核心因子构建与定义 [page::0][page::1][page::2][page::3]

• 加权上影线频率因子、加权下影线频率因子通过量化影线长度及时间衰减加权构造，关注显著的长影线信号。

- 2K形态因子基于过去3年720交易日多样化768种2K形态的胜率加权计算，使用形态胜率进行打分，回望40个交易日，持有期20个交易日进行轮动调仓。

• 单一K线分16种形态，2K形态结合当日及相邻K线跳空情况，综合形成768种复合K线模式。

因子有效性检验与分组表现 [page::4][page::5][page::6][page::7]

| 因子 | 多空组合年化收益率 | 年化夏普比率 | 最大回撤率 | IC均值 | IC胜率 |
|---------------|-----------------|-----------|----------|--------|--------|
| 加权上影线频率 | 9.71% | 0.65 | 18.16% | -0.065 | 71.19% |
| 加权下影线频率 | 14.13% | 1.06 | 11.27% | -0.064 | 71.03% |
| 2K形态因子 | 22.35% | 1.83 | 9.29% | 0.051 | 69.70% |

• 加权影线频率因子与下期收益率负相关，空头表现优于多头，信号偏空头。

- 2K形态因子与股票收益显著正相关，分组收益率单调性好，表现显著优于影线频率因子。

• 2K形态因子多空组合累计收益明显超过上下影线频率因子，尤其2019年后表现稳健。

相关性及多因子回归分析 [page::8][page::9][page::10]

• 加权上下影线频率因子与加权盈利频率因子高度相关，相关系数约0.9，重合度高，剔除盈利频率后残差选股效果差。

- 2K形态因子与加权盈利频率及Barra十因子相关性低，系数绝对值均小于0.14，提供较独立的信息。

• 多因子Fama-Macbeth回归显示2K形态因子显著性高（99%置信区间），在加入所有控制变量后仍显著，说明该因子能够独立贡献选股价值。

参数敏感性分析 [page::10][page::11][page::12]

• 2K形态因子窗口期最佳为3年，过长窗口期（5年）有效性降低。

- 回望期在20-80个交易日范围内表现稳定，IC均值变化不大。

• 不同窗口及回望期的IC均值和t统计量维持显著水准，显示参数鲁棒性。

宽基指数成分股表现 [page::12][page::13]

| 宽基指数 | IC均值 | IC胜率 | 多头组合年化超额收益率 |
|---------------|--------|--------|---------------------|
| 沪深300 | 0.054 | 61.86% | 9.12% |
| 中证500 | 0.058 | 63.97% | 见对应图示 |
| 中证1000 | 0.059 | 66.25% | 13.16% |
| 国证2000 | 0.060 | 66.91% | 见对应图示 |

• 2K形态因子在各大宽基指数成分股中均表现出正向稳定选股能力，IC均值保持在0.05以上，尤其在中小盘指数如中证1000表现最佳。

- 分组累计收益率及多头组合相对指数表现均良好，多头组合风险控制较好。

【西南金工】加权影线频率与K线形态因子——详尽分析报告

1. 元数据与概览

• 标题：《加权影线频率与K线形态因子》

- 作者：郑琳琳、盛宝丹、王天业、祝晨宇等，西南证券研究发展中心

• 发布日期：2025年9月4日（报告节选），全文约2025年9月12日发布

- 机构：西南证券股份有限公司

• 主题：量化投资因子研究，尤其是基于K线形态的加权影线频率因子及其组合因子

核心观点简述

报告围绕对中国A股市场的量化选股因子构建进行探讨，具体聚焦于：

1. 加权上影线频率因子与加权下影线频率因子的构建——通过加权计数技术改进传统K线上下影线的信号识别，回测期为2015年至今，两因子IC均为约-0.065，均展示负相关性并且表现出高达71%以上的IC胜率，暗示空头信号较强，但多头信号较弱。

2. 2K形态因子——基于单根及相邻两日K线形态的组合，共768种形态，利用形态胜率加权求和构建因子，表现与下期收益正相关，IC均值约0.05，胜率接近70%，且夏普比率显著优于影线频率因子，表现更稳定。

1. 因子之间的相关性分析显示，影线频率因子与加权盈利频率因子高度重合（>0.9相关系数），信息重复度高；而2K形态因子与其他因子及Barra风格因子相关较低，能为选股提供增量信息。

4. 宽基指数成分股分析显示，2K形态因子在沪深300、中证1000等指数中均表现较好，具备一定的稳健性。

1. 风险提示涵盖历史表现不代表未来，市场环境变化风险及数据准确性风险。

综上，报告建议重点关注2K形态因子作为一种有效的量化选股工具。

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2. 逐节深度解读

2.1 加权影线频率因子

关键论点和信息

• K线图通过开盘、收盘、最高、最低价构成，实体及上下影线反映市场买卖力量对比。

- 传统上下影线因子没有考虑信号的显著性和时间衰减，现作出两方面优化：
- 长度阈值划分：将上影线和下影线长度定量划分为长短两类，仅关注长影线（长度 >1%），因为短影线信号预测力不足。
- 时间加权衰减：近时间的影线信号权重加大，远时间的则指数衰减，体现短期信号更有效。

