传统动量因子的表现及问题 [page::4]

• 2014年至2023年，全市场传统动量因子10分组多空对冲信息比率约1.10，胜率62.16%，表现不稳定，尤其2023年动量效应近失效。

日内因子价量关系分析及新构建 [page::5][page::7][page::8]

• 传统日内动量呈显著反转效应，且选股能力较整体动量好。

- 按当日日内换手率切分20个交易日积累收益，换手率越高局部因子选股能力越强，表现年化ICIR从-1.67到-2.03不等。

• 合成新的日内因子（融合低换手反转与高换手动量部分），信息比率提升至1.72，最大回撤降低至12%。

隔夜价量关系的独特性及新模型构建 [page::9][page::10][page::11][page::12]

• 传统隔夜因子动量效应极弱（信息比率0.74），且当日集合竞价换手率对隔夜动量的增强效果不佳。

- 隔夜波动与成交量关系不同于日内，发现隔夜价量关系存在时间错配：昨日换手率高对应的隔夜收益表现为动量信号，低换手率表现反转信号。

• 新隔夜因子利用昨日换手率信息，信息比率提升到1.81，年化收益14.69%，最大回撤仅6.11%。

最后半小时换手率的价值及动量因子优化 [page::15][page::16][page::17][page::18]

• 研究发现知情交易者主要集中于交易日收盘前半小时。

- 使用前一交易日下午14:30-15:00换手率切割隔夜收益，得到的局部隔夜因子表现最优，信息比率显著提升至2.10，年化收益18.19%。

• 结合改进的日内因子，形成新的动量因子mom1430，信息比率达到2.79，年化收益21.86%，显著优于传统动量因子。

引入“聪明”指标深入切割日内时段并提升因子表现 [page::20][page::21][page::22]

• 通过标准化每分钟股价涨跌幅与成交量构建“聪明”指标选取知情交易集中时段。

- 在上午和下午“聪明”时段的换手率切割对应收益，ICIR提升至-2.77和-2.24。

• 结合“聪明”日内因子和14:30隔夜因子，构建“聪明动量因子”，信息比率保持2.79，年化收益27.01%，最大回撤下降至8.49%。

智能动量因子与传统因子收益及风险分解 [page::23]

| 指标 | momcor | mom1430smart |
|------------|---------|----------------|
| 多空收益率 | 21.86% | 27.01% |
| 多头超额 | 5.08% | 6.77% |
| 空头超额 | 16.00% | 19.17% |
| 信息比率 | 2.79 | 2.79 |
| 最大回撤率 | 5.89% | 8.49% |

• 智能动量因子相比旧因子，多头超额收益明显提升，风险调整后表现出色。

智能动量因子稳定性与参数敏感性测试 [page::26][page::27]

• 对比不同回看期（20、40、60日）的选股效果，智能动量因子均显著优于传统和旧版因子。

- 不同指数样本（沪深300、中证500、中证1000）中智能动量因子表现优异。

指数增强投资组合构建效果 [page::28][page::29]

• 三种因子构建的组合中，聪明动量因子选股组合表现最优，胜率和收益均领先传统动量因子组合。

动量因子正交分析 [page::30][page::31]

• 新动量因子正交传统因子后仍保持显著选股能力，说明因子创新带来独立有效信号。

结论总结 [page::32]

