【CTA策略】高频因子的低频化应用

mengyang1029

报告摘要：- 随着传统CTA截面因子研究的深入，通过日级别数据取得超额收益的难度越来越高。
- 由于传统CTA因子通常使用日线、周线、月线等低频因子，来刻画不同期货品种间的价格特征，引入日内高频数据来刻画期货日内的收益率特征，也许能够为量化模型带来新的α源。
- 本报告中我们对日内峰度因子、下行波动占比因子、尾盘成交占比因子、日内量价相关性因子2020年以来的表现进行了回测。


结论：
- 本报告使用1分钟收益率和成交量等数据构建日内高频因子，并进行周频化应用。
- 从单因子来看，日内峰度、下行波动占比、尾盘成交占比、日内量价相关性因子的夏普比率均大于1。
- 从因子相关性来看，高频因子与传统低频因子的收益率相关性很低，甚至负相关。
- 加入高频因子的组合策略表现显著优于传统低频因子间组合的表现，有利于解决当前CTA策略间因子拥挤度较高的问题。