2024年量化策略回撤及因子有效性分析 [page::3]

• 2024年初流动性危机引发量化策略大幅回撤。

- 9月底行情启动后因权重低配及风格因子表现不佳再次回撤。

• 高频量价因子整体表现欠佳，部分量价类策略受影响较大。

方正金工14个特色高频量价因子回顾 [page::4][page::5]

• 因子包括“适度冒险”、“勇攀高峰”、“球队硬币”、“待著而救”、“激流勇进”等14个。

- 因子均基于分钟频数据计算，经月频低频化处理以降低换手率。

• 历史回测期（2013-2024年）各因子表现良好，多空组合年化收益率多在20%以上。

- 因子之间相关性存在差异，“勇攀高峰”等相关性较低，“多空博弈”“协同效应”相关性较高。

综合量价因子绩效及调仓频率对表现影响 [page::6][page::7][page::8]

| 因子名称 | Rank IC | Rank ICIR | 年化收益率 | 年化波动率 | 信息比率 | 最大回撤 |
|------------------|----------|-----------|------------|------------|----------|----------|
| 综合量价因子月频 | -12.27% | -5.00 | 46.98% | 11.42% | 4.11 | -7.76% |
| 综合量价因子周频 | -8.99% | -8.67 | 69.17% | 11.37% | 6.08 | -8.51% |

• 综合量价因子表现稳健，调仓频率由月频提升至周频，因子绩效显著提升。

- 2024年下半年高频因子表现快速修复，增量信息逐步显现。

“待著而救”因子构建逻辑及多频率合成提升分析 [page::8][page::9][page::11][page::12]

• 通过识别个股“优势时刻”（成交量大且时间领先的交易点）及其后5分钟“跟随时刻”的成交量监测市场跟风行为。

- 计算“跟随系数”反映反应过度风险，日频“跟随系数”均值构建“待著而救”因子。

• 不同频率（1分钟、30秒、15秒）数据均独立计算因子并简单合成。

- 多频率合成因子表现优于单一分钟频因子，Rank IC由-8.27%提升至-9.36%，年化多空收益率由26.47%提升至31.24%，信息比率由2.53提升至2.59。

“激流勇进”因子构建及多频率合成表现 [page::12][page::13][page::14]

• 关注放量下跌期间买入强度，通过细分“放量上涨”“放量下跌”等状态刻画买入意愿。

- 逆势买入行为与后续超额收益显著正相关。

• 多频率数据计算与合成提高分组能力与多空分化，合成因子Rank IC由6.35%提升至8.97%，信息比率由3.59提升至4.00。

多频率合成提升普遍适用多数量价因子 [page::15][page::16][page::17]

| 因子名称 | Rank IC | Rank ICIR | 多空组合年化收益率 | 多空组合信息比率 | 多空组合最大回撤 |
|----------------|----------|-----------|--------------------|------------------|------------------|
| 综合量价1min | -10.03% | -4.00 | 31.42% | 2.71 | -8.90% |
| 综合量价合成 | -10.53% | -4.09 | 33.48% | 2.79 | -8.46% |
| 综合量价1min周频 | -8.99% | -8.67 | 69.17% | 6.08 | -8.51% |
| 综合量价合成周频 | -9.44% | -9.10 | 76.03% | 6.62 | -7.68% |

• 多频率合成因子普遍改善因子信号质量和策略表现，尤其在周频调仓下效果显著。

- 因子间相关性虽较高，但仍存在一定错配，组合使用可提升信息覆盖。

风险提示 [page::18]

• 报告基于历史数据，未来规律可能失效。

- 市场或出现超预期变化，各因子受阶段性环境风险影响。

方正证券研究所专题报告详尽分析报告

报告标题与元数据

报告标题为《30 秒、15 秒频数据对分钟频因子能否带来信息增量？——多因子选股系列研究之二十》，由方正证券研究所发布，分析师为曹春晓（登记编号：S1220522030005），发布时间推断为2024年末或之前，核心探讨对象为高频量价因子选股中的数据频率提升对因子信息效用的影响。报告聚焦于分钟频、30秒频和15秒频三级高频数据在量价因子构建中的信息增量效应，尤其针对“待著而救”与“激流勇进”两个代表性因子展开具体研究。全文结合多幅图表与详实数据，试图验证提升数据频率是否切实增强因子表现，最终结论呈现出多频率数据合成因子的表现优于单一分钟频因子的显著效果[page::0,1]。

