晝夜分離隔夜跳空與日內(nèi)反轉(zhuǎn)選股因子

1、正文目錄 HYPERLINK l _TOC_250016 A 股的“低開高走”如何利用？ 5 HYPERLINK l _TOC_250015 反轉(zhuǎn)因子的提純初探 6 HYPERLINK l _TOC_250014 將“低開高走”異象從原始反轉(zhuǎn)中剝離 6 HYPERLINK l _TOC_250013 反轉(zhuǎn)因子的晝夜分離構(gòu)造 7 HYPERLINK l _TOC_250012 日內(nèi)強反轉(zhuǎn)&隔夜弱動量 8 HYPERLINK l _TOC_250011 日內(nèi)信息：尋找日內(nèi)反轉(zhuǎn)的黃金分割點 10 HYPERLINK l _TOC_250010 黃金分割反轉(zhuǎn)因子構(gòu)造 10 HYPERLINK l _T

2、OC_250009 日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)因子的選股效果 12 HYPERLINK l _TOC_250008 指數(shù)內(nèi)的測試效果 13 HYPERLINK l _TOC_250007 對多頭和空頭的不同改進 15 HYPERLINK l _TOC_250006 隔夜信息：非反轉(zhuǎn)非動量的隔夜跳空因子 16 HYPERLINK l _TOC_250005 隔夜跳空因子的靈感來源 16 HYPERLINK l _TOC_250004 隔夜跳空因子的收益測試 16 HYPERLINK l _TOC_250003 隔夜跳空比日內(nèi)反轉(zhuǎn)衰減的更快 17 HYPERLINK l _TOC_250002 隔夜跳空與日

3、內(nèi)反轉(zhuǎn)的融合 19 HYPERLINK l _TOC_250001 回顧與總結(jié) 22 HYPERLINK l _TOC_250000 風險提示 24圖表目錄圖表 1 中證全指累計凈值的隔夜和日內(nèi)拆分 5圖表 2 中證全指累計漲幅的隔夜和日內(nèi)拆分 5圖表 3 原始反轉(zhuǎn)因子ALPHA 集中在空頭可能的一種解釋 6圖表 4 收益率的隔夜/日內(nèi)拆分示意圖 7圖表 5 隔夜收益和日內(nèi)收益的拆分示意圖 7圖表 6 日內(nèi)累計漲跌幅因子IC 序列 8圖表 7 日內(nèi)累計漲跌幅因子多空收益與回撤 8圖表 8 日內(nèi)累計漲跌幅因子分 10 組收益 8圖表 9 日內(nèi)累計漲跌幅因子分組凈值 8圖表 10 隔夜累計漲跌幅因

4、子IC 序列 9圖表 11 隔夜累計漲跌幅因子多空收益與回撤 9圖表 12 隔夜累計漲跌幅因子分 10 組收益 9圖表 13 隔夜累計漲跌幅因子分組凈值 9圖表 14 股票日內(nèi)的流動性變化 10圖表 15 日內(nèi)分段累計漲跌幅因子的預(yù)測效果 11圖表 16 日內(nèi)不同時間段收益重構(gòu)后的IC 均值矩陣 11圖表 17 日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)因子的構(gòu)建邏輯 12圖表 18 傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)，日內(nèi)反轉(zhuǎn)，日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)因子效果對比 12圖表 19 日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)因子IC 序列 13圖表 20 日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)因子分組年化收益 13圖表 21 日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)因子多空收益與回撤 13圖表 22 日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)因子分

5、組凈值 13圖表 23 滬深 300 內(nèi)選股三種反轉(zhuǎn)策略多空收益 14圖表 24 中證 500 內(nèi)選股三種反轉(zhuǎn)策略多空收益 14圖表 25 中證 1000 內(nèi)選股三種反轉(zhuǎn)策略多空收益 14圖表 26 全A 內(nèi)選股三種反轉(zhuǎn)策略多空收益 14圖表 27 指數(shù)內(nèi)日內(nèi)反轉(zhuǎn)改進效果對比 14圖表 28 指數(shù)內(nèi)選股回測結(jié)果對比 15圖表 29 原始反轉(zhuǎn)與日內(nèi) 10 點黃金分割反轉(zhuǎn)多空凈值 15圖表 30 原始反轉(zhuǎn)與日內(nèi) 10 點反轉(zhuǎn)多頭凈值 16圖表 31 原始反轉(zhuǎn)與日內(nèi) 10 點反轉(zhuǎn)空頭凈值 16圖表 32 隔夜累計漲跌幅因子分組年化收益 16圖表 33 隔夜跳空因子IC 序列 17圖表 34 隔夜跳空

