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20 个字段
将动量拆为日内与隔夜两段，结合换手率价量关系重构的新动量因子
研报把传统动量因子按交易时段切割为日内（今收 / 今开 −1）与隔夜（今开 / 昨收 −1）两部分，分别探索各自的价量关系：日内的价量关系蕴藏在「日内量」与「日内价」之中，日内换手率越大、日内收益的反转指示作用越强，研报称之为「锦上添花」；隔夜的价量关系存在时间维度上的错配，暗藏在「昨日量」与「隔夜价」之中，研报称之为「雪中送炭」。两条逻辑各自把局部因子的两端相减得到新日内因子与新隔夜因子，再标准化相加合成新动量因子。
本表输出传统动量 / 日内 / 隔夜三个基准因子、日内与隔夜各 5 个局部因子、两个新分量因子、合成的新动量因子及其纯净版，共 18 个因子。唯一需要分钟数据的中间量是开盘集合竞价换手率（日内换手率 = 当日总换手率 − 开盘集合竞价换手率），其余全部来自聚合日频 view。
入库区间: 2015-01-05 起至今逐交易日（DAI 实查 2015~2026 共 12 个自然年无缺年，截至 2026-11-03 合计 1176.9 万行），每日增量更新。起点受 cn_stock_bar1m_c 开盘集合竞价 bar 自 2015-01-05 才有的限制，早于研报回测起点 2014-01 的部分无法计算。
本篇为月报，正文第 1 节是绩效跟踪，因子构造在第 2 节附录给出（研报原始出处为《“求索动量因子”系列研究（一）：成交量对动量因子的修正——日与夜的殊途同归》，2019-09-06 外发，本仓库未持有该篇原文）。月报附录的 2.2 节省略了「隔夜量价关系」小节，隔夜局部因子的排序依据由正文「利用昨日换手率的信息」「暗藏在『昨日量』与『隔夜价』之中」推定为上一交易日的总换手率，详见
overnight_part1的项目实现说明与## 复现核对。
数据区间：2015-01-05 ~ 2026-11-03（每个交易日一条记录）。
cn_stock_factors_hf_dw_day_night_momentumdate + instrument| 字段 | 类型 | 可空 | 含义 |
|---|---|---|---|
date | PlDatetime | 否 | 交易日期 |
instrument | PlString | 否 | 股票代码 |
old_momentum | PlFloat64 | 是 | 传统动量因子，过去 20 个有效交易日涨跌幅的累乘收益；值越小未来收益越高（反转） |
old_intraday | PlFloat64 | 是 | 传统日内因子 OLD_Intraday，过去 20 个有效交易日日内收益（今收/今开-1）的累乘收益 |
intraday_turn | PlFloat64 | 是 | 当日日内换手率，等于当日总换手率减去开盘集合竞价换手率，是日内局部因子的排序依据 |
intraday_part1 | PlFloat64 | 是 | 日内局部因子 Intraday_part1，过去 20 个有效交易日按当日日内换手率升序排序后最低 4 日日内收益的均值 |
intraday_part2 | PlFloat64 | 是 | 日内局部因子 Intraday_part2，过去 20 个有效交易日按当日日内换手率升序排序后第 5~8 日（第 2 个五分之一）日内收益的均值 |
intraday_part3 | PlFloat64 | 是 | 日内局部因子 Intraday_part3，过去 20 个有效交易日按当日日内换手率升序排序后第 9~12 日（第 3 个五分之一）日内收益的均值 |
intraday_part4 | PlFloat64 | 是 | 日内局部因子 Intraday_part4，过去 20 个有效交易日按当日日内换手率升序排序后第 13~16 日（第 4 个五分之一）日内收益的均值 |
intraday_part5 | PlFloat64 | 是 | 日内局部因子 Intraday_part5，过去 20 个有效交易日按当日日内换手率升序排序后最高 4 日日内收益的均值，研报中反转最强的一档 |
new_intraday | PlFloat64 | 是 | 新日内因子 NEW_Intraday，intraday_part1 与 intraday_part5 分别截面标准化后按权重 [−1,1] 相加；值越小未来收益越高 |
old_overnight | PlFloat64 | 是 | 传统隔夜因子 OLD_Overnight，过去 20 个有效交易日隔夜收益（今开/昨收-1）的累乘收益 |
overnight_part1 | PlFloat64 | 是 | 隔夜局部因子 Overnight_part1，过去 20 个有效交易日按上一交易日总换手率升序排序后最低 4 日隔夜收益的均值，研报中反转信号最强的一档 |