核心观点概述

报告核心观点强调，股票市场中不同时间粒度的行情数据各有优势。虽然Tick数据最为细致，但噪音大、数据体量庞大不便于因子构建；而日线数据信息粗糙，适合中长周期分析。分钟频数据则以较优性价比被大量量化机构使用，构建了方正证券14个特色高频量价因子。报告进一步探究提升至30秒及15秒频率的数据是否能给因子带来更丰富的信息和更优的表现。实证结果显示，多数因子经过30秒和15秒频率数据的多频合成后，其Rank IC指标、信息比率、收益率均有小幅至显著提升，特别是“待著而救”“激流勇进”等因子体现得尤为明显。整体上，数据频率提升带来了因子信息增量，且合成因子衰减速度相对缓和[page::0,1]。

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第一章：今年以来分钟频量价因子表现回顾

1.1 量化策略市场表现回顾

2024年始，量化策略经历了两轮较大回撤，主要原因包括年初流动性危机造成极端行情，以及9月底市场行情启动但量化风格因子表现不佳、中小市值股低迷等因素。图表1显示公募基金中证500及中证1000指数增强产品在1月-2月初平均超额收益大幅回撤，最高触及负值；图表2显示百亿私募主动策略在同一期间中证500和中证1000指增、量化对冲领域均录得约7%-10%的亏损；图表3则描绘了9月以来三大指数指数增强产品的超额收益整体下降趋势。同期，图表4将多种风格因子多头超额收益曲线呈现大幅波动，有的风格因子持续下行，量价因子整体表现差强人意[page::3,4]。

1.2 高频因子低频化策略简介

方正证券提出了14个高频量价因子，包括“适度冒险”“完整潮汐”“勇攀高峰”等，这些因子以分钟频数据为主要计算基础，通过月度平滑处理（低频化）降低涨跌切换频率，从而兼顾频繁调整所带来的噪音干扰和信息捕捉能力。各因子逻辑基于市场微观结构及行为金融理论，已确认拥有良好的区分度和稳定的选股能力（如表5和表6所述），该14因子体系过去10余年均表现出色[page::4,5]。

1.3 综合量价因子

为了进一步构建稳健指标，作者将14个原始因子正交化后进行等权合成，生成综合量价因子。该因子RankIC平均为-12.27%，Rank ICIR为-5.00，年化组合收益率达到46.98%，信息比率达4.11，月度胜率87.32%。图表8呈现分组收益稳健提升，显示出优秀的选股能力和风险控制能力。分组间收益差异明显，多头组合年化上涨26.95%，空头组合年化亏损15.15%。不过2024年因子表现有所单调，预计市场波动性与流动性特征变化对因子有效性产生短期影响[page::5,6]。

1.4 近期因子表现反弹

2024年上半年量价类因子表现普遍较弱，部分因子（如“云开雾散”“球队硬币”“花隐林间”）表现较好但整体承压，数据显示“激流勇进”、“球队硬币”因子多空收益率近30%。三季度起因受交易活跃度提升及红利分化行情影响，高频因子多头超额收益实现快速修复，月度和周度调仓均显示业绩回暖趋势，周度调仓表现更具优势，多空组合收益显著优于月频调仓[page::7,8]。

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第二章：30秒、15秒频数据在因子构建中的应用与实证

2.1 “待著而救”因子详细逻辑及多频率合成

“待著而救”因子诠释市场中突发利好信息引发大单激增后，普通投资者跟风买入导致短期过度反应的现象。该因子首先识别“优势时刻”——股票日内成交量最大的非跟随海量时刻（相邻海量时刻间隔超过5分钟视为独立优势时刻）。以优势时刻为核心延伸出“跟随时刻”，测算成交量比值形成“跟随系数”，综合形成“待著而救”因子月度值。该过程剔除开盘15分钟活跃波动初期，以减少因市场本身波动性带来的偏差[page::8,9,10]。

30秒及15秒频数据处理逻辑基本同上，如图表18和19所示，30秒、15秒频率因数据颗粒度细，优势时刻分布更精细，覆盖更多细节信息。后续图表20显示三种频率下优势时刻部分重叠亦部分独立，验证不同频率切片提供增量信息的可能。通过合成不同频率计算结果，合成“待著而救”因子综合表现优于单一分钟频因子，方面反映在Rank IC提升了约1个百分点，年化收益率提升近5个百分点，且信息比率有所提高，表明结合多频率数据提高投资策略稳定性和有效性[page::11,12]。