6、因子IC 序列 17圖表 35 隔夜跳空因子分 10 組收益 17圖表 36 隔夜跳空因子分 10 組收益 17圖表 37 日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)因子參數(shù)檢驗 18圖表 38 隔夜跳空因子參數(shù)檢驗 19圖表 39 三因子相關(guān)性矩陣 19圖表 40 晝夜合成因子參數(shù)檢驗 20圖表 41 晝夜合成因子IC 序列 20圖表 42 晝夜合成因子多空收益 20圖表 43 晝夜合成因子多空收益與回撤 20圖表 44 晝夜合成因子分組凈值 20圖表 45 晝夜合成因子與原始反轉(zhuǎn)因子選股效果對比 21圖表 46 滬深 300 內(nèi)四個因子的多空收益率 21圖表 47 中證 500 內(nèi)四個因子的多空收益率 21圖表 4

7、8 中證 1000 內(nèi)四個因子的多空收益率 21圖表 49 全A 內(nèi)四個因子的多空收益率 21圖表 50 原始反轉(zhuǎn)因子十分組表現(xiàn) 22圖表 51 晝夜合成因子十分組表現(xiàn) 22圖表 52 本文因子構(gòu)建示意圖 23圖表 53 日內(nèi)收益結(jié)構(gòu)與反轉(zhuǎn)效應(yīng)示意圖 23A 股的“低開高走”如何利用？A 股目前實行T+1 交易制度，當日買入的股票當日無法賣出，累積的賣盤可能會集中在次日開盤集中釋放，該交易制度可能導致股市呈現(xiàn)出“低開高走”的日內(nèi)收益特征。如圖表 1、2 所示，2015/1/1-2020/8/11，中證全指累計上漲 25.6%。如果將隔夜?jié)q跌幅和日內(nèi)漲跌幅拆分開，重新計算累計收益率，則隔夜累計漲

8、幅為-76.6%，日內(nèi)累計漲幅為 439.5%，日內(nèi)累計收益是整體收益的整整 20 倍。統(tǒng)計區(qū)間，中證全指隔夜高開的概率為 42%，日內(nèi)高走的概率為 57%，日內(nèi)高走的概率比隔夜高開的概率大了 15%。無論從勝率還是賠率來看，統(tǒng)計結(jié)果都表明 A 股具有非常典型的“低開高走”的日內(nèi)收益特征。圖表 1 中證全指累計凈值的隔夜和日內(nèi)拆分圖表 2 中證全指累計漲幅的隔夜和日內(nèi)拆分6 500% 400%300%200%100%0%-100% 54累計累漲計 3跌凈幅值2102015-01-052016-01-052017-01-052018-01-052019-01-052020-01-05 中證全指日

9、內(nèi)累計凈值 中證全指隔夜累計凈值 中證全指累計凈值-200% 日內(nèi)隔夜整體收益率0比率574254收益率0比率574214收益率0比率55469收益率0比率554313收益率0比率583918收益率0比率4261-18資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所對多頭和空頭的不同改進為了直觀體現(xiàn)以 10 點為臨界拆分的日內(nèi)反轉(zhuǎn)策略相對于原始反轉(zhuǎn)在選股能力上的改進，我們將兩種策略的收益凈值進行對比。我們分別為兩者的多空凈值對比、多頭凈值對比和空頭凈值對比，可以看出，經(jīng)過優(yōu)化的日內(nèi) 10 點黃金分割反轉(zhuǎn)策略具有更好的表現(xiàn)，穩(wěn)定性也有一定程度的提升，其內(nèi)在機理正是由于它將方向相反的隔夜動量部分剔除，保留

