高频因子：流动性溢价因子-长江证券-20190408
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摘要
本文基于盘口挂单数据构建流动性溢价因子以盘口的买单数据为撮合交易的基础，以插值的方式增加虚拟订单，每日得到一定交易金额下模拟交易的市值和按照均价交易的市值，取过去21天市值的总和，两者之间的相对差距即为流动性溢价因子。
流动性溢价因子可以更快地反映市场变化流动性溢价因子和传统的流动性因子呈负相关，不同参数下的因子截面相关性均值在50%到70%之间，其半衰期为72天，在前30天信息衰减速度最快，累积IC在60天基本达到最大值。不同参数下的因子IC均值在7%左右，IC_IR在0.5附近。
流动性溢价因子是一个相对有效的因子流动性溢价因子可以较为稳定地获得选股超额收益，在剥离市值因子、换手率因子的线性影响前后，6个因子在全A股选股平均超额收益分别为7.67%、2.80%，平均信息比分别为1.01、0.43，平均多空收益分别为29.93%、14.50%，平均多空夏普比分别为1.96、1.25。
时间加权改进后的流动性溢价因子有更强的空头区分能力以指数加权的形式对市值进行求和，给较近的时间点较大权重，改进流动性溢价因子，在剥离市值因子、换手率因子的线性影响前后，6个因子在全A股选股平均超额收益分别为7.48%、2.87%，平均信息比分别为0.99、0.45，平均多空收益分别为31.64%、16.35%，平均多空夏普比分别为2.03、1.38。
波动加权改进后的流动性溢价因子表现更好以日度涨跌幅的绝对值对市值加权求和，给价格变化较大的时间点较大权重，改进流动性溢价因子，在剥离市值因子、换手率因子的线性影响前后，6个因子在全A股选股平均超额收益分别为8.67%、3.41%，平均信息比分别为1.21、0.54，平均多空收益分别为33.75%、20.33%，平均多空夏普比分别为2.22、1.68。
正文
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