2.2 “激流勇进”因子逻辑及多频率合成优化

“激流勇进”因子关注放量下跌期间买入意愿强的股票，依据分钟内邻域成交量及收益趋势划分交易状态为放量上涨、放量下跌、缩量上涨与缩量下跌四态。该因子主要刻画放量下跌时逆势买入的强烈程度，通过成交金额与量差计算买入强度，历史数据表明放量下跌期间买入强势的股票后续表现优异[page::12,13]。

图表24揭示15秒频数据下交易状态更细分，相较1分钟数据，部分时刻呈现缩量状态而非放量，说明数据更精细反映真实交易动态。多频率合成的“激流勇进”因子较1分钟频因子在IC指标、信息比率及分组收益表现上均显著提升，分组差异更明显，风险调整后表现更优[page::14]。

2.3 多频率合成对14个因子整体提升显著

分析进一步将14个高频量价因子均通过30秒和15秒频数据计算并合成，结果显示多频率合成普遍优化因子表现，部分因子如“待著而救”“激流勇进”“勇攀高峰”等提升尤为明显。虽然因子间相关性普遍较高（最高超过90%），但仍存在一定互补信息。总结多频率合成综合量价因子的表现，Rank IC提升0.5个百分点以上，年化收益率提升近2个百分点，波动率略有上升但信息比提升明显，且周频调仓时多频合成因子表现更优，年化收益率最高达76%，最大回撤得到控制，显示频率提升与合成策略有效缓释了衰减问题且提升了选股效能[page::15,16,17]。

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图表深度解读

• 图表1-4：反映2024年初至11月间，量化策略及风格因子整体遭遇显著回撤和波动，高频量价因子表现不如预期，且整体风格因子普遍失效，市场流动性与板块分化可能主导当前因子绩效[page::3,4]。

- 图表5、6：多因子系统展现了因子绩效（年化收益率30%以上，信息比率均高于2.5）和因子相关性水平，“草木皆兵”等因子与日线成分更高相关，而“勇攀高峰”“待著而救”等则相关度稍低，说明组合中因子多样性较强[page::5]。

• 图表7-9：“综合量价”因子表现优异，长期稳健出色，多空分组效应明显，持续稳定爆发选股能力，尤其多头组合年化收益稳健，空头组合表现同样牢固，风险可控[page::6]。

- 图表11-14：显示月频调仓和周频调仓下综合量价因子的多空净值及超额走势，周频调仓更灵活、表现更优秀，尤其2024年以来多头超额收益恢复明显[page::7,8]。

• 图表15-17：详细展示“优势时刻”筛选流程和时间间隔5分钟的过滤机制，合理隔离独立的成交量异常时刻，提高因子信号纯净度，有助于减少跟随交易噪音[page::9,10]。

- 图表18-22：通过1分钟和30秒频率数据对比，强调多频率数据提供的细节增量，合成“待著而救”因子相较单一1分钟因子在投资表现和风险控制上均有优势[page::11,12]。

• 图表23-27：“激流勇进”因子在多频率合成后表现出明显分组区分度提升，收益率和信息比率均得到显著改善，反映多频率数据更准确描绘交易行为的优势[page::13,14]。

- 图表28-36：系统展开对所有14因子的多频率合成及其周频调仓效益，表现整体优于单频因子。相关性分析支持多频融合的合理性。实证结果表明多频率融合策略更稳定、收益更优，尤其在周频调仓下“综合量价”因子展现出极强的超额收益能力[page::15-17]。

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估值分析及风险因素

报告属于因子策略及交易信号研究，不涉及直接公司估值和市值分析，因此无传统财务估值模型与目标价阐述，重点在于因子有效性及其演变风险。

风险提示

• 以上所有结论基于历史回测数据，未来可能因市场结构、流动性或投资者行为变化而失效。

- 市场可能出现非预期的极端行情导致策略显著回撤。

• 驱动因子可能受阶段性环境影响，如政策变动、宏经济波动等，出现暂时或永久性失效。

整体风险提示明确指出量化策略具有适应性风险，投资需多渠道验证并注重风险管控[page::18]。

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批判性视角

• 报告数据充分且实证详细，但因子表现提升幅度大多为小幅改善（约1-3个百分点Rank IC及信息比），实际是否具备显著经济意义或能覆盖额外交易成本，文中未涉及，需结合实盘操作验证。

