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量化因子 104:关注度校正预期收益率
关注度校正预期收益率旨在利用股票关注度对分析师预期收益率进行调整,以消除分析师情绪偏差的影响。该因子假设,分析师的目标价格预测不仅受基本面因素驱动,也受其自身情绪影响;而对于关注度高的股票,由于研究…
量化因子 103:新闻文本分析:行业共现变动
该因子衡量在新闻文本中,与特定股票同时出现的行业数量的环比变化。基于信息扩散和网络效应的假设,新闻中行业与公司同时出现的情况,可能反映了潜在的跨行业或跨公司关联关系。该关系在一定程度上具有收益预测能…
量化因子 102:超大单-小单资金流同步秩相关性
该因子衡量超大单和小单资金流在一段时间内的同步性,具体而言,是通过计算过去20个交易日内超大单净流入资金序列与小单净流入资金序列之间的Spearman秩相关系数。该因子旨在捕捉市场中大资金与小资金行…
量化因子 101:分析师覆盖度
衡量特定时间段内(例如,过去三个月)对某上市公司发布研究报告的卖方分析师(或机构)的数量。该指标旨在反映市场对该公司的关注程度和信息透明度。
量化因子 100:负收益成交额加权非流动性
该因子衡量股票在负收益日内的非流动性水平,通过将负收益日的收益率绝对值除以当日成交额,并按月取平均值得到。该值越高,表示股票在下跌时流动性越差,投资者可能需要更高的风险溢价来补偿该非流动性风险。
量化因子 99:Amihud非流动性冲击
Amihud非流动性冲击因子 (Liquidity Shock, LIQU) 衡量了股票流动性在时间维度上的相对变化,具体表现为当前非流动性水平与过去一段时间(此处为12个月)非流动性平均水平的差异…
量化因子 98:卖方冲击成本
卖方冲击成本因子衡量了高频交易数据中,主动卖出交易量对股票价格的即时影响程度,反映了市场在面临卖方压力时的流动性状况。该因子在控制了市场风险因素后,使用Fama-MacBeth横截面回归方法,发现其…
【Cursor进阶实战·03】四大模式完全指南:Agent/Plan/Debug/Ask的正确打开方式
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量化因子 97:集合竞价成交量占比
该因子通过分析开盘和收盘集合竞价阶段的成交量占比,捕捉市场情绪和多空力量的博弈,并揭示短期交易行为的潜在信息。开盘集合竞价反映了市场对前一日信息的反应,而收盘集合竞价则体现了当日尾盘的市场情绪。
量化因子 96:财务相似度加权收益动量
财务相似度加权收益动量因子旨在捕捉财务特征相似公司之间存在的股价协同效应。该因子通过计算公司之间财务指标的关联程度,并以此为权重对其他公司的收益率进行加权,从而量化这种协同效应。与传统的动量因子不同…
量化因子 95:十大股东持股分散度标准差
该因子衡量了上市公司前十大股东持股比例的离散程度。较高的标准差表示十大股东持股分布更为分散,反之则表示持股更为集中。在某些市场观点中,认为持股较为集中的股票可能具有更高的潜在上涨动能,但需结合具体市…
AI 未来展望:2026 年值得关注的七大趋势(基于微软视角)
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