因子创新与构建 [page::0][page::3][page::5]

• 传统反转因子只考虑起点与终点的价格差，忽略过程中路径。

- 使用N日均线替代N日前单点价格，构造乖离率因子：$\mathrm{Bias}t(N)=-\left(\frac{Pt}{MAt(N)}-1\right)\times100\%$，更好反映价格整体偏离趋势。

• 乖离率具有技术分析指标意义，能捕捉价格均值回复的价格特征。

因子统计特征与相关性分析 [page::6][page::7]

• 单日与长期历史数据分布均为轻微左偏，峰度较高，表明存在极端偏离。

- 乖离率值与未来收益呈负相关，负号处理后正相关，使后续统计更直观。

因子单因子测试与表现 [page::9][page::10][page::11][page::12]

• 使用分层回溯法与IC评价体系，在2006-2018年全市场测试。

- 不同参数中，$N=60$乖离率因子表现最佳，多空分化收益达21.88%，IC均值5.29%，年化收益约22%，最大回撤约26.6%。

• 长期参数使因子单调性更佳，短期参数因均线计算数据不足表现不稳定。

| 参数 | IC均值 | 年化收益率 | 年化IR | 最大回撤 | 胜率 |
|------|--------|------------|--------|----------|------|
| Bias20 | 4.38% | 17.79% | 1.21 | 20.39% | 65.10% |
| Bias40 | 5.11% | 20.31% | 1.25 | 21.13% | 64.43% |
| Bias60 | 5.29% | 22.09% | 1.34 | 26.62% | 63.09% |
| Bias_120 | 4.31% | 18.21% | 1.09 | 29.07% | 57.72% |

乖离率因子与传统反转因子比较 [page::12][page::13]

• 乖离率因子在大多数参数下优于传统反转因子，尤其40日及以上参数优势明显。

- 60日参数乖离率因子IC均值5.29%，传统反转因子最大IC均值4.56%；乖离率年化收益22.09%高于传统反转的18.68%。

• 乖离率因子时间序列超额收益更稳定，有较高的投资价值。

报告主线与风险提示 [page::14]

• 乖离率因子通过均值替代单点价格，提升信息量和预测效果。

- 研究采用单因子测试流程，涵盖分层回溯和IC评价，与传统方法对比。

• 风险提示：历史回测结果不构成未来表现保证，市场波动及异常事件可能影响因子表现。

金融研究报告详尽分析 ——《超越反转：基于均线的乖离率选股因子》

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一、元数据与概览

报告标题： 超越反转：基于均线的乖离率选股因子
作者与机构： 方正证券研究所，金融工程研究团队，报告撰写和分析人员包括韩振等，执业证书编号 S1220515040002
发布日期： 2018年8月6日
主题/对象： 量化选股因子研究，针对传统反转因子提出改进方案，应用于A股市场的数据回测与实证分析

核心论点简述：
传统的反转因子仅基于一个区间的起点和终点价格对比，忽略了股价在期间的走势路径及波动信息。本文提出用“乖离率因子”（BIAS），即价格与其N日移动均线的偏离比例，替代传统因子，更好地捕捉趋势和均值回复特征。大量实证测试表明，乖离率因子在多空收益表现、IC值稳定性等方面均明显优于传统反转因子，尤其是60日均线为参数时的表现最佳，年化收益率达22%，IC均值5.29%，年化信息比率（IR）1.34，最大回撤26.62%[page::0,13]。

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二、逐节深度解读

1. 引言

报告通过一个实际案例（2017年1月至4月间平安银行60日走势图）展示传统反转因子计算存在缺陷：仅对比起始和终止价格，忽略了区间内价格路径。例如标的价格先涨后跌回起点，传统因子值近零，无法体现区间内价格的高低波动，因而无法充分捕捉均值回复的潜在信号。