overnight_part2 | PlFloat64 | 是 | 隔夜局部因子 Overnight_part2，过去 20 个有效交易日按上一交易日总换手率升序排序后第 5~8 日（第 2 个五分之一）隔夜收益的均值 |
overnight_part3 | PlFloat64 | 是 | 隔夜局部因子 Overnight_part3，过去 20 个有效交易日按上一交易日总换手率升序排序后第 9~12 日（第 3 个五分之一）隔夜收益的均值 |
overnight_part4 | PlFloat64 | 是 | 隔夜局部因子 Overnight_part4，过去 20 个有效交易日按上一交易日总换手率升序排序后第 13~16 日（第 4 个五分之一）隔夜收益的均值 |
overnight_part5 | PlFloat64 | 是 | 隔夜局部因子 Overnight_part5，过去 20 个有效交易日按上一交易日总换手率升序排序后最高 4 日隔夜收益的均值，研报中动量信号最强的一档 |
new_overnight | PlFloat64 | 是 | 新隔夜因子 NEW_Overnight，overnight_part1 与 overnight_part5 分别截面标准化后按权重 [1,−1] 相加；值越小未来收益越高 |
new_momentum | PlFloat64 | 是 | 新动量因子 NEW_Momentum，new_intraday 与 new_overnight 分别截面标准化后等权相加；值越小未来收益越高 |
new_momentum_pure | PlFloat64 | 是 | 纯净新动量因子，new_momentum 对十个常见风格因子与申万一级行业哑变量回归后的残差 |
| 依赖表 | 频率 | 用到的字段 | 用途 |
|---|---|---|---|
cn_stock_bar1m_c | 1 分钟 | date、instrument、volume | 只取开盘集合竞价那一根 bar 的成交量（沪深记在 09:25、北交所记在 09:30，按 CAST(date AS TIME) < '09:31:00' 取），除以当日流通 A 股得到开盘集合竞价换手率，用于从总换手率中扣除、得到日内换手率 |
cn_stock_prefactors | 日频 | date、instrument、open、close、pre_close、change_ratio、turn、a_float_shares、total_market_cap、sw2021_level1、beta_000300SH_22、pb、pe_ttm、debt_to_asset_lf、total_operating_revenue_ttm、daily_return | close / open - 1 是日内收益，open / pre_close - 1 是隔夜收益，change_ratio 是传统动量因子的基础值；turn 既是日内换手率的被减项，其上一交易日值也是隔夜局部因子的排序依据；a_float_shares 是开盘集合竞价换手率的分母；其余字段构造 new_momentum_pure 回归用的十个风格因子与申万一级行业哑变量 |
分钟表只扫开盘集合竞价一根 bar，单个交易日约 5600 行，扫描量远小于按整日 240 根 bar 聚合的因子。因子窗口为 20 个有效交易日，为覆盖停牌实际回溯 40 个交易日；new_momentum_pure 的风格因子含 250 个交易日同比的营收增速项与 22 日贝塔，两者都随查询窗口滚动计算，故 cn_stock_prefactors 实际回溯 300 个交易日。
中文名: 传统动量因子
描述: 研报开篇作为改进对象与绩效基准的传统动量因子。研报指出 A 股动量呈现较为显著的中长期反转，但反转效应并不稳定：2014/01/01-2022/07/31 期间全体 A 股 10 分组多空对冲信息比率仅 1.09、月度胜率 62.75%、最大回撤 20.35%，2017 年上半年几乎完全失效。
构建逻辑: 取过去 20 个交易日的每日涨跌幅，按研报对日内 / 隔夜因子的同一写法累乘后减一。
项目实现说明:
文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 1 节绩效回顾（传统动量因子的稳定性问题）
中文名: 传统日内因子
描述: 把传统动量因子按交易时段切割后的日内部分。研报回测 2014/01/01-2022/07/31、全体 A 股，传统日内因子呈现显著反转：月度 IC 均值约 −0.054、RankIC 均值约 −0.068、年化 ICIR 约 −1.86、年化 RankICIR 约 −1.94；10 分组多空对冲年化收益约 30.16%、信息比率约 1.68、胜率 67.65%、最大回撤约 18.49%。研报同时指出其 10 分组排序不单调、部分时段波动较大。
