成交量激增“激增时刻”定义 [page::3][page::4]

• 利用分钟级成交量增加量大于日均值加一倍标准差定义“激增时刻”。

- 统计发现个股日内“激增时刻”次数较多，不同行业存在差异，如国防军工、计算机行业更多。

“耀眼波动率”因子构建及测试 [page::5][page::6][page::7][page::8]

• 以“激增时刻”及其后的4分钟构成“耀眼5分钟”，计算这5分钟收益率标准差为“耀眼波动率”。

- 采用月均和月稳的“日耀眼波动率”合成因子，单因子测试显示因子Rank IC约为-7%。

• 月耀眼波动率因子多空组合年化收益率达33.65%，信息比率3.67。

“耀眼收益率”因子构建及测试 [page::8][page::9][page::10]

• 以“激增时刻”分钟的收益率定义“耀眼收益率”。

- 构建月均耀眼收益率和月稳耀眼收益率合成因子，Rank IC约-8.5%，表现优于波动率因子。

• 多空组合年化收益率达32.53%，信息比率3.68。

“适度冒险”因子合成与绩效表现 [page::10][page::11]

• 将“月耀眼波动率”与“月耀眼收益率”因子等权合成为“适度冒险”因子。

- 因子表现优异，Rank IC -8.89%，多空组合年化收益率37.46%，信息比率4.10，月度胜率87.74%。

剥离风格因子影响后的纯净因子表现 [page::11][page::12]

• 与常见风格因子相关性低，剥离风格因子后“纯净适度冒险”因子依然表现稳健。

- 多空组合年化收益率18.07%，信息比率2.23，显著提升因子净化后的独立选股能力。

因子在不同样本空间的表现差异 [page::12][page::13]

• 在沪深300、中证500、中证1000成分股中，因子均表现良好。

- 其中中证500成分股表现最优，年化收益20.51%，信息比率1.88。

参数敏感性测试 [page::13]

• 将“耀眼5分钟”改为“耀眼3分钟”或“耀眼4分钟”后，因子表现基本保持稳定，说明参数选取鲁棒性较好。

方正证券研究报告详尽分析

报告元数据与概览

• 标题：“[T成ab交le量_S激um增ma时ry刻]蕴含的 alpha 信息——多因子选股系列研究之一”

- 作者：方正证券研究所金融工程团队，主分析师曹春

• 发布日期：2022年4月12日

- 报告类型：证券研究报告，属于量化多因子选股研究

• 主要议题：探讨股票成交量的“激增时刻”对股票收益的预测能力，构建并验证“适度冒险”选股因子的有效性。

本报告核心论点在于：成交量的边际变化，尤其是日内分钟级的激增时刻，蕴含重要的alpha信息，可以用来构建反映投资者对利好信息适度反应的因子——“适度冒险”因子，实现强有效的量化选股，取得较为显著的超额收益和风险调整回报。报告明确指出，成交量激增与价格变动的适度结合反映了投资者对利好消息的识别与风险承担程度——过度反应或不足反应都会影响收益表现，因子设计理念基于此。报告通过多个行业和样本空间进行严格回测，结果显示出该因子的稳健性和优越性。除基金经理、量化研究员外，技术分析师亦能从中获益。

逐章深度解读

1. 引言 （页3）

报告指出成交量作为股票市场的“原动力”，其边际变化对价格波动具较强指示价值。用“量在价先”解释成交量变化先于价格反映信息在市场的接受程度。此章节为因子构建提供理论基础和市场逻辑，强调成交量激增的辨识尤为重要。[page::3]

2. “适度冒险”因子定义逻辑 （页3）

重点阐述因子设计的理论核心：

• 利好信息驱动成交量激增是研究起点；

- 如果成交量大涨但价格无响应，表明市场不认可利好；

• 若价格亦大涨，则表明市场反应过度、风险潜在加剧；

- 目标是捕捉成交量激增时价格波动“适度”，既反映市场认可又不过度反应；

• 引用Arnold等（2022）研究支持该逻辑。

此部分明确因子设计的出发角度和价值判断，逻辑严密。[page::3]

3. “适度冒险”因子构建与测试

3.1 成交量激增的定义 （页3-4）

• 利用分钟级成交量增量（当前分钟成交量减上一分钟成交量）衡量边际变化；

- 剔除盘初盘尾数据，计算该分钟成交量增量的均值和标准差；

• 以“均值+1倍标准差”为阈值，定义超过该阈值分钟为“激增时刻”；

- 该定义较好捕捉瞬时的成交量跳升，适合挖掘隐含市场关注和信息变化。

举例说明：某股票在当日若第9、10、88、200分钟增量超过阈值，则这几个分钟是“激增时刻”。[page::3]

