金融工程專題研究：高頻訂單成交數據蘊含的Alpha信息.pdf
- 上傳者：MY*****
- 時間：2024/01/09
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金融工程專題研究：高頻訂單成交數據蘊含的Alpha信息。逐筆成交數據介紹：逐筆成交數據主要記錄了每筆成交的數量、價格、時間 信息以及本次成交涉及的買賣雙方的訂單數量、價格和訂單號信息。
考察高頻訂單的幾個維度：對高頻訂單的考察通常可從訂單大小、成交時長、 成交時間、出價高低等維度入手。
基于訂單大小的大單交易占比因子
傳統大單交易占比因子：采用分位點的方式對大單進行劃分，構建“傳統大 單交易占比”因子。該因子展現出一定的選股能力，但是總體來講績效較為 平庸，且穩定性較差。
傳統大單交易占比因子拆解：根據每筆成交買賣訂單是否為大單，對傳統大 單交易占比因子進行拆解，發現子因子方向不同，導致因子效果變差。
改進大單交易占比因子：我們對構成大單交易占比因子的子因子方向進行調 整構建“改進后大單交易占比”。該因子 RankIC 均值達到 7.6%，年化 RankICIR 為 3.73，月勝率 88.1%，月度自相關系數 0.81。
基于訂單成交時長的漫長訂單交易占比因子
漫長訂單交易占比因子：采用分位點的方式對訂單成交時長進行劃分，構建 “漫長訂單交易占比”因子，其 RankIC 均值為 7.1%，年化 RankICIR 為 3.88，月勝率 84.5%，月度自相關系數 0.82。
衡量訂單特征的其他維度
我們還可以從“早尾盤屬性”及“高低價屬性”出發，對訂單包含的信息進 行多特征維度的衡量。 大單及漫長訂單復合因子 大單及漫長訂單復合因子：將“改進大單交易占比”因子和“漫長訂單交易 占比”進行等權合成，構建“大單及漫長訂單”復合因子。復合因子的 RankIC 均值為 8.4%，年化 RankICIR 為 4.39，月勝率 88.1%。周頻調倉復合因子 的周度 RankIC 均值為 5.1%，年化 RankICIR 為 5.42，周勝率 78.4%。 復合因子特征：復合因子更傾向于低估值、大市值、低波動、低換手股票。 在剝離掉傳統選股因子后，純凈因子仍展現出穩健的選股能力。
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