和可操作性。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

1. 报告摘要与核心逻辑

报告首先明确了配置资金与投机资金的日内行为差异：机构投资者主要集中在早盘交易且交易规模大，驱动日内动量；个人投资者则交易更分散且偏好活跃波动，导致午后时段反转效应产生。基于此构建了三个主要因子：

• 早盘温和收益因子（温和动量，极端时反转）

- 午盘与尾盘收益因子（稳定反转）

• 动量弹簧因子（二者等权合成）

通过大量回测验证，报告显示这些因子均具有显著的预测能力，以IC和ICIR指标维度描述因子有效性，年化收益均达到两位数水平。[page::0]

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2. A股市场结构演进分析（机构化趋势）

报告紧接着综述了A股市场机构与个人投资者持仓结构变化。数据显示，自2015年起市场整体规模显著提升，同时机构投资者持仓市值占比逐渐增加，尤其是私募、公募、外资等机构资金比例上升，个人投资者比例由原先接近绝对主导的97.4%降至约54.6%。机构投资者更注重流动性和市值规模，投资行为趋于理性和中长期配置，奠定了报告基于机构与个人不同行为特征构建因子的理论基础。[page::1,2]

重要图表解读

• 机构与个人持仓比例变化图（第1页图表）：图中通过柱状堆叠展示了不同机构类别及个人投资者的整体持仓占比演变趋势。可以直观看到机构占比逐年增大，支撑机构行为主导动量效应的假设。

- 沪深交易所总市值与投资者数量变化图（第2页）：显示市场规模扩张和自然人投资者数量缓慢增长的趋势，进一步佐证市场总体向成熟度提升。

• 新增自然人投资者数量趋势图（第2页）：弱化新增投资者数量波动，体现个人投资者参与热情时有起伏。[page::1,2]

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3. 资金行为对技术因子特征的驱动作用

以图示形式明确机构与个人因资金行为不同产生矛盾的两种因子效应：

• 机构配置资金：长持仓周期，基本面驱动，单笔订单金额大，交易集中早盘，对流动性有要求，偏爱大市值股票。动量效应的源泉。

- 个人投机资金：短线炒作，情绪驱动，单笔交易金额小，交易时间无明显限制，偏好小盘波动股。反转效应的来源。

该对比奠定了通过不同时间分割收益提炼动量与反转因子的实证方法。[page::3]

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4. 日内收益率的精细切分及因子定义

报告基于交易所日内成交额分布，将日内划分成三个时段：

• 早盘9:30-10:30 (机构活跃，动量效应)

- 午盘10:30-14:30 (散户跟风，反转效应)

• 尾盘14:30-15:00 (算法交易等，被动成交，反转效应)

早盘温和收益因子

• 通过计算9:30-10:30的VWAP与开盘价的差异构造，

- 绝对涨幅超过2%时取反表示极端反转，

• 否则为动量的温和形态，

- 统计过去20天累积表现作为因子值。

五日IC约0.034，ICIR 0.68，年化多空组合收益率7.1%，多头10%。20日窗口IC提升至0.046，ICIR近1。[page::4,5]

午盘收益因子

• 计算10:30-14:30的VWAP与早盘VWAP的收益率差，

- 反转取向，20日窗口表现最佳，

• 多空组合表现良好，促进稳定反转策略。[page::5,6]

尾盘收益因子

• 计算收盘价相对于14:30-15:00段VWAP的差异，

- 反转取向，短期5日窗口表现最好，

• 反应尾盘被动成交和跟风行为特征。[page::6,7]

午盘尾盘因子合成（早盘后收益因子）

• 采用尾盘5日累积收益和午盘20日累积收益反转值合成，

- 合成因子5日IC提升至0.067，ICIR 0.77，

• 换手率适中提升，有效增强反转信息含量。

相关回测图表显示合成因子优于单独因子，多空组合净值稳健增长。[page::7,8]

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5. 动量弹簧因子构建及效果强化

将早盘温和收益因子（动量）与早盘后收益因子（反转）等权合成，形成动量弹簧因子（mom_spring）。5日IC达到0.068，ICIR 0.89，年化多空组合收益率能达14.2%，明显优于原因子。

多空组合日胜率和夏普比率提升，多头收益显著加强。该因子在20日窗口时段的IC更进一步提升至0.08，ICIR 1.1，体现了因子稳定性和选股能力。

相关图表显示：

• 三因子合成前后多空组合净值对比，合成因子表现优异；

- 多头组合净值亦明显优于拆分因子。[page::9,10]

