“青出于藍(lán)”系列研究之七：基于股票代碼有序性的“注意力溢出”因子

正文目錄一、資者注力出”底層輯 4投者限意力 4股交軟的響 5核假設(shè) 6二、“信出”和情出”因子 7注力出象初驗(yàn)證 7因構(gòu)步驟 8三、子試 8IC8分?jǐn)?shù)試 9與類子相性 注力出象進(jìn)步驗(yàn)證 四、健測(cè)試 12參敏性 12相股數(shù)量 12形注力出口長(zhǎng)度 13注意溢效持續(xù)久？ 13不的子權(quán)式 14排除它響素的因效果 15五、基數(shù)強(qiáng)略 15“情緒出”子數(shù)強(qiáng)策略 15改進(jìn)版“居”子增強(qiáng)略 17六、要論 19圖表目錄圖1：代搜欄東財(cái)富） 5圖2：代搜欄同順） 5圖3：股主面（600036.SH） 6圖4：股主面（600037.SH） 6圖5：股列（方富） 6圖6：股列（花） 6圖7：“自溢出因的IC9圖8：“情溢出因的IC9圖9：分?jǐn)?shù)試——值曲（“信出”子） 10圖10：位測(cè)——化收（“信出”子） 10圖11：位測(cè)——值曲（“緒出”子） 10圖12：位測(cè)——化收（“緒出”子） 10表1：未收的組計(jì)（焦股日漲幅分） 7表2：未收的組計(jì)（焦股日換率分） 7表3：IC測(cè)統(tǒng)量 8表4：分?jǐn)?shù)試——險(xiǎn)收統(tǒng)量（“自溢出因子） 9表5：分?jǐn)?shù)試——險(xiǎn)收統(tǒng)量（“情溢出因子） 10表6：不間下選效果（“自溢出因） 12表7：不間下選效果（“情溢出因） 12表8：不相股數(shù)下的股果（“自溢出因子） 13表9：不相股數(shù)下的股果（“情溢出因子） 13表10：同口度選股果（“自溢出因） 13表11：同口度選股果（“情溢出因） 13表12：同權(quán)式選股果 14表13：“緒出”因——IC測(cè)統(tǒng)量 16表14：“緒出”策——風(fēng)收統(tǒng)量 16表15：“居”因——IC測(cè)試計(jì)量 17表16：“緒出”策——風(fēng)收統(tǒng)量 18本文是招商量化“青出于藍(lán)”系列的第七篇報(bào)告。在人工提煉量化因子的復(fù)雜度不斷攀升的環(huán)境下，越來(lái)越多人選擇轉(zhuǎn)向機(jī)器挖掘因子和多因子模型的開(kāi)發(fā)。近的股票一、投資者“注意力溢出”的底層邏輯 投資者有限注意力DanielKahnemanKahnemanTversky1973錨定效應(yīng)(AnchoringEffect)FrenchPoterba1991本土偏好HongStein1999（Short-SightednessBGS2012凸顯SieneTeor會(huì)被吸引到平均而言最具有凸顯性的回報(bào)上，而不凸顯的回報(bào)通常會(huì)被忽略。除了理論研究，學(xué)者們?cè)趯?shí)證研究中也曾使用過(guò)許多與投資者注意力相關(guān)的變量，例如：arber和den208Da201enepal217（HubermanRegev，2001；FangPeress，2009；Kaniel和arh，217? Lo，01hen等,20；Sasoes和u,20；ng,217Li和u,20（Hirshleifer等2009；Schmidt2019）是自變量引發(fā)了因變量的變化，還是有其他未被模型包含的因素導(dǎo)致了自變量和因變量的同步變化。Chen2020于中國(guó)的IPO股票代碼與股票特征間并沒(méi)有明顯的規(guī)律性構(gòu)建的相關(guān)變量可以近似于外生，使得研究結(jié)果更具獨(dú)立性，能夠更好地解釋投資者有限注意力在資產(chǎn)定價(jià)中發(fā)揮的作用。股票交易軟件的影響在這個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)代，投資者的有限注意力問(wèn)題不但未得到緩解，反而顯得愈發(fā)嚴(yán)重。投資者被各種類型的數(shù)據(jù)和信息所包圍，然而，他們只能使用有限的時(shí)間和資源去處理和吸收這些信息。對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)，他們必須對(duì)自身有限的注意力進(jìn)行分配，因此并非所有的數(shù)據(jù)和信息都能夠得到相同的關(guān)注度。誘發(fā)投資者注意力溢出的細(xì)節(jié)投資者想要查找某只股票的詳細(xì)信息，比如（600036.SH），他們通常會(huì)直接輸入股票代碼進(jìn)行搜索，而股票交易軟件往往會(huì)連帶顯示出其他代碼相近的股票（如圖1和圖2所示）。因此，除了目標(biāo)股票外，投資者也會(huì)更容易注意到目標(biāo)股票周圍的其他股票，我們將這個(gè)現(xiàn)象稱為投資者的“注意力溢出”。 