10、了更為純凈的反轉(zhuǎn)成分。圖表 29 原始反轉(zhuǎn)與日內(nèi) 10 點黃金分割反轉(zhuǎn)多空凈值4.543.532.521.510.501.351.31.251.21.151.11.051原始反轉(zhuǎn)日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)（左軸）原始反轉(zhuǎn)（左軸）資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所對比多空兩端，多頭年化收益提升了 4.10%，空頭收益下降了 2.52%，凈值比分別達到了 1.48 和 0.74，算法的改進對多頭收益的貢獻更大。這一點與我們在圖表 3 所闡述的邏輯相呼應(yīng)。黃金分割日內(nèi)反轉(zhuǎn)因子的核心貢獻在于剔除了隔夜和早盤的“低開高走”的干擾，這種噪音對反轉(zhuǎn)多頭的收益侵蝕尤為明顯。圖表 30 原始反轉(zhuǎn)與日內(nèi) 10 點反轉(zhuǎn)

11、多頭凈值圖表 31 原始反轉(zhuǎn)與日內(nèi) 10 點反轉(zhuǎn)空頭凈值65432101.61.41.210.80.60.40.201.61.51.41.31.21.111.0510.950.90.850.80.750.70.650.6凈值之比（右軸）日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)（左軸）原始反轉(zhuǎn)（左軸）凈值之比（右軸）日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)（左軸）原始反轉(zhuǎn)（左軸）資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所隔夜信息：非反轉(zhuǎn)非動量的隔夜跳空因子隔夜跳空因子的靈感來源回到隔夜累計收益因子 本身，我們發(fā)現(xiàn)雖然因子的 IC 均值為 2.00%，rankIC 均值為 3.00%，似乎呈現(xiàn)出一定的動量效

12、果，但分組年化收益并不單調(diào)，多頭組、空頭組的年化收益都偏低一些，如果疊加在日內(nèi)反轉(zhuǎn)因子上，可能不能提供增強 Alpha，甚至會拉低組合的預(yù)測能力。圖表 32 隔夜累計漲跌幅因子分組年化收益1234567891010%5%0%-5%-10%-15%資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所隔夜跳空因子的收益測試圖表 32 的隔夜?jié)q跌幅因子呈現(xiàn)出一定的拋物線型，受啟發(fā)我們引入絕對值的因子構(gòu)建方法，筆者在報告A 股“跳一跳”：隔夜跳空選股因子中有更詳細的闡述。隔夜超漲和超跌對股票可能都不是一個好的信號，次月股票傾向于下跌。因此對于隔夜收益部分，我們構(gòu)建隔夜跳空因子，隔夜跳空因子是隔夜收益率絕對值的累加

13、，代表股票過去 20 日中，隔夜累計跳空的幅度。20= ( ( )1=1隔夜跳空因子的IC 均值為-4.34%，rankIC 均值為-7.09%，年化 ICIR 位-2.74，多空年化收益為 19.36%，年化波動為 9.93%，信息比率為 1.95，分組呈現(xiàn)出良好的單調(diào)效果。這是一個負向因子，說明隔夜平開的那些股票在下個月的收益更好，隔夜累計跳空幅度越大，股票下月收益越差。圖表 33 隔夜跳空因子 IC 序列圖表 34 隔夜跳空因子 IC 序列資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所圖表 35 隔夜跳空因子分 10 組收益圖表 36 隔夜跳空因子分 1

14、0 組收益資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所隔夜跳空比日內(nèi)反轉(zhuǎn)衰減的更快本節(jié)測試日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)因子10:00和隔夜跳空因子 的最優(yōu)構(gòu)建窗口天數(shù)，我們發(fā)現(xiàn)對于日內(nèi)和隔夜的因子有著不同的最佳參數(shù)周期。隔夜跳空因子更加“健忘”，IC 衰減速率快于日內(nèi)反轉(zhuǎn)，我們固定在月度調(diào)倉的頻率下測試兩者的因子計算窗口。對于日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)因子而言，最佳月度因子計算天數(shù)在 20 天左右，和月度調(diào)倉周期一致。這個結(jié)論接近于原始的反轉(zhuǎn)因子，邏輯在于超漲的股票次月會回落，超跌的股票次月會反彈，其最佳的 20 日計算周期也大致對應(yīng)了 A 股交易賬戶的平均持倉周期為一個月。圖表

