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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

策略介绍

上世纪90年代，经济学家Eugene Fama和Kenneth French提出了著名的Fama-French三因子模型，在经典的CAPM模型上进行了拓展。

Fama-French三因子模型使用三个因素来解释股票收益

• 市场因子（MKT）：体现为整个市场的收益
• 规模因子（SMB）：体现为小市值公司与大市值公司的收益差距
• 价值因子（HML）：体现为高市值账面比公司与低市值账面比公司的收益差距

这三个因子的数据格式是只有时序变化、没有截面变化的，也就是说，对于同一天来说，所有股票的这三个因子值，都是相同的

这三个因子的具体构建方式如下

1. 市场因子，就是全

这一问题看起来非常简单，甚至略显傻瓜，资产定价的核心不就是分析影响资产预期收益的因素，而投资更是基于对收益的预期进行选择以获利。但真的仅仅如此吗?

让我们暂且回到大学一年级的微观经济学课堂。玫瑰花的价格在情人节的白天会非常贵，尤其是晚上六七点，但一旦过了晚上 9 点，价格就会暴跌，甚至低于进货成本。OK，我们当然可以说卖花的小男孩可以提前预测到玫瑰花价格的这一时间规律，从而针对性地制定进货量和销售价格策略，比如，在白天卖高价而在晚上 8 点后迅速降价力求在 9 点前卖完，以避免不必要的损失。但事实上，这一价格路径特征跟玫瑰花本身的特征没多大关系，也并非直接由时间决定，而是由时间背后的需求所决

行为金融学表明市场的投机情绪会导致股票价格偏离基本面，许多投资者情绪指数已通过实证研究证明能够预测市场收益率。公司管理层与投资者一样也无法避免行为偏差，对公司产生偏离基本面的过度乐观或悲观情绪，进而导致市场出现非理性的反应，并且相较于投资者来说还拥有信息优势，然而管理层情绪对股票收益率的影响却鲜有研究。本期我们给大家推荐的文献《Manager Sentiment and Stock Returns》将补充情绪指数方面的研究，针对经理人情绪对股票收益率的预测能力进行探究。

本篇文章使用文本数据挖掘方法从公司财报和电话会议纪要中采集数据，提取其中隐含的经理人乐观或悲观的情绪信息，由此构建经理人情

摘要

资产增长与利润增长。“资产增长”是指企业资产负债表中不同资产项目的变化，体现为企业经营规模的扩张；“利润增长”是指企业利润表中销售或者利润的增长，体现为企业收入的增加。

海外市场中，资产增长与股票收益呈负相关。资产相关项目的增长包括总资产增长率、流动资产变化、存货变化等。海外研究发现，它们与股票未来收益之间存在负相关。原因在于，长期来看，企业经营的高速扩张不可持续。因此，历史高增长的公司，未来的增长速度会被投资者高估。

国内市场中，资产增长与股票收益呈正相关。与海外市场的结论并不一致，在国内市场，无论是总资产增长率、流动资产变化，还是存货变化都与股票收益呈正相关。形成这种差异

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第十九篇。本文研究了股票收益的情绪再现效应和情绪反转效应，作者对股票在历史与未来的情绪一致时期和情绪不一致时期的季节性收益规律进行检验，并通过测算股票收益对情绪变化的敏感程度，即情绪Beta，构建相应的投资策略。

• 市场情绪的季节性变化：月度效应与周度效应

前人证明了在每年的1月和3月以及每周的周五，投资者情绪都会出现一定程度的上涨；相反，在每年的9月和10月以及每周的周一投资者情绪则会较为低落。这一现象同样也反映在资本市场中，到了每年的1月和3月或是周五，投资者更倾向于把安全资产转换为风险资产，这导致了风险资产

东方

20150626-东方证券-《因子选股系列研究之一》：多因子模型的基石——单因子有效性检验.pdf

20150909-东方证券-《因子选股系列研究之二》：低特质波动，高超额收益.pdf

20151207-东方证券-《因子选股系列研究之三》：投机、交易行为与股票收益（上）.pdf

20151214-东方证券-《因子选股系列研究之四》：基于交易热度的指数增强.pdf

20160216-东方证券-《因子选股系列研究之五》：剔除行业、风格因素后的大类因子检验.pdf

20160512-东方证券-《因子选股系列研究之七》：投机、交易行为与股票收益（下）.pdf

20160525-

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

研究结论

随着技术的进步和竞争的加剧，越来越多的投资已经开始关注日内高频数据，高频数据一般指分笔数据（Tick）、快照数据（Quote）以及衍生出来的分钟数据、资金流量数据等，本文涉及主要是日内5分钟行情数据。

