换手率

因子简介

今天了解一个基础的因子——股票换手率，又称“周转率”，是反映股票流通性强弱的一个重要指标，它是指在一定时间范围内 市场中 股票转手买卖 的频率，其计算公式为：

其中：

1. period_volume 是指一段时间的股票交易数量
2. total_share 是指可以在市场上自由交易的股票总数

换手率越高，说明股票的交易越活跃，可以反应市场的情绪变化；换手率越低，说明股票的交易越冷清。

因子构建与分

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作业：使用今年以来的数据，计算过去20日换手率均值和未来5日收益率的IC和IR

{{membership}}

https://bigquant.com/codesharev3/f8805846-d596-4537-b9ff-d21126655154

作业思路：地量出地价，寻求反转的机会。买入换手率最低的5只股票，持仓5天。

https://bigquant.com/codesharev3/146b942c-f869-4e93-b392-e18a29370c0c

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https://bigquant.com/experimentshare/f5061810f6e34b71ad59641c2f54e290

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问题

如何更方便地提取平台已整理好的因子，我想获取比如某个申万一级行业的波动率指标，数据源返回了价格交易量换手率等信息，波动率需要自己写函数计算了。有没有更方便的方法，像普通标的一样在特征列表里面写想要的因子，再连连线就能搞定

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Pr4y1g79W?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experim

换手率（Turnover）通常用于描述股票或其他证券在特定时间内的交易活跃程度。金融市场中，换手率可用于衡量股票的流动性，即股票在市场上买卖的频率和容易程度。

BigQuant的金融市场数据因子平台以及AI量化策略平台（PC端），验证换手率因子组成的AI量化交易策略。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=83ec82a2-6c14-4425-8bae-05b216f7

https://bigquant.com/experimentshare/c2cf252d64b7408a8071f4d78f52a5ea

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https://bigquant.com/experimentshare/3e9b0e7623284f01b7e206d1a3df4b92

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StockRanker多因子选股策略

https://bigquant.com/experimentshare/1b8882bded4c4127a6c6edc792af662d

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更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

neutralize(sum(turn_0,90), total_market_cap) as hsl, 报错。

单因子策略：120日换手率之和

回测图：

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策略源码：

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/54d502d3-8cd7-45f4-97a5-55b912da0ef3

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回测图：

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策略源码：

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行（点击克隆之后-选择最新环境）

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[https://bigquant.com/codeshare/f4d50c8c-dc68-44e2-89ef-e91c72ad01f4](https://bigquant.com/codeshare/f4d50c8c-dc68-44e2-89ef-e91c72ad01

策略源码：

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https://bigquant.com/codeshare/5957e3fb-08b4-4e16-9b9a-7d0de13c2a4d

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策略源码：

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https://bigquant.com/codeshare/a6dc6c90-4f42-4c8e-92ec-dfa1a2f13fc0

\

%%sql
SELECT
    log(total_market_cap) as f_market_cap,
    m_avg(turn,20) as f_trun,
    date,
    instrument,
    industry_level1_code,
    c_neutralize(f_trun,industry_level1_code,f_market_cap) as NEW_TURN

FROM cn_stock_factors 
JOIN cn_stock_industry_component 
USING(date,i

不然提取基础数据就得join几张表，效率太低了

想请问一下 平台，我看BBS上说是计算换手率，但是我看因子分析模块里面算出来的 ，那个因子拥挤度，都超过100了，感觉不像是 换手率(因为单个股票换手率一天最高才100%)。那请问因子分析模块 的 因子拥挤度到底是怎么去计算的呢？

