量化策略研究：股票中的偏度效应

2022年4月份以来，加密货币市场的暴跌强调了市场中性策略的重要性；基于此，有部分Quanter提出了基于加密货币的偏度策略：“Skewness/Lottery Trading Strategy in Cryptocurrencies”。

为此，小编不禁好奇：偏度因子在A股市场是否有效？

在查阅了相关的文章资料后发现，有相关文章认为：偏度与A股股票的未来收益，呈现出负相关的关系。

于是小编基于2018年-2022年7月的全A市场样本进行了单因子分析，其中偏度的计算基于历史21天交易日的涨跌幅。

从收益分析来看，5天、10天和21天调仓周期下的多空收益相差不多，低偏度组贡献正收益，高偏度组贡献负收益，与先前资料的负相关关系相吻合。

而进一步从信息系数来看，IC均值（IC Mean）均为负且绝对值随着调仓周期单调递增。

在21日周期下的IC绝对值达到最大，为0.041，同时可以计算其IR值为0.569。信息系数偏低，信息比率还算可以，整体效果低于《研报复现 | 量稳换手率选股因子》 中的稳量换手率因子。

从因子分组的平均期望收益来看，整体的单调性较好，但第一组和第二组的收益并没有严格单调递减；第十组的做空收益远高于第一组的做多收益。

最后，让我们进行回测，具体设置如下：

• 回测时间：2018-01-01至2022-08-21（月底换股）

• 回测品种：全A股（剔除ST股、停牌股和一年以内的次新股）

• 初始资金：100万

• 手续费：0.0008（双边万三佣金+单边千一印花税，共千1.6，即双边万8）

• 滑点：0.00123（双边千1.23）

• 最大持仓数量：20只

 （该报告由掘金量化终端提供）

从报告看，策略的表现较为一般。

从回测曲线来看，可以分作两个阶段：

2018年至2021年1月为第一阶段，该阶段中因子表现持续跑输指数；而从2021年2月以来，策略表现跟指数行情呈剪刀差走势，指数持续走低，而因子表现开始持续走强，但在今年4月份也出现了大幅回撤。

小编同时也测试了峰度因子，但其IC均值的绝对值甚至不足0.03，在此便不粘贴出相关数据了。感兴趣的朋友可以进一步测试高频数据下的偏度因子，通过日内数据挖掘alpha。

源码已分享至掘金量化社区，欢迎自行下载研究。

传送门：https://bbs.myquant.cn/thread/3129

参考内容：

1.Skewness/Lottery Trading Strategy in Cryptocurrencies

2.BAR讲堂 | 偏度与股票收益——高阶矩视角下的风险 

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