金融工程研究：筹码分布因子系统构建.pdf

金融工程研究：筹码分布因子系统构建。筹码分布属于技术分析类指标，主要用于反映股票在不同价格区 间内的持仓成本分布情况。它通过统计市场参与者的持股成本和持仓 数量，帮助投资者判断支撑位、压力位以及主力资金的动向，属于量 价分析的延伸工具。本文对筹码分布理论进行了深入研究，基于分钟 级量价数据构建了股票的筹码分布，发掘出筹码分布、筹码集中度、 筹码换手、筹码盈利四大类因子。基于筹码集中度逻辑构建的 chip_distri_2 因子 IC 均值接近 4%，年化多空收益超 20%，多头超额收 益超 12%；基于筹码换手逻辑构建的 PTR_2 因子 IC 均值超 5%，年化 多空收益超 17%，多头超额收益接近 13%；基于筹码盈利逻辑构建的 TGRatio 因子 IC 均值绝对值超 6%，年化多空收益接近 22%，多头超额 收益接近 17%，均具有不错的表现。

筹码分布因子

本文使用统计学指标构建了筹码分布统计因子。其中 kurtosis 因 子选股能力相对较好，年化多空收益 13.53%，夏普比率 2.29，IC 均 值-3.74%，年化 IC_IR 达到-2.59。

筹码集中度因子

本文使用筹码分布、量价等数据构建了 chip_distri 系列与 ASR 系 列因子。筹码集中度因子整体表现不错，选股能力相对最好的为 chip_distri_2 因子，年化多空收益 20.10%，夏普比率 2.26，IC 均值 3.96%，年化 IC_IR 达到 1.86。

筹码换手因子

本文使用筹码分布、换手率等数据构建了筹码换手因子。其中选 股能力相对最好的为 PTR_2，年化多空收益 17.76%，夏普比率 1.97，IC 均值 5.10%，年化 IC_IR 达到 2.14。

筹码盈利因子

本文从筹码整体盈利状态与当日新增筹码结构两个层面构建了盈 利筹码因子。其中选股能力相对最好的为 TG 因子，年化多空收益 30.34%，夏普比率 3.03，IC 均值-7.21%，年化 IC_IR 达到-3.31。

筹码因子样本外跟踪表现

从 2024 年 7 月开始样本外跟踪，截至 2025 年 7 月，有 4 个因子 多空收益超 20%，其中表现最好的因子是 TGRatio，多空收益 31.59%， 夏普比率 2.72，IC 均值-10.75%，年化 IC_IR 达到-4.41，表现非常不错。

筹码因子在主要宽基指数样本池内的绩效表现

将上述四类筹码因子限制在中证 1000、中证 800、中证 500、沪 深 300 成分股中，发现筹码因子在中证 1000 与中证 500 等中小市值 股票中表现优于含大市值股票的中证 800 及沪深 300，可见因子在小 市值股票中表现较好。