日内价量数据因子化研究
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摘要
本报告基于信息不对称理论，提出采用动态日内信息优势交易概率(DPIN)构建高频价量数据因子，涵盖因子平均水平、分散度和稳定性三个维度。利用5分钟高频数据，通过对日内交易行为和订单规模特征的划分，构建了36个DPIN类因子，并在全市场与多个指数范围进行实证测试，结果显示多个DPIN类因子具备良好选股能力，年化收益率可达20%以上。DPIN因子与传统BARRA因子存在一定相关性，但能提供增量Alpha来源。报告进一步深入分析了因子的调仓频率和选股范围敏感性，发现更高调仓频率下因子表现更佳，但换手率亦相应增加，投资者需在收益与交易成本间权衡。[page::0][page::5][page::16][page::24][page::58]