构建逻辑: 以 20 日为例，若股票某日的日内收益（今收 / 今开 −1）为 rt，则传统日内因子为
OLD_Intraday=(1+r1)(1+r2)(1+r3)⋯(1+r20)−1项目实现说明:
文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.1 节（1）传统日内因子与图 4
中文名: 日内换手率
描述: 研报用于切割日内收益的排序依据。研报认为在时间匹配的情况下，量会对价格变动起到确认或增强作用，故猜测日内换手率越大，日内收益对未来收益的负向指示作用越强。
构建逻辑: 当日日内换手率等于当日总换手率减去开盘集合竞价换手率。
项目实现说明:
cn_stock_bar1m_c 中沪深记于 09:25、北交所记于 09:30，按 CAST(date AS TIME) < '09:31:00' 取出，除以当日流通 A 股得到开盘集合竞价换手率cn_stock_prefactors 的 turn 与 volume / a_float_shares 完全相等，故两者相减口径自洽文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.1 节（2）日内量价关系
中文名: 日内局部因子 Intraday_part1
描述: 研报把过去 20 个交易日的日内收益按当日日内换手率切成 5 份得到的局部因子。回测显示随着换手率逐渐增大，局部日内因子年化 ICIR 的绝对值逐渐增大，即「日内的量」对「日内的价」起到了增强作用，换手率越大的局部日内因子选股能力越强。
本字段取按当日日内换手率升序排序后第 1~4 日（第 1 个五分之一）的日内收益均值，换手率最低的一档，new_intraday 取其负权重。
构建逻辑: 回溯过去 20 个交易日，把每日的日内收益按当日日内换手率从低到高排序，等分为 5 组，每组计算组内日内收益的平均值。若排序后的日内收益依次为 r1′,r2′,…,r20′，则
Intradaypart1=mean(r1′,r2′,r3′,r4′),Intradaypart5=mean(r17′,r18′,r19′,r20′)项目实现说明:
文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.1 节（2）日内量价关系与图 5~6
中文名: 日内局部因子 Intraday_part2
描述: 同 intraday_part1，取按当日日内换手率升序排序后的第 5~8 日（第 2 个五分之一）。
构建逻辑: 回溯过去 20 个有效交易日，把日内收益（今收 / 今开 −1）按当日日内换手率从低到高排序，取排序后第 5~8 个交易日的收益求算术平均：
Intradaypart2=mean(r5′,r6′,r7′,r8′)项目实现说明: 同 intraday_part1（逐日计算、窗口按有效交易日计数、换手率并列时按时间先后稳定排序）。
文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.1 节（2）日内量价关系与图 5~6
中文名: 日内局部因子 Intraday_part3
描述: 同 intraday_part1，取按当日日内换手率升序排序后的第 9~12 日（第 3 个五分之一）。
构建逻辑: 回溯过去 20 个有效交易日，把日内收益（今收 / 今开 −1）按当日日内换手率从低到高排序，取排序后第 9~12 个交易日的收益求算术平均：
Intradaypart3=mean(r9′,r10′,r11′,r12′)项目实现说明: 同 intraday_part1（逐日计算、窗口按有效交易日计数、换手率并列时按时间先后稳定排序）。
文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.1 节（2）日内量价关系与图 5~6
中文名: 日内局部因子 Intraday_part4
描述: 同 intraday_part1，取按当日日内换手率升序排序后的第 13~16 日（第 4 个五分之一）。
构建逻辑: 回溯过去 20 个有效交易日，把日内收益（今收 / 今开 −1）按当日日内换手率从低到高排序，取排序后第 13~16 个交易日的收益求算术平均：
Intradaypart4=mean(r13′,r14′,r15′,r16′)项目实现说明: 同 intraday_part1（逐日计算、窗口按有效交易日计数、换手率并列时按时间先后稳定排序）。
文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.1 节（2）日内量价关系与图 5~6
中文名: 日内局部因子 Intraday_part5
