文｜姚紫薇 苏良
作为量化选股Alpha Map当中不可或缺的一部分，高频数据因子在实际测试中的表现十分优异，但2023年以来因子出现较大幅度的衰减，究其原因为市场缩量叠加市值风格偏好漂移。这一影响因素在长期来看并不会持续，加之高频量化监管趋于完善，外部干扰也在逐渐减少，我们判断高频数据因子会有不错表现。
点击小程序查看报告原文元股证券:ygzq.hk ]article_adlist-->因子百花齐放，高频数据是Alpha重要来源之一
我们从多维度挖掘高频量价数据中的有效信息，并据此归纳出包括但不限于以下三点明确的选股Alpha的逻辑来源：
（1）交易行为具备稳定可识别特征，通过挖掘量价异动信号，能够精准捕捉市场短期错误定价；
（2）投资者存在较为显著的交易时段偏好，稳定的日内结构偏差形成了长期有效的Alpha；
（3）投资者结构分化下，跟随聪明钱的持仓信息是一种非常有效的策略。
2024年年初和年末，部分因子收益显著走弱，但这不意味着高频数据因子的支撑逻辑发生了质变。
高频数据因子依赖于微观结构稳态不变
市场整体从“增量驱动”转向“存量博弈”，微观结构被交易算法重塑：指令极速化、订单极度碎片化、盘口遍布小单、风格从情绪驱动转为算法驱动等等，对于Alpha因子挖掘造成了不小挑战。
（1）高频交易监管逐渐精确化
2023年9月，沪深京三大交易所发布程序化交易的监管规定，明确高频交易的定义，每秒钟撤回订单数量超过300笔，或单日大于20000笔；要求严格执行交易与系统事先申报的制度。
（2）市场微观结构指标趋于稳定
单笔订单金额在924行情后有所回升，由于市场交易活跃度进一步改善，高频数据因子在2026年以来的表现有明显提升，我们预计各因子未来能够维持稳健的Alpha。
高频数据因子的增强应用
我们对比了等权合成、IC加权、ICIR加权以及基于GRU的非线性合成。前三种加权方式整体表现接近，效果差距并不显著；相较而言，基于非线性模型的信息提取方法表现最优。
基于前述报告构建的13个高频数据因子，本文构造了中证1000指数增强组合。在样本外（2023年至2026年4月），组合的年化超额收益率达到9.68%，信息比率为2.74，最大超额回撤仅为3.78%，尤其是2025年以来的绩效指标表现十分优异。
本报告中所有数据结果是基于历史统计结果的展示，未来有可能发生风格切换导致因子失效的风险。模型运行存在一定的随机性，初始化随机数种子会对结果产生影响，单次运行结果可能会有一定偏差。历史数据的区间选择会对结果产生一定的影响。模型参数的不同会影响最终结果。模型对计算资源要求较高，运算量不足会导致结果存在一定的欠拟合风险。本文所有模型结果均来自历史数据，模型存在统计误差，不保证模型未来的有效性，对投资不构成任何建议。
姚紫薇：金融工程及基金研究团队首席分析师，上海财经大学硕士，厦门大学统计学与数据科学系行业导师、中证报金牛奖专家评委。历任兴业证券金融工程分析师、招商证券基金评价业务负责人，2024年加入中信建投研究发展部，深耕基金研究、资产配置、财富管理、数字化建设、大模型应用等领域，主导开发招商证券研基实验室、中信建投智研多资产配置+平台（网址：https://fund.csc.com.cn）。多次获得团队荣誉，获得2020年新财富最佳分析师金融工程方向第3名，2021年新财富最佳分析师金融工程方向第2名。苏良：金融工程及基金研究组分析师，复旦大学金融学硕士，曾在私募、券商等从事量化策略开发工作，2025年加入中信建投证券研究发展部，主要负责因子研究、机器学习与深度学习模型、市场微观结构、量化基金研究等领域，工作地在上海。
证券研究报告名称：《市场微观结构系列（二）：因子复合与选股实践》
配资炒股首选对外发布时间：2026年6月4日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
姚紫薇 SAC 编号:S1440524040001
SFC 编号:BXU265
苏良 SAC 编号:S1440525090002
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