• 股票买卖压力不仅影响价格在成交量维度的分布，也显著影响价格在时间维度的分布，买入压力大的股票价格在相对低位停留时间较短，卖出压力大的股票在相对高位停留时间较短[page::0][page::2]。

- 通过归一化股票区间最高价与最低价，定义相对价格位置指标RPP，进而用时间加权平均得到ARPP，作为度量股票在高位或低位停留时间的指标[page::2][page::3]。

• 构造三个买卖压力因子：ARPP1d20d、ARPP5d20d、ARPP20d20d，分别基于1日、5日和20日的TWAP及区间最高最低价计算，且均做20日滚动平滑[page::4]。

- 因子表现突出，ARPP1d20d在中证全指样本内月度RankIC均值约6.8%，多空组合年化收益可达23%，空头和多头对冲收益均显著，非对称性不明显[page::0][page::5][page::6]。

• 时间序列表现显示因子过去十年内稳定有效，ARPP1d20d因子近期收益表现有所波动，但整体因子表现稳健[page::7]。

• 因子相关性分析表明，ARPP系列因子与传统估值、成长、盈利等基本面因子及常见技术因子相关性极低，信息独立性强，尤其ARPP1d20d与ARPP20d20d相关性仅16%，体现了不同时间尺度的互补性[page::8][page::9]。

- 两两分层结果和截面回归分析进一步验证ARPP因子剔除主流大类因子后仍保持显著的选股效果，尤其基于1日时间尺度的ARPP1d20d因子表现最佳[page::9][page::10][page::11]。

• 风险提示强调量化模型存在历史数据拟合风险及极端市场环境可能导致的模型失效[page::0][page::12]。

金融研究报告详尽分析解构

报告元数据与概览

• 标题： 《基于时间尺度度量的日内买卖压力》

- 系列： 因子选股系列之六十六

• 作者及发布机构： 证券分析师朱剑涛、王星星；东方证券研究所

- 发布日期： 2020年4月21日

• 研究主题： 深入探讨股票买卖压力对价格行为的影响，尤其是基于时间尺度的买卖压力度量方法及其因子选股表现，即通过分析股票价格在时间维度上的相对位置停留时间，度量买卖压力并利用其构建因子进行选股，验证其在A股市场的有效性。

核心论点

报告提出了影响股票价格行为的新视角：买卖压力不仅影响价格在成交量维度上的分布，还会影响价格在时间维度上的分布。具体而言，买入压力大的股票，价格在相对低位时停留时间短，因为主动买盘推高价格；卖出压力大的股票，价格在相对高位时停留时间短，因为主动卖盘压低价格。

报告通过最高价和最低价归一化价格得到相对价格位置指标（RPP），进一步采用时间加权平均的相对价格位置（ARPP）在不同时间尺度（日、5日、20日）构建买卖压力因子。该因子在多个样本空间均表现出显著的选股能力，与其他基本面因子和常见技术因子相关性低，具备独立而有效的选股信息。

报告重点强调ARPP因子的稳健性、不同时间尺度的互补性和优越的多空收益表现。[page::0,1]

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一、基于时间尺度的买卖压力度量

1.1 相对价格分布与买卖压力

作者首先回顾了已有基于成交量维度的买卖压力度量方法（如VWAP与TWAP偏差APB因子），阐述了价格在时间维度的停留时间分布会受到买卖压力影响：

• 买入压力大时，价格在相对低位停留时间短，主动买盘推动价格向高位移动，导致高位停留时间较长。

- 卖出压力大时，价格在相对高位停留时间短，主动卖盘压低价格，低位停留时间较长。

因此，价格在相对位置的时间分布差异（特别是停留时间的长短）可以用来捕捉股票的买卖压力特征。[page::2]

1.2 时间尺度的买卖压力度量

因价格绝对值不可比，需要归一化处理。作者采用公式

\[
RPP{i,t} = \frac{P{i,t} - Li}{Hi - Li}
\]

将股票价格在一段区间内的即时价格归一化至区间内最高价和最低价之间的比例，定义为相对价格位置RPP。这里，区间可以是日、月或者任意时间尺度。

接着引入时间加权平均的相对价格位置ARPP：

\[
ARPPi = \int0^T RPP{i,t} dt = \frac{\int0^T P{i,t} dt - Li}{Hi - Li}
\]

其中分子为该时间区间内价格的时间加权平均价格（TWAP），出于数据可得性，实际计算用分钟线的高开低收均值等近似。

由于不同投资者有不同时间视野，报告定义三种ARPP因子：

• ARPP1d20d： 每日计算日内ARPP后，做20日滚动平均

- ARPP5d20d： 以5日区间滚动计算ARPP，再做20日滚动平均

• ARPP20d20d： 以20日区间滚动计算ARPP，再做20日滚动平均

平滑处理旨在减少噪音，适应不同换手率策略[page::3,4]。

图表分析

• 图1-2展示日度和月度时间尺度下A股样本RPP的分布情况，形态近似半圆形，对称且均匀分布，说明归一化处理合理，且价格相对高低区间情况基本均衡，未出现明显偏态，代表样本具有代表性，可用于因子计算。[page::3]