描述: 同 intraday_part1，取按当日日内换手率升序排序后的第 17~20 日（第 5 个五分之一），换手率最高的一档，研报中反转最强、new_intraday 取其正权重。
构建逻辑: 回溯过去 20 个有效交易日，把日内收益（今收 / 今开 −1）按当日日内换手率从低到高排序，取排序后第 17~20 个交易日的收益求算术平均：
Intradaypart5=mean(r17′,r18′,r19′,r20′)项目实现说明: 同 intraday_part1（逐日计算、窗口按有效交易日计数、换手率并列时按时间先后稳定排序）。
文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.1 节（2）日内量价关系与图 5~6
中文名: 新日内因子
描述: 研报取日内因子两端的各五分之一合成的新日内因子。研报回测 2014/01/01-2022/07/31，月度 IC 均值约 −0.034、RankIC 均值约 −0.052、年化 ICIR 约 −1.93、年化 RankICIR 约 −2.76；10 分组多空对冲年化收益约 16.24%（低于传统日内因子的 30.16%），但稳定性提升，信息比率 1.80、胜率 75.49%、最大回撤仅 10.27%。
构建逻辑: 每月月底计算所有股票的因子 1（Intraday_part1）与因子 5（Intraday_part5），分别横截面标准化，以传统动量因子的方向为基准赋予权重 [−1,1]，线性相加：
NEW_Intraday=−std(Intradaypart1)Intradaypart1−mean(Intradaypart1)+std(Intradaypart5)Intradaypart5−mean(Intradaypart5)项目实现说明:
文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.1 节（3）日内新因子与图 7
中文名: 传统隔夜因子
描述: 把传统动量因子按交易时段切割后的隔夜部分，对应每日开盘集合竞价。研报回测 2014/01/01-2022/07/31，传统隔夜因子月度 IC 均值仅 0.01、年化 ICIR 约 0.65，10 分组多空对冲信息比率约 0.83、月度胜率 65.69%、最大回撤 19.59%，即呈现非常微弱的动量效应但极其不稳定。
构建逻辑: 若股票某日的隔夜收益（今开 / 昨收 −1）为 γt，则传统隔夜因子为
OLD_Overnight=(1+γ1)(1+γ2)(1+γ3)⋯(1+γ20)−1项目实现说明:
文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.2 节（1）传统隔夜因子与图 8
中文名: 隔夜局部因子 Overnight_part1
描述: 研报把过去 20 个交易日的隔夜收益按「昨日量」切成 5 份得到的局部因子。研报指出隔夜的价量关系存在时间维度上的错配，其逻辑与投资者结构、信息的提前反应有关：因子 1（低换手）是反转信号最强的一档，因子 5（高换手）是动量信号最强的一档。
本字段取按上一交易日总换手率升序排序后第 1~4 日（第 1 个五分之一）的隔夜收益均值，昨日换手率最低的一档，研报中反转信号最强、new_overnight 取其正权重。
构建逻辑: 回溯过去 20 个交易日，把每日的隔夜收益按上一交易日的换手率从低到高排序，等分为 5 组，每组计算组内隔夜收益的平均值。
项目实现说明:
## 复现核对 中标注该推定intraday_part1文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.2 节「隔夜量价，雪中送炭」（排序依据由正文推定，见项目实现说明）
中文名: 隔夜局部因子 Overnight_part2
描述: 同 overnight_part1，取按上一交易日总换手率升序排序后的第 5~8 日（第 2 个五分之一）。
构建逻辑: 回溯过去 20 个有效交易日，把隔夜收益（今开 / 昨收 −1）按上一交易日总换手率从低到高排序，取排序后第 5~8 个交易日的收益求算术平均：
Overnightpart2=mean(r5′,r6′,r7′,r8′)项目实现说明: 同 overnight_part1（逐日计算、窗口按有效交易日计数、换手率并列时按时间先后稳定排序）。
文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.2 节「隔夜量价，雪中送炭」（排序依据由正文推定，见项目实现说明）
中文名: 隔夜局部因子 Overnight_part3
描述: 同 overnight_part1，取按上一交易日总换手率升序排序后的第 9~12 日（第 3 个五分之一）。
构建逻辑: 回溯过去 20 个有效交易日，把隔夜收益（今开 / 昨收 −1）按上一交易日总换手率从低到高排序，取排序后第 9~12 个交易日的收益求算术平均：
