价量相关性CPV因子绩效月报：剔除涨跌停样本

1 / 13 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 证券研究报告·金融工程·金工定期报告 金工定期报告20201030 价量相关性CPV因子绩效月报 剔除涨跌停样本 报告要点  CPV因子多空对冲绩效（全市场）：2014年2月至今，CPV因子在全体A股中，5分组多空对冲的年化收益为17.40%，年化波动为6.38%，信息比率为2.73，月度胜率为83.75%，月度最大回撤为3.79%。  CPV因子多空对冲绩效（中证500）：2014年2月至今，CPV因子在中证500成分股中，5分组多空对冲的年化收益为12.76%，年化波动为8.43%，信息比率为1.51，月度胜率为71.25%，月度最大回撤为12.64%。  10月份CPV因子收益统计：在中证500成分股中，10月份“CPV因子”组合的收益率为-1.67%，中证500指数收益率为-2.99%，组合对冲指数收益为1.32%。  11月份“CPV因子”组合最新持仓：详见正文持仓明细。  本期CPV因子“小贴士”：剔除涨跌停样本。涨跌停的股票，会出现日内某段时间价格走势不变、且成交量较小或为零的情况，计算其价量相关系数的意义不大。每日剔除曾经涨跌停的样本后，CPV因子的信息比率小幅提升，最大回撤也略有改进。  CPV因子选股模型简介：在计算股票每日分钟价量相关系数的基础上，逐步挖掘了价量相关性的平均数、波动性和趋势性因子，最后综合3个维度的信息，构建最终的价量相关性因子CPV。在回测期2014/01/01-2020/01/31内，以全体A股为研究样本，CPV因子的月度IC均值为-0.053，年化ICIR为-3.77，5分组多空对冲的年化收益为19.29%，信息比率为3.03，月度胜率为87.32%，最大回撤为2.90%。剔除市场常用风格和行业的干扰后，纯净CPV因子仍然具备良好的选股能力，其5分组多空对冲的信息比率甚至有所提升，可达3.43。  风险提示：模型所有统计结果均基于历史数据，未来市场可能发生重大变化；单因子的收益可能存在较大波动，实际应用需结合资金管理、风险控制等方法。 证券分析师 高子剑 执业证号：S0600518010001 021-60199793 gaozj@dwzq.com.cn 研究助理 沈芷琦 021-60199793 shenzhq@dwzq.com.cn [Table_Report] 相关研究 1.《“技术分析拥抱选股因子”系列研究（一）：高频价量相关性，意想不到的选股因子》20200223 2.《价量相关性CPV因子绩效月报 20200331》 3.《价量相关性CPV因子绩效月报 20200430》 4.《价量相关性CPV因子绩效月报 20200529》 5.《价量相关性CPV因子绩效月报 20200630》 6.《价量相关性CPV因子绩效月报 20200731》 7.《CPV因子月报 剔除成交不活跃样本：截面调整 20200831》 8.《CPV因子月报 剔除成交不活跃样本：时序+截面调整 20200930》 [Table_Author] 2020年11月01日 2 / 13 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 [Table_Yemei] 金工定期报告 内容目录 1. CPV因子绩效回顾 .......................................................................................................................... 4 2. “CPV因子”组合最新持仓 .............................................................................................................. 5 3. 本期CPV因子“小贴士” ................................................................................................................ 6 4. 附录：CPV因子选股模型简介 ..................................................................................................... 7 4.1. 价量相关性的平均数、波动性因子 .................................................................................... 7 4.2. 价量相关性的趋势因子 ........................................................................................................ 8 4.3. 最终的价量相关性因子——CPV......................................................................................... 9 4.4. 纯净CPV因子的选股能力.................................................................................................. 11 5. 风险提示 ........................................................................................................................................ 12 3 / 13 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 [Table_Yemei] 金工定期报告 图表目录 图1：“CPV因子”组合净值走势（2020/10） ................................................................................... 5 图2：涨跌停股票举例：智慧农业（2020/10/30） .......................................................................... 6 图3：平均数因子PV_corr_avg对传统反转的修正 ......................................................................... 8 图4：CPV因子总结............................................................................................................................ 9 图5：CPV因子5分组回测净值走势.............................................................................................. 10 图6：CPV因子与反转因子5分组多空对冲净值走势.................................................................. 10 图7：纯净CPV因子5分组回测净值走势..................................................................................... 12 表1：CPV因子多空对冲表现（2014/02-2020/10） ........................................................................ 4 表2：“CPV因子”组合11月份持仓明细（中证500成分股） ...................................................... 5 表3：CPV因子的多空对冲绩效：剔除涨跌停样本（2014/02/-2020/10） ................................... 7 表4：CPV因子与反转因子5分组多空对冲的绩效指标对比...................................................... 10 表5：CPV因子分年度表现............................................................................................................... 11 表6：CPV因子与Barra风格因子相关系数 .................................................................................... 11 表7：纯净CPV因子分年度表现..................................................................................................... 12 4 / 13 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 [Table_Yemei] 金工定期报告 1. CPV因子绩效回顾 技术分析历经近140年的发展，早已被广泛应用于股票、商品、债券、外汇、期货等的研究分析中。但投资界关于技术分析适用性的争论从未停止，技术分析仍然受到不少专业人士的质疑。 东吴金工一直认为在A股市场中，技术分析是行之有效的，不仅可用于传统的择时，而且也能在选股策略上发挥作用。因此，东吴金工开辟了“技术分析拥抱选股因子”系列研究，旨在将技术分析的思想应用于选股因子的构建。 在技术分析的众多指标中，成交量是最简单又最明确的。例如，天量出天价，意即在上升趋势中，成交量创出新高往往被认为是上升趋势的终结。然而，对成交量的已有观察，多数停留在日频。东吴金工于2020年2月23日发布系列研究的第一篇报告《高频价量相关性，意想不到的选股因子》，尝试从高频数据，即包含成交价和成交量的分时走势图中，寻找新的选股因子。在计算股票每日分钟价量相关系数的基础上，我们逐步挖掘了价量相关性的平均数、波动性和趋势性因子，最终结合3个维度的信息，构建价量相关性CPV因子。 2014年2月至今，CPV因子在全体A股中，5分组多空对冲的年化收益为17.40%，年化波动为6.38%，信息比率为2.73，月度胜率为83.75%，月度最大回撤为3.79%。 2014年2月至今，CPV因子在中证500成分股中，5分组多空对冲的年化收益为12.76%，年化波动为8.43%，信息比率为1.51，月