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6. 因子信息含量与常规模型比较

针对常见反转因子及动量因子，报告特别分析了新因子与两者的相关性：

• 早盘温和收益因子与5日/20日动量反转因子相关性较低（0.07和0.24），说明其选股信号不同于传统反转因子；

- 早盘后收益因子与20日动量因子相关度较高（0.63），报告使用回归残差构造剔除动量影响后的因子，验证其选股信息的独立有效性。

回测显示，自2020年以来传统20日动量因子表现趋于平缓，动量效应逐渐减弱，早盘后收益残差因子则持续展现稳定反转能力。这验证了报告提出“早盘动量源于机构配置，午盘及尾盘反转源于投机跟风”的理论，[page::10,11]

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7. 因子对行业轮动的提升作用

报告进一步将因子应用于行业轮动策略：

• 使用中信一级行业分类，

- 将股票因子值经均值聚合到行业层面，

• 按行业得分分成5组进行回测。

20天动量因子行业轮动表现不显著，且分组排序不单调，说明仅用动量因子难以有效捕捉行业轮动。
对应回测图显示，行业分组收益排名反常，动量“次高”行业组表现最佳，而最高组与最低组均表现欠佳。[page::12]

而早盘温和收益因子用于行业轮动，展示了明显的分层单调性和显著的收益提升。
最高分组年化收益率达12.06%，明显优于20天动量最高组（9.3%）。早盘温和收益因子更好地捕捉到了行业轮动中的配置型资金动量信息，提示行业轮动中，利用早盘温和收益因子能有效提升选股及配置效率。[page::13]

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8. 研究总结与展望

核心结论如下：

• 日内不同时间段受不同资金行为影响，动量效应与反转效应共存；

- 早盘温和收益因子体现机构配置的动量效应（5日IC 0.034，20日窗口最大0.046，表现稳健）；

• 午盘与尾盘反转因子体现投机资金跟风行为，合成后IC达0.067，且剔除20日动量仍有效；

- 动量弹簧因子（早盘温和收益与早盘后收益等权组成）表现最佳，年化收益超14%，信息指标优良；

• 新提出的因子体系与传统动量及反转因子差异明显，有增量选股价值；

- 在行业轮动层面，早盘温和收益因子显著提升轮动效果；

• 该框架为未来基于资金行为的因子设计和组合构建提供了方向。

报告强调，当前研究基于历史数据和模型假设，存在历史不可复现及模型失效风险，后续持续监测及策略动态调整必要。[page::0,15]

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三、图表深度解读

机构与个人投资者持仓变化图（1页）

• 该条形及折线复合图显示2001-2021年期间，机构资金占比显著提升，个人占比下降，从清晰的百分比堆积柱中可辨识多个机构类别增长，强化机构行为动量驱动来源的理论支撑。

沪深市值与投资者数量走势图（2页）

• 总市值线性增长，自然人投资者数量也稳步增加，表明市场规模与参与度提升，奠定研究样本稳定基础。

日内成交额分布柱状图（4页）

• 高峰明显出现在开盘和收盘，早盘成交额最高，符合机构偏好早盘操作的假设。

早盘温和收益因子分组净值曲线（5页）

• 最高分组表现显著优于最低分组，且分组之间净值曲线间距稳定，表明因子有良好分层能力。

午盘和尾盘因子多空组合净值曲线（6、7页）

• 不同窗口参数比较，表明策略调仓频率及参数选取均为关键影响因子。

合成因子多空组合盈亏表现对比（7、9页）

• 图表显示因子合成提升了IC，也明显提升了收益曲线的稳定性和收益率，且换手率未明显提升，说明信息互补及组合优化效果。

动量弹簧因子IC曲线（10页）

• IC和ICIR指标均稳步提升，20日窗口达到峰值，加强因子稳健性的证据。

因子之间相关性热图（10页）

• 早盘温和收益因子与常见动量反转因子弱相关，支持因子信息独立性。

早盘后收益因子剔除20日动量残差因子表现曲线（11页）

• 残差因子仍保持稳定多空收益，验证因子增量收益有效性。

行业轮动分层净值曲线（12、13页）

• 20天动量因子行业轮动分层表现不佳，排名不单调；

- 早盘温和收益因子轮动分层则头尾分层明显，表现较好。

早盘温和收益和早盘后收益因子计算流程示意图（14页）

• 清晰展现因子构造及信号处理方法，便于复现。

日内收益率切分示意图（15页）

• 占据视觉中心，展示三时段的特征及对应的动量/反转效应，使整体框架明晰易懂。

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四、估值与风险分析

报告并未直接对具体公司进行估值，而是针对因子和策略进行了风险披露，强调策略模型基于历史数据，存在历史回测失效风险，市场结构变化可能导致因子效用周期性波动，呼吁用户持续监控模型表现并谨慎应用。