Overnightpart3=mean(r9′,r10′,r11′,r12′)项目实现说明: 同 overnight_part1（逐日计算、窗口按有效交易日计数、换手率并列时按时间先后稳定排序）。
文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.2 节「隔夜量价，雪中送炭」（排序依据由正文推定，见项目实现说明）
中文名: 隔夜局部因子 Overnight_part4
描述: 同 overnight_part1，取按上一交易日总换手率升序排序后的第 13~16 日（第 4 个五分之一）。
构建逻辑: 回溯过去 20 个有效交易日，把隔夜收益（今开 / 昨收 −1）按上一交易日总换手率从低到高排序，取排序后第 13~16 个交易日的收益求算术平均：
Overnightpart4=mean(r13′,r14′,r15′,r16′)项目实现说明: 同 overnight_part1（逐日计算、窗口按有效交易日计数、换手率并列时按时间先后稳定排序）。
文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.2 节「隔夜量价，雪中送炭」（排序依据由正文推定，见项目实现说明）
中文名: 隔夜局部因子 Overnight_part5
描述: 同 overnight_part1，取按上一交易日总换手率升序排序后的第 17~20 日（第 5 个五分之一），昨日换手率最高的一档，研报中动量信号最强、new_overnight 取其负权重。
构建逻辑: 回溯过去 20 个有效交易日，把隔夜收益（今开 / 昨收 −1）按上一交易日总换手率从低到高排序，取排序后第 17~20 个交易日的收益求算术平均：
Overnightpart5=mean(r17′,r18′,r19′,r20′)项目实现说明: 同 overnight_part1（逐日计算、窗口按有效交易日计数、换手率并列时按时间先后稳定排序）。
文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.2 节「隔夜量价，雪中送炭」（排序依据由正文推定，见项目实现说明）
中文名: 新隔夜因子
描述: 研报取隔夜因子两端的各五分之一合成的新隔夜因子。研报回测 2014/01/01-2022/07/31，月度 IC 均值约 −0.041、RankIC 均值约 −0.046、年化 ICIR 约 −2.05、年化 RankICIR 约 −2.73；10 分组多空对冲年化收益约 18.39%、信息比率 2.22、胜率 79.41%、最大回撤仅 6.76%，研报称「完胜传统隔夜因子」。
构建逻辑: 每月月底计算所有股票的因子 1（Overnight_part1，反转信号最强）与因子 5（Overnight_part5，动量信号最强），分别横截面标准化，以传统动量因子的方向为基准赋予权重 [1,−1]，线性相加：
NEW_Overnight=std(Overnightpart1)Overnightpart1−mean(Overnightpart1)−std(Overnightpart5)Overnightpart5−mean(Overnightpart5)项目实现说明:
## 复现核对 中标注文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.2 节（2）新隔夜因子与图 9
中文名: 新动量因子
描述: 研报把新日内因子与新隔夜因子合成的最终因子，即「日夜虽殊途，终究亦同归」。研报回测 2014/01/01-2022/07/31，月度 IC 均值约 −0.045、RankIC 均值约 −0.065、年化 ICIR 约 −2.59、年化 RankICIR 约 −3.64；10 分组多空对冲年化收益 22.64%、年化波动 7.95%、信息比率 2.85、月度胜率 83.33%、最大回撤 5.79%，稳定性大幅优于传统动量因子。月报跟踪至 2023-06 的全样本绩效为年化收益 20.93%、年化波动 8.00%、信息比率 2.61、月度胜率 83.18%、最大回撤 8.62%。
构建逻辑: 每月月底把新日内因子与新隔夜因子分别横截面标准化，线性相加：
NEW_Momentum=std(NEW_Intraday)NEW_Intraday−mean(NEW_Intraday)+std(NEW_Overnight)NEW_Overnight−mean(NEW_Overnight)项目实现说明:
文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 1 节绩效回顾、第 2.3 节（3）新动量因子与图 12~13
中文名: 纯净新动量因子
