国盛证券-“薪火”量化分析系列研究（一）：如何将隔夜涨跌变为有效的选股因子Q&A-220628

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前言：国盛金工于2022年4月26日发布的专题报告《如何将隔夜涨跌变为有效的选股因子？——基于对知情交易者信息优势的刻画》，受到投资者的密切关注。

我们收集了一些大家普遍关心的问题，在本文中逐一展开讨论，供各位读者参考。

模型回顾：原报告顺着大家常见的研究思路，在对隔夜涨跌幅加绝对值的基础上，再利用成交量的信息，计算隔夜涨跌幅绝对值与昨日换手率的相关系数，构造了一个新的选股因子MIF（MarketInefficiencyFactor）。

2012/01/01-2022/05/31，新因子在全体A股中的月度IC均值为-0.028，年化ICIR为-2.46；5分组多空对冲的年化收益为10.83%，年化波动为4.33%，信息比率为2.50，月度胜率为74.80%，最大回撤为2.70%。

相关系数vs秩相关系数：Pearson相关系数容易受到极端值的影响，因此我们改为计算隔夜涨跌幅绝对值与昨日换手率的Spearman秩相关系数。

改为秩相关系数后，MIF因子的信息比率略有下降，但仍可达到2.14，仍然具备有效的选股能力。

换手率再往前移：原报告构建的新因子，是计算T日隔夜涨跌幅绝对值与T-1日换手率的相关系数，现在我们计算T日隔夜涨跌幅绝对值与T-2日换手率、T日隔夜涨跌幅绝对值与T-3日换手率的相关系数，构造MIF因子。

回测结果显示，将换手率再往前移，MIF的选股效果显著下降，这一点正好验证了因子的逻辑：想要判断影响股票T日开盘涨跌的信息，是否被知情交易者提前获取，自然是观测T-1日的换手率更为有效。

隔夜涨跌是否应该取绝对值：计算每日隔夜涨跌幅与昨日换手率的相关系数，发现因子同样有效，但IC符号却发生了变化。

将因子按照隔夜涨跌幅>0、隔夜涨跌幅<0做进一步拆分后发现，虽然不对隔夜涨跌幅取绝对值计算得到的因子，表面上也有不错的选股效果，但其逻辑存在漏洞，两个内在组成成分互相矛盾。

因此，在考察隔夜涨跌幅与昨日换手率相关性的时候，应该对隔夜涨跌幅加上绝对值。

相对于各自行业的超额涨跌与超额换手：先计算每只股票每个交易日相对于各自中信一级行业的超额隔夜涨跌幅、超额换手率，再计算超额隔夜涨跌幅绝对值与超额换手率的相关系数，构造因子。

回测结果显示，在相对各自行业的超额概念下，因子的效果略有提升，5分组多空对冲的信息比率可达2.76，月度胜率接近80%。

风险提示：以上结论均基于历史数据和统计模型的测算，如果未来市场环境发生明显改变，不排除模型失效的可能性。