日内交易特征稳定性与股票收益－东方证券－20190114
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研究结论
如果没有额外的信息或者大资金的强行介入、股票的日内交易特征应该处于较稳定状态，反之如果股票的日内价量特征很不稳定，那么该股票大概率有信息溢出或者被幕后大资金操控，而此时应该是考虑离场的时候了。
我们基于日内5分钟线计算了日内收益率的波动率、偏度、峰度和日内成交量的波动率、偏度、峰度和HHI指数共7个日内交易特征，考虑到时间序列自相关性，我们采用Newey-West调整标准差度量日内交易特征的稳定性（SDRVOL，SDRSKEW，SDRKURT，SDVVOL，SDVSKEW，SDVKURT和SDVHHI）。
7个日内交易特征稳定性因子在各个样本空间均展现出日内交易特征稳定性越差的股票未来平均收益越低的选股效果，而且部分因子在大市值股票内的选股效果并没有明显比小市值股票差，比如SDRVOL在沪深300中的RankIC均值为6.57%，而在中证1000中为6.56%。
从时间序列上看，日内交易特征稳定性因子在最近几年的alpha没有衰减的趋势，近几年部分技术类alpha因子在大票中失效，但日内交易特征稳定性因子在沪深300依然有显著的多头收益。
平均来看，日内交易特征稳定性因子的空头收益强于多头，但沪深300成分股内SDRVOL和SDVVOL的多头年化对冲收益依然高达7%以上。
7个日内交易特征稳定性因子内部存在替代关系，SDRVOL、SDVVOL和SDVHHI信息相对独立。虽然两两来看这三个因子和常见的技术类alpha因子相关性都低，但剔除各大类因子后仅SDRVOL、SDVVOL有独立的显著选股效果。
在引入日内相关的技术类因子（SDRVOL、SDVVOL和日内特质偏度）后沪深300和中证500增强模型在跟踪误差、回撤和换手相差不大的情况下能提升组合收益，在投机反转类权重占比较大的模型中这种差异更加显著。
风险提示
量化模型失效风险
市场极端环境的冲击
正文
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