极坐标体系的价量融合反转因子

价量融合更全面反映交易信息
传统反转因子仅基于价格变化，而价量融合因子结合价格和成交量，能更全面反映市场信息。价量齐升或齐跌的股票未来可能出现反转，价量配合程度越高（如极角接近45°）的股票动量特征越强。

使用马氏距离度量变化
为消除量纲差异，采用马氏距离衡量价量偏离程度。马氏距离越大，表示价量变化越大。结合极坐标系，通过极径（马氏距离）和极角（调整后角度）判断股票状态，其中极角接近45°的股票动量特征更优。

价量融合反转因子计算
构造因子值 f_factor = α * ρ * e^(-|θ - π/4|)，其中：

• ρ 为马氏距离，反映价量偏离幅度；
• θ 为极角，经调整后更接近45°的股票得分更高；
• α 为偏好系数，不同极角区间赋予不同权重（如0°-90°为1，90°-180°为0.5等）。

价量融合反转因子表现

• IC和IC_IR：价量融合因子在各周期（20日、60日、120日、240日）的稳定性均优于传统因子，IC_IR显著更高，尤其长周期表现更稳定。
• 分组收益：价量融合因子在中长周期（60日以上）收益优于传统因子，且反转规律更一致（如短期反转陷阱消失）。
• 复合因子：将20日和240日价量融合因子等权合成，复合因子IC_IR（-0.5476）和收益（多空年化18.16%）均优于单周期因子，多空最大回撤降至13.68%。

研究结论
价量融合反转因子通过结合价格和成交量，提升了因子稳定性和收益表现，尤其适合中长周期策略。复合因子进一步优化了收益和风险控制。