15、 37 日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)因子參數(shù)檢驗月度因子計算天數(shù)IC均值秩IC均值年化ICIR年化收益年化波動年化IR最大回撤1-3.31-3.16-2.0413.257.271.827.272-4.49-3.99-2.2518.157.632.387.233-5.06-4.59-2.5421.917.742.836.114-5.81-5.49-3.0324.247.913.067.385-6.25-6.10-3.2226.447.913.346.196-6.04-5.90-3.1626.207.663.427.307-6.27-6.15-3.2325.347.863.228.088-6.45-6.41-

16、3.2627.577.853.516.059-6.32-6.38-3.1525.757.923.256.4910-6.38-6.41-3.2126.087.683.406.8611-6.30-6.39-3.2126.557.793.416.7812-6.72-6.93-3.3926.767.703.486.1613-6.96-7.21-3.5528.327.793.647.3014-7.10-7.41-3.5930.387.693.957.1915-7.17-7.55-3.5330.617.983.836.9716-7.26-7.66-3.5230.917.893.928.5617-7.24-

17、7.69-3.6131.107.694.056.4818-7.39-7.93-3.6432.037.694.166.2919-7.36-7.92-3.6031.917.704.155.9420-7.32-7.84-3.6031.567.724.096.7021-7.14-7.70-3.4830.447.693.968.2022-6.93-7.50-3.3529.267.773.779.4123-6.90-7.47-3.3029.617.723.848.4224-6.98-7.57-3.3729.237.733.787.8725-7.00-7.61-3.3228.617.863.649.2126

18、-6.84-7.49-3.2628.187.823.609.8527-6.78-7.44-3.2327.777.913.518.4328-6.73-7.38-3.2027.727.863.538.3529-6.80-7.44-3.2328.288.033.528.9830-6.72-7.41-3.2127.167.903.448.64資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所對于隔夜跳空因子來說，月度調(diào)倉下最佳因子計算窗口更短，周期在 10 日左右。越靠近月末，對下個月收益的影響更大，因此隔夜跳空因子的衰減速度比日內(nèi)反轉(zhuǎn)更快一些。如果改變調(diào)倉頻率，兩者的最優(yōu)因子計算窗口可能也隨之變化，但筆者試圖

19、說明，兩者的IC 衰減速率并不一致，隔夜跳空似乎傾向于捕捉更短周期的 Alpha，IC 衰減地更快一些。圖表 38 隔夜跳空因子參數(shù)檢驗月度因子計算天數(shù)IC均值秩IC均值年化ICIR年化收益年化波動年化IR最大回撤1-3.12-3.77-2.3515.115.442.786.512-3.69-5.02-2.3917.296.422.697.563-4.23-5.78-2.4520.156.892.937.514-4.45-6.25-2.4619.517.662.559.395-4.61-6.58-2.3819.198.002.4010.426-4.73-6.81-2.3620.618.192.

20、5210.407-4.77-6.93-2.3221.488.412.5510.318-4.87-7.12-2.3022.308.632.5810.229-4.93-7.17-2.2922.688.802.5810.7410-4.93-7.25-2.2823.448.812.6610.9111-4.94-7.32-2.2222.838.952.5510.9712-4.89-7.31-2.1623.109.252.5011.8613-4.90-7.37-2.1022.559.362.4112.1414-4.87-7.39-2.0722.629.522.3813.0715-4.83-7.43-2.0

21、022.149.772.2713.5716-4.77-7.38-1.9721.629.782.2112.8217-4.71-7.35-1.9321.119.792.1612.7418-4.60-7.23-1.8520.749.792.1213.0419-4.46-7.15-1.7920.359.932.0512.9020-4.34-7.09-1.7219.369.931.9513.4421-4.30-7.06-1.6919.3210.051.9213.4522-4.21-6.95-1.6618.5510.121.8313.2823-4.17-6.92-1.6418.2810.141.8013.