描述: 研报为剔除风格与行业的干扰，每月月底把新因子对 Barra 风格因子和 28 个申万一级行业虚拟变量回归，取残差作为选股因子。研报披露纯净新因子 10 分组多空对冲年化收益约 10.54%、信息比率约 2.10、月度胜率约 71.56%、最大回撤约 4.78%。研报同时给出新因子与 10 个 Barra 风格因子的相关系数，其中 ResidualVolatility 0.2433、Liquidity 0.2057 最高，与 Size（−0.0201）、Momentum（0.0346）几乎无关。
构建逻辑: 在每个截面上，把 new_momentum 对 10 个风格因子与申万一级行业哑变量做最小二乘回归，取残差。
项目实现说明:
cn_stock_prefactors 字段构造十个同名代理变量——Beta 取 beta_000300SH_22，Size 取 log(total_market_cap)，NonLinearSize 取 Size 的三次项，BooktoPrice 取 1/pb，EarningsYield 取 1/pe_ttm，Growth 取营业总收入 TTM 的 250 个交易日同比，Leverage 取 debt_to_asset_lf，ResidualVolatility 取日收益率的 22 日标准差，Liquidity 取 log(22 日平均换手率)，Momentum 按研报做法用 old_momentum 替代sw2021_level1（申万 2021 版一级行业，31 个）文献出处: 高子剑、庞格致. 2023-07-01. “日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报 20230630. 东吴证券，第 2.3 节纯净新因子与图 14
核对口径: 2015-02-01 ~ 2022-07-31（研报为 2014/01/01-2022/07/31，本项目 cn_stock_bar1m_c 的开盘集合竞价 bar 自 2015-01-05 起才有（此前分钟数据与 cn_stock_bar1d 成交量都不含开盘竞价量，日内换手率无法按定义拆出），故起点晚约 13 个月）；全市场不做任何股票过滤（研报剔除 ST、停牌、上市不足 60 个交易日的次新股）；前向收益取次日开盘到 21 个交易日后开盘（不用收盘口径：收盘价含当日反转信息，会系统性放大反转类因子的表现）；IC 为 Pearson、RankIC 为 Spearman；研报为月末截面、本项目逐日，故同时给出月末子样本（90 个截面日）与逐日全样本（1823 个截面日）。研报的「年化 ICIR」是月度 ICIR ×12，本项目月末列按同一口径年化。
| 因子 | 本项目（月末 IC） | 研报 IC | 本项目（月末 RankIC） | 研报 RankIC | 本项目（月末年化 RankICIR） | 研报年化 RankICIR | 本项目（逐日 RankIC） | 出处 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
old_intraday | -0.0641 | -0.054 | -0.0712 | -0.068 | -1.85 | -1.94 | -0.0740 | 研报 2.1 节（1） |
new_intraday | -0.0359 | -0.034 | -0.0513 | -0.052 | -3.07 | -2.76 | -0.0496 | 研报 2.1 节（3） |
old_overnight | +0.0080 | +0.01 | +0.0232 | 研报未披露 | +1.10 | 研报未披露 | +0.0251 | 研报 2.2 节（1） |
new_overnight | -0.0226 | -0.041 | -0.0450 | -0.046 | -2.52 | -2.73 | -0.0532 | 研报 2.2 节（2） |
new_momentum | -0.0411 | -0.045 | -0.0636 | -0.065 | -3.70 | -3.64 | -0.0672 | 研报 2.3 节（3） |
old_momentum（对照） | -0.0492 | 研报未披露 IC | -0.0607 | 研报未披露 | -1.44 | 研报未披露 | -0.0636 | 研报 1 节仅给 IR 1.09 |
new_momentum_pure | -0.0127 | 研报未披露 IC | -0.0211 | 研报未披露 | -2.61 | 研报未披露 | -0.0219 | 研报 2.3 节图 14 |
复现质量：核心因子 new_momentum 的月度 IC（-0.0411 对 -0.045）、RankIC（-0.0636 对 -0.065）、年化 RankICIR（-3.70 对 -3.64）三项全部命中；old_intraday 的年化 RankICIR -1.85 对研报 -1.94，old_overnight 的月度 IC +0.0080 对研报 +0.01（研报称「非常微弱的动量效应」，本项目同样得到唯一一个正 IC 的因子）。切割逻辑与合成口径可认为复现无误。