• 日内量价关系遵循传统价量逻辑，隔夜价量关系涉及“昨日量”与“隔夜价”的特别错配，体现信息提前反应。

- 引入最后半小时换手率和“聪明”指标精细切割，显著提升动量因子的选股能力和稳定性。

• 智能动量因子适用于A股全市场及主流指数，适合构建稳健的指数增强投资组合。

报告详尽分析报告：《求索动量因子” 系列研究（五）——成交量对动量因子的修正——殊途同归的聪明版》

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一、元数据与概览

• 报告标题： 《求索动量因子” 系列研究（五）——成交量对动量因子的修正——殊途同归的聪明版》

- 作者及机构： 东吴证券研究所，证券分析师高子剑，研究助理庞格致

• 发布时间： 2023年6月12日

- 研究主题： 研究成交量对动量因子信号的影响，特别是探索日内与隔夜动量因子中成交量的修正方法，进而构建更有效的“聪明”动量因子。

核心论点：

• 结合“价量关系”分析，日内与隔夜动量因子的价量逻辑存在本质差异。

- 利用隔夜交易前最后半小时的换手率，可显著提升隔夜因子的选股效果。

• 通过拆分日内交易时段并引入“聪明”指标（基于标准化涨跌幅与成交量的关系）筛选知情交易活跃时段，强化了日内动量因子。

- 结合改进的日内与隔夜因子，形成的“聪明”动量因子在全A股回测表现优良，ICIR和年化收益均高于传统因子，且风险指标更优。

• 本报告同时涵盖因子正交以及指数增强应用的相关讨论。

该报告的主要信息旨在传达基于“价量关系”的动量因子优化策略，以及该策略在A股市场的有效性和稳健性提升，特别是在面对市场动量效应不稳定的背景下，提供了实证和理论支撑。[page::0,4]

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二、逐节深度解读

1. 前言及动量因子回顾（第1章）

• 动量因子作为量化投资中经典选股因子，自1993年以来一直被广泛应用，但A股市场动量效应表现出中长期反转现象，且稳定性不足，2023年以来表现尤为低迷。

- 图1展示传统动量因子（20日收益率）的10分组合多空对冲净值走势，其信息比率仅约1.10且最大回撤超20%，说明该因子稳定性较差。

• 此前东吴金工团队研究表明，将动量因子拆分为日内因子和隔夜因子以捕捉其不同表现；基于投资者行为特征的价量关系成为动量信号增强的核心探索方向。[page::4]

1.2 日内价量关系探索

1.2.1 传统日内因子

• 定义为过去20个交易日累计日内收益（今收/今开-1），表现出显著反转效应，年化信息比率为-1.67。

- 图3显示该因子10分组多空对冲净值走势，年化收益24.29%，信息比率1.34，胜率64%左右，存在一定选股能力但稳定性不足。[page::5,6]

1.2.2 日内价量关系深探

• 按当日日内换手率将日内收益分为5个等份（局部因子），年化ICIR随换手率升高呈绝对值增加趋势，说明高换手区域选股能力更强，强化了“量”对“价”的确认作用，这种对日内动量因子的价值补充被称为“锦上添花”。

- 图4清晰显示高换手率对应局部因子ICIR达到约-2.03，远强于传统日内因子-1.67。[page::7]

1.2.3 新日内因子构建

• 取换手最低和最高的20%部分，标准化后线性组合成新日内因子NEWIntraday。

- 此因子ICIR提升至-1.92，胜率提高至75%，最大回撤降至12%，虽然年化收益率稍低（15.74%），但整体稳健性和信息比率提升明显。

• 图5展示新日内因子净值分组走势明显优于传统因子。[page::7,8]

1.3 隔夜价量关系探索

1.3.1 传统隔夜因子

• 定义为过去20日累计隔夜收益（今开/昨收-1），表现动量效应极弱（年化ICIR约0.75）。

- 图6显示传统隔夜因子10分组回测多空对冲净值表现平平，信息比率仅0.74，胜率64%，并无稳定盈利能力。[page::8,9]

1.3.2 隔夜因子增强尝试

• 用“当日”隔夜换手率分组隔夜收益，期望提升选股能力。

- 结果图7显示切割后年化ICIR无明显单调性，部分高低换手分组表现反常，说明日内价量逻辑不适用于隔夜因子。[page::9]

1.3.3 隔夜与日内的本质区别

• 依据相关学术研究，价格波动与成交量的平方根成正比。

- 本报告通过实证分析发现，传统以“今日换手率+今日隔夜价格变动”假定隔夜价量关系与理论不符，超过75%样本的实际隔夜波动率超出理论值2.5倍以上，表明重要信息交由其他机制而非当日集合竞价成交量体现。

• 图8通过比值统计显著指出隔夜价量逻辑异于日内价量逻辑，解释了隔夜因子结构调整失败原因。[page::10]