本文主要想考察股票的日内价格行为特征和股票未来收益率之间关系，度量股票日内价格行为特征最简单的方法是计算日内收益率的高阶矩（波动率、偏度、峰度），考虑到股票的收益率受市场、市值等风格的影响，我们在计算高阶矩时收益率用Fama-French回归的残差替代，分别计算日内特质波动率、日内特质偏度、日内特质峰度三个指标，以20日均值作为月度指标。

通过分析各因子的Rank

摘要

“量价结合”的选股因子的构建。本文将股票在短期内的量价走势分类为量价背离与量价同向，并通过量价相关性来衡量量价走势的背离/同向程度。通过回测，我们发现量价相关性在半个月的换仓周期下具有十分好的选股效果并具有显著的Alpha。在控制了常见风险因子后，该因子依旧对于股票收益具有较好的区分效果

因子多空收益明显。半个月的维度上看，该因子多空收益达1.07%。多空收益中，多头收益约占30%而空头收益约占70%，所以可以说因子具有较强的空头效应。进一步观察多头端组合（第1组、第2组）可以发现组合收益表现区分度较低，而空头端组合（第9组、第10组）从收益上看依旧具有较强的区分效果。从Ran

摘要

随着传统因子研究的深入，通过使用日级别数据已经很难发现能够在传统技术选股因子之外提供额外选股能力的因子了。考虑到传统因子多使用日级别数据刻画股票日间的形态特征，通过引入日内高频数据刻画股票日内的特征也许能够为模型带来新的信息以及Alpha。这一观点也在本系列前一篇研究（《选股因子系列研究十八——价格形态因子》）中有所印证

本报告主要使用了股票1分钟价格数据构建了相关因子，对于股票高频收益分布特征（方差、偏度以及峰度）进行了刻画。报告主要分为三部分，第一部分讨论了因子的构建以及计算方式。第二部分从单因子的角度对于因子的选股能力进行了分析。第三部分对比分析了加入高频因子的改进模型以

The Journal of Portfolio Management February 2022

Predicting Performance Using Consumer Big Data

Kenneth Froot, Namho Kang, Gideon Ozik, Ronnie Sadka

在这篇文章中，我们研究了大数据预测公司基本面和股票收益的能力。Froot et al.(2017)使用了大约60家公司的店内销售信息，而我们整合了不同的数据源，使用了覆盖330家公司的另外两种类型的信息——网络流量和品牌知名度。我们研究这三种类型（店内销售信息、网

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

1. 异常财务指标与股票收益分析
2. 异常财务因子构建及检验分析
3. 异常财务因子的应用

正文

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摘要

本文主要考察基于Piotroski（2000）体系构建的基本面综合因子在A股市场的选股效果。

整体而言，历史基本面表现越好的公司，未来基本面向好的可能性越大；从二级市场表现来看，后期股票价格上涨的可能性和幅度也越大。

基本面综合因子的单因子选股效果显著

基本面综合因子值最高的1/10股票相对因子值最低的1/10股票月均超额1.74%，月胜率逾70%，统计显著。从相关性分析来看，当月因子值与次月股票收益率的平均相关系数为0.0511，秩相关系数为0.0664，统计显著

横截面回归结果与筛选法结果一致

通过横截面回归模型发现，

核心观点

在控制了市场溢价、规模因素、盈利能力等因素后，无论lead股票和follower股票之间的业务关系如何，他们之间的收益都具有较强的共振效应。新闻共现图的月度degree是一个很好的预测股票横截面收益的指标。一个月的再平衡投资组合测试表明，degree提供了显著的正Alpha（相对Fama-French三因子和五因子模型）。

新闻报道中往往会出现多只股票，这些股票间的收益是否存在关联性？是否能够构建基于新闻中共现股票的有效因子？今天给大家分享的这篇论文，基于美股标普500的近100万篇新闻，详细回答了这个问题。

首先，作者基于股票在新闻中提及的位置，将出现在标题中的股票定义

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核心观点

• 在供应链网络上直接或通过第三方连接的股票，比随机配对的股票更具有相关性。
• 这种较高的相关性仍然适用于极端下跌的行情，并显示出相同的模式。
• 聚类分析识别出网络中也显示出较高相关性。该分析为风险建模提供了有用的工具。

供应链数据主要描述公司之间存在的商业关系，即客户-供应商关系（customer-supplier）。最近越来越清楚的是，这种关系与上市公司股价的表现具有一定的相关性。Cohen和Frazzini (2008) 发现在美国市场中，分别为供应商和客户的上市公司之间股票价格有明显的相关性和领先滞后效应。Shahrur等 (2009)也在其他22个发达