两处口径判定的验证结果（都是动手前无法从研报确定、只能由复现结果反向确认的）：
new_overnight 的权重取 [1,−1] 得到验证。研报正文写权重 [1,−1]，紧随的公式图却印成 −z(part1)+z(part5)，两者只能取其一。按正文实现后本项目得到 IC =−0.0226、RankIC =−0.0450（研报 -0.041 / -0.046）；若按公式图实现，两个分量的 IC 同号相加后合成因子的 IC 必为正，与研报披露的 -0.041 符号相反。故确认公式图为排版笔误，正文口径正确。overnight_part* 的排序依据取「上一交易日总换手率」与研报一致。月报附录 2.2 节省略了定义排序依据的小节，本项目由正文「利用昨日换手率的信息」推定。复现得到的 new_overnight RankIC -0.0450 与研报 -0.046 相差 0.001，且 overnight_part1（低换手）呈反转、overnight_part5（高换手）呈动量的方向关系成立，可认为推定正确。若排序键取错（如误用昨日日内换手率），两端相减得到的因子不会这样精确对上。单项差异：new_overnight 的月度 IC -0.0226 比研报 -0.041 弱约 0.018，而其 RankIC（-0.0450 对 -0.046）与年化 RankICIR（-2.52 对 -2.73）都对得上。Pearson IC 弱而秩相关不弱，指向研报对因子或收益做了未披露的去极值处理（秩层面不受影响）；本项目除 new_momentum_pure 的回归自变量外，因子值本身不做任何去极值。
逐日样本的 ICIR 普遍小于月末样本的年化值，这是口径差异不是衰减：逐日列给的是日度 ICIR（未年化），日度 IC 的噪声远大于月度，两列不可直接比较。本表实际输出的是逐日口径，月末列只用于与研报对数。
按 date、instrument 排序后的前 5 行与后 5 行，由 update_docs() 推送文档时自动填充。
| date | instrument | old_momentum | old_intraday | intraday_turn | intraday_part1 | intraday_part2 | intraday_part3 | intraday_part4 | intraday_part5 | new_intraday | old_overnight | overnight_part1 | overnight_part2 | overnight_part3 | overnight_part4 | overnight_part5 | new_overnight | new_momentum | new_momentum_pure |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-11-03 00:00:00 | 000001.SZ | 0.037004 | 0.055417 | 0.010981 | -0.000957 | -0.003566 | 0.003102 | 0.005725 | 0.009612 | -0.753809 | -0.017446 | 0.000220 | 0.000212 | -0.001971 | -0.001988 | -0.000864 | -0.197627 | -0.679827 | 0.296476 |
| 2026-11-03 00:00:00 | 000002.SZ | -0.213235 | -0.064529 | 0.017997 | 0.003197 | -0.020532 | -0.009014 | 0.002865 | 0.009794 | -1.099351 | -0.158965 | -0.006153 | -0.002318 | -0.001545 | -0.005693 | -0.026575 | 1.767947 | 0.418180 | 0.264782 |
| 2026-11-03 00:00:00 | 000006.SZ | -0.232283 | -0.064771 | 0.010514 | -0.000147 | -0.018983 | 0.014357 | -0.029077 | 0.019477 | -0.376555 | -0.179114 | -0.002492 | -0.005165 | 0.002553 | -0.013122 | -0.029640 | 2.562201 | 1.484638 | 1.435187 |
