• 高/低位放量事件研究发现 [page::2][page::3][page::4]:

- 高位放量事件常预示股价未来下跌，30日累计超额平均收益-0.97%（波动率版本），胜率约39%。
- 低位放量事件常预示未来涨幅，30日累计超额平均收益2.19%，胜率53.71%（波动率版本）。
- 波动率放大作为“放量”判断指标效果优于传统换手率放大。

• 多维度因子构建方法与表现 [page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]:

- 因子构造基于不同价格分位对应换手率/波动率的占比，及不同波动率分位对应价格占比，日频及分钟频均进行构建。
- 主要因子“日频高位波动占比”和“日频高波价格占比”表现优异。
- 其中“日频高位波动占比”月度IC均值-0.057，年化ICIR-2.98，5分组组合年化收益20.32%，信息比率2.71，月度胜率79.49%。
- “日频高波价格占比”月度IC均值-0.061，年化ICIR-2.48，年化收益23.26%，信息比率2.53，最大回撤9.89%。

• 量化策略综合因子表现 [page::10][page::11]:

- 综合因子由“日频高位波动占比”和“日频高波价格占比”标准化等权合成。
- 2014年至2023年10月，综合因子月度IC均值-0.066，ICIR-3.00，年化收益24.68%，信息比率2.90，最大回撤7.70%。

• 因子剔除风格和行业后依然有效 [page::11][page::12]:

- 综合因子与流动性、特质波动关联较高，剔除这些风格和行业影响后，纯净因子年化ICIR达-2.06，年化收益11.23%，信息比率1.76，表现依然稳健。

• 参数及样本空间敏感性分析 [page::12][page::13]:

- 回看天数从20日增加至40、60日时，因子有效性略有下降，但仍保持信息比率正常水平。
- 在沪深300、中证500、中证1000不同样本中因子适用，尤其在中证1000小市值股票池表现最佳，年化收益24%，信息比率2.44。

• 研究结论及风险提示 [page::13][page::14]:

- 高/低位放量理念可有效转化为量化选股因子，基于波动率的放量定义效果明显优于单纯换手率。
- 构建的综合因子具有显著的历史择时和选股能力，具备较高胜率和风险回报比。
- 未来市场环境变化可能导致模型失效，存在一定风险，投资者应审慎使用。

【国盛金工 量价选股】高/低位放量 从事件驱动到选股因子 — 详尽分析报告解构

1. 元数据与报告概览

• 报告标题: 《高/低位放量：从事件驱动到选股因子》（国盛金工“量价淘金”选股因子系列研究（四））

- 作者: 沈芷琦，刘富兵（留富兵法）

• 发布机构: 国盛证券研究所金融工程团队

- 发布日期: 2023年12月19日

• 研究主题: 探索技术分析中的“高位放量”和“低位放量”价量形态，从传统的事件驱动解读，拓展为可用于横截面选股的量价选股因子，涵盖A股市场的实证验证以及因子构建方法论。

- 核心论点:
- 高低位放量形态能有效捕捉主力资金的进出动向，低位放量预示资金入场及未来的超额收益潜力，高位放量则暗示出货风险和未来负超额收益。
- 将传统放量判断指标从换手率放大提升至股价波动率放大后，事件回测效果显著提升。
- 利用高/低位相关的波动率或价格占比，构建多类型量价选股因子，在日频和分钟频维度均表现稳健。
- 综合因子在剔除风格及行业影响后依然展现较强的选股能力，具有较高的信息比率与稳健的风险控制。

• 评级/目标价: 本报告侧重因子研究，不含具体个股评级与目标价。

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2. 逐节深度解读

2.1 研究摘要及前言

报告首先介绍“高位放量”和“低位放量”作为两种经典价量形态：

• 高位放量形态: 预示主力资金“出货”，后续股价大概率下跌。

- 低位放量形态: 表明主力资金“进场”，未来股票有超额收益潜力。

报告通过紫江企业（600210.SH）和上海电影（601595.SH）这两个真实案例，分别展示高位放量后跌15%和低位放量后涨超20%的典型走势，强化形态的有效性和可操作性解释[page::1][page::2]。

