近年来,越来越多投资者开始研究基于高频数据的高频因子,并应用于量化选股和股票组合构建中。但是在可转债领域,国内目前采用高频因子进行组合管理的机构投资者还相对较少,因此通过引入日内高频数据刻画可转债日内的特征,并将高频因子低频化使用,可能带来增量alpha。 根据高频数据的频率和类型不同,可以构造不同的高频因子。...
2)因子拥挤度低:由于高频数据结构相对复杂,处理成本较高,且信息主要来源于日内行情,由于因子开发流程相对复杂,这些因素都使得因子拥挤度相对较低。 3)因子相关性低:得益于高频因子的高维度信息和丰富的数据处理方式,使用高频数据构造的因子内部相关性较低,投资者更有可能从中获得更丰富的信息增量。 我们认为,高频价量...
这里要转载分享的高频因子大致有几块:Order Aggressiveness、Order Book Shape、撤单、事件聚集、订单簿韧性、异常挂单、逐笔数据因子。 一、Order Aggressiveness (1)订单侵略性,即挂单的激进程度。买家挂单的价格越高,就越激进;反过来,卖家挂单价格越低越激进。举个例子,买家挂单越接近bid1,越激进;卖家挂单越接近ask...
我们对该指标进行统计分析,根据频率直方图,结果发现该指标呈现较为显著的钟型正态分布,接着我们利用QQ-plot进行正态分布验证,结果显示除去尾部个别数据点,基本上符合正态分布。 上述就是我们初步构建的高频因子指标,并初步分析了各类指标的统计学特征。当然我们指标的构建更多的参考是股票市场,然而股票市场和期货市场还是...
在高频因子分析中,算子常常被用来提取或处理高频成分。例如,差分算子就是一种常用的高频因子提取算子,它可以通过计算相邻数据点之间的差值来提取高频成分。此外,还有诸如小波变换、傅里叶变换等算子也可以用来提取或处理高频因子。 高频因子分析在金融领域有着广泛的应用。例如,在高频交易数据中,高频因子分析可以帮助投资...
高频因子呢,就像是一群很活跃的小元素,它们在时间这个大舞台上蹦跶着。你可以把时间想象成一条长长的线,而高频因子就在这条线上这儿冒出来一下,那儿冒出来一下。就好比一群调皮的小精灵,在不同的时刻现身呢。 二、高频因子时间分布的表现形式 1.有时候呀,高频因子在某个特定的时间段会特别集中地出现。比如说...
逐笔数据因子包括主动买卖、日内累计主买率、日内累计资金净流入、日内累计大单资金流入率、日内累计小单资金流入率等。通过分析逐笔交易，可以构建多种因子，主动买卖是其中一类。综上所述，这些高频因子从不同角度提供了市场动态的洞察，有助于交易者和投资者捕捉市场机会，应对市场变化。
这回我写了2个基础的高频因子,这2个因子的构造方式比较简单,可以在其基础上衍生出更多的构造方式。 一种新的回测方式 在说因子之前,先介绍一种回测方式,这是一种简便计算因子收益的方法。简略的代码是: defcal_return(fct,ret):# fct是因子值,ret是未来1个周期的收益率fct_ret=fct*ret# 累加nav=fct_ret....
这篇文章的名字叫高频因子没有秘密,一是因为orderbook上每个因子的逻辑都很清晰,解释性很强,二是因为在很短的时间窗口内,影响价格变动的因素是有限的。 我们拿到的高频数据主要有两种形式,一是像商品期货上固定时间间隔的切片数据,这种数据是对行情的抓拍,你看不到交易明细,只能看到每隔500ms的快照数据: 二是像数...
通过对金融市场数据进行统计分析和建模,我们可以识别出与市场表现密切相关的高频因子。这些因素不仅可以用于描述市场的整体表现,还可以用于量化投资模型和风险管理。 高频因子构建的目标是寻找与市场波动相关的因子,并利用这些因子来解释和预测市场的表现。通过对市场数据的持续观察和分析,我们可以发现不同因子之间的关联性...