图表1 & 图表2 （页4）

• 图表1显示某股票成交量激增时刻与价格同时变化的关系，红色竖线表示激增；

- 价格曲线和成交量柱状图双轴展示，显著成交量激增的时刻对应价格波动；

• 图表2说明万得全A指数成交量的日内分布特征，呈现开盘急涨，逐渐回落，午盘低迷，收盘回升的时间特征。

这说明成交量激增现象具有明显的时间分布特征，有助于因子选时和精细化建模。[page::4]

图表3-5：大样本及行业层面日内激增时刻频数统计（页5）

• 贵州茅台和宁德时代主力个股日内激增频次均约22次/日；

- 行业角度国防军工、计算机、电子行业激增频率最高，商业贸易、房地产等较低；

• 该统计进一步确认激增时刻分布企业及行业差异，为后续因子构建定性支持。

说明成交量激增在不同个股和行业维度均具有代表性，是普适性特征。[page::5]

3.2 激增时刻的价格波动 （页5-6）

• 定义“耀眼5分钟”为激增时刻所在的分钟及其后4分钟区间，用作价格波动的反应窗口；

- 计算该5分钟内收益率的标准差，称为“耀眼波动率”，反映激增成交量引发的价格短期波动；

• 取日内所有耀眼波动率的均值为“日耀眼波动率”；

- 构建因子即衡量该“日耀眼波动率”与横截面均值的偏离，期望其收敛到市场平均，体现价格波动“适度”。

• 进一步计算该指标20日均值和标准差，生成“月均耀眼波动率”与“月稳耀眼波动率”因子，权重等配得到“月耀眼波动率”因子。

该设计通过分段时间窗口捕捉价格对成交量激增的即时反应，并用统计学方法衡量与平均水平的差异，体现量化的严谨性和创新性。

图表6-10：耀眼波动率因子测试与表现（页6-8）

• 表7显示，波动率因子所有版本（均值、稳定值及合成）Rank IC均为负，且绝对值较大（约6.6%-7.9%），ICIR显著，回测区间9年多，指标统计量优异；

- 年化收益率均约30%以上，月度胜率高达85%以上；

• 图8-10显示十分组多空净值分布，多空表现差距显著，且合成因子表现最佳。

该因子表现稳定且突出，支持其预测能力。

3.3 激增时刻的价格变动 （页8-9）

• 计算激增分钟的收益率均值（“日耀眼收益率”）；

- 依照“适度”理念，构建对应的偏差绝对值因子；

• 同样设置近20交易日均值和标准差，合成“月耀眼收益率”因子。

核心与波动率因子一致，均衡考量收益波动的适度偏离，[page::8]

图表11-14：耀眼收益率因子测试（页9-10）

• 表显著显示收益率因子IC均约-8%左右，月度胜率高达87%以上，年化收益率31%左右；

- 净值走势显示十分组分化明显，多空组合收益显著。

此收益率因子表现优于波动率因子，且稳定性同样较强。

3.4 适度冒险因子合成 （页10）

• 以等权方式合成“月耀眼波动率”与“月耀眼收益率”因子，形成综合性的“适度冒险”因子；

- 合成因子表现优于单因子，Rank IC -8.89%，信息比率4.10，年化收益率37.46%，月度胜率高达87.74%。

表15及图16清晰地展示了合成因子的超强选股能力，表明波动率及收益率维度信息相辅相成。[page::10]

3.5 剥离其他风格因子影响后因子表现（页11-12）

• 相关性测试（图17）显示“适度冒险”与波动率及换手率存在一定相关性，但与其他主流风格因子相关性较低；

- 采取10因子正交剔除后，得到“纯净适度冒险”因子，仍保持较好选股能力（Rank IC -3.18%，年化收益18.07%，信息比率2.23，月度胜率高达75%左右）；

• 图19显示净值曲线仍显著增长。

说明该因子具有独立的增量信息，非纯粹风格复现。[page::11] [page::12]

3.6 不同样本空间表现（页12-13）

• 测试沪深300、中证500、中证1000后三大样本，均表现稳健；

- 中证500样本中因子表现最佳（Rank IC -6.09%，年化收益20.51%，信息比率1.88，月度胜率近74%），沪深300表现相对最弱；

• 表20和图21直观呈现多空组合具体收益差异。

该测试体现了该因子较强的适用性和普适性。[page::12] [page::13]

3.7 参数敏感性测试（页13）

• 将“耀眼5分钟”窗口缩短为3分钟和4分钟，因子表现依旧坚挺；

- 说明因子构造参数对结果影响较小，证明设计的稳健性。

表22具体数据验证了这一结论。[page::13]