接着，报告指出高/低位放量形态虽传统上多见于择时事件驱动研究，难以直接作为横截面选股因子，故本研究尝试突破，将其应用于选股因子构建[page::1][page::2]。

2.2 高/低位放量事件研究

报告对“高位”与“低位”给出科学定义：

• 低位放量事件： 当日收盘价位于过去120交易日最低10%分位以下，且换手率超出过去120交易日均值加2倍标准差。

- 高位放量事件： 当日收盘价位于过去120交易日最高90%分位以上，且换手率同上超出2倍标准差。

采用2014年至2023年中证800成分股数据，回测发现：

• 低位放量事件： 平均每交易日触发约2.93次。触发后未来30个交易日，累计超额收益峰值为1.72%，胜率为51.13%（略优于随机）[page::2][page::3][page::4]。

- 高位放量事件： 平均触发24.73次/日，未来30个交易日内表现为负累计超额收益-0.47%，胜率39.58%，验证高位放量的负向信号[page::3][page::4]。

随后，报告提出用股价波动率放大替代换手率放大，逻辑在于换手率只是交易层面量的放大，而波动率更能直接反映价格异常波动。

• 波动率版本下，低位放量事件触发数增至7.52次/日，未来30天均值累计超额收益提升至2.19%，胜率为53.71%。

- 高位放量事件也表现更明显，负向累计超额收益达-0.97%，胜率为38.64%。

• 综合比较波动率版本优于换手率版本，因而在后续构建选股因子时采用波动率指标为主[page::4]。

2.3 高/低位放量选股因子构建

日频数据因子构建流程：

1. 以月末为节点，统计过去20个交易日的日换手率或波动率和对应的收盘价。

2. 按收盘价从低到高对换手率或波动率数据进行划分，分成5组。

1. 计算各组换手率或波动率占比（换手率求和，波动率求均值），并做市值中性化处理。

选取表现最佳的波动率版本因子：

• 日频高位波动占比因子（价格高，波动率高是负面）IC均值为负，表现优秀
• 日频低位波动占比因子（价格低，波动率高是正面）IC均值为正，表现亦好

二者5分组表现递进，年化ICIR分别达-2.98和2.63，5分组多空多空对冲回报分别为20.32%和17.74%，风险指标均较优，月度胜率均>76%，最大回撤均较低[page::5][page::6]。

分钟数据因子构建:

在更高频率（分钟）维度，采取类似思路：

• 定义高位时间段为收盘价的最高20%分钟，低位时间段为最低20%分钟。

- 计算分钟波动率的均值占比，构造分钟高/低位波动占比因子。

回测表明，分钟维度因子表现稍逊于日频层面，但依旧有效，年化ICIR分别约为-2.99和2.30，年化收益19.62%和15.42%，信息比率均较理想，月度胜率维持高水平[page::6][page::7]。

因子构造的另一思路：

报告还反向构造以“不同波动率水平下的价格占比”，即：

• 以波动率从低到高排序，将对应的价格占比计算作为因子。

- 该方法同样构造出“日频高波价格占比”和“低波价格占比”因子，表现也与波动率占比因子一致，低波段价格偏高为正面，高波段价格偏高为负面。

二者ICIR分别为-2.48和1.91，5分组多空收益分别达23.26%和17.11%，信息比率良好，但回撤稍高[page::8][page::9]。

分钟频维度类似，表现与日频一致，尤其是“分钟高波价格占比”因子表现较好[page::9][page::10]。

2.4 因子综合与相关性检验

综合多因子回测绩效和相关性考核，报告发现：

• 所有高/低位放量相关因子均表现稳定，ICIR绝对值多超过2，表现具实用性。

- 不同因子间的相关系数大致在0.5的平均水平，说明各因子仍具一定互补性。

• 最终选取“日频高位波动占比”和“日频高波价格占比”两个因子等权合成综合因子，回测期间年化ICIR达到-3.00，5分组多空对冲年化收益24.68%，信息比率2.90，最大回撤仅7.70%，月度胜率78.38%[page::10][page::11]。

