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量化专题报告：“量价淘金”选股因子系列研究（十六），异动雷达事件簇，寻找“与众不同”的个股。前言：本文为国盛金工《“量价淘金”选股因子系列研究》的第十六篇报 告，继续在“事件簇”的研究理念下进行探索。我们的目标仍是希望从时 序视角挖掘与截面选股因子不同的 Alpha 信息，对多因子选股策略进行补 充。具体地，本文围绕“个股异动”展开讨论，构建有效的事件驱动信号。

基于相关系数和超额涨跌的个股异动识别：以最简单的““价格异动”为例， 通过计算个股与基准指数分钟价格序列的相关系数来识别异动股票。回测 结果显示，价格异动样本的未来超额收益胜率不足 50%，无法成为有效的 Alpha 信号。进一步将价格异动分为““逆势上涨”与““逆势下跌”，两类事 件的超额收益表现依然不佳。由此可见，仅观测“价格是否异动”是远远 不够的。

异动雷达事件簇的体系化生产框架：除了价格，成交量也可以作为判别个 股异动的观测数据。我们尝试利用多种不同维度的资金流指标，设计个股 异动事件的体系化研究框架： （1）计算相关系数：根据不同维度的资金流指标，计算日内某个时间段、 个股与基准指数资金流分钟序列的相关系数，若相关系数<0，认为该股当 日发生某种异动；（2）考虑超额方向：计算股票日内某个时间段相对基准 指数的超额收益，根据超额收益的方向，判定股票是否触发“上涨异动” 信号、““下跌异动”信号；或者，也可不考虑个股的超额收益，只要相关系 数<0，即判定该股当日触发“异动”信号；（3）信号筛选与合成：批量生 产事件信号后，通过有效性、相关性的检验与筛选，得到“异动雷达事件 簇”，并将有效信号合成，构建稳定的事件驱动策略。

异动雷达综合信号的表现：按照上述步骤，本文构建了基于异动雷达综合 信号的资金通道策略。在回测期 2016/01/01-2026/2/28 内，以中证 800 成份股为研究样本，通道策略的年化超额收益为 7.51%，信息比率为 2.48。 另外，我们发现事件簇中的某些信号具备一定的负向筛选能力，因此可更 进一步，在异动雷达综合信号的基础上叠加负向信号、剔除部分股票，通 道策略的年化超额收益可提升至 9.77%，信息比率达到 2.92。

异动雷达信号的拓展应用：（1）与其他事件信号的结合：无论是往期报告 中构建的高低位放量、趋势资金等量价信号，还是业绩预告盈余惊喜等常 见的基本面信号，异动雷达均可与之结合，提升触发事件样本的未来收益 表现。（2）在行业轮动层面的应用：将个股异动信号映射至行业层面，构 建行业异动因子，将其纳入国盛金工已有的“趋势-景气-拥挤”行业轮动 模型中。无论是““强趋势+低拥挤、剔除低景气”还是““强趋势+高景气、 剔除高拥挤”的筛选方案，加入异动因子后，行业配置组合的表现均显著 提升。