摘要

业绩超预期事件。本文选取业绩预告、业绩快报和定期报告的内容作为实际业绩，取公告前一天的分析师一致预期净利润作为预期值，分析公司公告业绩超过分析师一致预期的股票池。其中，对于非年报的一致预期数据，我们假设尚未发生季度的净利润按照同等速度增长，以此获取预测值。

超预期事件主要集中在定期报告披露期，但在集体披露期事件超额收益参差不齐。5、11月份超预期股票最少，其次为6、9、12月份。超额收益与样本量大致呈现反向关系：样本多的月份超额收益不明显，而样本少的月份超额收益显著。 换言之，集中披露期业绩超预期股票收益参差不齐，若要提高事件收益，须在样本量多的时段根据其特征进一步精筛股票。

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第六十三篇，本期推荐的海外文献研究凸显效应对股票收益的影响。凸显性投资者的注意力通常被吸引到显著上涨的股票上，对这些股票产生了过高的需求，导致股票估值过高、未来回报率降低。而具有显著下跌特点的股票则被低估，未来会获得更高的投资回报。

回到A股市场，从因子构建角度来看，凸显性因子本质上是对反转因子的切割和改进，对于上涨、下跌的程度给予不同权重，进行历史收益的加权组合，一方面为动量类因子的构建提供了改进思路，另一方面可扩展到财务因子的研究中，观察是否可应用于区分公司的基本面恶化或超预期程度。

**高凸显性的股票将比低凸

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第六十一篇，本期推荐的海外文献研究对非流动性指标ILLIQ及其组成部分IDVOL对股票收益的影响。研究表明 ILLIQ中被IDVOL忽略的部分包含与流动性不足相关的信息，且在股票横截面收益和时间序列收益上都具有显著的定价能力。

回到A股市场，非流动性因子是一个较为常用的价量因子，其背后的收益来源值得深入探讨，借鉴本文的分解方法观察其组成部分对股票收益的预测能力有助于扩充因子库。

• ILLIQ包含了更多与流动性不足相关且具有显著定价能力的信息

Lou和Shu对ILLIQ进行分解

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第五十九篇，本期推荐的海外文献研究使用企业的现金流特征来判断公司所处哪个生命周期。现金流特征分类法计算简便，且不受分布假设的影响，研究表明基于现金流特征分类下的生命周期对公司未来盈利和股票收益均有一定的预测能力。

回到A股市场，研究企业的生命周期是一个较为崭新的视角，可以比较现金流特征法和财务指标法（资本支出、股息支付率、年龄和营收增长率）的分类结果的合理性，用股票收益和盈利增速对两种分类结果进行评判。此外，我们也可以检验PB-ROE策略、超预期类策略、投机类策略在不同生命周期的公司域中的选股效果，*

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第五十三篇，本期推荐的海外文献研究了共同基金持仓拥挤度对股票收益的影响。作者通过构建一种新的表征基金持仓拥挤度的指标来研究拥挤交易对股票回报的影响。

回到A股市场，拥挤度通常指的是策略的拥挤程度，用以解释某些alpha策略为何失效，而主动基金的持仓信息目前仍是一个尚待挖掘的领域，从基金持仓拥挤度视角构建选股因子是一个较为新颖的视角，可以通过观察其选股效果以及与流动性、分析师覆盖度等常用因子的相关系数来综合评价该因子的实用性。

• 金融危机可部分归因于交易空间的拥挤

拥挤行为会扭曲股票价格并

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第四十九篇，本期推荐的海外文献研究了公司盈利季节性和股票收益之间的关系。如果公司某一季度的盈利常年显著高于其他季度，就称该季度为正季节性季度。研究发现，当这类公司发布正季节性季度的盈利公告时，其股票会存在显著的超额收益。这种效应不是由风险因素或对公司特定消息的延迟反应所导致的，已有的风险因子都无法解释这种风险溢价。

回到A股市场，一方面，从因子选股的角度，盈利季节性earnrank因子计算简便，容易复制，可尝试回测其在不同选股域中的表现。另一方面，围绕盈余公告溢价，盈利季节性又提供了新的视角，可尝试对公司进行

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第四十三篇，本期推荐的海外文献研究了预期管理与两大具有经济意义的收益规律之间的联系：业绩公告溢价和收益季节性。作者引入常用的公司特征来作为公司预期管理动机的代理变量，研究表明替代指标EMI对公司的业绩惊喜和收益具有很强的预测能力。回到A股市场，我们常常听闻XX股因为“超预期不达预期”导致股价下跌，如何刻画预期和预期的预期对于量化而言通常是一个难题，我们可以借鉴这篇文献的做法，将预期管理、分析师盈利预测和公司公告期前后的股价表现联系起来，构建事件冲击类策略。

• 从三个维度构建企业预期管理动机的代理指标

作者