1.3.4 隔夜真正的价量关系之发现

• 推测隔夜信息部分在前一日交易时段释放，进而研究“昨日换手率”对“今日隔夜收益”分组效果。

- 将隔夜收益依昨日换手率分5组，发现低换手组表现反转，高换手组呈动量效应，暗示高换手率对应有更多知情交易者。

• 该结果与投资者结构和信息提前反应的定性假说一致，指导新隔夜因子构建。

- 图9展现局部分组ICIR明显单调化，验证假设。[page::11]

1.3.5 新隔夜因子构成

• 取昨日换手最低（反转强）与最高（动量强）两个局部因子线性组合成新隔夜因子NEWOvernight。

- 其年化信息比率提升至1.81，年化收益约14.7%，最大回撤极低6.11%，质量远胜传统隔夜因子。

• 图10展示新隔夜分组多空对冲净值，表现优异稳定。[page::12]

1.4 日内与隔夜殊途同归

• 识别日内价量关系在“今日量”与“今日价”，隔夜价量则表现为“昨日量”与“今日价”的错配，两者逻辑不同但均可显著增强动量因子信号。

- 结论强调不同时间维度的成交量信息对动量因子的互补性和强化作用。[page::12]

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2. 改进隔夜动量因子（第2章）

• 基于信息传播规律，收盘前最后半小时市场知情交易者比例较高，选取14:30-15:00时间段成交换手率切割隔夜收益。

- 图15源自文献示意说明知情交易时间分布，图16显示不同时间段换手率的切割效果以14:30-15:00最优，年化ICIR显著提升接近1.7~1.8（最高2.0左右）。

• 图17更新理论隔夜波动率时，使用最后半小时换手率后，实际与理论隔夜波动率比值75%样本缩小至1.5，量价对应性提升。

- 综合上述，构建新“1430隔夜因子”并合成新动量因子，图18-21表明性能明显优于旧因子，收益率和信息比率均提高约3-4个百分点。

• 表3数据细节展示优化前后年化收益率、波动率及信息比率的具体提升情况。[page::14-18]

3. 改进日内动量因子（第3章）

3.1 交易时段拆分

• 将日内交易分为上午和下午两段，分别用对应时段换手率切割收益。

- 四种切割方法中，上午换手率切割上午收益和下午换手率切割下午收益的效果最好。

• 结合两者得到dayapm因子，较改进前dayold收益和信息比率均有提升。

- 表4和图22-24展示了详细绩效对比，信息比率提升达至2.11，年化收益突破近20%。[page::18-20]

3.2 引入“聪明”指标锁定重要时段

• 通过分钟级标准化股价涨跌幅与成交量平方根的比值，衡量不同时段投资者“聪明”程度，锁定每交易日中“聪明”的前20%分钟时段。

- 使用“聪明”时段换手率切割上午及下午收益，得到更有效的日内因子。

• 绩效表5及图25-28清晰表明，使用聪明指标的动量因子（mom1430smart）信息比率提升至2.79，年化收益达到27.01%，表现最佳。

- 最大回撤也明显降低至8.49%，月度胜率达76.58%，综合风险调整后收益显著优化。[page::20-22]

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4. 其他重要讨论（第4章）

4.1 多空收益分解

• 表7显示聪明动量因子在多头超额收益、空头超额收益均胜过旧因子，尤其多头部分提升明显，反映改进因子的优越收益质量。

4.2 因子相关性

• 表8显示新旧因子相关系数整体下降，最终聪明版动量因子与旧因子相关度约0.596，指示新因子捕获了差异化信息。

4.3 新因子作为老因子加速器

• 表9结合新旧因子后的表现，年化收益率与信息比率进一步提升，最高年化收益27.86%，IR达3，证明新因子在提升传统因子表现上具备协同效应。

4.4 分年度表现

• 表10和表11分别展示旧版和聪明版动量因子年度表现，2023年旧版因子多空对冲收益呈负，最大回撤5%，而聪明因子依然保持正收益，回撤近2%，说明聪明因子更抗周期风险。

