研报因子复现：如何将隔夜涨跌变为有效的选股因子？ ——基于对知情交易者信息优势的刻画-国盛证券
由aqtank创建，最终由aqtank 被浏览 136 用户
1.起因：最近刚刷到某J量化平台的代码复现，觉得很巧，因为最近我也在复现此篇研报。
2.研报因子梳理：研报对隔夜涨跌因子的定义分析总共是经历三个阶段：传统隔夜涨跌因子，新隔夜涨跌因子，去除系统性收益的隔夜涨跌因子。本代码一步到位：直接对最终的涨跌因子进行复现分析。
3.本代码与研报的区别：（1）原文是每月底回溯20天前的涨跌因子，本文则直接设置调仓周期为20个交易日（我觉得后者更合理，月底是人为定义的，股票涨跌没有显著的月底月初效应）；（2）手续费，复权价格，滑点有些许不同；（3）原文使用万德全A指数衡量系统性风险和收益，本文直接使用上证指数，而非沪深300（平台的沪深300指数在2017年左右换手率指标有几个月的缺失，平台也没有万德全A）。
4.本文结果分析：本文复现的隔夜涨跌因子收益率曲线和研报的结果非常相似。跑完因子分析后，我再用stockranker进行回测，得出改进建议。
5.模型改进建议：（1）在实盘中股票池，应该剔除ST股票。按照因子定义，买入低分位的5支股票（隔夜不对称信息显著的5只股票），而容易选出ST股票，机构资金量太大，ST股票盘小，冲击成本太大，而且“坐庄”效应下容易被砸盘。（2）应加上反转因子和动量因子进行选股，此因子会选出进入下行通道的股票，因为因子衡量的只是知情交易者的程度，对于连续跳空下跌的可融券股票可结合动量因子顺势做空，也可结合反转因子择时做多。（3）实盘可给因子加负值，把低分位转为高分位，和模型的买入卖出设定匹配。
https://bigquant.com/experimentshare/084572edae6d4ae29401e8a4ab333d32
\