高阶量价因子8月皆录得正收益，聪明钱因子表现耀眼 | 开源金工

作者：建榕量化研究

题图：建榕量化研究微信公众号

摘 要

Barra风格因子表现跟踪

通过对Barra风格因子2024年8月的收益测算可以发现：从大/小盘风格来看，市值因子录得了-0.39%的收益；从价值/成长维度看，账面市值比因子录得了-0.39%的收益，成长因子录得了-0.20%的收益，盈利预期因子录得了0.34%的收益。

开源交易行为因子概述

稳健的交易行为模式中，蕴藏有稳健的alpha源。我们基于交易行为的理念，陆续提出了理想反转因子、聪明钱因子、APM因子、理想振幅因子等独家选股因子，受到量化投资同行的认可。我们将上述因子汇总在一起，做定期的跟踪，以及时监控交易行为类因子的动态表现。

开源交易行为四因子的全历史表现

在全历史区间，理想反转、聪明钱、APM、理想振幅因子的IC分别为-0.051、-0.037、0.031、-0.055，rankIC分别为-0.061、-0.059、0.035、-0.073，信息比率分别为2.54、2.72、2.39、3.06，多空对冲月度胜率分别为78.0%、82.2%、78.5%、84.3%。开源交易行为合成因子在全历史区间的IC均值为0.068，多空对冲信息比率3.32，多空对冲月度胜率为82.6%。

8月份：理想反转、聪明钱、APM、理想振幅皆录得正收益

2024年8月份，理想反转因子多空对冲收益为0.96%，聪明钱因子多空对冲收益为4.08%，APM因子多空对冲收益为0.78%，理想振幅因子多空对冲收益为3.35%，开源交易行为合成因子多空对冲收益为2.90%。

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Barra风格因子表现跟踪

图1展示了常见Barra风格因子在2024年8月的收益。从大/小盘风格来看，市值因子录得了-0.39%的收益。从价值/成长维度看，账面市值比因子录得了-0.39%的收益，成长因子录得了-0.20%的收益，盈利预期因子录得了0.34%的收益。

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开源交易行为因子概述

稳健的交易行为模式中，蕴藏有稳健的alpha源。循着这一研究理念，我们陆续提出了一系列基于交易行为的选股因子，受到量化投资同行的认可。其中：理想反转因子的交易行为逻辑是，A股反转之力的微观来源是大单成交，通过每日平均单笔成交金额的大小，可以切割出反转属性最强的交易日；聪明钱因子的交易行为逻辑是，从分钟行情数据的价量信息中，可以识别出机构参与交易的多寡，进而构造出跟踪聪明钱的因子；APM因子的交易行为逻辑是，在日内的不同时段，交易者的行为模式不同，反转强度也相应有所不同；理想振幅因子的交易行为逻辑是，基于股价维度可以对振幅进行切割，不同价态下振幅因子所蕴含的信息存在结构性差异。我们将上述因子汇总在一起，做定期的跟踪，以及时监控交易行为类因子的动态表现。

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开源交易行为因子的绩效回顾

3.1、理想反转因子8月份多空对冲收益为0.96%

图2展示了行业市值中性化后的理想反转因子多空对冲净值曲线，最新数据截至到2024年8月30日（下同）。在全历史区间内，理想反转因子的IC均值为-0.051，rankIC均值为-0.061，信息比率为2.54，多空对冲月度胜率为78.0%。2024年8月份，理想反转因子的多空对冲收益为0.96%，近12个月的多空对冲月度胜率为58.3%。

3.2、聪明钱因子8月份多空对冲收益为4.08%

图4展示了行业市值中性化后的聪明钱因子多空对冲净值曲线。在全历史区间内，聪明钱因子的IC均值为-0.037，rankIC均值为-0.059，信息比率为2.72，多空对冲月度胜率为82.2%。2024年8月份，聪明钱因子的多空对冲收益为4.08%，近12个月的多空对冲月度胜率为91.7%。

3.3、APM因子8月份多空对冲收益为0.78%

图6展示了行业市值中性化后的APM因子多空对冲净值曲线。在全历史区间内，APM因子的IC均值为0.030，rankIC均值为0.035，信息比率为2.39，多空对冲月度胜率为78.5%。2024年8月份，APM因子的多空对冲收益为0.78%，近12个月的多空对冲月度胜率为58.3%。

3.4、理想振幅因子8月份多空对冲收益为3.35%

图8展示了行业市值中性化后的理想振幅因子多空对冲净值曲线。在全历史区间内，理想振幅因子的IC均值为-0.055，rankIC均值为-0.073，信息比率为3.06，多空对冲月度胜率为84.3%。2024年8月份，理想振幅因子的多空对冲收益为3.35%，近12个月的多空对冲月度胜率为83.3%。

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开源交易行为合成因子的绩效回顾

本小节我们对上述交易行为因子进行合成，并对合成因子进行绩效分析。因子值方面，我们将上述交易行为因子在行业内进行因子去极值与因子标准化。因子权重方面，我们滚动选取过去12期因子ICIR值作为权重，加权形成交易行为合成因子。

图10展示了行业市值中性化后的交易行为合成因子多空对冲净值曲线和多头对冲各组均值组合的净值曲线。在全历史区间内，合成因子的IC均值为0.068，rankIC均值为0.091，多空对冲信息比率3.32，多空对冲月度胜率为82.6%。2024年8月份，合成因子的多空对冲收益为2.90%，近12个月的多空对冲月度胜率为75.0%。

在全历史区间内，多头对冲组均值的年化收益率为8.54%，收益波动比为2.68，月度胜率为80.2%。

值得一提的是，合成因子在国证2000和中证1000中的表现，要优于在中证800中，全历史区间内的信息比率分别为3.02、3.05和1.30（图12）。

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开源交易行为因子的构造方法

5.1 理想反转因子的构造方法

理想反转因子是对传统反转因子进行W式切割得到的，具体步骤如下：

详细构造步骤请参考开源金工专题研究报告《A股反转之力的微观来源》

5.2 聪明钱因子的构造方法

聪明钱因子用来衡量聪明钱参与交易的相对价位高低，具体步骤如下：

详细构造步骤请参考开源金工专题研究报告《聪明钱因子模型的2.0版本》

5.3 APM因子的构造方法

APM因子用来衡量股价行为上午（或隔夜）与下午的差异程度，具体步骤如下：

详细构造步骤请参考开源金工专题研究报告《APM因子模型的进阶版》

5.4 理想振幅因子的构造方法

理想振幅因子用来衡量股票高价态和低价态振幅信息差异程度，具体步骤如下：

详细构造步骤请参考开源金工专题研究报告《振幅因子的隐藏结构》

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风险提示

模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。

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