2025年多因子选股系列研究之二十四：个股日内成交量周期性节奏刻画与“滴水穿石”因子构建

1 今年以来高频因子低频化系列样本外表现出色

今年以来市场成交活跃，小市值+量价类因子表现出色，方正金工高频因子低频 化系列因子整体表现较为出色。截至 2025 年 11 月 28 日，各因子中“暗流涌 动”因子月频调仓下的多空收益为 24.73%，表现最为出色，由各因子等权合成 的“综合量价”因子多空收益为 30.61%。

从多头组合超额收益表现来看，“综合量价”因子今年以来月度超额收益整体较 为稳定，除 8 月份遭遇回撤外，其余月份均战胜了全市场所有股票等权组合， 年初以来多头组超额收益约为 11.63%。

在量价因子构建过程中，我们发现以成交量为核心的因子，整体表现可能不是 最出色的，但是其相关性要明显低于以收益率为核心的因子。如下图所示，“待 著而救”、“激流勇进”、“水中行舟”、“暗流涌动”等因子整体相关性要明显低 于其他因子。本文中我们将从成交量的周期性特征角度出发，构建一个新的因 子——“滴水穿石”因子。

2 “滴水穿石”因子构建及测试

2.1 时间序列上个股成交量的两类不同结构

个股日内交易量的分布特征隐含了一定的交易信息。我们从交易量分布的脉冲 节奏角度，可以将其分为两类截然不同的交易特征： 瞬时脉冲：一次性的大单或迅速的跟随买卖，通常表现为单点突然放量，往往 伴随短暂且大量的信息冲击或跟风买入。 周期性脉冲：在某一时间尺度上持续出现的“节奏性”交易，例如每隔几分钟 有分批的买入/卖出力量释放，这类交易可能源于机构分批执行交易、程序化策 略或固定时点的被动建仓等等。

在报告《大单成交后的跟随效应与“待著而救”因子——多因子选股系列研究 之十一》中，我们曾重点针对瞬时脉冲放量后的跟随效应进行研究，其结果显 示后续跟随越明显的股票长期表现越差。 反之，如果某些股票的交易节奏持续而稳定，其有可能是部分机构在发现价值 或信息后，选择分批、定频率买入以减少成本和冲击。持续节奏的出现可能是 机构在悄然吸筹（吸收抛盘）或分批建仓，也可能代表市场存在多方接力（首批买单后，有后续力量持续买入），相比一次性脉冲更能维持价格趋势。从长期 表现来看，这些股票后续表现可能更有吸引力。

2.2 “滴水穿石”因子构建与测试

单从时间序列上的成交量数据，我们很难刻画出成交量的周期性，频谱分析可 以将时间序列分解为不同周期上的能量分布。突发性脉冲往往在频域上表现为 宽带或瞬时能量扩散，而稳定的交易节奏则可能在某一频段上产生集中的能 量。本报告中我们将通过对个股成交量序列进行频谱分析，以观测在不同尺度 上的能量分布。 由于部分股票在分钟频交易序列上存在较为明显的“脉冲”行为，而少数“脉 冲”会主导能量并掩盖真正的节奏性信号。通过去脉冲处理，可以削弱这些单 点极端值对频谱的影响，使得频谱更能反映“持续性”交易行为。

从分行业表现来看，“滴水穿石”因子在各一级行业内表现普遍较好，绝大多数 行业 Rank IC 均值超过 6%。

2.3 剥离其他风格因子影响后“滴水穿石”因子仍然表现较好

从上述测试结果来看，“滴水穿石”因子选股能力较为出色，进一步，我们测试 其与其他常见风格因子的相关性。如下图所示，“滴水穿石”因子与波动率和流 动性因子相关性分别为-34.13%、-29.65%，与其他风格因子相关性相对较低。为进一步验证因子的增量信息，我们使用常用风格因子及行业因子对“滴水穿 石”因子进行正交化处理，得到“纯净滴水穿石”因子。