圖1：代碼搜索欄（東財(cái)富） 圖2： 資料來(lái)源：、東方財(cái)富 資料來(lái)源：、同花順進(jìn)一步，在輸入股票代碼并敲擊回車鍵后，系統(tǒng)會(huì)跳轉(zhuǎn)至的股票詳細(xì)信息頁(yè)面（如圖3所示）。在這個(gè)頁(yè)面中，只需輕點(diǎn)股票名稱旁的“→”圖標(biāo)，或者滾動(dòng)鼠標(biāo)滾輪，就可以迅速地跳轉(zhuǎn)至股票代碼緊鄰的下一只股票——歌華有線（600037.SH）（如圖4所示）。再者，在個(gè)股列表中，股票同樣也是依照股票代碼進(jìn)行有序展示（如圖5和圖6。圖3：股票主界面（600036.SH） 圖4：股票主界面（600037.SH）資料來(lái)源：、東方財(cái)富 資料來(lái)源：、東方財(cái)富圖5：股票列表（東方富） 圖6：股票列表（同花） 資料來(lái)源：、東方財(cái)富 資料來(lái)源：、同花順核心假設(shè)測(cè)投資者有限注意力對(duì)A當(dāng)投資者熱衷于交易某只股票，；假設(shè)二：若股票近期交易情緒高漲，投資者會(huì)更激進(jìn)地交易其相鄰的股票（Overconfidence）指出，過(guò)度自信的行為會(huì)使投資者傾向于將較高的投資收益歸因于自身能力（ervis和ea，201此影響，我們稱此現(xiàn)象為相鄰股票的“自信溢出”。二、“自信溢出”和“情緒溢出”因子 注意力溢出現(xiàn)象的初步驗(yàn)證A10Bottom相鄰的十只股票在未來(lái)一周的平均漲跌幅（詳見(jiàn)表1A來(lái)一周的表現(xiàn)更佳，這種現(xiàn)象顯現(xiàn)出了“自信溢出”的特征。表1：未來(lái)收益的分組統(tǒng)計(jì)（按焦點(diǎn)股票日均漲跌幅分組）Bottom Group2 Group3 Group4 Group5 Group6 Group7 Group8 Group9 Top焦點(diǎn)股票近兩周日均漲跌幅-1.12%-0.58%-0.37%-0.22%-0.09% 0.04%0.19%0.38%0.67%1.50%焦點(diǎn)股票未來(lái)一周漲跌幅相鄰股票未來(lái)一周漲跌幅0.30%0.37%0.39%0.40%0.41%0.42%0.37%0.30%0.18%-0.24%0.25%0.25%0.26%0.28% 0.28%0.29%0.30%0.31%0.32%0.33%資料來(lái)源：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、溢出”的狀態(tài)。表2：未來(lái)收益的分組統(tǒng)計(jì)（按焦點(diǎn)股票日均換手率分組）Bottom Group2 Group3 Group4 Group5 Group6 Group7 Group8 Group9 Top焦點(diǎn)股票近兩周日均換手率0.38%0.69%0.94%1.18%1.47%1.81%2.26%2.91%4.07%8.38%焦點(diǎn)股票未來(lái)一周漲跌幅相鄰股票未來(lái)一周漲跌幅0.32%0.37%0.39%0.40%0.38%0.38%0.34% 0.31%0.21%-0.22%0.25%0.26% 0.26%0.28%0.27%0.29% 0.29%0.31%0.32%0.33%資料來(lái)源：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、因子構(gòu)建步驟在前述分析中，我們了解到：當(dāng)某支股票近期獲得較高的關(guān)注度后，其未來(lái)價(jià)格走勢(shì)與其相鄰股票的未來(lái)價(jià)格走勢(shì)呈現(xiàn)截然相反的趨勢(shì)，足以表明注意力溢出現(xiàn)象的存在。接下來(lái)，我們將更具體地利用該現(xiàn)象構(gòu)建選股因子。由于注意力溢出”因子日均換手率：（日均漲跌幅R_e（日均換NBR_tov；RNBR（Residual_Neighbour）因子：NBR_ret因子和NBR_tov“情出”因子（RNBR_tov）三、因子測(cè)試 IC測(cè)試IC表3AIC在全AC015，C的T5.197，因子與股票未來(lái)收益的相關(guān)性顯著大于0；C均值為03，C的T統(tǒng)計(jì)量為8.479，選股效果顯著；A因子 IC均值 標(biāo)準(zhǔn)差 最小值 最大值 IC_IR t因子 IC均值 標(biāo)準(zhǔn)差 最小值 最大值 IC_IR t統(tǒng)計(jì)量 勝率RNBR_ret（“自信溢出”因子）RNBR_tov（“情緒溢出”因子）