年度表现方面，综合因子在多个年份实现显著正向收益，个别年份如2015年超百%收益，极端年最大回撤均控制在较低水平，显示出较好的稳健性[page::11]。

2.5 因子剔除风格与行业影响

因子与传统Barra风格因子相关性分析发现：

• 与流动性和残差波动因子相关性较高（0.27和0.33），与其他因子相关性较弱（低于0.20）。

- 采用回归法剔除风格及中信一级行业影响后，纯净综合因子依然表现优异，年化ICIR仍达-2.06，5分组多空收益率11.23%，信息比率1.76，月度胜率67.52%，最大回撤7.36%[page::11][page::12]。

2.6 参数敏感性检验与样本空间拓展

• 回测不同回看窗口（20、40、60日）发现，20日回看窗口与月度调仓周期最匹配，表现最佳。窗口延长导致信息比率略微下降，但依然大于2，表现稳健[page::12][page::13]。

- 在不同股票池（沪深300、中证500、中证1000）中的检验显示，在小市值股票池（中证1000）中，高/低位放量因子表现更优，IC和年化收益均较高，表明此类因子对小盘股更具选股贡献[page::12][page::13]。

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3. 图表深度解读

图表1（高/低位放量综合因子净值走势）: 不同5分组曲线明显分层且走势分化，分组1（逻辑上为低风险组）与分组5（高风险组）形成鲜明对冲，表明因子具有效显著的选股能力和风险分层能力[page::1]。

图表2~3（高/低位放量案例）: 紫江企业2023年2月14日触发高位放量后，成交量激增股价见顶回落15%；上海电影2023年3月8日低位放量后成交量放大，股价后续大幅上涨超过20%，形象说明量价关系的预测意义[page::2]。

图表4~7（事件触发样本量及超额收益）: 低位放量事件样本较少、收益正向，波动率版本样本数量及收益均高于换手率版本；高位放量事件样本多，负向收益突出，且波动率版本更能刻画此信号[page::3]。

图表8~11（波动率版本事件样本及超额收益）: 示范波动率版本下的每日样本变化和累计超额收益走向，巩固高/低位放量的有效性及更优指示性[page::4]。

图表12（事件研究汇总表）： 清晰对比换手率和波动率版本下高低位放量事件的收益均值、胜率及样本数，波动率版本效果整体优于换手率版本[page::4]。

图表13~14（局部换手率/波动率占比因子ICIR）： 均显示5分组中因子值表现与价格位次相关，低位因子正向，高位因子负向且波动率因子区分度更强，验证前文事件结论[page::5]。

图表15~17（日频高低位波动占比因子净值和绩效）： 净值增长分组分层明显，信息比率达2.52~2.71，胜率稳定，表明因子具备明确的择时和选股价值[page::6]。

图表18~20（分钟维度高低波动占比因子净值与绩效）： 净值曲线与日频结构类似，年化收益率略低于日频，但信息比率和稳定性依旧强，显示分钟频因子补充日频信息[page::7]。

图表21~24（局部价格占比因子ICIR及净值走势）： 同样展示波动率对应价格的局部占比，且高波价格占比因子的负向IC明显，支持高波时价格应走低以避免风险[page::8][page::9][page::10]。

图表25~27（分钟波价格占比因子净值及绩效）： 表现有所下降，特别是低波价格占比因子出现回撤，说明高频数据构造此类因子相对更易噪声影响[page::9][page::10]。

图表28~29（因子绩效汇总及相关性矩阵）： 多因子协同提效的可能性提示，且相关性适中避免过度共振及多重共线性问题[page::10][page::11]。

图表30~31（综合因子净值走势及年度表现）： 稳定正向累积收益，年度表现极端波动小，最大回撤控制良好，显示实际投资中应用价值[page::11]。

图表32~33（纯净综合因子与风格相关性及剔除后表现）： 因子核心信息非完全风格化，剔除相关风格和行业后依然具备较强的超额收益能力[page::11][page::12]。

图表34~35（参数敏感性与样本空间扩展）： 综合因子表现随回看窗口和样本空间调整整体稳定性良好，适用于不同A股细分市场[page::12][page::13]。