支撑逻辑和公式说明

• 采用回望期40个交易日，权重衰减速率用公式 \( w{decayj} = 0.5^{\frac{t-j}{\lambda}} \) 定义。这里，\(\lambda\)控制衰减速度。

- 因子定义为回望期内加权计数超过阈值的长影线频率，分母为回望期交易日数，保证频率的标准化。

• 行业中性化采用线性回归剔除行业效应，取残差作为最终因子值。

关键数据与预测意义

• 影线因子本质是一种技术面情绪指标，通过加权后的频率指标捕捉多空力量的转折，期望其与未来收益负相关（多空力量不平衡时通常为反转信号）。

- 分组检验与IC分析均支持该因子的短期预测能力，但负相关性表明其主要作为空头信号。

2.2 K线形态定义与2K形态因子构建

关键论点和构建方法

• K线单日形态由阴阳线（开盘价相对收盘价）、实体长短（阈值2%）、上下影线长短（阈值1%）划分，共16种单K形态。

- 相邻两根K线的开盘价与前日高低价关系分为3类（跳空高开、正常开盘、跳空低开），两根K线组合与邻接关系共形成768种2K形态。

• 利用过去3年全部股票的2K形态样本，计算每种形态出现后未来20个交易日的正收益比率作为形态胜率得分。

- 股票当前的2K形态因子即为过去40个交易日内各形态得分的加权累计，权重同样依据指数衰减。

逻辑和关键数据点解析

• 该方法考虑了形态的绝对价格关系与二维序列信息，因而能够捕捉更丰富的市场情绪信息。

- 胜率（wr）计算均衡考虑形态出现次数，提升了样本的稳健性。

• 行业中性化同样剔除行业影响。

2.3 因子有效性检验

样本和处理

• A股所有上市股票，2015年1月至2025年7月，排除ST股、上市不足半年及停牌过多股票。

- 参数：窗口、回望期均为40个交易日，持有期20日。

• 分组检验为10组，对未来收益率进行平均比较和多空组合构建。

分组检验结果

• 加权上影线频率因子：因子值越大（更多上影线信号），年化收益率呈下降趋势，多头组合表现弱，t值显著，空头信号较强，最大回撤高达50%以上。

- 加权下影线频率因子：表现优于上影线，年化收益率更明显下降，多空组合夏普比率1.06，最大回撤约11.27%，仍然是空头信号。

• 2K形态因子：正相关，分组收益呈良好单调性，多空组合年化收益22.35%，夏普1.83，最大回撤9.29%，表现明显优于上、下影线频率因子。

信息系数分析

• 上、下影线频率因子IC均为负，约-0.065且统计高度显著，IC胜率约71%，表示预测力稳定且多为反向信号。

- 2K形态因子IC均值约0.05，信息比率0.47，表现稳定。

• 累计IC曲线显示：影线因子累计IC持续平稳下降（反向关系显著）；2K形态因子累计IC稳定上升，且在某些市场事件（如2018年熊市）出现阶段性波动。

2.4 因子相关性与回归分析

• 相关系数：加权上下影线频率因子与加权盈利频率因子高度相关(约0.9)，信息大幅重叠，剔除加权盈利频率后，影线因子贡献显著减少；2K形态因子与其他因子相关性低（绝对值均<0.1），说明其信息增量明显。