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五、风险因素评估

主要风险点包括：

• 模型基于历史数据，未来市场行为可能变异导致模型失效；

- 由于策略涉及高频次切分和组合构建，换手率风险及交易成本需合理控制；

• 因子信息可能逐步被市场消化，导致收益逐渐弱化；

- 行业轮动策略因行业分类及代表指数调整带来的影响。

报告未详细指出风险缓释方案，但隐含风险意识明显。[page::1,15]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告依赖于A股市场的机构与个人投资者行为假设，尽管有数据支持，但市场行为随时间变化，未来该划分可能减弱。

- 多个因子的选择均依赖于窗口参数及阈值（如早盘收益绝对涨幅2%），参数选择具有一定经验性，可能存在优化过拟合风险。

• 因子剔除及残差构造显示信息增量，但仍与传统动量反转因子相关，意味着信息并非完全独立，需结合多因子体系综合应用。

- 报告中风险提示较为“通用”，缺乏针对模型具体潜在失效机制的深入分析。

• 行业轮动效果提升部分侧重早盘温和收益因子，合成因子在行业层面表现情况缺乏深度揭示。

- 整体策略在2010-2021年数据回测表现优异，但2020年后部分因子效果减弱，提示短期市场结构变化带来的不确定性。

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七、结论性综合

本报告通过追踪和细分A股市场内机构与个人投资者不同的交易行为，提出将日内交易收益切分为早盘、午盘和尾盘三段，分别构造动量和反转因子，形成早盘温和收益因子、早盘后收益因子与动量弹簧合成因子，实证检验显示：

• 早盘温和收益因子具备稳定的温和动量效应，极端情况下表现为反转，精选窗口为20日，IC最高达0.046，年化多头收益达10%；

- 午盘和尾盘收益因子展示稳定反转效应，合成早盘后收益因子后IC提升至0.067，年化多空收益13.6%，且剔除20日动量后依然有效，反转效应的真正来源是午后跟风行为；

• 动量弹簧因子（等权合成以上因子）表现最优，20日窗口IC最高达0.08，ICIR 1.1，年化多空收益超过14%，多头收益达13.9%，夏普比率以及日胜率提升明显；

- 因子与传统反转与动量因子相关性较低，具备显著的信息增量，尤其是早盘温和收益因子；

• 在行业轮动层面，早盘温和收益因子显著提升了行业分组的策略效果，表现出稳健的头尾分层单调性，年化收益优于传统20日动量因子；

- 该研究为因子选股、行业轮动及资金行为解析提供了新视角，具有较好的实操参考价值。

整体来看，此报告以严谨的数据分析为基础，深入剖析资金行为异质性对市场动量与反转的影响，以稳健的回测结果支持其结论，并提出了具有创新意义的因子构建框架，对高级量化选股策略开发及行业轮动配置具有重要借鉴意义。[page::0-15]

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关键图表索引

| 图表名称 | 页码 | 内容描述 |
|-------------------------------|------|----------------------------------------------------------------|
| 机构与个人投资者持仓比例变化 | 1 | 显示机构资金占比不断提升，驱动机构配置动量效应的市场结构变化。 |
| 沪深市值与自然人投资者数量走势图| 2 | 体现市场规模增长与投资者参与度稳定。 |
| 全市场各分钟成交额比例分布图 | 4 | 早盘成交最活跃，尾盘再次活跃，符合资金行为假设。 |
| 早盘温和收益因子分层净值曲线 | 5 | 优异的分层表现，支持因子预测效果。 |
| 午盘尾盘收益因子及合成因子回测 | 6-7 | 各窗口参数对策略收益的影响，合成因子表现优越。 |
| 动量弹簧因子IC及多空组合净值 | 9-10 | 合成后因子在长期窗口期内信息指标显著提升，净值曲线更稳定。 |
| 因子相关性与残差回测 | 10-11| 验证新因子信息独立性及增量收益。 |
| 行业20天动量与早盘温和收益行业轮动分层 | 12-13 | 动量分层效果不显著，早盘因子分层效果明显优于动量因子。 |
| 早盘温和收益与早盘后收益因子计算流程 | 14 | 因子计算步骤清晰明确，便于复制应用。 |
| 日内收益率切分示意图 | 15 | 直观展示日内收益的时间切分与对应收益动量/反转的关联。 |

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本分析基于报告原文及数据，贯穿全文信息均已标注页码溯源，确保严谨性。

报告