22、7424-4.13-6.91-1.6218.6010.241.8213.6125-4.11-6.87-1.6118.5510.311.8013.9026-4.08-6.83-1.5818.4510.331.7913.3327-4.04-6.80-1.5518.0110.401.7313.6028-4.04-6.78-1.5417.4810.461.6713.3529-4.07-6.81-1.5516.8710.441.6213.6330-4.02-6.78-1.5316.4310.471.5713.64資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所隔夜跳空與日內(nèi)反轉(zhuǎn)的融合上文我們對原始反轉(zhuǎn)因子進行了

23、晝夜分離，從日內(nèi)時間段提取了日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)因子10:00，從隔夜時間段構(gòu)建了隔夜跳空因子，本章我們對這兩者進行合成，晝夜合成因子綜合運用了隔夜和日內(nèi)信息，因子表現(xiàn)得到提升。首先我們計算因子的兩種相關(guān)性矩陣，右上角為因子的橫截面相關(guān)性矩陣，左下角為因子的 IC 相關(guān)性矩陣。傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)因子和日內(nèi) 10 點黃金分割反轉(zhuǎn)相關(guān)性高，但和隔夜跳空因子相關(guān)性比較低。圖表 39 三因子相關(guān)性矩陣因子名稱原始反轉(zhuǎn)日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)隔夜跳空原始反轉(zhuǎn)/0.600.24日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)0.90/0.16隔夜跳空0.120.05/備注：右上角為因子橫截面相關(guān)性，左下角為IC相關(guān)性資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所由

24、于日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)因子效果更好，給予其更高的權(quán)重。并且兩因子的相關(guān)性低，隔夜跳空因子的加入提供了信息增量，兩者可以有機地進行結(jié)合。我們最終選擇以 6:4 的比例對兩者進行合成，其他比例的合成效果如下表所示。晝夜合成因子 = 0.6 10:00 + 0.4 圖表 40 晝夜合成因子參數(shù)檢驗日內(nèi)權(quán)重隔夜權(quán)重IC均值秩IC均值年化ICIR年化收益年化波動年化IR最大回撤1090-5.56-7.92-2.6025.718.752.949.312080-6.23-8.61-2.9528.408.663.289.253070-6.91-9.19-3.3232.468.413.866.984060-7.50

25、-9.59-3.6634.078.184.167.185050-7.91-9.75-3.9236.937.984.637.086040-8.10-9.66-4.0436.927.934.667.587030-8.09-9.36-4.0336.987.884.696.458020-7.92-8.92-3.9335.727.824.576.809010-7.67-8.42-3.7833.667.794.326.58資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所合成因子的IC 均值為-8.10%，rankIC 均值為-9.66%，年化 ICIR 為-4.04，多空年化收益為 36.92%，年化波動為 7.

26、93%，信息比率為 4.66，勝率 89.6%，最大回撤 7.58%，多頭年化收益 13.29%，表現(xiàn)十分優(yōu)異，且遠遠強于傳統(tǒng)的反轉(zhuǎn)因子。圖表 41 晝夜合成因子 IC 序列圖表 42 晝夜合成因子多空收益資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所圖表 43 晝夜合成因子多空收益與回撤圖表 44 晝夜合成因子分組凈值資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所圖表 45 展示了原始反轉(zhuǎn)因子和晝夜合成因子在不同的選股域內(nèi)的效果，晝夜合成因子在每個選股域中效果都得到了很大的提升，在 IC 表現(xiàn)、多空表現(xiàn)、回撤、穩(wěn)定性、多頭表

27、現(xiàn)方面都顯著地優(yōu)于傳統(tǒng)的 20 日反轉(zhuǎn)因子。圖表 45 晝夜合成因子與原始反轉(zhuǎn)因子選股效果對比全A300內(nèi)500內(nèi)1000內(nèi)8.0810.7686.154.039.7139.13-3.71-9.58-8.23晝夜合成因子4.1013.1765.152.3311.6927.19-1.84-6.72-5.80原始反轉(zhuǎn)56.013.2972.002.4610.5525.97-2.58-7.76-6.20晝夜合成因子2.2418.9364.000.9912.38.2812-1.08-4.96-3.33原始反轉(zhuǎn)3.2920.5069.601.5811.064317.-1.84-5.49-4.50晝夜合成

28、因子0.7419.2362.401.0013.09.1613-1.10-4.10-3.34原始反轉(zhuǎn)13.297.5889.604.667.9336.92-4.04-9.66-8.10晝夜合成因子97.113.0572.002.2410.0122.43-1.97-6.81-5.56原始反轉(zhuǎn)多頭年化收益最大回撤勝率信息比率年化波動多空年化收益年化ICIR秩IC均值IC均值資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所圖表 46-49 展示了原始反轉(zhuǎn)、日內(nèi)黃金分割反轉(zhuǎn)、隔夜跳空和晝夜合成四個因子在不同選股域的選股效果，在滬深 300、中證 500、中證 1000、全 A 四個樣本中，晝夜合成因子均顯著優(yōu)于