- 与Barra风格因子相关：2K形态因子与市值、账面市值比（BP）、盈利能力等10项因子均相关较低，仅与动量因子稍有0.14相关，但仍处于较低水平。

• Fama-Macbeth回归：控制各风格因子后，2K形态因子系数依然在99%置信水平显著，表明其包含的收益预测信息不被其他因子覆盖，独立性强。

- R²水平虽不高（多在1.75%-10%区间），但因子效应显著。

2.5 敏感性分析

• 窗口期长度效应：在2-4年窗口期内，因子IC均值维持稳定且显著，5年之后IC开始下降，显示市场环境变迁削弱形态得分的代表性。

- 回望期长度效应：20至80个交易日的回望期IC几乎一致，体现因子对回望长度具有一定鲁棒性，超过半年回望期后效果略降。

2.6 宽基指数成分股测试

• 2K形态因子在沪深300、中证500、中证1000、国证2000等指数成分内均表现稳健，IC均值在0.054-0.06左右，IC胜率60%-66%间。

- 分组收益率保持单调递增趋势，多头组合相较对应指数产生显著超额收益，沪深300超额约9.12%/年，中证1000超额超13.16%。

• 2018年熊市期间表现波动有回调，2020年后趋于改善。

- 该因子对小盘股表现略优，适用范围广。

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3. 图表深度解读

3.1 K线组成图示（图1）

• 展示典型阴阳线K线构成，包括实体、上影线、下影线，明确价格的对应关系及部分划分依据。

- 图形直观辅助后文分型定义及阈值划分解读。

3.2 分组累计收益率图（图2-4）

• 图2-加权上影线频率：分组累计收益曲线表现单调递减，说明影线频率越高组未来表现越差。

- 图3-加权下影线频率：走势与上影线类似，但组别分化更为明显，分组间距更大。

• 图4-2K形态因子：组1收益最高，组10最低，分组间距较宽，且长期表现最高，表明此因子信息含量更丰富，选股效果突出。

3.3 多空组合累积收益（图5）

• 对比三因子多空组合表现，2K形态因子累计收益明显领先，尤其自2019年起表现突出。

- 2018年熊市期间均有所调整，反映风险暴露集中期。

3.4 信息系数演变（图6-7）

• 图6-加权影线IC累计值：呈持续平缓下降趋势，反映负相关关系稳定。

- 图7-2K形态IC及累计：IC存在震荡但总体平稳上升，累计IC体现因子持续贡献。

3.5 因子参数敏感性（图8-9）

• 不同窗口期、回望期参数对IC均值有小幅影响，优选3年窗口，40-80交易日回望期。

3.6 宽基指数分组表现（图10-17）

• 沪深300、中证1000、中证500及国证2000中，均保持良好分组收益递增及多头组合超额显著。

- 反映因子在不同市场规模和风格下的稳定适用性。
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4. 估值分析

报告未明确涉及企业估值或价格目标，主要关注因子构建与性能检验，不包含DCF、PE等传统估值模型。

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5. 风险因素评估

• 历史表现不代表未来：因子依赖历史统计，未来市场结构变化可能影响因子有效性。

- 市场环境变化：报告指出因子表现受市场阶段影响（如2018熊市负面等），未来宏观和市场情绪等因素可能导致表现反转。

• 数据准确性风险：因子计算依赖于历史行情数据，数据源可能存在误差，影响因子表现。

- 模型假设局限：如指数衰减参数、阈值设置均为经验值，可能出现参数不适用的情况。

• 信息重合风险：加权影线频率因子与加权盈利频率因子信息高度重叠，重复度高导致实战应用中价值有限。

报告未提供明确的风险缓解措施，建议投资者根据自身风险容忍度和市场环境灵活调整。

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6. 批判性视角与细微差别

• 信息重合警示：加权上下影线因子与加权盈利频率因子的高度相关性意味着重复信号，实际选股过程中可能无法带来边际增益，应优先考虑包含更多信息的盈利频率因子或2K形态因子。

- 负相关性的异质表现：影线频率因子表现更优为空头组合，提示在多头市场环境中适用性较弱，应用时需考虑市场阶段性差异。

• 形态因子复杂度与可解释性：768种2K形态虽然精细，但增加模型复杂度及计算成本，部分投资者可能难以直观理解形态含义，实际应用需权衡复杂度与收益。

- 回归分析R²较低：即使因子显著，解释力有限，实际组合风险需控制，因子偏好可能受市场波动影响。

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7. 结论性综合

本报告系统阐述并验证了基于K线图形信息的加权影线频率因子及2K形态因子的构建与实证表现，重点内容包括：

• 加权影线频率因子：通过量化上下影线长度和时间加权改进传统影线因子，稳定捕捉空头信号；IC均值约-0.065，IC胜率超70%。不过此因子与加权盈利频率因子高度重合，单独使用价值受限。

- 2K形态因子：构建更为精细的多维K线形态组合，基于形态胜率计算因子得分，表现出正向稳定性，IC均值0.051，胜率69.7%，夏普比率1.83，最大回撤仅9.29%，在多市场和不同行业中均表现稳健。

• 相关性与多因子回归表明，2K形态因子提供了除传统Barra因子和盈利频率因子之外的新增信息，可作为有效的alpha因子。

- 敏感性分析揭示因子对窗口期和回望期的稳健性，建议窗口期3年左右，回望期40个交易日左右。

• 宽基指数层面验证进一步支持因子稳健性和广泛适用性。

- 本报告整体上强化了使用细化K线形态进行量化选股的实证合理性，特别是2K形态因子的创新应用。

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图表示例

• 图1：K线组成部分示意

- 图5：三因子多空组合累计收益

• 图7：2K形态因子IC序列与累计信息系数

- 图10：沪深300成分股分组累计收益率

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参考与溯源

本文所引数据、公式与结论均来源于西南证券研究发展中心2025年9月4日发布的报告《加权影线频率与K线形态因子》[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]。

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总结

本报告深刻剖析了基于K线图技术特征的量化选股因子构建，特别是在影线频率和多状态形态分析方面的创新。通过引入长度阈值、时间衰减和细粒度形态划分，成功提升了因子在中国A股市场的有效性和稳定性。二级形态因子因其信息增量和统计稳健性突出，建议在量化投资策略中系统纳入，辅助捕捉市场非线性价格行为和情绪反转信号。投资者在应用过程中应注意因子之间的信息冗余，适宜与其他独立因子组合以提升风险调整后收益，同时关注市场环境变化带来的表现波动风险。

整体来看，2K形态因子展现出良好的研究价值和实际应用潜力，是继加权盈利频率因子后，值得重点关注的创新量化信号来源。

报告