| 2026-11-03 00:00:00 | 000007.SZ | -0.157942 | -0.139326 | 0.032442 | -0.007317 | -0.011982 | -0.020284 | -0.025506 | 0.029913 | 0.706026 | -0.021630 | -0.001393 | -0.005599 | 0.007506 | -0.000158 | -0.005533 | 0.101649 | 0.579522 | 0.302909 |
| 2026-11-03 00:00:00 | 000008.SZ | -0.046025 | -0.008303 | 0.015321 | -0.003293 | -0.005488 | 0.000258 | 0.000977 | 0.005758 | -0.729171 | -0.038037 | 0.001101 | -0.003320 | -0.004197 | -0.001156 | -0.002061 | 0.043146 | -0.496969 | 0.035950 |
| 2026-11-03 00:00:00 | 688835.SH | -0.308017 | -0.232114 | 0.071388 | -0.045593 | -0.045172 | 0.019256 | -0.028159 | 0.040366 | 4.438381 | -0.098846 | -0.008384 | -0.001173 | -0.002887 | -0.000425 | -0.011873 | -0.100012 | 3.136479 | 1.539104 |
| 2026-11-03 00:00:00 | 688836.SH | 0.384817 | 0.833179 | 0.155974 | -0.014374 | 0.016373 | -0.008447 | 0.048686 | 0.122164 | 5.479323 | -0.244582 | -0.005813 | -0.008840 | -0.008685 | -0.020928 | -0.024552 | 1.592818 | 5.048709 | 1.329812 |
| 2026-11-03 00:00:00 | 688837.SH | -0.232974 | -0.159390 | 0.086411 | -0.040945 | -0.017798 | 0.028634 | -0.032796 | 0.026887 | 3.432887 | -0.087537 | -0.006093 | -0.002243 | -0.013814 | 0.002975 | -0.003136 | -0.752158 | 1.963303 | 0.770314 |
| 2026-11-03 00:00:00 | 688981.SH | -0.131053 | -0.075765 | 0.025690 | -0.018792 | -0.006236 | 0.003381 | -0.014386 | 0.018210 | 1.153948 | -0.059820 | -0.011871 | 0.006000 | 0.002551 | -0.005910 | -0.005632 | -1.214792 | 0.000469 | 0.096245 |
| 2026-11-03 00:00:00 | 689009.SH | -0.033574 | 0.052453 | 0.018920 | 0.005189 | -0.003633 | 0.006563 | 0.025651 | -0.018975 | -2.570117 | -0.081739 | -0.001467 | -0.002338 | -0.012990 | -0.002794 | -0.001363 | -0.357457 | -2.100993 | -1.789073 |
SELECT date, instrument, old_momentum, old_intraday, intraday_turn, intraday_part1, intraday_part2 FROM cn_stock_factors_hf_dw_day_night_momentum WHERE date >= '2026-10-06' ORDER BY date LIMIT 100
SELECT date, instrument, old_momentum, old_intraday, intraday_turn, intraday_part1, intraday_part2 FROM cn_stock_factors_hf_dw_day_night_momentum WHERE date >= '2026-10-06' ORDER BY date LIMIT 100