摘要

行业量价因子筛选

我们从行业层面的量价数据入手，根据量价因子的本质含义对其进行归类，将量价因子分为动量、交易波动、换手率、多空对比、量价背离、量幅同向六大类。

我们对这六大类中的量价因子进行单因子测试，包括因子分组测试和因子IC值分析，最终得到了11个较为有效、逻辑性强的月频行业因子。

量价行业轮动组合回测表现较好

我们根据11个量价因子构建量价行业轮动组合，每月末选取中信一级行业（剔除综合和综合金融）中复合因子值最高的五个行业，行业间等权加权。

2010年至2022年7月，量价行业轮动组合的累计收益为580.00%，相对于全部行业等权组合的累计超额为

报告摘要

（一） 主要内容

本篇报告首先对基础动量因子进行细致分析，发现基础动量存在较多不足并提出改进思路的二维矩阵，之后对每个改进维度的切入点、逻辑链条和改进方法进行详细阐述，最后测试了各个改进因子的提升效果。

（二 ） 基础动量刨析

• 1月动量头尾组合的信息比率最突出但换手率也更高；而3月动量各组合的区分度更明显。
• 基础动量的多空收益更多来源于空头部分的贡献。
• 将1月动量与3月动量做等权合成后，复合因子的有效性能得到明显提升。

（三 ） 改进动量的思路框架

• 从动量因子的特性出发，可将动量改进的整体思路归

摘要

常见选股因子在医药行业内存在显著选股效果。其中，风格类因子平均收益水平高，但稳定性差，在近两年出现了持续性的大幅回撤。技术类因子与股票收益呈现显著负相关性，前期涨跌幅越大，换手率越高，波动率越大，流动性越强，次月股票收益表现越差。在这几个因子中，综合表现最好的是波动率，综合表现相对较差的是换手率。盈利能力在医药行业内也存在显著的选股效果，高盈利公司具有更高的收益。

医药行业其他有效的选股因子。除常见的ROE及其同比增长因子外，其余基本面因子在医药行业内也存在显著的选股效果。企业盈利能力越高，资产增长越快，利润增长越快，盈利质量越好，偿债能力越强，股票收益表现越优。从一致预期数据

摘要

本报告使用深度学习方法对基本面模型进行增强，增强模型首先使用基本面模型选出初筛股票池，然后使用深度学习模型对初筛股票池进行二次筛选，该策略较低的换手率水平下可以获得更好的超额收益

基本面模型和深度学习模型具备组合基础

以中证800指数为基础的增强模型表现

以沪深300指数维基准的增强模型表现

正文

[/wiki/static/upload/2e/2ef7bcaa-8432-4f07-8d61-270c5f5967b0.pdf](/wiki/static/upload/2e/2ef7bcaa-8432-4f07-8d61-270c5f5967

光大金工因子测试框架：多指标全面测试

通过分期截面RLM回归计算因子收益，计算因子暴露与下期收益率的相关度IC值，同时结合分层回测法检验因子单调性，构建较为综合全面的因子测试体系。

因子测试中使用了包括因子收益序列t值，因子累计收益率，因子测试t值，IC，IR，多空组合收益率、最大回撤、换手率等等指标

更为全面的因子库

涵盖了估值因子，规模因子，成长因子，质量因子，杠杆因子，动量因子，波动因子，技术因子，流动性因子，分析师因子等共10大类100多个细分因子。

多重指标筛选因子

针对五大指标给因子表现打分，筛选出预测能力强，显著性高，单调性好

研究结论

Smart Beta 产品近些年在海外市场规模增长迅速，它和主动量化、指数增强等alpha产品一样，收益来源于资产定价因子的风险溢价，不同之处在于获取因子暴露的方式，往往换手率较低。

我们把A股常用的指数增强策略用到了标普500指数上。用到的alpha因子中只有估值因子在标普500成分股内总体效果显著，但最近三年也有明显衰减。在不扣费情况下，年化超额收益仅0.16%，由此可见标普500指数的市场有效性。

对比看规模最大的20只Smart Beta ETF产品，有十支过去十年相对标普500的年化超额收益为正，Invesco S&P 500 Equal Weigh

因子分析完后，有多空组合，这个怎么套用来选股呢？