金融工程专题研究：高频订单成交数据蕴含的Alpha信息.pdf
- 上传者：M*****
- 时间：2024/01/09
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金融工程专题研究：高频订单成交数据蕴含的Alpha信息。逐笔成交数据介绍：逐笔成交数据主要记录了每笔成交的数量、价格、时间 信息以及本次成交涉及的买卖双方的订单数量、价格和订单号信息。
考察高频订单的几个维度：对高频订单的考察通常可从订单大小、成交时长、 成交时间、出价高低等维度入手。
基于订单大小的大单交易占比因子
传统大单交易占比因子：采用分位点的方式对大单进行划分，构建“传统大 单交易占比”因子。该因子展现出一定的选股能力，但是总体来讲绩效较为 平庸，且稳定性较差。
传统大单交易占比因子拆解：根据每笔成交买卖订单是否为大单，对传统大 单交易占比因子进行拆解，发现子因子方向不同，导致因子效果变差。
改进大单交易占比因子：我们对构成大单交易占比因子的子因子方向进行调 整构建“改进后大单交易占比”。该因子 RankIC 均值达到 7.6%，年化 RankICIR 为 3.73，月胜率 88.1%，月度自相关系数 0.81。
基于订单成交时长的漫长订单交易占比因子
漫长订单交易占比因子：采用分位点的方式对订单成交时长进行划分，构建 “漫长订单交易占比”因子，其 RankIC 均值为 7.1%，年化 RankICIR 为 3.88，月胜率 84.5%，月度自相关系数 0.82。
衡量订单特征的其他维度
我们还可以从“早尾盘属性”及“高低价属性”出发，对订单包含的信息进 行多特征维度的衡量。 大单及漫长订单复合因子 大单及漫长订单复合因子：将“改进大单交易占比”因子和“漫长订单交易 占比”进行等权合成，构建“大单及漫长订单”复合因子。复合因子的 RankIC 均值为 8.4%，年化 RankICIR 为 4.39，月胜率 88.1%。周频调仓复合因子 的周度 RankIC 均值为 5.1%，年化 RankICIR 为 5.42，周胜率 78.4%。 复合因子特征：复合因子更倾向于低估值、大市值、低波动、低换手股票。 在剥离掉传统选股因子后，纯净因子仍展现出稳健的选股能力。
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