4.5 纯净动量因子表现

• 与Barra常用风格因子相关系数表12显示，聪明动量因子与风格因子相关度依然较低，有助于独立选股信号。

- 通过对风格和行业哑变量回归剔除，生成纯净因子，图29-30及表13显示纯净聪明因子信息比率2.62，高于旧版2.30，表现依旧优异。

4.6 参数敏感性

• 表14显示改进因子在不同回看期20、40、60日均保持优异表现，展现较好稳健性。

4.7 不同样本空间

• 表15显示聪明因子在沪深300、中证500和中证1000中均优于旧因子，适应不同市场规模和流动性环境。

4.8 指数增强组合构建

• 以三种动量因子构建投资组合，图31-33及表16显示聪明因子组合在不同指数成分股中的累计超额收益和风险指标均优于传统因子，说明其指数增强潜力。

4.9 动量因子正交传统动量因子

• 通过对改进动量因子剔除传统动量因子影响，图34-37及表17展示剩余信息选股效果仍显著，证明改进因子与传统动量捕获信息互补。

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三、图表深度解读

• 图1和3（传统动量因子及日内因子10分组净值走势）显示传统动量因子及日内因子均能提供正收益，但存在波动性和稳定性问题（最大回撤大）。

- 图4（局部日内因子ICIR）揭示换手率与日内因子选股能力的正相关特性，是日内价量逻辑的首次量化展示。

• 图7、9（局部隔夜因子ICIR—错误与正确切割）直观体现隔夜换手率切割当天收益无效，改为用昨日换手率后显著提升了因子稳定性和选股效力。

- 图8、17（实际与理论隔夜波动率比）体现价量行为差异，确认隔夜市场存在大量“无成交量”且由知情交易驱动的价格变动。

• 图10（新隔夜因子10分组净值）明显优于传统隔夜因子，业绩曲线更加平滑且斜率更大。

- 图13、14（新动量因子及与传统动量因子比较）显示新因子综合表现大幅提升，信息比率从1.10跃升至2.79。

• 图15、16（信息交易概率与局部隔夜换手率ICIR）通过文献支持的知情交易波动率时间分布和实测数据，指导隔夜因子的局部切割优化。

- 图18-21（基于最后半小时换手率的新隔夜因子及动量因子）呈现显著的绩效改进，风险调整后收益提升明显。

• 图22-28（多阶段改进日内与动量因子净值走势）结构化展现因子优化过程，突出“聪明”指标实施成效。

- 图29-30（纯净动量因子净值走势）强调剔除风格后因子选股信号独立且优异。

• 图31-33（指数增强组合净值）昭示现实投资应用前景，三个不同指数成分股中聪明因子均超过传统因子。

- 图34-37（动量因子正交净值）表示改进因子在剔除传统因子影响后仍有超额表现。

各表格系统呈现年化收益率、信息比率（IR）、月度胜率、最大回撤、IC和ICIR等多项性能指标，为实证提供严谨的多维度验证。尤其表1、表3、表6、表7、表9、表13、表14、表15、表16与表17体现精细比较和因子融合的价值，结构清晰，一目了然。

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四、估值分析

本报告属于量化因子研究范畴，未涉及企业财务估值模型、DCF或市盈率倍数估值等传统分析方法。报告中“估值”侧重于量化因子的选股能力评估，主要通过以下指标衡量：

• IC（信息系数）及RankIC: 衡量因子与未来收益的相关性，用于评价因子有效性。

- ICIR（信息比率）: IC波动率调整后的稳定性指标。

• 年化收益率与波动率： 净值增长率和风险。

- 信息比率（IR）： 年化收益与波动率的比例，反映风险调整后收益表现。

• 最大回撤、月度胜率： 风险管理与胜率指标。

因子之间通过横截面标准化、线性加权组合得到新的复合因子，体现对驱动因子的结构性假设。报告中设计与选取“聪明”时段及换手率时间点等参数均通过实证优化并进行敏感性分析。

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五、风险因素评估

报告明确了主要风险提示（第6章）：

1. 历史数据局限性： 所有统计基于历史回测，未来市场环境可能发生重大变化，因子表现存在不确定性。

2. 单因子模型风险： 动量因子单独使用时可能面临特定市场环境失效、不稳定等问题，需结合多因子及风控。

1. 数据测算误差风险： 成交量与收益计算中数据质量与处理方法可能存在误差，影响因子效果评估。

风险提示具有专业且务实的态度，强调投资者谨慎使用并警示历史表现不代表未来。[page::0,33]