4. 风险提示 （页13）

报告列明风险提示：基于历史数据分析的规律可能失效，市场可能出现超预期变化，驱动因子可能存在阶段性失效风险，提醒投资者谨慎使用因子。[page::13]

5. 参考文献 （页13）

引用Arnold等（2022）关于投资者注意力与风险承担的论文，提供理论支持。[page::13]

图表深度解读

• 图表1-2 直观地揭示了成交量激增时刻定义及全市场成交量特征；

- 图表3-5 指出激增时刻在样本股票及行业的分布频次特征；

• 图表6 形象显示“耀眼5分钟”的时间窗口概念及其对应的成交量和价格变动；

- 图表7-10 详实定量展示了波动率因子测试指标及净值提升过程；

• 图表11-14 对收益率因子同样展示了全面的实证结果与分组净值曲线；

- 图表15-16 清晰体现合成后“适度冒险”因子强劲的选股绩效；

• 图表17-19 通过相关性和剔除策略展示“适度冒险”因子的独特增量信息和纯净表现；

- 图表20-21 进一步验证不同市场样本的普适性和可行性；

• 图表22 体现参数敏感性测试的强稳健性。

整体图表设计精巧、数据全面，理论与实证验证相辅相成，呈现因子开发的完整过程。

估值分析

报告为量化因子研究，无传统估值。但因子绩效测评指标（Rank IC、ICIR、t值、信息比率、年化收益率、最大回撤等）完整详尽，可视为量化因子估值的等效指标。因子合成权重固定权重为1:1，参数敏感性测试明确，无复杂估值模型运用。

风险因素评估

明确提出三大风险：

• 历史规律未来潜在失效；

- 市场出现超预期变化干扰因子效用；

• 驱动因子受环境影响存在阶段性失效。

报告未详述缓解策略，强调投资者审慎使用并注意阶段性调整。

批判性视角与细微差别

• Report中的负Rank IC值（例如-8.89%）反映因子与未来收益间负相关，即“反向”有效性，体现为“适度冒险”指标越小（越接近适度），未来收益越好。该特殊性质需用户理解，可能不同于多数正向因子，且应用时需将负相关理解为信号。报告对此解释未明显提及，需投资者自身认知调整。

- 因子设计重点在“适度”而非极端反应，能够避免过度交易或极端波动，但可能对极端行情下表现有限，报告未深入探讨极端风险敏感度，建议实务中配合风险管理。

• 成交量激增定义依赖均值及标准差阈值，容易受每日极端值影响，虽参数敏感性测试结果较好，但对非正常交易日（如热点炒作）反应仍需谨慎。

- 因子中长期表现优异，但剔除风格因子后IC降幅较大，说明“适度冒险”与传统风险因子存在一定关联，需结合多因子策略整体判断。

结论性综合

本报告系统构建了基于分钟级成交量边际激增时刻的“适度冒险”多因子选股模型。通过创新定义“激增时刻”、建立“耀眼波动率”和“耀眼收益率”两个核心因子，并经实证合成得到最终因子。该因子强烈体现了成交量与价格的适度同步变化所蕴含的alpha，成功捕捉投资者对利好信息的理性识别与适度风险承担。

详尽的单因子及多因子测试显示，报告中的因子表现优异，信息比率和年化收益率均处于行业领先水平，月度胜率高于85%，并且具有较好的参数稳健性及跨行业、跨样本空间的适用性。在剥离主流风格因子后仍具独立增量信息，说明其真实的alpha来源。

报告围绕成交量变化这一核心量化维度，给予了严谨的理论基础和充足的实证数据支持。图表配合详尽地呈现了因子定义、构建、测试与优化全过程，逻辑完整、切实可行。

然而，该因子负的Rank IC值得使用者注意，因子价值体现为数值越小说明未来表现越好。投资实操时需反向应用信号。此外，报告明确风险提示，提醒投资者关注因子在不同市场环境和历史条件下的可能失效风险。

综上所述，“适度冒险”因子作为大量成交量激增时价格信息消化效率的度量，提供了一种新颖且有效的量化选股工具，适合与现有风格因子结合使用，帮助投资者从微观成交结构洞察潜在alpha机会。[page::0,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13]

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参考示例引用：

• “成交量激增的定义及检测”[page::3,4]

- “耀眼波动率因子构造与表现”[page::5,6,7,8]

• “耀眼收益率因子测试”[page::8,9,10]

- “适度冒险因子合成及绩效”[page::10,11]

• “剔除其他风格因子后的选股能力”[page::11,12]

- “跨样本验证与参数敏感性”[page::12,13]
- “风险提示及文献支持”[page::13]

报告