2025年因子选股系列专题报告：加权影线频率与K线形态因子

1 K 线相关因子

1.1 加权影线频率因子

在技术分析中，K 线图是观察市场情绪与买卖力量变化的重要工具。K 线图基于一定周 期内的开盘价、收盘价、最高价和最低价绘制而成，图形上包括实体、上影线、下影线三个 部分。其中，上下影线能够较为直观地反映多空双方的力量对比。

1.2 K 线形态定义

K 线图分为阳线和阴线两种，图形上包括实体、上影线、下影线三个部分。加权上下影 线频率因子为 K 线形态中上下影线部分所够成的因子。接下来，我们基于绝对大小的量化方 式，对 K 线各个部分进行划分，构建 K 线形态因子。

1.3 K 线形态因子

前文加权影线频率因子关注上下影线显著的信号，不同 K 线形态体现不同的信息，我们 用窗口期内 K 线形态胜率对各种形态打分，度量形态的预测信息。

2 因子有效性检验

2.1 数据处理与说明

样本范围：有效性检验的样本期为 2015 年 1 月 1 日到 2025 年 7 月 31 日，使用上市交 易的全部 A 股作为回测对象。为了保证数据的准确性，排除 ST股、上市时间少于半年的股 票。同时，在计算每一期的因子值和下期收益率时，排除停牌天数占比大于 1/4 的股票。 参数设置： （1）加权盈利频率和加权上下影线频率因子的参数为：回望期 M 为 40 个交易日，涨 跌幅阈值为 2%，上影线和下影线阈值为 1%。 （2）K 线形态因子的参数为：窗口期为 3 年（720 个交易日），回望期为 40 个交易日。 （3）持有期为 20 个交易日，在形态因子计算过程中和后文因子测试中，下期收益率均 为 20 个交易日，而且都以第一天的开盘价计算。

2.2 分组检验

为了检验因子的有效性，对各个因子进行分组检验。在每个横截面，按照当期因子值大 小将股票平均分为 10 组，并且计算下 20 个交易日组内等权平均收益率。换仓周期为 20 个 交易日。下表为因子分组检验结果。在分组检验的基础上，计算多空组合的 t 统计量，判断 显著性。同时，根据每一组的选股结果建立投资组合，测算相应风险收益指标。

可见，加权上影线频率和加权下影线频率因子与股票下期收益率负相关，因子分组收益 率均具有一定的单调性。随着因子值的增大，组合年化收益率多数单调递减。加权下影线因 子分组单调性略好于加权上影线因子，加权下影线因子多空组合年化收益率 14.13%，夏普 比率 1.06，最大回撤率 11.27%，均优于加权上影线因子，下影线的信号更为显著。但两个 因子均是空头表现更好，多头表现较差，多头组合组 1 到组 5 的区分性较差。 2K 形态因子与股票下期收益率正相关，因子分组收益率均具有较好的单调性。随着因 子值的减小，组合年化收益率、Sharp 比率、胜率单调递减，最大回撤率单调递增。多空组 合年化收益率 22.35%，夏普比率 1.83，最大回撤率 9.29%，优于加权上下影线频率因子。

因此，可以初步判定加权下影线频率因子与 2K形态因子是有效的，加权上影线频率因 子的分组检验结果相对较差。

2.3 信息系数分析

为了进一步证明因子的有效性，我们对因子的信息系数 IC 进行分析。信息系数是指当 期因子值与下期股票收益率之间的秩相关系数，IC 越大，表明因子对收益率的预测作用越强。 IR 是 IC 均值与标准差的比值。

在样本期（2015/01/01-2025/07/31）内，加权上影线频率和加权下影线频率因子与股票 下期收益率的 IC 均值在 1%显著性水平下均显著不为 0，且两者间存在明显的负相关性；IC 均值分别为-0.065 和-0.064，IC 胜率分别为 71.19%和 71.03%，ICIR 分别为-0.54 和-0.59。 累计 IC 总体上以一个固定的速率保持平稳下降，表明因子在样本期内都比较稳定。 2K 形态因子与股票下期收益率在 1%显著性水平下显著正相关，IC 均值为 0.051，IC 胜率为 69.70%，ICIR 为 0.47。累计 IC 总体上以一个固定的速率保持平稳上升，在 2018 年相关性发生一定反转，在 2025 年上半年贸易战期间也发生一定反转。 综上，通过分组检验和信息系数分析，可以得出如下结论：在样本期内，加权上影线频 率和加权下影线频率因子均有效且与股票下期收益率负相关；2K 形态因子与股票下期收益 率正相关。

3 相关性分析与回归分析

在本文的第二部分证明了加权影线频率因子和 2K 形态因子的有效性，选股因子的价值 体现在它是否提供了未被市场定价的新信息。若该因子提供的信息已被市场定价，或者与其 它已发现的因子信息重合，即使它们是有效的，也难以在选股中发挥作用。因此，本部分主 要检验因子是否提供了关于股价的新信息。

3.1 因子相关性

在这部分，我们加入前篇报告中的加权盈利频率因子，计算各个因子间的相关性。加权 盈利频率因子基于超额收益率计算的加权频率因子具有较好的表现，与加权上下影线频率因 子可能信息重合度较高。

