cn_stock_factors_hf_fz_equal_treatment

数据描述

比较成交量激增与骤降时刻价格反应的对称性，识别投资者过度反应的因子

数据简介

研报是同系列之一《成交量激增时刻蕴含的 alpha 信息》的双边推广：之一只看成交量「激增时刻」，本篇把「骤降时刻」一并纳入。逻辑是投资者若足够理性，对放量与缩量的反应强度应当相近；若只有一侧引起剧烈的价格波动或价格变动，说明投资者过分被该侧吸引，容易反应过度，当天的收益率幅度相应被放大。因此用激增与骤降两侧在波动与收益上的不对称程度给当日日内收益率做加权修正。为解决成交量变化量分布非正态、导致部分股票取不到「骤降时刻」的问题，研报先对每日正成交量序列做 Box-Cox 变换再求变化量。本表输出这条链上的全部 12 个因子：波动与收益两条支线各自的「正态耀眼 / 正态黯淡」中间量、公平度、公平收益率与 20 日均值因子，以及两者等权合成的 equal_treatment 与正交化后的 equal_treatment_pure。

数据区间：2015-01-05 ~ 2026-11-03（每个交易日一条记录）。

文献来源

• 标题: 《成交量激增与骤降时刻的对称性与“一视同仁”因子构建——多因子选股系列研究之十八》
• 作者: 曹春晓
• 机构: 方正证券
• 时间: 2024-05-23

表结构

• 表名: cn_stock_factors_hf_fz_equal_treatment
• 中文表名: 方正证券一视同仁因子
• 数据描述: 比较成交量激增与骤降时刻价格反应的对称性，识别投资者过度反应的因子
• 主键: date + instrument
• 记录粒度: 每个交易日每只股票一条记录

依赖数据

两条支线的月度因子都需要 20 个交易日的日频中间量，故 cn_stock_bar1m_c 实际读取区间比输出区间向前多 24 个交易日（多留 4 天缓冲以吸收停牌造成的缺日）；分钟数据按交易日逐日查询，近年单日约 133 万行。equal_treatment_pure 的风格因子含 250 个交易日同比项与 22 日贝塔，cn_stock_prefactors 的读取区间向前多 284 个交易日；daily_return 与 beta_000300SH_22 是随查询窗口滚动计算的字段，单日查询返回空值，必须带足回溯区间。

因子列表

dazzling_vol_norm

中文名: 正态耀眼波动率

描述: 当突然放量时，投资者反应剧烈程度在波动维度上的表现，作为这一天里投资者对突然放量在波动层面反应程度的代理变量。

构建逻辑: 先定出当日的「正态激增时刻」与「正态骤降时刻」，再在激增侧取五分钟窗口的波动率。

1. 剔除开盘与收盘数据，仅考虑日内每分钟交易量。由于 Box-Cox 变换要求所有值均为正数，因此首先剔除成交量为 0 的时刻，将余下的时间重新排成一个新的序列，记为「正量序列」。
2. 对正量序列进行 Box-Cox 变换，计算变换之后每一分钟相对其前一个成交量不为 0 的时间点的交易量变化量。
3. 计算当天成交量变化量的均值 $\text{mean}$ 和标准差 $\text{std}$。
4. 定义成交量变化量大于 $\text{mean}+\text{std}$ 的部分为「正态激增时刻」，成交量变化量小于 $\text{mean}-\text{std}$ 的部分为「正态骤降时刻」。
5. 将「正态激增时刻」的 1 分钟及其随后的 4 分钟，记为「正态耀眼五分钟」。
6. 计算当天所有「正态耀眼五分钟」的波动率，记为「正态耀眼波动率」。
7. 对这一天所有「正态耀眼波动率」求均值，作为这一天里投资者对突然放量在波动层面反应程度的代理变量。

研报引入 Box-Cox 变换的理由：之一在划分「激增时刻」时的标准是每分钟成交量的变化量大于均值加一倍标准差，但成交量变化量在日内分布具有非正态性，若以同样标准把小于均值减一倍标准差的部分认定为「骤降时刻」，会导致一部分股票出现缺失值，即有部分股票可能不存在成交量变化量小于均值减一倍标准差的时刻。

