####本篇文章基于东吴证券最新的一篇金工研报“信息分布均匀度，基于高频波动率的选股因子”，在此基础上进行复现，思考和优化 ###1、研报的主要内容及复现 研报文章链接：https://www.doc88.com/p-99839155348294.html?r=1  构造的方法如上， 其实很简单，本质上就是过去20 天分钟收益率的标准差的变异系数。我为了方便没做市值中性化，你可以做来看看。 另外，文章也提到需要剔除传统波动率因子的影响，做回归后取残差，这个我做了，具体分析可以参见研报。 回测过程：沪深300内因子值最小的10支股票，每月末调仓，时间2015.1.1~2023.11.29  分析下结果：18年到19年策略失效，利润主要来源于19年末到21年末，随后跟随大盘下跌 ###2、初步的优化与“多空对冲” 很多证券公司都有一系列的量价配合的文章，即价格需要量的配合，有量的价格才更加稳固牢靠，没有量的价格如同风中残烛，稍纵即逝。所以大部分策略都可以使用量来加权，这个也一样，在计算每日的分钟收益率的标准差时，我使用了那一分钟的成交量的对数进行加权。 另外，考虑到开盘和收盘量价的不稳定性，我剔除了开盘第1分钟的数据以及收盘最后3分钟的数据。当然这个因人而异，我个人是觉得开盘与收盘的价与量包含了与平时交易完全不同的价与量的信息，这里可以进一步发掘。  优化后的结果如上，还是得到了一些改善，但不多。这与研报里给出的收益也大差不差。下图是研报中给出的收益分解，只做多的年化收益仅11％（当然回测里也只是做多），收益大部分来源于做空。似乎所有的金工研报或者学术论文总要讨论多空对冲的收益，在A股市场讨论多空对冲的收益真的有意义吗？所有的多空对冲的回撤都少的惊人，是不是一旦放开做空，这种理论上的做空收益和回撤也会大打折扣了。  ###收益来源的本质思考和效果很好的优化 只有缕清因子带来收益的根本原因或许才能带来策略真正的优化。重新看一下研报对因子的解释  似乎啥都没说，不管它 重新审视一下因子的构造过程，过去20个交易日的每日分钟收益率的标准差的变异系数，这个变异系数越低越能带来超额收益。 这说明： 1、人们喜欢那些过去20天里波动稳定的股票 2、人们讨厌那些过去20天里波动不稳定的股票 举个例子，人们喜欢股票A，因为股票A第一天到第20天的波动率都非常稳定；但人们讨厌股票B，因为它第一天波动大，第二天波动小，第三天波动由变大.......波动非常地不稳定 为什么会喜欢波动稳定的股票，我思考的结论是，波动稳定的股票人们才能“拿的住”。 试想一下，当持有一只股票它今天比较稳定，第二天涨停，第三天跌停，这对心理是个极大的打击，很少有人能遭得住这种波动。 相反，如果你一开始买的就是波动比较小的股票，比如说银行股，即使在前一段时间银行股涨停的时候，你也不一定会卖出。（事实也确实是这样，看中国银行的K线图，那一波上去后回落幅度一半都不到）。换句话说，如果你本身是龙头追涨选手，买的就是高波动的股票，那么跌停你也见怪不怪。 我想表达的意思就是，波动稳定的股票里面的投资者更加理性，不管是上涨还是下跌都拿的住；而波动不稳定的股票里面的投资者心理如同在坐过山车，上涨时容易卖出，下跌时容易割肉，这种非理性的行为造成了股票负的收益。从这里也可以看出，为什么这个策略的主要收益来源于空方收益了。 基于此，对于这个只做多的策略来说的优化思路是，让那些“拿的住”股票的人更加有信心能拿的住。因此，在大盘情绪环境好的时候，增强了这些“拿的住”股票的人的信心，而在大盘情绪环境不好的时候，即使“拿的住”股票的人也会受到打击。 简单使用大盘的成交量度量大盘情绪，成交量高时大盘情绪好，成交量低时大盘情绪差。我的做法是，大盘过去20天的平均成交量如果大于过去250天的成交量序列中25％分位数就执行策略，否则就空仓，回测结果如下：  效果相当喜人，最大回撤降低了，年化收益率也提到了接近20％，重要的是，21年末后本来跟随大盘下跌的那段时间，在优化后竟然也能获得正的收益，远远跑赢大盘，近段时间仍然有效。 自然，情绪有更加精确的度量指标，另外在空仓的时间里找一个适合在大盘情绪低的策略使用都可以进一步地提高这个策略的效果。 ####最后 很感谢你看到这里。我的文章主要记录了平时阅读学习时的思考和想法，因此都会写的比较细致。同样附件里给了回测的源码，供没有积分克隆的朋友交流。应该有很多不足和没注意到的地方，望指正 如果喜欢的话可以点个免费的赞