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二、ARPP 因子的选股表现

2.1 数据与说明

因子检验期自2009年12月至2020年3月，样本空间为中证全指成分股，使用RankIC和因子分组两种评价方法，因子分组分为10组构建多空组合。因子值经过行业与市值中性化处理，剔除涨跌停影响的日内数据。

2.2 因子表现汇总

三种ARPP因子均表现抢眼：

• 整体表现： 股票价格在相对高位停留时间更长（高ARPP）对应未来平均收益更高，符合理论基础。

- 时间尺度差异： 短周期因子（ARPP1d20d和ARPP5d20d）相较20日周期因子表现更佳，表明捕捉短期买卖压力更有效。

• 市值效应： 因子在大市值、沪深300样本中表现弱于小市值、中证500和中证1000，符合市场常见中小盘动量与技术因子效应。[page::4]

2.3 因子分组收益

以中证全指市场为例，因子值最高组（10组）对应显著正收益，最低组对应显著负收益，且收益呈单调排列。空头端收益整体大于多头，但两者收益差距不大，体现因子在正反向具有较好预测能力。

具体分组收益见图4-6：

• ARPP1d20d分组年化对冲最高组收益为+8.8%，最低组为-10.9%。

- ARPP5d20d和ARPP20d20d分组收益分布亦均匀且趋势清晰。

三幅图柱状条清晰展示了10组收益的稳健单调性，是因子有效性的强有力视觉佐证。[page::5,6]

2.4 时间序列表现

过去10年因子表现稳定，无明显大幅回撤。ARPP1d20d近两年收益波动减少，推测为因子拥挤效应增加；ARPP5d20d和ARPP20d20d表现更稳健。2020年以来，三个因子收益均有所回升。

图7-9展示各因子月度RankIC和多空组合累计净值及回撤曲线，折线和柱状图同步上升，回撤受控，证明因子具有良好的时序稳定性。[page::7]

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三、因子相关性分析

3.1 数据与说明

相关性计算涵盖ARPP三个因子及常见大类因子（价值、盈利、成长、流动性、反转、分析师预期等）和技术类因子（日间及日内）。数据覆盖2009-2020年期间中证全指成分股（剔除金融股）。分析包括因子值和RankIC的相关性以及两因子分层的多空收益检验。

3.2 因子相关系数

• ARPP三个因子与基本面相关因子关联度极低，最高约20%，ARPP1d20d相关性更弱，说明其提供独立信息。

- 部分短期ARPP因子与流动性和分析师因子呈中等相关（约40%），反转因子与ARPP1d20d负相关约30%，提示其捕捉的买卖压力与反转存在结构性差异。

• 对于常见技术因子，ARPP因子几乎无明显相关性，尤其与日间技术类因子相关性极低，强调该因子的独特性和互补性。

- 不同时间尺度ARPP因子间有一定关联，但1日尺度与20日尺度相关度仅16%，可互为补充[page::8,9]。

3.3 两两分层结果

两因子分层检验显示：

• ARPP因子组合收益几乎不受基本面因子分层影响，说明不存在因果混淆，因子独立性高。

- 几乎不受常见技术类因子分层干扰，验证了ARPP因子作为独立买卖压力因子的有效性。

• ARPP1d20d和ARPP20d20d两者信息重叠小，可视作互补工具，提高多因子模型稳定性。[page::9,10]

3.4 截面回归分析

剔除所有主要基本面因子后的残差回归，三个ARPP因子均保持显著的RankIC和多空收益，表明其有效性非由其他因子贴现，尤其是ARPP1d因子残差表现最佳：

• ARPP1d残差RankIC约4.1%，多空年化收益16.6%，月度胜率超过86%。

- ARPP5d和20d凭借权衡相关性的不同组合，提供收益多样化选择[page::11]。

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报告中关键图表深度解读

图1-2（第3页）

• 说明：展示A股日度和月度内RPP（相对价格位置）的分布。分布形态如半圆，价格贯穿低位到高位无明显倾斜。

- 解读：均匀分布意味着归一化有效，样本代表性好；为构建时间加权平均因子ARPP打下基础。

• 关联文本：支持我们对价格相对区间位置做时间加权的重要性，保证价格停留分布反映真实买卖压力分布。[page::3]

图3（第5页）

• 说明：各样本空间（中证全指、沪深300、中证500、中证800、中证1000）中ARPP因子统计指标汇总，包括RankIC、ICIR、tvalue、多空年化收益、夏普率、最大回撤。

- 关键数据：中证全指ARPP1d20d RankIC6.8%，多空年化收益23%，最大回撤-5.51%。显示优秀选股能力。

• 趋势揭示：小盘股表现优于大盘股，短周期因子表现优于长周期因子。[page::5]