项目实现说明:

• 「剔除开盘与收盘数据」按同系列之一（cn_stock_factors_hf_fz_moderate_risk）的既有口径处理：剔除 09:25 开盘集合竞价（北交所记在 09:30）与 15:00 收盘集合竞价两根 bar，保留 09:31–11:30、13:01–14:59 共 239 根连续竞价分钟。
• Box-Cox 的 $\lambda$ 按每只股票每个交易日用剖面对数似然极大化单独估计（与 scipy.stats.boxcox 同一目标函数），搜索区间 $[-2, 2]$，先 9 点粗网格定位再黄金分割细化 18 轮，$\lambda$ 精度约 $10^{-4}$。实现为按股票分组的向量化计算，单日 5561 只股票 1.5 秒；与 scipy.stats.boxcox 在随机抽取的 300 组上对照，$\lambda$ 最大绝对差 $3.3\times10^{-5}$。实测 $\lambda$ 中位数 0.06、95% 分位 0.17，均落在搜索区间内部，无一组触及边界。
• 分钟收益率按保留下来的 239 根 bar 顺位计算（第 $t$ 根收盘价比第 $t-1$ 根），因此 09:31 这根没有收益率，且 13:01 那根的「收益率」跨越午间休市。研报未就此说明，239 根里只涉及 1 根。
• 「波动率」取五分钟窗口内分钟收益率的样本标准差（除以 $n-1$），与同系列之一口径一致。
• 五分钟窗口按 239 根 bar 的顺位取，窗口越过当日末根时只用窗口内实际存在的 bar；窗口内有效收益率不足 2 个时该次不计入均值。
• 当日正量分钟数不足 30 根、或正量序列成交量全相同（Box-Cox 似然退化）、或变化量标准差为 0 时，当日两侧均置空。
• 「正态激增时刻」或「正态骤降时刻」当日为空集时，对应侧的均值置空，公平度随之为空。

dim_vol_norm

中文名: 正态黯淡波动率

描述: 当突然缩量时，投资者反应剧烈程度在波动维度上的表现，作为这一天里投资者对突然缩量在波动层面反应程度的代理变量。

构建逻辑: 与 dazzling_vol_norm 共用第 14 步定出的时刻划分，第 57 步改为：将「正态骤降时刻」的 1 分钟及其随后的 4 分钟记为「正态黯淡五分钟」，计算当天所有「正态黯淡五分钟」的波动率记为「正态黯淡波动率」，再对这一天所有「正态黯淡波动率」求均值。

项目实现说明: 同 dazzling_vol_norm。

vol_fairness

中文名: 日波动公平度

描述: 衡量投资者当天对于该股票在突然放量与突然缩量时刻引发的波动率的差异程度，二者差异越大，则表示投资者非理性程度越显著。

构建逻辑: 将「正态耀眼波动率」与「正态黯淡波动率」做差，然后取绝对值，即可得到当日的「波动公平度」。

$$\text{VolFairness}_{i,d} = \left| \overline{\text{DazzVolNorm}}_{i,d} - \overline{\text{DimVolNorm}}_{i,d} \right|$$

vol_fair_return

中文名: 日波动公平收益率

描述: 以波动公平度作为加权项对当日日内收益率做加权修正。两侧反应越不对称，当天的收益率幅度越可能因反应过度而被放大，故放大后的收益率对未来收益有更强的负向预测力。

构建逻辑: 计算个股当天的日内收益率，将日内收益率与当日的「波动公平度」相乘，得到「波动公平收益率」。

项目实现说明:

• 「日内收益率」取 cn_stock_prefactors 的 close / open - 1，即当日收盘价相对当日开盘价的涨跌幅（同日内两价的后复权因子相同，比值不受复权影响）。研报未给出公式，此处按「日内」的字面含义取开盘到收盘，不含隔夜跳空。

vol_fair

中文名: 波动公平

描述: 使用「波动公平度」修正后的新因子。研报测试显示其 Rank IC 均值为 -7.27%、Rank ICIR -4.23、多空组合年化收益率 30.76%。