- 高频数据更细粒度带来交易信号提升不容忽视，但也可能伴随更大波动性和突发风险，报告仅提及因子波动率小幅提升，没有深入分析潜在过拟合或模型复杂度增加导致的实际稳定性问题。

• 报告因子多基于成交量及交易行为，短期市场微结构变化影响可能较大，如市场机制改革、算法交易模式改变可能快速削弱因子有效性；报告未明确区分此类微观结构风险。

- 多频率合成加权方法未细述，简单等权是否最优尚不明确，后续可考虑基于信息比率加权或高阶复合方法提升模型表现。

• 报告对因子方向均统一转为负向表示，部分正向因子的解读需谨慎，应清晰区别不同因子表现方向对投资决策的具体影响。

总体而言，报告结构清晰，论据充实，结论客观，但模型实际应用须谨慎验证、控制过拟合风险。

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结论性综合

本报告系统回顾并分析了方正证券14个高频量价因子在2024年及近年期间的市场表现，明确分钟频数据因子2024年表现波动且回撤明显，尤其上半年受流动性与市场结构影响较大。基于此，报告创新性地探讨并实证了30秒频和15秒频高频数据对因子表现的信息增益。

通过对两大典型因子“待著而救”和“激流勇进”的详细构建及多频率合成测试，报告发现，提升数据频率粒度带来的因子表现指标（Rank IC、信息比率、年化收益）均出现稳定性改善和收益提升，多频率合成因子的选股能力和风险控制能力均优于传统1分钟频因子。多频率因子融合不仅提升了因子的预测能力，还缓解了因子衰减问题，实现了更高效的信息利用。

更进一步，多频率合成应用于14个高频量价因子集合中，大多数因子在精细频率处理后展现不同程度的绩效改善，尤其在周频调仓策略中收益率和信息比率均显著优于单一分钟频，综合量价因子通过多频率合成后年化收益率提升至近76%，最大回撤得到控制，证明了多频率数据融合对量化多因子策略的有效支持。

图表层面，丰富的成效与交易行为细节揭示了高频数据精细划分对捕捉市场微观结构变化的贡献，优势时刻与跟随时刻定义提高了因子信号的纯净度和解释力，增强了策略适应性和稳定性。

风险提示中明确强调历史回测性质及潜在失效风险，提醒投资者以审慎态度对待策略应用，结合实际交易成本及市场环境进行调整和验证。

综合来看，报告给出强有力的实证证据支持：

• 高频数据频率提升及多频率融合是提升量价类高频因子信息效用的可行路径

- 多频率合成因子较传统分钟因子具备显著的预测能力和收益优势

• 但实际应用应重视风险控制，动态监测因子稳定性与市场结构变化

这为量化投资者设计更精准、高效且适应性更强的高频多因子选股策略提供了重要参考，实现了前沿金融科技与传统量价分析的有机结合和创新突破。

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参考图表精选展示

• 图表1: 年初公募中证500与中证1000指增产品超额收益曲线描述量化策略回撤显著趋势

• 图表7: 综合量价因子绩效表详细体现了因子RankIC及组合年化收益与风险指标

• 图表15: 全市场每日前15分钟交易活跃度体现量价因子的时间窗口筛选合理性

• 图表21: 多频率合成“待著而救”因子表现测试汇总表

- 图表22: 多频率合成“待著而救”与1分钟因子多空净值比较

• 图表24: 15秒频与1分钟频交易状态差异示例，突出频率解析深度

• 图表25-27: “激流勇进”因子多频率合成表现及分组超额净值对比

• 图表30-32: 合成综合量价因子相较1分钟因子多空表现优势体现

• 图表35-36: 周频调仓下多频合成综合量价因子稳健超额表现

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总结

方正证券本报告深入探讨了高频数据频率拓展对量价选股因子表现的影响，通过严谨的数据筛选、算法设计及大量实证检验，确认了30秒及15秒数据的引入及多频率因子合成能带来可观的信息增量和策略改进，尤其适用于周频调仓策略。尽管仍面临一定的市场和历史依赖性风险，该研究为高频量价因子的进一步优化及应用提供了科学的研究路径与实操指导。投资者应关注因子性能变化，结合成本与市场变化持续调整，以实现稳健超额收益。

综上，报告在导航未来高频交易信号研究，推动量化选股策略创新方面具有重要价值和参考意义。

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报告