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六、批判性视角与细微差别

• 创新亮点： 以“昨日量”与“隔夜价”的错配、及最后半小时成交量为核心思路，创新性强，突破传统价量逻辑的界限，体现对市场微观结构深刻洞察。

- 实证严谨性： 通过大量数据支撑及多维指标验证，增强因子稳健性与有效性，且跨样本空间检验充分。

• 潜在局限：

- 报告主要基于历史价格和成交量数据，未深度融合宏观、基本面等信息，未覆盖因子在极端市场环境下的表现与耐久性考量。
- “聪明”指标定义虽符合理论逻辑，但对极端行情、流动性断裂期的适用性和对市场噪声的敏感度未详细讨论。
- 对因子组合中的权重选择和参数调优过程缺少透明细节，可能存在过拟合风险，未来仍需持续检验与微调。

• 内在矛盾： 日内与隔夜因子价量逻辑截然不同虽获实证支持，但这一异质性对整个动量策略的动态平衡机制影响未深究，对资金流动和行为变迁的长周期影响尚不明确。

总体，报告在逻辑清晰和实证充分的同时，保持了较好自我约束，未过度夸大动量因子改进效果，风险提示充分，较为客观。

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七、结论性综合

本报告立足于量化投资中动量因子的价量关系挖掘，通过创新将日内与隔夜动量因子的成交量结构拆解至细时段，发现并利用“昨日量”与“今日隔夜价”的重要错配关系，构建出多个高效局部因子；同时引入“聪明”指标识别日内知情交易集中时段，并用这些时段的换手率切割收益，最终形成多阶段融合改进的“聪明”动量因子。

该因子在全市场、不同指数样本的回测期间（2014-2023年初）表现稳定，具体特点包括：

• 显著提升选股能力： 信息比率达到约2.79，较传统因子提升近1.7倍；IC和RankIC指标均显示较强的线性预测性。

- 稳健的风险调整收益： 年化收益率超27%，最大回撤显著下降，胜率维持高位，体现良好风险控制。

• 多空收益均衡增强： 多头超额收益增长明显，空头表现保持稳定，精细分解显示改进因子持久且优异。

- 跨样本验证： 在沪深300、中证500、中证1000的不同流动性和规模空间都取得优异表现，增强泛用性。

• 指数增强应用潜力： 基于聪明动量因子的组合构建，提升指数对冲组合表现，真实投资应用价值凸显。

- 改进因子相较传统因子关联度下降，具备独立且丰富信息量，且正交旧因子后依然表现良好，促进组合多样性。

图表与数据详尽呈现了上述多维度成果，图示视觉效果与统计指标一致验证了因子设计的科学与有效。

综上，报告体现了东吴证券量化研究团队在动量因子价量关系的全面创新和深刻理解，提出的“聪明”动量因子为传统动量策略注入了稳定性和收益的“双重提升”，为国内A股量化投资提供了宝贵的实证与策略框架。

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参考页码溯源

• 报告元数据、研究动机与核心结论见第一页引言部分及前言，第0-1页[page::0,4]。

- 动量因子拆分、日内与隔夜因子定义及表现见第4-12页，相关图表图1-10[page::4-12]。

• 日内与隔夜价量逻辑差异分析及“聪明”因子构筑见第13-22页，图表15-28[page::13-22]。

- 多空收益分解、因子相关性、年度表现与纯净因子见第23-26页对应表7-13，图29-30[page::23-26]。

• 参数敏感性及不同样本空间检验见第26-28页，表14-16，图31-33[page::26-28]。

- 指数增强应用方案及正交传统因子分析见29-32页，表17，图34-37[page::29-32]。

• 报告风险提示、第6章与免责声明见第0页和第33、34页[page::0,33,34]。

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声明： 本分析根据原始报告内容及图表数据系统解读，力求客观、详尽，解释所有关键论点和数据，严格遵循文本溯源规则，不涉及主观推测及非报告信息，符合资深金融分析师职责。

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