0.015 0.068-0.2120.2690.224 5.197 58.47%0.032 0.086-0.274 0.32 0.366 8.479 64.43%樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、C（圖7圖IC。R_ovC。圖7：“自信溢出”因的IC變化 圖8：“情緒溢出”因的IC變化 樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、分位數(shù)測(cè)試表4圖9圖10A是（Bottom）300指數(shù)為基準(zhǔn)?？梢园l(fā)現(xiàn)在全A股樣本中：1)21.90%和0.664，Bottom9.17%0.22；從Top組合到Bottom組合，年化收益率和夏普比率整體的區(qū)分度較強(qiáng)。隨著因子值從小到大變化，股票分位數(shù)組合的投資收益也越來(lái)越高，因子的分位數(shù)組合具有較好的單調(diào)性。表：分位數(shù)測(cè)試——）總收益率總超額收益年化收益年化超額年化波動(dòng)夏普比率最大回撤平均換手率Group1(Bottom)144.48%92.21%9.17%4.96%28.09%0.2265.20%69.84%Group2244.67%192.40%12.91%8.70%27.61%0.35953.95%82.96%Group3245.82%193.55%12.95%8.74%27.23%0.36555.37%85.91%Group4278.80%226.53%13.97%9.75%27.25%0.40253.17%87.21%Group5267.26%214.99%13.62%9.41%27.50%0.38656.98%87.78%Group6316.97%264.70%15.04%10.83%27.42%0.43955.07%87.79%Group7333.35%281.08%15.48%11.27%27.55%0.45353.08%87.09%Group8454.86%402.59%18.32%14.10%27.89%0.54954.69%85.87%Group9493.08%440.81%19.09%14.88%27.89%0.57751.13%81.96%Group10(Top)652.18%599.91%21.90%17.69%28.47%0.66446.28%65.18%樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、圖9：分位數(shù)測(cè)試——凈值曲線（“自信溢出”因子） 圖10：分位數(shù)測(cè)試——年化收益（“自信溢出”因子） 樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、表5圖圖12A27.82%0.878；從組合到Bottom因子的。表：分位數(shù)測(cè)試——）總收益率總超額收益年化收益年化超額年化波動(dòng)夏普比率最大回撤平均換手率Group1(Bottom)-61.29%-113.56%-8.89%-13.11%30.61%-0.38986.51%31.39%Group2210.48%158.20%11.76%7.55%27.69%0.31655.74%49.04%Group3268.71%216.44%13.66%9.45%27.09%0.39455.89%58.98%Group4325.63%273.36%15.28%11.06%27.09%0.45351.57%63.99%Group5383.11%330.84%16.72%12.50%26.91%0.5151.82%65.96%Group6460.51%408.24%18.43%14.22%26.88%0.57448.46%65.72%Group7526.48%474.21%19.73%15.52%27.06%0.61946.34%62.93%Group8660.89%608.62%22.04%17.83%27.47%0.69344.42%56.80%Group9749.63%697.36%23.37%19.16%28.16%0.72345.07%44.91%Group10(Top)1119.46%1067.19%27.82%23.61%28.29%0.87844.57%27.23%樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、圖11：分位數(shù)測(cè)試——凈值曲線（“情緒溢出”因子）圖12：分位數(shù)測(cè)試——年化收益（“情緒溢出”因子） 樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、與大類因子的相關(guān)性Barra風(fēng)格因子的相關(guān)參與檢驗(yàn)的風(fēng)格因子包括Beta（貝塔、BookToPrice（賬面市值比、杠桿、NonlinearSize（非線性規(guī)模、ResidualVolatility（殘差波動(dòng)）和Size（規(guī)模）等。（1aa風(fēng)格因子的相關(guān)性均處于較低水平（2相比之下，我們發(fā)現(xiàn)“自信溢出”因子相較“情緒溢出”因子更具獨(dú)特性出”因子與Barra因子之間最高的相關(guān)性僅為2%，具有豐富的信息增量。