量化投资新纪元：高频数据与离散化构建如何提升选股因子年化收益38.3%

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自国盛证券于2025年5月15日发布的报告《“量价淘金”选股因子系列研究：“高频数据+离散化构建方式”在因子研究中的重要性》，如需获得原文，请前往文末下载。

在金融市场的激烈竞争中，量化投资领域正面临前所未有的挑战。随着机器学习技术的普及和算力的提升，传统基于连续数据的多因子模型正逐渐失去竞争优势，因子拥挤现象日益严重。国盛证券最新发布的《"量价淘金"选股因子系列研究（十二）》揭示了一个令人振奋的发现："逐笔高频数据+离散化构建方式"的组合能够创造年化38.3%的多空收益，这或许正是量化投资下一阶段发展的关键突破口。

本文将深入剖析这份研究报告的核心发现，揭示高频数据与离散化构建方式如何协同作用，为量化投资带来全新的Alpha来源。我们将从三个维度展开分析：首先是传统连续性因子构建方式的局限性，其次是离散化构建方法的革命性优势，最后探讨高频数据与离散化结合带来的独特价值。通过对比不同数据频率和构建方式下的因子表现，我们将为读者呈现量化投资领域最前沿的研究成果，帮助投资者理解未来量化策略的发展方向。

一、传统连续性因子构建的困境：当技术优势变成红海竞争

连续性因子构建方法是量化投资领域沿用多年的经典范式，其核心逻辑是基于某一段连续的数据序列计算因子值。以常见的"量价相关性类因子"为例，研究者通常会选取日频、分钟或逐笔数据，计算价格与成交量等指标在连续时间段内的统计关系。国盛证券研究团队通过系统性测试发现，这种传统方法在当今市场环境下正面临严峻挑战。

数据频率提升的边际效益递减是第一个显著问题。研究团队分别基于日频、分钟和逐笔数据，采用连续性构建方式生成了大量因子簇。结果显示，"分钟连续"因子在全体A股测试中表现出色，10分组多空对冲年化收益达35.99%，信息比率3.34，月度胜率88.29%。"逐笔连续"因子表现相近，年化收益38.22%，信息比率3.29。然而，当这些高频因子叠加到日频因子上时，组合层面的改善却令人失望。

表：不同频率连续性因子的表现对比

因子类型	月度IC均值	年化ICIR	多空年化收益	信息比率	月度胜率
日频连续	0.047	2.36	20.99%	2.59	77.48%
分钟连续	0.079	3.57	35.99%	3.34	88.29%
逐笔连续	0.075	3.20	38.22%	3.29	86.49%

因子冗余问题是第二个关键挑战。研究发现，虽然高频数据构建的因子在单独测试时表现优异，但它们与低频因子之间存在高度相关性。当将"分钟连续"和"逐笔连续"因子叠加到"日频连续"因子上时，沪深300指数增强组合的年化超额收益仅提升0.5%-0.6%，信息比率从1.57提高到1.73，改善幅度有限。这表明高频连续性因子提供的新信息有限，大部分解释力已被低频因子覆盖。

机器学习同质化竞争加剧了问题的严重性。随着遗传算法等优化技术在因子挖掘中的广泛应用，分钟级别的连续性特征已被充分挖掘，导致因子拥挤度快速上升。研究指出："遗传算法将模型的大量应用，导致分钟数据离散化因子的拥挤度越来越高，有效性自然逐渐下降。"这种现象使得基于连续性构建方式的量化策略逐渐沦为红海竞争。

二、离散化构建的革命：1%超额收益提升背后的范式转变

离散化因子构建方法代表着量化研究思维的根本转变。与连续性方法不同，离散化构建不再使用整段连续数据，而是基于某些特征识别关键时间点，仅用这些离散点附近的数据计算因子。国盛证券研究团队通过实证证明，这种方法能够在组合层面带来实质性改善，即使单因子测试的提升并不显著。

研究团队设计了精巧的实验来验证离散化构建的价值。在分钟数据层面，他们通过识别"趋势资金行为"事件点（如成交量、价格涨跌幅异常等），然后考察事件发生后量价相关性的变化，构建了"分钟离散"因子簇。测试结果显示，该因子10分组多空对冲年化收益达31.77%，信息比率2.85。更引人注目的是，当将"分钟离散"因子叠加到连续性因子上时，沪深300指增组合的年化超额收益提升了0.12%，信息比率从1.62提高到1.71。

表：离散化因子在组合层面的增量贡献

因子组合	年化超额收益	跟踪误差	信息比率	月度胜率	最大回撤
连续因子	7.10%	4.38%	1.62	67.57%	4.33%
连续+分钟离散	7.22%	4.22%	1.71	69.37%	4.38%
连续+逐笔离散	8.15%	3.81%	2.14	75.68%	4.27%

逐笔离散因子的卓越表现尤其值得关注。研究团队在逐笔数据层面识别"放量"事件（成交或委托量超过当日95%分位数），然后计算未来20笔数据的量价相关性特征，构建了"逐笔离散"因子。这一因子展现出惊人的有效性：全A股测试中年化多空收益38.30%，信息比率3.22，月度胜率81.98%。更重要的是，将其加入连续性因子后，沪深300指增组合的超额年化收益提升超过1%，信息比率从1.62跃升至2.14。

