cn_stock_factors_hf_ky_price_jump_peak_ridge_valley

数据描述

用 1 分钟振幅识别价格跳跃并划分峰岭谷，统计 20 日计数、收益与相关性

数据简介

研报以分钟振幅作为价格跳跃的代理变量，把振幅高于历史同时刻「均值 + 1 倍标准差」的分钟记为价格跳跃，再按跳跃前后分钟的局域情绪（低迷 / 适中 / 高涨）与跳跃结果（有缺口 / 无缺口）把分钟划分为价峰、价岭、价谷三类，在每类分钟上做计数、收益加总、加权价、间隔分布与成交额错位相关等统计并做 20 日聚合。本表输出正文给出构建方法的 5 个独立因子与它们的等权合成因子，全部只依赖 cn_stock_bar1m_c，共用一次分钟扫描。

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: 《高频价格跳跃的峰、岭、谷信息》
• 作者: 魏建榕、王志豪
• 机构: 开源证券
• 时间: 2026-05-15

表结构

• 表名: cn_stock_factors_hf_ky_price_jump_peak_ridge_valley
• 中文表名: 开源证券价格跳跃峰岭谷因子
• 数据描述: 用 1 分钟振幅识别价格跳跃并划分峰岭谷，统计 20 日计数、收益与相关性
• 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

振幅基准回看 20 个交易日、因子再做 20 日聚合，输出区间之外需多读 38 个交易日的分钟数据；单日增量实际扫描 39 个交易日。

因子列表

price_peak_count

中文名: 价峰分钟数

描述: 价峰是情绪未过热、价格冲击后又回到原区间的跳跃，研报认为它反映的是信息驱动的有效交易，过去 20 日价峰越多，未来收益越高（正向因子）。

构建逻辑:

1. 计算每根连续竞价分钟的振幅：分钟最高价减最低价，除以上一分钟收盘价。
2. 以历史同一时刻的振幅为基准，振幅高于「均值 + 1 倍标准差」的分钟为价格跳跃时点，低于的为非跳跃时点（价谷）。
3. 局域情绪：看跳跃时点前一分钟与后一分钟是否也是跳跃时点，前后均非跳跃为「低迷」，前后均为跳跃为「高涨」，一高一低为「适中」。
4. 跳跃结果：跳跃时点前一分钟与后一分钟的价格震荡区间（最低价到最高价）有重叠为「无缺口」，无重叠为「有缺口」。
5. 价峰 = 非高涨情绪下的无缺口跳跃（低迷无缺口 ∪ 适中无缺口）。
6. 因子值为过去 20 个交易日价峰时点数量之和。

$$F^{peak\_count}_{i,d}=\sum_{t\in\mathcal D_{20}(d)}\sum_m \mathbf 1(m\in Peak_{i,t})$$

项目实现说明:

• 计算频率：研报为月末再平衡，本项目按项目规范每个交易日输出最近 20 日的聚合值
• 振幅基准：研报未披露历史基准窗口，本项目取同一分钟位置（240 根连续竞价分钟各自的位置）含当日在内过去 20 个交易日振幅的均值 + 1 倍样本标准差，窗口内至少有 10 个交易日有数据才判定跳跃，与同作者 2025 年《高频成交量的峰、岭、谷信息》的同时刻基准口径一致
• 分钟口径：只取 09:31 起的 240 根连续竞价分钟；第一根分钟的前收取当日集合竞价 bar（沪深 09:25、北交所 09:30）的收盘价；局域情绪与缺口只在同一交易日内判定，日内第一根与最后一根分钟缺少前或后一分钟，无法判定缺口，不计入价峰与价岭
• 20 日聚合：窗口内至少 10 个交易日有数据才输出；停牌日不计，按「有数据日均值 × 20」折算，20 日全有数据时即为 20 日之和

price_ridge_return

中文名: 价岭分钟收益

描述: 价岭是情绪非低迷、价格跳出原区间的跳跃，研报认为它代表追涨杀跌的情绪化交易，过去 20 日价岭分钟累计收益越高，未来越容易回落（负向因子）。

构建逻辑: 按 price_peak_count 第 1~4 步划分分钟状态；价岭 = 非低迷情绪下的有缺口跳跃（适中有缺口 ∪ 高涨有缺口）。分钟涨跌幅为分钟收盘价除以上一分钟收盘价减 1，因子值为过去 20 个交易日价岭时点分钟涨跌幅之和。

$$F^{ridge\_ret}_{i,d}=\sum_{t\in\mathcal D_{20}(d)}\sum_{m\in Ridge_{i,t}}r_{i,t,m}$$