圖13：“自信溢出”因子與Barra因子的相關(guān)性 圖14：“情緒溢出”因子與Barra因子的相關(guān)性樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、 樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、注意力溢出現(xiàn)象的進(jìn)一步驗(yàn)證根據(jù)我們的統(tǒng)計(jì)分析，當(dāng)股票近期盈利或被高度關(guān)注時(shí)，投資者傾向于更激進(jìn)地交易其相鄰的股票，進(jìn)而形成所謂的“注意力溢出”效應(yīng)。為了更深入地探究這種現(xiàn)象，我們嘗試了用距離焦點(diǎn)股票更遠(yuǎn)的股票代替鄰近股票的日均收益率我們跳過(guò)N。如表6表7Gap_n050C1.5%1.1%IC3.2%1.8%隔股票數(shù)量的增加，因子的選股能力也顯現(xiàn)出下降的態(tài)勢(shì)。這些結(jié)果表明：建的量化因子能夠長(zhǎng)期獲得穩(wěn)定的超額收益。gap_nIC均值ICIRt統(tǒng)計(jì)量勝率gap_n IC均值IC_IRt統(tǒng)計(jì)量勝率表6：不同間隔下gap_nIC均值ICIRt統(tǒng)計(jì)量勝率gap_n IC均值IC_IRt統(tǒng)計(jì)量勝率0 0.015 0.224 5.197 58.47%50 0.011 0.189 4.376 55.87%100 0.007 0.149 3.447 53.63%150 0.008 0.18 4.161 54.19%200 0.005 0.139 3.225 53.26%250 0.004 0.114 2.631 50.84%300 0.003 0.097 2.252 52.51%350 0.003 0.105 2.432 53.26%400 0.003 0.121 2.793 56.80%450 0 -0.015 -0.341 50.47%500 0 -0.007 -0.152 53.45%樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、

0 0.032 0.366 8.479 64.43%50 0.018 0.257 5.961 59.78%100 0.013 0.208 4.819 60.52%150 0.007 0.139 3.226 55.12%200 0.005 0.114 2.641 54.19%250 0.004 0.098 2.264 52.33%300 0.002 0.051 1.187 51.40%350 0.001 0.038 0.884 50.65%400 0.001 0.026 0.593 51.40%450 -0.002 -0.069 -1.601 49.72%500 0 -0.017 -0.384 52.14%樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、四、穩(wěn)健性測(cè)試 在上一章的因子測(cè)試之后，我們已經(jīng)對(duì)“自信溢出”因子和“情緒溢出”因子的選股能力有了較為深刻的認(rèn)識(shí)。然而，在將一個(gè)因子應(yīng)用到實(shí)際投資決策中之前，仍有諸多因素需要考慮：該因子是否對(duì)其構(gòu)建過(guò)程中涉及的參數(shù)敏感？可能存在哪些潛在因素會(huì)影響因子的邏輯？在排除這些可能的影響因素后，因子收益的單調(diào)性是否會(huì)受到影響？在本章，我們將對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行逐一探討和解答。參數(shù)敏感性參數(shù)：surondn歷史窗口長(zhǎng)度inw_加權(quán)方式調(diào)倉(cāng)頻率相鄰股票數(shù)量IC變化特別敏感件關(guān)注到焦點(diǎn)股票周圍的少數(shù)股票。因此我們推薦使用較少的相鄰股票數(shù)量來(lái)對(duì)因子進(jìn)行構(gòu)建。