构建逻辑: 每月月底计算过去 20 个交易日「波动公平收益率」的均值，即得到「波动公平」因子。

项目实现说明:

• 计算频率：研报原文为每月月底计算，本项目按项目规范改为每个交易日计算。
• 20 日窗口按交易日定位（在「交易日 × 股票」的稠密网格上滚动），停牌或未上市造成的缺日按缺失值跳过而不是向前借更早的交易日；窗口内有效值不足 10 个时置空。

dazzling_ret_norm

中文名: 正态耀眼收益率

描述: 与波动公平因子类似，在收益率层面考察投资者对突然放量的反应，作为这一天里投资者对突然放量在收益层面反应程度的代理变量。

构建逻辑:

1. 首先，同样计算出每天的「正态激增时刻」和「正态骤降时刻」（口径同 dazzling_vol_norm 第 1~4 步）。
2. 计算当天所有「正态激增时刻」的收益率，记为「正态耀眼收益率」。
3. 对这一天所有的「正态耀眼收益率」求均值。

项目实现说明:

• 「正态激增时刻的收益率」取该时刻当分钟的收益率（与同系列之一的「耀眼收益率」口径一致），不是五分钟窗口。
• 时刻划分、分钟收益率口径与置空条件同 dazzling_vol_norm。

dim_ret_norm

中文名: 正态黯淡收益率

描述: 在收益率层面考察投资者对突然缩量的反应，作为这一天里投资者对突然缩量在收益层面反应程度的代理变量。

构建逻辑: 与 dazzling_ret_norm 共用时刻划分，改取当天所有「正态骤降时刻」当分钟的收益率并求均值。

项目实现说明: 同 dazzling_ret_norm。

ret_fairness

中文名: 日收益公平度

描述: 衡量投资者当天对于该股票在突然放量与突然缩量时刻引发的收益率均值的差异程度，二者差异越大，则表示投资者非理性程度越显著。

构建逻辑: 对这一天所有的「正态耀眼收益率」与「正态黯淡收益率」分别求均值，并将二者做差后取绝对值，即可得到当日的「收益公平度」。

$$\text{RetFairness}_{i,d} = \left| \overline{\text{DazzRetNorm}}_{i,d} - \overline{\text{DimRetNorm}}_{i,d} \right|$$

ret_fair_return

中文名: 日收益公平收益率

描述: 以收益公平度作为一个加权项对当日日内收益率做加权修正。

构建逻辑: 计算个股当天日内收益率，将日内收益率与当日的「收益公平度」相乘，得到「收益公平收益率」。

项目实现说明: 「日内收益率」口径同 vol_fair_return。

ret_fair

中文名: 收益公平

描述: 使用「收益公平度」修正后的新因子。研报测试显示其 Rank IC 均值为 -6.62%、Rank ICIR -3.96、多空组合年化收益率 27.19%。

构建逻辑: 每月月底计算过去 20 个交易日的「收益公平收益率」的均值，即得到「收益公平」因子。

项目实现说明:

• 计算频率：研报原文为每月月底计算，本项目按项目规范改为每个交易日计算。
• 窗口定位与缺失值处理同 vol_fair。

equal_treatment

中文名: 一视同仁

描述: 「波动公平」与「收益公平」等权合成的最终因子。研报显示其在 Rank IC 以及多空组合表现上相较两个细分因子均有一定程度提升：Rank IC 均值 -7.39%、Rank ICIR -4.09、多空组合年化收益率 31.36%、信息比率 3.49。

构建逻辑: 将上述构造的「波动公平」因子和「收益公平」因子等权合成，即可得到「一视同仁」因子。

项目实现说明:

• 「等权合成」按本仓库同系列既有口径处理（与之一的 moderate_risk 一致）：两个分量先在每个交易日的截面上做 MAD 5 倍去极值与 z-score，再算术平均；任一分量为空则结果为空。

equal_treatment_pure

中文名: 纯净一视同仁

描述: 一视同仁对常用风格因子与行业因子正交化后的残差，用于验证因子的增量信息。研报指出一视同仁与流动性、波动率因子相关性相对较高，与其余因子普遍较低；剔除常用风格因子影响后，Rank IC 均值为 -2.47%、Rank ICIR -1.36、多空组合年化收益率 16.29%、信息比率 1.92。

构建逻辑:

1. 使用常用风格因子及行业因子对「一视同仁」因子进行正交化处理，得到「纯净一视同仁」因子。
2. 每个交易日在截面上，把一视同仁对行业哑变量与常用风格因子做多元线性回归，取残差。

项目实现说明: 研报未披露所用风格因子的具体清单与计算口径，本项目选用十个常见风格因子，均取自 cn_stock_prefactors，口径与同系列之九、之十、之十一、之十四、之十六完全一致：市值（总市值取对数）、非线性市值（标准化市值的三次方）、估值（市净率倒数）、盈利（roe_avg_ttm）、成长（营业总收入 TTM 相对 250 个交易日前的同比）、杠杆（debt_to_asset_lf）、流动性（20 日换手率均值取对数）、反转（20 日日收益均值）、波动（20 日日收益标准差）、贝塔（beta_000300SH_22）。行业用申万一级，以哑变量形式进入回归并去掉一列以免与截距共线；行业缺失的股票不参与回归，其残差置空。缺失暴露按当日同行业均值填补，标准化后仍缺失的按截面均值（即 0）填补；回归前对因子与各风格暴露做 MAD 5 倍去极值与 z-score。某日有效样本数不足设计矩阵列数 2 倍时该日整体置空。

复现核对

核对口径: 研报口径列取 2015-01 ~ 2024-03 的月末截面，共 109 个截面；研报测试区间为 2013-01 ~ 2024-03，本表按本次任务要求只回填 2015 年起的历史，故前两年无法参与核对（差异影响见下文）。逐日列取 2015-01 ~ 2026-09（本表实际输出区间）的全部交易日截面，共 2833 个有效截面。股票池全市场不做任何过滤（研报为全市场非 ST 且剔除上市不满半年的次新股）。前向收益取次日开盘到 21 个交易日后开盘（后复权开盘价），对应研报的月频调仓。Rank IC 为截面因子秩与前向收益秩的相关系数。Rank ICIR 为年化口径：研报的 Rank ICIR 是月度 ICIR × $\sqrt{12}$（用研报 t 值 ÷ ICIR ≈ 3.46 判定），本项目月末列同样 × $\sqrt{12}$、逐日列 × $\sqrt{252}$。多空组合为按因子十分组、组内等权、第 1 组多头减第 10 组空头（因子为负向），持有 21 个交易日，年化系数 252/21；逐日截面的持有区间互相重叠，其信息比偏乐观，故只用月末列与研报对数。

Rank IC 均值：

Rank ICIR（年化）与多空组合（月末口径）：

其余八个中间量研报未披露 IC 以外的指标，本项目月末口径数值备查：dazzling_vol_norm ICIR -1.77 / 多空 13.46%，dim_vol_norm -1.47 / 10.07%，vol_fairness -2.50 / 20.61%，vol_fair_return -1.20 / 17.80%，dazzling_ret_norm -1.31 / 15.02%，dim_ret_norm -0.08 / -0.21%，ret_fairness -1.76 / 12.22%，ret_fair_return -1.13 / 15.56%。

