金融工程深度报告：高频流动性与波动率因子再构建.pdf

金融工程深度报告：高频流动性与波动率因子再构建。本文对高频流动性因子与波动率因子进行了深入研究，发掘出价 差类、波动率类共两类因子。其中，基于股票高频高开低收数据构建 了 Roll、CS、AR、DGE、EDGE 等价差因子，基于高频高开低收数据构 建了 Parkinson、Garman-Klass 等历史波动率因子，并构建了价差增强 因子与波动率增强因子。基于高频流动性构建的增强因子中 CS _I 因子 表现最好，年化多空收益 35.19%，夏普比率 3.69，IC 均值-9.22%，年 化 IC_IR 达到-3.80 ；基于高频 历史 波 动 率构 建 的增 强 因 子 中 garman_class_vol_I 因子表现最好，年化多空收益 33.30%，夏普比率 3.39，IC 均值 8.75%，年化 IC_IR 达到 3.50，具有不错的表现。

高频流动性因子

本文基于股票高频高开低收数据构建了 Roll、CS、AR、DGE、 EDGE 等价差因子，其中 CS_I 因子表现最好，年化多空收益 35.19%， 夏普比率 3.69，IC 均值-9.22%，年化 IC_IR 达到-3.80。

高频波动率因子

本文基于高频高开低收数据构建了 Parkinson、Garman-Klass 等历 史波动率因子，其中 garman_class_vol_I 因子表现最好，年化多空收 益 33.30%，夏普比率 3.39，IC 均值 8.75%，年化 IC_IR 达到 3.50，具 有不错的表现。

高频流动性与波动率因子样本外跟踪表现

从 2024 年 9 月开始样本外跟踪，截至 2025 年 9 月，有 3 个因子 多空收益超 30%，有 10 个因子多空收益在 20%-30%区间，其中表现最 好的因子是 yang_zhang_vol_I，多空收益 31.63%，夏普比率 2.94，I C 均 值 9.07%，年化 IC_IR 达到 3.88，表现非常不错。

高频流动性与波动率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 和中证 A500 成分股中，发现高频流动性与波动率因子在中证 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、中证 A500 及沪深 300，可见因子在小市值股票中表现较好。

高频流动性与波动率因子与常规因子的相关性

高频流动性与波动率因子整体上与传统大类因子的相关性较低， 具备良好的互补性。