2025年量化投资专题报告：成交量冲击与隔夜收益

不同市场的隔夜收益特征

A股隔夜收益长期为负

沪深300指数的日收益率、日内收益率和隔夜收益率的年化均值分别为3.37%、18.17%和-14.73%。 A股全部股票的日收益率、日内收益率和隔夜收益率的年化均值分别为13.16%、28.22%和-13.85%。

T+1机制是A股隔夜负收益率的直接原因： 由于T+1交易机制，昨天收盘买入较今天开盘买入多了一个今天可以卖出的权力。 得到这个权力必须付出成本，因此昨收就必须高于今开，这就造成了隔夜的负收益率。

美股隔夜收益接近0

以标普500指数为例，在2018年以前，隔夜收益长期为0，在2018年以后长期为正，但较小。

港股隔夜收益长期为正

港股虽然实行T+0交易，但其隔夜收益长期为正，而日内收益长期为负。 其原因为： 港股和美股的相关性较高，其开盘会反映出前一夜美股的走势。近十几年来美股持续上涨，从而导致港股的隔夜收益长期为正。

成交量冲击因子

成交量冲击因子在美股的表现

基于美股数据，将股票依据成交量冲击因子从大到小等分为 5个组合，即Q1到Q5。 结果显示，当日的成交量冲击与接下来的隔夜收益呈明显的正相关，成交量冲击越大，隔夜收益越高。 美股的平均年化隔夜收益率为21.97%。 成交量冲击因子最大的20%股票等权组合（Q1）的年化隔夜收益率为71.24%，而成交量冲击因子最小（Q5） 的仅有-4.39%。 成交量冲击与次日的日内收益没有明显关系。

成交量冲击因子与隔夜 收益显著负相关，IC为 -0.15。 成交量冲击越大，隔夜收 益越低，主要贡献在空头 组合。 与日内收益正相关，同样 是由于高成交量冲击股票 的低开导致的，但是单调 性较差。 与日收益负相关，表明因 子对隔夜收益的影响大于 日内收益，单调性同样较 差。

在实际交易中，无法在收盘时一瞬间完成因子计算和下单。有两种办法解决，一是做成交量冲击预测，二是使用日内数据在收盘前完成交易，本文使用第二种方法。使用当日截止14:30的成交量构建成交量冲击因子，以收盘价构建投资组合。结果显示，使用收盘30分钟前的成交量构建因子，结果和理论因子较接近。

A股成交量冲击因子

使用当日截止14:30的成交量构建成交量冲击因子，以收盘前的VWAP价格构建投资组合。 分别使用收盘前30分钟和10分钟的VWAP价格，结果显示有一定影响。 收盘前30分钟的平均股票收益率为正：A股在这一区间的平均年化收益率为4%。

成交量冲击因子在A股的表现

稳健性检验，使用其他参数构造成交量冲击因子。 第一列表示计算EMA的参数，依次为时间长度和半衰期。使用的数据时间长度越长，因子的表现越好。

指数增强策略

成交量冲击因子的主要贡献为隔夜收益的空头，多头收 益并不突出，基于这一特点构建了一个指数增强策略。 策略方案： 假定已持有指数成份股，包括沪深300、中证500、中证800、 中证1000和中证2000。在每个交易日收盘时，计算当日成交量冲击因子，并挑选 出因子值最大的10%股票 。将指数成份股中的这些股票卖出，并于次日开盘买回来。 考虑双边0.3%的费率。 T+1限制：当天开盘买入的股票，收盘时不能卖出。 费前收益尚可，换手率太高导致300、500、800和1000 指数的费后超额收益较低。 中证2000指数增强结果相对较好。 跟踪误差较小。

使用截止到14:30的成交量构建因子，更具 有可操作性。 以收盘价卖出股票。 改变参数后，指数增强策略的收益风险特征 变化较小。

使用截止到11:30的成交量构建因子，更具 有可操作性。以收盘价卖出股票。改变参数后，指数增强策略的收益风险特征 变化较小。 相较14:30的因子，换手率轻微下降，超额 轻微提升。

周度成交量冲击因子

分子的时间越短，分母的时间越长，IC越高。(30, 10)和(120, 60)参数组合的多头和多空表现最好。

成交量冲击因子可以给常见量价因子带来一定的信息增量。在常见量价合成因子中加入成交量冲击因子。 合成因子的IC从-0.036提升到-0.051，多空组合收益增加明显。

报告节选：

编辑：火腿肠