项目实现说明: 计算频率、振幅基准、分钟口径与 20 日聚合同 price_peak_count。

price_valley_relative_vwap

中文名: 价谷相对加权价

描述: 价谷是没有价格跳跃的平静分钟，价谷成交的相对价位越高，说明平静时段的成交越偏向高位承接，研报中为正向因子。

构建逻辑: 每个交易日计算价谷分钟（非跳跃分钟）的成交量加权价格，除以当日全部分钟的成交量加权价格，再取最近 20 个交易日的均值。

$$q_{i,d}=\frac{VWAP_{i,d}^{valley}}{VWAP_{i,d}^{all}},\qquad F^{valley\_vwap}_{i,d}=\frac1{20}\sum_{t\in\mathcal D_{20}(d)}q_{i,t}$$

项目实现说明:

• 计算频率、振幅基准、分钟口径同 price_peak_count
• 成交量加权价按「时段成交额之和 ÷ 时段成交量之和」计算；当日价谷或全天成交量为 0 时该日无定义
• 20 日均值跳过无定义日，窗口内至少 10 个有效日才输出

price_ridge_gap_skew

中文名: 价岭间隔偏度

描述: 刻画价岭在日内出现的时间是否集中成簇。研报中为负向因子。

构建逻辑: 每个交易日取出全部价岭分钟，按时间先后计算相邻两个价岭之间相隔的分钟数；把过去 20 个交易日的全部间隔合并为一个样本，计算其偏度。

项目实现说明:

• 计算频率、振幅基准、分钟口径同 price_peak_count；间隔只在同一交易日内计算，不跨日
• 偏度取样本三阶中心矩 ÷ 二阶中心矩的 1.5 次方（未做小样本修正）；合并后间隔不足 5 个或方差为 0 时无定义
• 窗口内至少 10 个交易日有数据才输出

price_jump_amount_corr

中文名: 价格跳跃成交额相关性

描述: 跳跃分钟之后成交额是否随之放大。跳跃后成交持续放大意味着跟风交易，研报中为负向因子。

构建逻辑: 取过去 20 个交易日全部价格跳跃时点，以跳跃分钟的成交额与其下一分钟的成交额组成样本对，计算 Pearson 相关系数。

$$F^{jump\_amt\_corr}_{i,d}=\operatorname{Corr}_{t\in\mathcal D_{20}(d),\,m\in Jump_{i,t}}\left(A_{i,t,m},A_{i,t,m+1}\right)$$

项目实现说明:

• 计算频率、振幅基准、分钟口径同 price_peak_count；下一分钟限定在同一交易日内，当日最后一根分钟的跳跃不成对
• 合并后样本对不足 20 对或任一序列方差为 0 时无定义；窗口内至少 10 个交易日有数据才输出

price_jump_composite

中文名: 峰岭谷合成因子

描述: 研报把独立 alpha 因子等权合成，本表用上述 5 个因子合成，值越大未来收益越高。

构建逻辑: 研报为 6 个独立 alpha 因子等权合成。每个因子先统一方向（正向因子取原值，负向因子取相反数），每个交易日截面上按中位数 ± 5 倍绝对中位差截尾后做 z-score，再对 5 个标准化值取等权平均。

项目实现说明:

• 研报第 6 个因子「价谷加权价格分位点」只出现在因子清单里，正文没有构建方法，本表不纳入，合成因子只用 5 个
• 研报合成前做了行业、市值中性化，本表合成只做截尾与 z-score，不做中性化
• 至少 3 个分项有值才输出

复现核对

核对口径: 研报样本 2013-01-01 ~ 2026-04-30，月末再平衡，因子经行业、市值中性化；本项目从 2015-01 起回填，研报口径子样本取 2015-01 ~ 2026-04 的月末截面；全市场不做任何股票过滤，因子取原始值、不做中性化；前向收益取次日开盘到 21 个交易日后开盘（后复权）；Rank IC 按截面 Spearman 计算；ICIR 为年化值（月末 ×√12）。另给逐日全样本与研报发布后（2026-05 ~ 2026-10）的结果。

差异说明：

• 两个可核对因子的方向与研报一致。price_ridge_return 的 |IC| 比研报高 0.014，price_jump_amount_corr 比研报低 0.017。研报做了行业、市值中性化，本表取原始值：价岭收益与短期反转、价格跳跃成交额相关与市值都有重叠，中性化会改变 IC 的水平，方向却可能相反，所以两者的差值不能单独归因于实现问题
• 振幅基准窗口研报原文没有披露，本表按用户选定的「同一分钟位置过去 20 个交易日（含当日）均值 + 1 倍标准差」实现，第三方复现用的是 21 日不含当日，这也是差异来源之一
• 研报样本自 2013 年起，本项目缺 2013 ~ 2014 两年
• 研报发布后只有 4 个月末截面，各因子符号都和样本内一致，但样本太少，不作结论
• 研报第 6 个因子「价谷加权价格分位点」正文没有给出构建方法，本表未输出，合成因子只用了 5 个，所以合成因子与研报不可比

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。