表8：不同相鄰股票數(shù)量下的選股效果（“自信溢出”因子）表9：不同相鄰股票數(shù)量下的選股效果（“情緒溢出”因子）surround_nIC均值ICIRt統(tǒng)計(jì)量勝率surround_n IC均值IC_IRt統(tǒng)計(jì)量勝率50.0150.2245.19758.47%5 0.0320.3668.47964.43%100.0170.2185.0557.54%10 0.0330.3478.0363.13%150.0180.214.85757.54%15 0.0330.3417.89762.38%200.0190.214.87157.91%20 0.0330.3327.68262.01%250.0190.2114.89957.17%25 0.0330.3257.52760.89%300.020.2134.93757.54%30 0.0320.3197.39960.89%350.020.2144.9557.73%35 0.0320.3157.29860.89%400.0210.2144.96856.42%40 0.0310.3097.15460.52%450.0210.2154.97256.24%45 0.0310.3027.0160.34%500.0210.2114.89656.42%50 0.2986.959.96%樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、 樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、形成注意力溢出的窗口長(zhǎng)度至關(guān)重要的參數(shù)口長(zhǎng)度，表明我們認(rèn)為目標(biāo)股票的短期收益和情緒可能會(huì)向相鄰的股票溢出。從經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯的角度來(lái)看，大部分行為金融偏差更可能會(huì)在短期內(nèi)顯現(xiàn)，因此后者的可能性顯然更高。5天（一周）至20天（一個(gè)月）的窗口長(zhǎng)度構(gòu)建因子最為適宜。表10：不同窗口長(zhǎng)度下的選股效果（“自信溢出”因子） 表11：不同窗口長(zhǎng)度下的選股效果（“情緒溢出”因子）window_nIC均值ICIRt統(tǒng)計(jì)量勝率window_n IC均值IC_IRt統(tǒng)計(jì)量勝率50.0110.1713.97156.05%5 0.0340.3969.17266.11%100.0150.2245.19758.47%10 0.0320.3668.47964.43%150.0130.1864.359.22%15 0.030.3458.00164.06%200.0130.1834.2457.73%20 0.0290.3367.77963.87%250.010.1483.43956.24%25 0.0280.3247.51363.50%300.0080.1212.80454.19%30 0.0270.3177.35362.38%350.0090.1242.86454.00%35 0.0260.3097.16762.01%400.0080.1192.76955.87%40 0.0260.36.94962.20%450.0060.092.07852.89%45 0.0250.2926.77862.94%500.0050.0711.6453.07%50 0.0240.2886.66363.31%樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、 樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、注意力溢出效應(yīng)能持續(xù)多久？為了確定最佳的調(diào)倉(cāng)頻率，我們對(duì)因子收益的持續(xù)性進(jìn)行了深入檢驗(yàn)。具體起未來(lái)N特征（1收益衰減速度明顯低于“自信溢出”因子，因子收益大約在未來(lái)5天（一周）達(dá)到峰值。通過(guò)比較兩幅圖，我們可以發(fā)現(xiàn)投資者的注意力溢出效應(yīng)無(wú)法長(zhǎng)時(shí)間保持5天）圖15：未來(lái)N日平均年化收益（“自信溢出”因子） 圖16：未來(lái)N日平均年化收益（“情緒溢出”因子）樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、 樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、不同的因子加權(quán)方式（Euleghelueeghe（isaceeihed的優(yōu)劣表2圖7圖18表12：不同加權(quán)方式下的選股效果因子加權(quán)方式IC均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值IC_IRt統(tǒng)計(jì)量勝率“自信溢出”因子_ew0.0150.068-0.2120.2690.2245.19758.47%“自信溢出”因子_vw0.0120.058-0.1980.2580.2084.81456.80%“自信溢出”因子_dw0.0150.065-0.2040.2570.2295.29858.29%“情緒溢出”因子_ew0.0320.086-0.2740.320.3668.47964.43%“情緒溢出”因子_vw0.030.08-0.2250.2520.3718.60864.99%“情緒溢出”因子_dw0.0320.084-0.2710.3150.3758.69865.18%樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、圖17：不同加權(quán)方式下多頭組合對(duì)比（“自信溢出”因子） 圖18：不同加權(quán)方式下多頭組合對(duì)比（“情緒溢出”因子）樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、 樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、排除其它影響因素后的因子效果Chen（2020）的研究表明：盡管中國(guó)的IPO制度使得股票代碼的分配接近于隨機(jī)，但在不同的市場(chǎng)板塊之間還是存在一些差異。