图4-6（第6页）

• 说明：三个ARPP因子在中证全指市场中的10组分组年化对冲收益，从最低组到最高组呈现收益梯度。

- 数据观察：最低组亏损均超过9%，最高组收益均超8%。表现出因子强大的方向性预测能力和单调性。

• 支持论点：时间停留较长的高位价格对应股票未来表现较好，策略实施价值大。

- 差异点：短期因子（ARPP1d20d）对应收益幅度略高。[page::6]

图7-9（第7页）

• 内容：三个周期的ARPP因子时间序列表现，含月度RankIC值和多空组合净值及最大回撤。

- 解读：长期表现稳定，极少阶段亏损，回撤适中，显示因子稳健，适合实盘运用。

• 细节：近两年ARPP1d20d表现减缓，提示市场环境或因子拥挤风险。其他周期因子相对稳定。[page::7]

图10-12（第8-9页）

• 内容：ARPP因子与主流基本面因子、日间技术因子、日内技术因子的相关性矩阵。

- 解读：
- 基本面因子相关均较低，进一步强化该因子独立性。
- 与技术因子如APB有一定相关，但大多数相关性不足以重合，说明ARPP捕获独立交易行为信息。

• 实用性：因子适合与传统因子搭配提高多因子模型有效性。[page::8,9]

图13-15（第10页）

• 内容：两因子分层后的多空收益及显著性，测试ARPP因子在剔除其他因子影响后的表现。

- 表明：ARPP因子收益与其他因子无强互相干扰，收益稳定，因子效果稳健而可信。

• 尤其在日内技术因子分层中仍能保持显著收益，凸显其独特预测信息。[page::10]

图16（第11页）

• 内容：剔除大类常见基本面因子后，ARPP因子残差选股指标。

- 维持较好rankIC和多空收益，尤其是ARPP1d残差IC超过4%，非随机效应明显。

• 这说明ARPP因子是有经济学依据的选股工具，不依赖传统基本面因子。[page::11]

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估值分析

报告未涉及具体估值模型或估值目标价，主要集中于因子构造、实证评估及其选股能力及风险提示。该类因子研究侧重于Alpha发现，非传统企业估值分析。

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风险因素评估

• 量化模型失效风险： 依赖历史样本性能，未来市场结构变化可能导致模型失效，影响因子有效性及收益表现。

- 市场极端环境风险： 极端行情如暴跌或政策剧变可能剧烈改变买卖压力结构，因子捕获能力和适用性下降。

• 报告建议投资者动态监控模型表现，适时调整策略。[page::0,12]

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审慎视角与细微差别

• 报告强调ARPP因子在不同时间窗口构建的信息互补性，但也反映短周期因子（ARPP1d_20d）的拥挤风险趋增，近期表现有所波动，提示投资者注意因子拥挤或套利减少带来的业绩波动。

- 因子虽然与多数基本面和技术因子独立，但与少数流动性、分析师预期因子存在一定相关，可能存在部分重叠信息。

• 实际计算中TWAP估算采用分钟线高开低收均值的近似，有可能弱化日内价格极端波动，程度取决于数据质量和计算窗口，潜在影响评价因子精度。

- 报告未明示因子在极端行情（如2020年初市场波动）具体表现，有待补充观察。

• 量化选股因子一般具备时效性、阶段性特征，建议结合其它基本面或风控措施使用。

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结论性综合

此份报告系统阐述了基于时间尺度的买卖压力因子构造原理及其实证表现。核心创新在于通过归一化股价的时间加权平均位置ARPP，反映价格在相对高低位置的停留时间，用以量化买入或卖出压力。

三个不同时间尺度的ARPP因子均表现出显著的选股能力，过去价格处于相对高位且停留时间长的股票，未来收益显著高于市场平均。此外，因子多空收益均不错，非对称性小，利于构建市场中性策略。

这种买卖压力因子与传统价值、成长、盈利因子几乎无相关性，与技术因子相关性低，具有独立Alpha信号，且因子效果经过两因子分层和截面回归验证，稳健性强。

图表和数据均显示因子收益稳定，回撤有限，对不同样本和市值规模均有效。该因子适合多时间尺度结合使用，以发挥信息补充效应。但需警惕因子拥挤风险及极端市场冲击。

综合来看，报告提出了一种新颖且实用的基于价格时间维度的买卖压力量化方法，填补了传统量价分析的维度空白，为量化投资策略提供了一条创新思路和实证工具，具有较好的实用价值和推广潜力。[page::0-11]

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风险提示补充

投资者需密切关注模型的动态表现及市场环境变化，量化因子的历史有效性不足以保证未来稳定收益，应合理搭配风控措施，避免极端行情带来不可控风险。[page::12]

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总结

本报告以严谨的理论分析和充分的实证数据支持，提出并验证了基于价格相对位置时间停留的买卖压力因子体系。该体系能独立捕捉价格行为中的买卖压力特征，形成稳健的选股信号，具有显著盈利能力和低相关性，扩展了量化选股因子维度，是量化投资工具箱中具有实用及拓展价值的创新成果。

报告