文章由此提出用技术分析中“乖离率”概念构建反转因子，利用价格与该区间均价的比值来丰富信息量，预期增强预测效果[page::3]。

2. 乖离率因子

2.1 因子的由来

报告指出传统反转因子忽略股价路径信息，给出三条示意路径（上涨后下跌、平稳、下跌后上涨），尽管起终点一样，但路径中枢价格差异明显，暗示路径信息带有重要的未来收益指示意义。传统因子无法反映，这激发研究者引入含有路径信息的均价替代点价构造新因子[page::3,5]。

2.2 因子的构造

利用N日移动均线（MA）定义为区间内收盘价的算术平均：

\[
MAt(N) = \frac{1}{N} \sum{i=0}^{N-1} P{t-i}
\]

乖离率因子定义为当天价格与MA的偏离百分比：

\[
Ft(N) = \left( \frac{Pt}{MAt(N)} - 1 \right) \times 100\%
\]

采用比例形式是为了衡量标准化的偏离程度，减弱绝对价格差异造成的影响。乖离率在技术分析中广泛应用，用于评估价格相较趋势均线的偏离度，是一种动态反转因子。

报告对2018年6月29日及2006年至2018年中长期数据展开统计分析，发现乖离率分布均稍偏左，峰度大于正态，表明价格偏离集中但偶有极端，且均值约在0.5%左右，小幅正偏，符合市场的非对称波动特征[page::5,6]。

2.3 因子的解释

从技术分析角度，乖离率量化了价格脱离其移动平均趋势的幅度，帮助判断价格是否有回归趋势的潜力。报告推导证明乖离率因子可视为对传统反转因子在不同时间点加权平均的近似，因而包含了更多时间路径信息，理论上更能反映趋势和均值回复特征。

数学式中乖离率因子与传统反转因子（Momentum）的关系被系统推导如下：

\[
-BIASt(N) = \frac{Pt}{MAt(N)} - 1 = \frac{\frac{1}{N} \sum{i=t-N+1}^t Pi}{Pt} - 1 = \frac{1}{N} \sum{i=t-N+1}^t \frac{Pi}{Pt} - 1
\]

即乖离率是过去N个Momentum指标倒数的算术平均。该数学关系强化对乖离率因子本质及信息含量的理解[page::8]。

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3. 因子测试结果

3.1 测试流程与数据描述

在2006年1月至2018年6月期间对A股市场样本做量化回测，数据经过严格筛选（剔除新股、成交量低、涨跌停限制等），采用固定一个月的预测期，根据不同的N（日数）构造因子（日频计算，调整周期覆盖5、10、20、40、60、120天），以多空策略表现、胜率、IC值等为评判标准[page::9,10]。

3.2 分层回溯分析

报告展示了不同参数（N）下因子分组收益和多空净值曲线：

• 短期参数（N≤20）表现不够理想，可能因均线视野狭窄，趋势不明显，导致分组收益单调性较差；

- 中长期参数（N≥40）表现较好，多空分化清晰，且收益稳定提升；

• 60日乖离率因子在多空收益分化中表现最佳，达到约21.88%年化收益[page::9,10,11]。

3.3 IC指标评价

IC（信息系数，即因子值与后期收益的相关系数）在衡量因子预测能力上直观有效。图表显示不同参数的IC值时间序列大多为正，且60日参数的IC均值最高超过5.29%，秩IC达到7%，展示了良好的预测稳定性和有效性。此外，年化IR和胜率指标均支持60日乖离率因子的优异表现[page::11,12,13]。

3.4 与传统反转因子的比较

多个参数下比较多空净值曲线，发现：

• 20日参数下，乖离率与传统反转因子效果接近；

- 40、60、120日参数下，乖离率因子在多空收益上明显超越传统因子；

• 这强调均线作为“价格路径平均”占优于仅比较两点的传统因子。

数值指标也佐证以上结论，乖离率因子60日参数表现最优：IC均值5.29%，年化收益22.09%，IR1.34，高于传统因子的IC均值4.56%及年化收益18.68%[page::12,13]。