离散化构建的优势源于其对市场微观结构的精准捕捉。传统连续性方法将市场视为平稳过程，而离散化方法则聚焦于关键事件点附近的市场行为异动。研究指出："'离散化'，即在过去一段时间内，基于某些特征、抽取几个离散的时间点，只用与这些时间点相关的数据计算因子。"这种方法能够更有效地捕捉市场参与者的非理性行为和结构性变化，从而提供连续性因子无法捕捉的Alpha来源。

三、高频数据与离散化的完美联姻：年化38.3%收益背后的技术突破

高频数据与离散化构建方式的结合创造了量化研究的全新范式。国盛证券报告强调："未来量价因子的研究，想要获取更多的、与现有因子低相关性的增量，'逐笔高频数据'、'离散化的因子构建方式'这两个条件缺一不可。"这一组合之所以强大，源于其在数据维度和方法论上的双重创新。

逐笔数据的独特价值首先体现在信息含量上。相比降频后的分钟数据，原始逐笔数据保留了最细粒度的市场微观结构信息。研究显示，基于逐笔离散构建的因子与Barra风格因子的相关性普遍较低，仅与波动率、流动性因子的相关系数绝对值在0.3左右。这种低相关性意味着真正的增量Alpha。即使剔除常见风格和行业影响后，"纯净逐笔离散"因子仍保持显著选股能力，月度IC均值0.037，年化ICIR 2.84，多空年化收益15.82%。

表："逐笔离散"因子在不同指数增强组合中的表现

指数类型	年化收益	超额年化收益	跟踪误差	信息比率	月度胜率
沪深300指增	8.61%	7.17%	3.55%	2.02	74.77%
中证500指增	9.12%	10.43%	3.91%	2.67	81.98%
中证1000指增	13.05%	16.90%	6.33%	2.67	80.18%

离散化方法的抗过拟合优势同样关键。高频数据虽然信息丰富，但直接输入机器学习模型容易导致过拟合。研究指出："逐笔数据由于其数据量庞大且不规则，目前几乎没有研究者直接将其输入到机器学习模型中。"离散化构建通过人工定义的事件识别和特征提取，既利用了高频数据的细节，又避免了纯数据驱动方法的弊端。这种"半参数化"思路在当前量化环境下显示出独特优势。

计算效率的平衡艺术也是这一范式的重要考量。研究团队开发了创新的处理方法："基于逐笔数据构建1分钟频率的数据集，在分种频率上识别趋势资金、定义量价相关性因子。"这种分层处理既保持了足够的数据粒度，又控制了计算复杂度，使策略具备实盘可行性。报告特别强调，这种方法"能够提供连续性因子以外的增量信息，提升组合的收益与稳定性"。

展望未来，高频数据与离散化构建的结合将为量化投资开辟新天地。随着计算技术的进步和另类数据的丰富，这一范式有望进一步扩展。研究者可以探索更多类型的事件定义方法，结合订单簿动态、资金流变化等维度，构建更加精细的市场行为模型。正如报告结论所言："由此可见'高频数据+离散化构建方式'在因子研究中的重要性。"这或许正是下一代量化模型的核心竞争力所在。

常见问题解答（FAQs）

Q1：什么是离散化因子构建方式？它与传统方法有何不同？

A1：离散化因子构建是一种创新的量化研究方法，与传统连续性构建方式形成鲜明对比。传统方法基于连续时间段内的全部数据计算因子（如过去20天的收益率波动），而离散化方法则先识别关键事件点（如异常成交量时刻），然后仅使用这些离散点附近的数据构建因子。国盛证券研究发现，离散化方法虽然单因子测试提升有限，但在组合层面能带来显著改善，"连续+逐笔离散"因子使沪深300指增组合的年化超额收益提升超过1%。

Q2：为什么逐笔高频数据在因子研究中如此重要？

A2：逐笔数据作为最细粒度的市场微观结构信息，具有三大独特价值：首先，它包含降频处理中丢失的细节信息；其次，基于它构建的因子与传统风格因子相关性低，提供真正的增量Alpha；最后，它更精准地反映交易者行为。研究表明，纯净的逐笔离散因子与Barra风格因子最大相关系数绝对值仅0.3左右，剔除风格行业影响后仍能产生15.82%的多空年化收益。

Q3：离散化构建的因子为何能避免机器学习同质化竞争？

A3：离散化构建具有两大抗同质化优势：一方面，逐笔数据庞大且不规则，难以直接输入传统机器学习模型，避免了过度优化；另一方面，它依赖研究者对市场行为的深刻理解来定义事件，是一种"半参数化"方法。报告指出，分钟层面的离散化因子已被遗传算法大量挖掘，而逐笔数据层面的离散化构建"相对较少"，因此保持了较好的独特性。

Q4：高频离散化因子在不同市场环境下表现如何？

A4：国盛证券研究涵盖了2016-2025年多种市场环境，测试结果显示逐笔离散因子具有较强适应性。分年度看，该因子多空收益在2017年达47.6%，2020年46.68%，2022年53.9%，即使在市场整体下跌的2018年也有34.23%的多空收益。不过研究者也提醒，2024年表现相对平淡，仅4.42%，说明任何因子都可能经历短期失效。