29、原始反轉(zhuǎn)的表現(xiàn)。圖表 46 滬深 300 內(nèi)四個因子的多空收益率圖表 47 中證 500 內(nèi)四個因子的多空收益率資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所圖表 48 中證 1000 內(nèi)四個因子的多空收益率圖表 49 全 A 內(nèi)四個因子的多空收益率資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所圖表 50-51 展示了晝夜合成反轉(zhuǎn)因子與原始反轉(zhuǎn)因子的分十組收益表現(xiàn)，合成因子不僅在多空上強于原始反轉(zhuǎn)，在分組收益的單調(diào)性上也大幅提高，多頭收益得到了顯著的提升。圖表 50 原始反轉(zhuǎn)因子十分組表現(xiàn)圖表 51 晝夜合成因子十分組表現(xiàn)12

30、3456781091234567891015%15%10%10%5%5%0%0%-5%-5%-10%-10%-15%-15%-20%資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所-20%資料來源：Wind 資訊，華安證券研究所進一步地，我們對晝夜合成因子進行更強的中性化處理，在橫截面上對其進行行業(yè)、市值、20 日波動、20 日均換手的中性化處理后，因子的IC 均值為-5.49%，rankIC均值為-5.83%，年化ICIR 為-2.81，多空年化收益為 22.63%，年化波動為 7.67%，信息比率為 2.95，而原始反轉(zhuǎn)因子經(jīng)過強中性化處理后，IC 僅為-3.40%，rankIC-3.77%，年化

31、 ICIR-1.21，多空年化收益為 14.03%，年化波動為 9.82%，信息比率為 1.43。這證明了我們進行晝夜拆分重組后，晝夜合成因子充分利用了每一段時間的有效信息，大幅提升了原始反轉(zhuǎn)的選股能力?；仡櫯c總結(jié)本篇報告是“市場微觀結(jié)構(gòu)剖析系列”的第九篇，與本文較為相關(guān)的前序研究是A 股“跳一跳”：隔夜跳空選股因子。筆者以為，本文最大的亮點是提出了日內(nèi)“低開高走”的收益結(jié)構(gòu)，可能對反轉(zhuǎn)多頭和空頭造成不對稱扭曲，使得反轉(zhuǎn)因子的 Alpha集中在空頭，而多頭幾乎沒有超額收益。具體來看，“日內(nèi)高走”和反轉(zhuǎn)的空頭共振，強化了反轉(zhuǎn)的空頭Alpha；“隔夜低開”和反轉(zhuǎn)的多頭相抵觸，隔夜?jié)q跌幅甚至呈現(xiàn)出輕

32、微的動量而非反轉(zhuǎn)，拖累了原始反轉(zhuǎn)因子的多頭收益，導致反轉(zhuǎn)因子多頭幾乎沒有超額收益。我們采取的應(yīng)對方法是隔夜與日內(nèi)的信息分離，在隔夜和日內(nèi)兩個時間段尋找各自信號中的最強 Alpha 信息，最終合并兩個時間段的信息以提升原始反轉(zhuǎn)的效果。結(jié)果表明，晝夜合成因子相比于原始反轉(zhuǎn)因子，在收益、回撤、穩(wěn)定性、收益單調(diào)性等多方面均得到顯著提升。日內(nèi)方面，日內(nèi)反轉(zhuǎn)是傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)的主要 Alpha 構(gòu)成部分。反轉(zhuǎn)因子“晚上睡覺，早上打盹”，我們尋找到日內(nèi)反轉(zhuǎn)的黃金分割點，10 點至收盤的反轉(zhuǎn)效應(yīng)明顯強化。勝率由 72%提升至 85%，多空組的年化 IR 由 2.27 提升至 4.10，多空組最大回撤從 12.94%降低至 6.7%,多頭組年化收益由 7.19%提升至 10.62%。隔夜方面，隔夜收益是傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)的噪音部分，尤其是對多頭而言?！案粢固惶蓛r向下掉”，由拋