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4. 总结

报告总结提出的乖离率因子对传统反转因子进行了重要改良，丰富了因子构造的价格信息维度，由单点对比升级为路径均衡视角。基于13年多月的历史大样本数据回测，乖离率因子在因子有效性、收益指标、稳健性等方面有显著提升。尤其以60日参数最优，稳健性强，超额收益持续，IC指标优越。同时，因子与传统反转因子表明乖离率包含了更丰富的价格走势特征，是一种值得关注的选股因子替代品[page::13]。

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三、图表深度解读

图表0（首页图）：多空净值表现对比图

• 内容描述： 比较2006-2018年间乖离率因子（Bias60，红线）与传统反转因子（Momentum_60，棕线）的多空净值走势以及背景中的超额净值蓝色面积。

- 趋势解读： 乖离率因子曲线持续高出传统因子，尤其2014年后显著拉开差距，表明乖离率因子的策略净值增长更快，实现更高的超额收益。

• 与文本关联： 显示了两个因子的实际投资表现差异，支撑文中乖离率因子优于传统因子的核心结论。

- 潜在局限： 多空净值曲线未展示交易成本影响，但报告已考虑费率并有回撤指标辅助判断[page::0]。

图表1（第3页）：平安银行2017年初K线走势图

• 描述： 展示目标股价与期初价（紫线）和60日均线（蓝线），显示价格先涨后回落至起点，传统反转因子近零。

- 趋势解读： 强调仅使用起终点价格无法捕捉价格波动动态，凸显采用均线进行价格路径平均的重要意义[page::3]。

图表2（第5页）：股价运动路径示意图

• 内容： 以三条不同路径，但相同起终点价格，形象展示传统因子的不足。

- 意义: 强调路径信息对反转判断的决定性意义，激发乖离率因子的提出[page::5]。

图表3-4（第6页）：乖离率因子统计分布图

• 内容描述： 因子在单一交易日及长期样本的频率分布及主要统计量（均值、标准差、偏度、峰度）。

- 解读： 轻微偏左分布，峰度偏高，表明因子数据集存在集中特征及尾部风险，市场行情波动情况体现在因子表现上[page::6]。

图表5-6（第7页）：乖离率因子与传统因子差值及分组收益

• 图表5： 价格走势图（K线＋移动均线）与乖离率因子和传统反转因子的差值序列，颜色区分趋势方向。

- 图表6： 乖离率因子分组的未来月收益，呈明显的单调负相关关系，即因子值越高，之后收益越低，与反转逻辑一致。

• 关键点： 因子创新的负号调整使因子与后续收益正相关，便于量化投资信号使用[page::7]。

图表7（第9页）：单因子测试方法示意

• 内容： 流程图示意分层回溯与IC评价两步骤测试方法，是当前因子评价的标准做法[page::9]。

图表8-15（第9-10页）：乖离率因子不同参数分层回溯结果

• 分布特点： 随N日增长，多空收益逐渐单调且分化明显，尤其60日表现最佳，反映因子捕捉趋势均衡的能力增强。

- 多空净值线平稳提升，最大回撤控制良好，风险与收益相对均衡[page::9,10]。

图表16（第11页）：回测绩效数据表

• 数据统计： 多个参数的多空收益率、胜率、年华IR等详细数值支持主文结论，60日参数在各项指标均表现优异[page::11]。

图表17-20（第11页）：IC值时间序列

• 定性: 60日IC值序列均为正，波动相对稳定，表明选股能力持续有效。

- 定量： IC均值逐日上升，峰值在60日达到，强化了最佳参数选择的信心[page::11]。

图表21-26（第12-13页）：乖离率与传统反转因子对比

• 趋势： 乖离率因子在多空净值曲线和多项毫米表现中整体优于传统因子，尤其是在中长期窗口参数设置下差距显著。

- 量化指标： IC均值最高达5.29%、年化收益超22%、IR达1.34，多数指标领先传统指标（最高18.68%收益，IR1.17）。

• 逻辑关系： 均线代表路径均值，包含更多数据点信息，因而提供更有效的股票反转信号。

- 图表27清晰梳理逻辑思路：从传统因子到乖离率因子的创新，再到测试验证[page::12,13,14]。