加权上下影线频率因子与加权盈利频率因子相关性较高，相关系数均在 0.9 左右。两者 信息重合较高，上下影线频率因子的选股信息已被加权盈利频率因子所包含，在剔除加权盈 利频率因子后，两个因子的残差选股效果较差；而加权盈利频率因子在剔除上下影线频率因 子后，残差依旧具有较好的选股效果。加权盈利频率因子包含的信息更多，且已包含上下影 线频率因子的信息。 2K 形态因子与其他各个因子的相关性较低，相关系数绝对值均在 0.1 以内，与其他因子 信息重合度较低。在基于 K 线各个组成部分的划分和组合后， 2K 形态因子提供了除了加权 盈利频率之外更多的信息。

3.2 与 Barra 因子相关性

考察 2K 形态因子与 Barra CNE5 中 10 因子的相关性，包括：size、non-linear sizeln、 beta、momentum、residual volatility、BP、liquidity、earnings yield、growth、leverage。

2K 形态因子与 Barra CNE5中 10因子的相关性都较低，除了与动量因子相关系数为 0.14， 与其余因子的相关系数均在 0.1 以下，信息重合度较低。

4 敏感性分析

这部分我们对 2K 形态因子构建过程中所涉及到的参数的选择进行敏感性分析。包括不 同窗口期、不同回望期，后续的测试均采用行业中性化的因子值。 在敏感性分析中，为了减少计算量，我们采用月度频率检验因子表现。

4.1 不同窗口期

在窗口期内度量 K 线形态的表现，窗口期长度 5 年及以上时，因子有效性降低。当窗口 期长度过长时，市场环境变化太大，过去久远的形态表现难以提供现在股价信息。

4.2 不同回望期

在计算 2K 形态因子过程中，评价股票最近 K 线形态表现我们采用 40 个交易日的回望 期。半年回望期以内，因子 IC 均值差异不大。

5 宽基指数成分股测试结果

2K 形态因子在各个宽基指数成分股中表现差异不大，IC 均值在 0.5 到 0.6 之间，在小 盘股中表现略好一点， 在沪深 300 指数成分股中，IC 均值为 0.054，IC 胜率为 61.86%。在分组检验中，组 1 到组 10 的组合收益率保持单调，具有较好的单调性。多头组合相对沪深 300 指数年化超额 收益率为 9.12%，超额收益在 2018 年具有一定回撤，2020 年之后超额收益扩大。 在中证 1000 指数成分股中，IC 均值为 0.059，IC 胜率为 66.25%。在分组检验中，组 1 到组 10 的组合收益率基本单调，组 5 到组 10 组间差异更大。多头组合相对中证 1000 指数 年化超额收益率为 13.16%。

6 总结与展望

本文借鉴前篇报告《计数启发法和加权盈利频率因子》中因子构造思路，从量化识别与 加权计数两个方面对传统上下影线进行改进，构建“加权上影线频率因子”和“加权下影线 频率因子”。基于此种 K 线量化刻画方式，进一步，我们构建 K 线形态因子。 加权上影线频率因子为股票 K 线过去一段时间上影线信号出现次数的加权之和。2015 年至今，加权上影线频率和加权下影线频率因子与股票下期收益率的 IC 均值分别为-0.065 和-0.064，IC 胜率分别为 71.19%和 71.03%，ICIR 分别为-0.54 和-0.59。分组检验中，空 头表现更好，多头表现较差。加权上下影线频率因子与加权盈利频率因子相关性较高，相关 系数均在 0.9 左右。上下影线频率因子的选股信息已被加权盈利频率因子所包含，在剔除加 权盈利频率因子后，两个因子的残差选股效果较差。 K 线形态因子为股票最近一段时间 K 线形态得分加权之和，窗口期内测算各种 K 线形 态的胜率，用以度量股票当前 K线形态表现。2015 年至今，2K 形态因子与股票下期收益率 在 1%显著性水平下显著正相关，IC 均值为 0.051，IC 胜率为 69.70%，ICIR 为 0.47。累计IC 总体上以一个固定的速率保持平稳上升，在 2018 年熊市、2025 年上半年贸易战期间相 关性发生一定反转。 在分组检验中，2K 形态因子分组收益率具有较好的单调性。随着因子值的减小，组合 年化收益率、Sharp比率、胜率单调递减，最大回撤率单调递增。多空组合年化收益率 22.35%， 夏普比率 1.83，最大回撤率 9.29%，优于加权上下影线频率因子。 其次，2K 形态因子与加权盈利频率、加权上下影线频率因子的相关性较低，与 Barra CNE5 中 10 因子的相关性都较低，除了与动量因子相关系数为 0.14，与其余因子的相关系 数均在 0.1 以下，信息重合度较低。在控制其他因子的影响后，2K 形态因子的回归系数都在 99%的置信水平下显著，2K 形态因子和股票收益的关系未包含在这些因子中，能够在选股 时提供新的信息。 最后，在各个宽基指数成分股中，2K 形态因子表现差异不大，IC 均值在 0.5 到 0.6 之 间。在沪深 300 指数成分股中，IC 均值为 0.054，IC 胜率为 61.86%；多头组合相对沪深 300 指数年化超额收益率为 9.12%，超额收益在 2018 年具有一定回撤，2020 年之后超额收益扩 大。在中证 1000 指数成分股中，IC 均值为 0.059，IC 胜率为 66.25%，多头组合相对中证 1000 指数年化超额收益率为 13.16%。

编辑：火腿肠