【广发金工】用逐笔订单数据改进分钟频因子：海量Level 2数据因子挖掘系列（六）
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摘要
报告基于海量Level‑2逐笔订单（Tick）数据，提出“日内重点时段（KeyPeriod）”因子框架，通过将分钟时段按成交量、涨跌幅、价格位置和量价协同等划分（如top/low百分位），构建123个Level‑2 KeyPeriod因子并在全市场进行月度换仓RankIC与分组回测验证，结果显示多类因子在20日换仓下具备显著信息含量（如成交金额类与量价协同类部分因子20日RankIC均值>5%且胜率>80%），并与Barra风格因子、先前深度学习因子保持较低相关性，具备被纳入Alpha库的潜力且适合用于选股/指数增强框架中 [page::0][page::3][page::6][page::7].