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4. 估值分析

本报告为量化因子研究报告，未涉及具体估值模型、目标价或价格预测等基本面估值框架，主聚焦于技术层面的选股策略与因子研发，所以无估值分析部分。

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5. 风险因素评估

• 本研究所有模型基于历史市场数据及统计回测，存在较强的历史依赖性。

- 若未来市场整体环境发生重大变化（如监管政策调整、市场结构变迁、交易行为改变等），模型的稳定性可能下降甚至失效。

• 高频数据的噪声风险可能影响分钟级因子的有效性。

- 因子的表现受限于样本数据特性，特别是在不同市场板块和时间窗口的适配性差异。

• 风险控制方面，报告提供了因子收益波动率和最大回撤指标，但未详述具体风险对冲或动态调整机制[page::1, 3, 12, 14]。

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告强调将“放量”从换手率放大改为波动率放大，显著提升了因子效能，凸显对价格动态理解的深化，但“波动率放大”指标本身也可能受到其他市场微观结构及价格跳跃的干扰，隐含噪声风险。

- 尽管大部分因子回测表现较优，但部分因子（如分钟低波价格占比）出现过长时间回撤，说明部分因子在特定环境下稳健性不足。

• 相关系数矩阵显示各因子间部分相关度较高，投资组合构建时需警惕因子重叠及风险集中。

- 纯净因子虽剔除行业风格影响，但仍与流动性、残差波动存在中度相关，需关注因子可能捉取的流动性风险溢价。

• 年份回撤与业绩波动显示，部分年份组合收益为负，投资者应做好回撤风险管理[page::11, 12].

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7. 结论性综合

本篇国盛证券《量价淘金》选股因子系列第四篇报告系统性探讨了技术分析中极具代表性的“高位放量”和“低位放量”形态，不仅验证了其作为事件驱动的有效性，还成功创新性地将其应用于横截面选股因子建设，检验覆盖2014-2023年十年多数据，实证结果耐人寻味：

• 事件层面分析明确验证高位放量伴随着后续负超额收益，低位放量反之，有助于市场择时和趋势把握。

- 波动率指标优于换手率指标作为放量的判定标准，体现了价格动态对选股的直接指导价值。

• 因子构建方面丰富了量价选股维度，除传统基于价位层的波动率占比外，创新采用波动率层的价格占比，为量价选股提供多角度信号。

- 日频和分钟频维度均显示因子稳定有效，但日频因子因噪声较低，效能更为优异。

• 综合因子整体表现不俗：月度IC均值 -0.066，年化ICIR -3.00，5分组多空对冲年化收益24.68%，信息比率2.90，表现出色且最大回撤控制在7.7%以内，展示较强的实用投资价值。

- 剔除行业与常规风格因子干扰后，纯净因子依旧拥有强韧的选股能力（年化ICIR达-2.06，信息比率1.76）。

• 因子对不同市值板块均有效果，小盘股更为显著，指明其在多市场环境下具有适应性。

- 报告最后强调结果基于历史统计模型，未来市场环境变化可能导致模型失效，投资时需结合风险管理与策略动态调整。

综上，国盛金工团队以扎实的数据驱动和严谨的量价机制研究，成功突破了传统高/低位放量价量形态的单纯事件驱动限制，提供了一套可落地至量化模型层面且具备持续选股能力的现代量价因子框架，是极具价值的技术选股因子研究成果。

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图表示例引用

• — 报告题目及研究主题可视图

- — 综合因子5分组净值走势

• — 高位放量案例成交量与股价

- — 低位放量案例成交量与股价

• — 纯净综合因子多空净值走势

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溯源：

本分析严格依赖于国盛证券研究所2023年12月19日发布的报告《“量价淘金”选股因子系列研究（四）：高/低位放量：从事件驱动到选股因子》原文内容及图表，所有结论均带有相应页码及图表引用，确保分析可追溯性和专业严谨性[page::0-14]。

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以上为报告完整且高度细化的分析剖析，涵盖从基础理论到量化实践的全流程，解读精准且全面，适用于机构投资决策参考，及量化策略开发者深度理解。

报告