根據(jù)其統(tǒng)計(jì)結(jié)果，中小板和創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的公司股票代碼與其上市時(shí)間幾乎是線性關(guān)系，然而在主板市場(chǎng)和其他市場(chǎng)板塊中，股票代碼順序與股票的上市時(shí)間之間沒(méi)有明顯的聯(lián)系。因此，股票的上市時(shí)間是可能影響因子數(shù)值大小的一個(gè)潛在因素。此外，股票代碼相近的股票在行業(yè)和市值上也可能存在某種關(guān)聯(lián)性。圖19圖20多頭組合的收益有所下降，但十個(gè)分位數(shù)組合仍然表現(xiàn)出良好的單調(diào)性。這表明，因子的超額收益較為穩(wěn)定，不易受到外部因素的影響。圖19：分位數(shù)測(cè)試——凈值曲線（剔除上市時(shí)間） 圖20：分位數(shù)測(cè)試——凈值曲線（剔除行業(yè)和市值）樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、 樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、五、寬基指數(shù)增強(qiáng)策略 “情緒溢出”因子指數(shù)增強(qiáng)策略上文中，我們基于投資者注意力溢出現(xiàn)象構(gòu)建了“自信溢出”因子和“情緒溢出”因子，并對(duì)其在A股中的選股效果進(jìn)行了測(cè)試。在本章中，我們將進(jìn)一步將因子應(yīng)用到滬深300、中證500和中證1000三只寬基指數(shù)中進(jìn)行策略構(gòu)建。我們僅使用收益持續(xù)性較好的“情緒溢出”因子來(lái)對(duì)寬基指數(shù)的增強(qiáng)策略進(jìn)行構(gòu)建。選股策略的具體構(gòu)建細(xì)節(jié)如下：初始股票池：3005001000ST/ST*策略的構(gòu)建：20%股票作為策略組合，并以等權(quán)的方式設(shè)置組合中的股票權(quán)重；交易設(shè)置：比較基準(zhǔn)：3005001000? 回測(cè)時(shí)間區(qū)間：20131120230630日；交易費(fèi)用：2從IC結(jié)果來(lái)看00和中證1000IC2.1%2.5%，ICT5.702因子IC均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值IC_IRt統(tǒng)計(jì)量勝率“情緒溢出”因子_因子IC均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值IC_IRt統(tǒng)計(jì)量勝率“情緒溢出”因子_滬深3000.0030.092-0.4250.2860.0370.85651.77%“情緒溢出”因子_中證5000.0210.085-0.2760.310.2465.70264.80%“情緒溢出”因子_中證10000.0250.087-0.2590.2940.2926.15862.25%樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、表1400000500指數(shù)和中證10005.57%和744圖21圖22總收益率年化收益年化超額年化波動(dòng)夏普比率最大回撤平均換手率“情緒溢出”策略總收益率年化收益年化超額年化波動(dòng)夏普比率最大回撤平均換手率“情緒溢出”策略_滬深30080.74%5.98%1.82%24.01%0.12443.50%22.25%“情緒溢出”策略_中證500207.21%11.65%5.57%26.61%0.32553.44%22.78%“情緒溢出”策略_中證100096.09%8.27%7.44%30.97%0.1760.59%23.71%樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、圖21：“情緒溢出”策略多空凈值曲線 圖22：“情緒溢出”策略相對(duì)基準(zhǔn)指數(shù)的超額凈值曲線樣本區(qū)間：2013/01/01至2023/06/30；資料來(lái)源：、 樣本區(qū)間：2013/01/01至2