样本外表现（2024-04 ~ 2026-09，研报发布之后，28 个月末截面）：

差异说明：

• 核心因子复现成立，且是本系列里 IC 对得最准的一次：equal_treatment 的 Rank IC -0.0748 对研报 -0.0739，只差 0.0009；equal_treatment_pure -0.0269 对 -0.0247（差 0.0022）。两条支线 vol_fair -0.0794 对 -0.0727、ret_fair -0.0584 对 -0.0662，差 0.007 左右且一正一负，没有系统性偏移。「合成因子在 Rank IC 以及多空组合表现上相较两个细分因子均有一定程度提升」这一结论部分复现：多空收益确实是合成后最高之一（26.14%），但 Rank IC 上 vol_fair（-0.0794）略强于合成（-0.0748），与研报的排序不同——研报里合成（-7.39%）高于两条支线（-7.27% / -6.62%），本项目则是波动支线单独最强。
• 区间差异是本次核对最主要的不可比来源：研报测试 2013-01 起，本表按任务要求从 2015-01 起，少了 2013~2014 这两年（含 2014 年底的小盘股行情）。少掉的 26 个月末截面约占研报样本的 19%，这会同时影响 IC 均值、ICIR 与多空年化，且无法通过口径调整补回。若需严格对齐研报区间，需把历史回填起点前移到 2013-01。
• ICIR 系统性偏低（合成因子 -2.46 对研报 -4.09，偏低 40%），而 Rank IC 几乎相等，说明差距来自 IC 的波动而不是 IC 的水平。两个原因叠加：一是本项目全市场不过滤、研报剔除 ST 与上市不满半年的次新股，这两类股票会放大截面 IC 的逐月波动；二是上一条的区间差异——2015 年股灾与 2016 年初熔断都在本项目样本内而研报样本里被 2013~2014 两年稀释。多空信息比 1.81 对 3.49 偏低同源，这一模式与同系列之九、之十、之十一、之十四、之十六的复现完全一致。
• equal_treatment_pure 的 ICIR 反而比研报强（-2.99 对 -1.36），多空年化偏低（10.80% 对 16.29%）而信息比几乎相同（1.93 对 1.92）。正交化剥掉了与市值、流动性、波动率相关的暴露，ST 与次新股带来的波动被压掉大半，所以纯净版的 ICIR 不再受股票池差异拖累。本项目风格因子清单与研报未必相同（研报未披露），残差因子对此最敏感，数值能对到这个程度已属偶然，不宜过度解读。
• 「骤降侧」单独几乎没有预测力，但不对称性有：dim_ret_norm 的 Rank IC 只有 -0.0010（月末）/ -0.0064（逐日），是全表最弱的一列；dazzling_ret_norm 为 -0.0263。但两者之差取绝对值后的 ret_fairness 达到 -0.0292，再乘上日内收益率并做 20 日平滑后的 ret_fair 达到 -0.0584。这正面支持了研报「引入缩量一侧的价值在于度量两侧的对称性，而不是缩量本身含有 alpha」的立论。
• 逐日列的 IC 普遍强于月末列（合成因子 -0.0879 对 -0.0748），与同系列之十六相反（那次两者几乎相等）。原因是本因子的日频中间量含「日内收益率」这一项，日度截面上与短期反转的相关性更高；月末截面只取每月一天，反转成分被稀释。逐日列的 ICIR 与信息比因 21 个交易日前向收益区间互相重叠而被放大，不可与研报数字直接比较。
• 样本外没有衰减，这是本系列复现中少见的：研报发布后 28 个月末截面上，equal_treatment 的 Rank IC 从 -0.0748 变为 -0.0852（略有增强），多空年化 20.11%、信息比 0.62；equal_treatment_pure 的 IC 维持 -0.0269、多空 9.62%、信息比 1.61。两条支线同样保持有效（IC -0.0845 / -0.0776）。需注意的是单侧中间量 dazzling_vol_norm 与 dim_vol_norm 的多空收益在样本外转负（-18.09% / -25.95%），它们本身不是研报因子，只是推进链条上的中间量，不建议单独使用。
• 全样本（2015-01 ~ 2026-09，月末）结果供参考：equal_treatment IC -0.0773、ICIR -2.34、多空年化 24.78%、信息比 1.29；equal_treatment_pure IC -0.0263、ICIR -3.03、多空年化 10.20%、信息比 1.80。

示例数据

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。