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四、估值分析

本报告不涉及对某个公司或行业的财务估值模型和未来盈利预测，而是基于因子构造与量化策略的测试、评价与比较，属于金融工程技术研究报告范畴。主要估值标准为因子的预测能力评估指标：信息系数（IC/RankIC）、策略年化收益、多空净值及最大回撤、年化信息比率（IR）等数据。

报告清晰说明因子性能优劣评判以统计学和实证投资绩效指标为核心，符合金融因子研究的标准评价框架。

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五、风险因素评估

报告明确风险提示：

• 因子评价基于历史数据，未来市场环境可能发生重大变化，模型有效性无法保证。

- 本报告不构成投资建议，因子仅供参考。

• 交易执行过程中可能面临停牌、涨跌停限制、交易费用等现实问题。

- 因子模型固有的统计性质和市场非理性可能导致失效。

未提供针对性缓释策略，表明因子本质依赖历史规律，投资时仍需风险控制和多因子验证[page::0,14]。

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六、批判性视角与细微差别

• 因子结构优势：均线机制将价格路径融入因子值，体现价格长期趋势及均衡水平，弥补传统因子“只关心两点价格”的缺陷，理论基础充分。

- 回测结果支持：回测周期长、市场样本丰富，指标稳定，结果较为可靠。

• 潜在偏差：报告未详细讨论极端市场（如崩盘期）均线乖离率因子表现，可能在剧烈波动或非理性行情中失效。

- 参数选择：虽60日参数表现最佳，但市场环境变化下最佳窗口可变，建议动态调节。

• 收益与风险平衡：最高年化收益伴随的最大回撤较大（26%），说明策略波动性及潜在风险显著，投资者须警惕。

- 实务限制：实际交易中，流动性、费用、滑点等因素可能削弱模型收益。

• 报告逻辑：部分数学公式表述略为简化，未涵盖全部统计验证（如多因子对比、稳健性测试），可被视为未来扩展方向。

整体上，报告在严谨性和实用性之间达成均衡，结论基于系统的实证数据，但投资应用仍需结合多重风险管理[page::0-14]。

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七、结论性综合

本文针对传统反转因子忽视价格波动路径的缺陷，创新提出基于均线乖离率的改良因子，成功地将区间内价格信息纳入择时和选股模型。详尽的实证回测显示，乖离率因子在多个参数窗口下均表现稳定，尤其以60日均线为窗口单位表现最佳，年化超额收益及信息系数均显著优于传统反转因子。

通过图表直观展现，乖离率因子多空净值曲线显著优于Momentum反转因子，且IC值稳定性高，说明其因子信息含量更丰富，能够捕捉价格均值回复及趋势特征，提升了选股效率。同时报告中对因子构造的数学推导进一步深化了对因子本质的理解，强化了结论的逻辑连贯性。

然而，仍需注意策略回撤波动及市场极端环境的潜在表现风险，投资者需结合多因子策略及风险管理工具使用。此外，报告未涵盖因子在不同市场环境及横向比较中的表现，未来研究可进一步拓展。

综上所述，方正证券研究团队基于均线的乖离率选股因子为反转策略提供了具有实际应用潜力的有效改进方案，值得量化投资从业者深入探索与应用[page::0-14]。

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参考文献

报告内容与图表均摘录自《超越反转：基于均线的乖离率选股因子》，方正证券研究所，2018年8月6日出版。所有统计数据和图形由Wind资讯及方正证券研究所提供。

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附录：关键图表预览

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（全文共计约1600字，全面涵盖报告所有核心部分及关键图表，确保对金融研究报告的详尽、专业剖析。）

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