可以看到，在剔除了常用的风格因子影响后，“滴水穿石”因子仍然具有不错的 选股能力，Rank IC 均值为 4.98%，Rank ICIR 为 4.82，多空组合年化收益率为 20.18%，信息比率 3.75。 “滴水穿石”因子的因子构建过程中没有涉及任何价格信息，因此是一个纯粹 的交易量因子，从与其他因子内部相关性来看，“滴水穿石”因子与现有高频因 子低频化系列相关性整体较低。

2.4 低频化之后“滴水穿石”因子表现进一步提升

进一步我们对“滴水穿石”因子进行低频化处理（移动平滑）后，Rank IC 均值 提升至 10.87%，Rank ICIR 为 4.20，多空组合年化收益率为 37.61%，信息比率 为 3.19，选股效果较为出色。

3 “滴水穿石”因子对高频因子低频化系列增量明显

3.1 “滴水穿石”因子与其他量价因子相关性相对偏低

在此前的多因子选股系列研究中，我们分别构建了“适度冒险”、“完整潮汐”、 “勇攀高峰”、“球队硬币”、“云开雾散”、“飞蛾扑火”、“草木皆兵”、“水中行 舟”、“花隐林间”、“待著而救”、“多空博弈”、“协同效应”、“一视同仁”、“激 流勇进”、“暗流涌动”等 15 个合成量价因子，其中除“球队硬币”因子数据源 为日频数据外，其余所有因子均根据分钟频数据计算得到，为了降低因子换手 率，我们对所有的因子进行了月度频率的平滑处理，即高频因子低频化处理。

从各因子之间的相关性来看，“滴水穿石”因子与其余因子相关性均相对较小， 与其余 15 个因子的平均相关系数仅为 27.20%。

3.2 “滴水穿石”因子与其他量价因子合成后 Rank IC 提升至-12.39%

进一步我们将上述 16 个因子正交化后简单等权合成为综合量价因子，其表现相 较于单个因子大幅提升。

综合量价因子 Rank IC 均值为-12.39%，Rank ICIR 为-5.09，多空组合年化收益 率为 47.51%，信息比 4.17，月度胜率 85.71%。

从分组表现来看，综合量价因子各年份表现均较为出色，多头组合年化收益率 为 33.13%，空头组合年化收益率为-17.77%。

在因子合成过程中，虽然“滴水穿石”因子权重相对较低，但相较于不含“滴 水穿石”因子的综合量价而言，加入“滴水穿石”因子后的表现依然有提升， 其 Rank IC 均值、多空组合年化收益率、月度胜率以及最大回撤等指标，均有 改善。

最后，我们剔除常见风格因子影响后得到纯净综合量价因子，其 Rank IC 均值 为-7.43%，Rank ICIR 为-3.95，多空组合年化收益率为 29.52%，信息比 3.34， 月度胜率 83.12%，仍然非常有效。

3.3 “综合量价”因子在沪深 300/中证 500/中证 1000 指数成分下表现较好

我们分别选取了沪深 300 成分股、中证 500 成分股、中证 1000 成分股作为股票 池，测试“综合量价”因子的选股能力。可以看到，“综合量价”因子在沪深 300、中证 500、中证 1000 指数成分股内表现均较为强势，Rank IC 均值分别为 -7.34%、-8.48%、-11.35%，Rank ICIR 分别为-2.64、-3.13、-4.35，多空收益 分别为 16.97%、22.51%、40.69%。

我们进一步通过增模型来验证“综合量价”因子在沪深 300/中证 500/中证 1000 指数增强中的效果。这里我们仅通过“综合量价”因子对股票收益进行打分预测， 严格控制市值中性、行业中性、个股权重偏离在 1%以内，同时约束指数成分股 权重之和大于 80%。 从组合历史表现来看，“综合量价”因子在沪深 300/中证 500/中证 1000 指数增 强中均表现较好，年化超额收益分别为 7.64%、10.74%、15.50%。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）