作者：建榕量化研究
题图：建榕量化研究微信公众号
摘要
开源金工股票关联网络研究体系
通过股票关联网络探寻关联股票对个股涨跌的牵引力作用，有助于理解A股市场中个股间的涨跌传导机制。我们在报告《从基金持仓行为到股票关联网络》中，从基金持仓维度出发，寻找基金共同持仓股票的关联关系，构建基金关联网络。在报告《从北向资金持仓行为到股票关联网络》中，我们利用北向托管券商的持仓结构，寻找托管券商共同持仓股票的关联关系，构建北向托管券商关联网络。两篇报告内在逻辑均是从资金流的同源性寻找股票间的关联性。在报告《从小单资金流行为到股票关联网络》中，我们通过小单资金流的行为协同，识别股票间的关联关系，构建小单关联网络。前三篇报告均在资金流视角下构建关联关系，在本篇报告中，我们拓展价格形态中的股票关联，从隔夜涨跌出发，通过隔夜涨跌的同步性寻找股票关联性，构建股票关联网络。
以隔夜涨跌协同性构建股票关联网络
隔夜高低开体现了投资者在开盘时点对隔夜信息的集中反应，若隔夜高开，说明投资者认为隔夜信息为利多因素，反之，则投资者认为隔夜信息为利空因素。若两只股票的隔夜涨跌高度协同，则二者大概率受到同类型的隔夜信息的影响，二者关联度较高。因此，我们通过调整后的余弦相似度构建股票关联度指标。从行业层面来看，同一行业分类下股票的关联度稳定超过全市场股票整体关联度，且行业分类越细分，关联度水平越高。
股票关联网络牵引因子表现稳健
传统反转因子的逻辑在于，以全市场股票涨跌幅作为基准，判断个股的超涨或超跌。基于股票关联网络，我们将个股超涨与超跌的判断基准，从全市场涨跌幅缩小到其高关联股票涨跌幅，由全域反转转为局域反转逻辑，从而构建隔夜关联网络牵引因子——Traction_OR。因子RankIC均值为4.53%，RankICIR为2.69。多空组合表现稳健，年化收益率11.48%，年化IR2.47，最大回撤8.27%。
考虑到本文构建关联网络的前提假设在于隔夜涨跌反映隔夜信息，而A股市场中“缺口回补”现象较为普遍，若当天高低开主要受昨天的跳空缺口影响而非隔夜信息，则应剔除此类隔夜涨跌幅，从而提纯隔夜涨跌样本，基于此强化Traction_OR因子表现，构建Traction_ORE因子。因子RankIC均值为4.3%，RankICIR为2.9。Traction_ORE因子表现显著优于Traction_OR因子，多空组合年化收益率13.1%，年化IR2.63，最大回撤6.27%，月度胜率72%。
合成因子Traction_comb收益表现稳健
我们将Traction系列4因子等权合成，得到Traction_comb因子，从而将4个方向的股价牵引力形成合力，因子RankIC均值为5.6%，RankICIR为3.6。从多空组合表现来看，Traction_comb因子年化收益率19.29%，年化IR3.99，最大回撤3.47%，发生在2018年10月，月度胜率77%，多空表现稳健，显著优于各单因子表现。
01
以隔夜涨跌协同性构建股票关联网络
通过股票关联网络探寻关联股票对个股涨跌的牵引力作用，有助于理解A股市场中个股间的涨跌传导机制。我们在报告《从基金持仓行为到股票关联网络》中，从基金持仓维度出发，寻找基金共同持仓股票的关联关系，构建基金关联网络。在报告《从北向资金持仓行为到股票关联网络》中，我们利用北向托管券商的持仓结构，寻找托管券商共同持仓股票的关联关系，构建北向托管券商关联网络。两篇报告内在逻辑均是从资金流的同源性寻找股票间的关联性。在报告《从小单资金流行为到股票关联网络》中，我们通过小单资金流的行为协同，识别股票间的关联关系，构建小单关联网络。前三篇报告均在资金流视角下构建关联关系，在本篇报告中，我们拓展价格形态中的股票关联，从隔夜涨跌出发，通过隔夜涨跌的同步性寻找股票关联性，构建股票关联网络。
将股票开盘价与昨天收盘价对比，可将隔夜价格形态分为隔夜高开、隔夜低开与隔夜平开三种。其中，将股票开盘价与昨天最高价对比，可进一步将隔夜高开分为隔夜跳空高开与隔夜非跳空高开；将股票开盘价与昨天最低价对比，可进一步将隔夜低开分为隔夜跳空低开与隔夜非跳空低开。
我们统计了全市场股票的隔夜价格形态，统计区间为20140101-20231130（下文如无特殊说明，均为此区间）。总体来看，A股市场以隔夜低开为主，占比47.09%，其中隔夜跳空低开占比9.61%；隔夜高开样本占比38.48%，其中隔夜跳空高开占比7.84%；隔夜平开样本占比14.43%。
此外，我们统计了隔夜高低开后，日内价格最早回归昨天收盘价的时点。如图3所示，隔夜高开样本中，开盘1分钟内，价格回归昨天收盘价的样本占比33.06%，开盘10分钟内，价格回归昨天收盘价的样本占比高达57.03%；隔夜低开样本中，开盘1分钟内，价格回归昨天收盘价的样本占比25.47%，开盘10分钟内，价格回归昨天收盘价的样本占比高达50.65%。A股市场中，隔夜高低开后价格快速回归昨天收盘价的情况较为普遍，相比于隔夜高开，隔夜低开价格惯性相对更强。
隔夜高低开体现了投资者在开盘时点对隔夜信息的集中反应，若隔夜高开，说明投资者认为隔夜信息为利多因素，反之，则投资者认为隔夜信息为利空因素。若两只股票的隔夜涨跌高度协同，则二者大概率受到同类型的隔夜信息的影响，二者关联度较高。
股票间隔夜涨跌的高度协同，包含了方向协同与幅度协同两个方面。如图4所示，方向协同指若股票A隔夜高开，则股票B大概率也隔夜高开，若股票A隔夜低开，则股票B大概率也隔夜低开；幅度协同指若股票A大幅高开，意味着隔夜信息利多因素较强，则股票B大概率也大幅高开，若股票A大幅低开，意味着隔夜信息利空因素较强，则股票B大概率也大幅低开。
基于以上逻辑，我们通过两只股票过去一段时间的隔夜涨跌幅，计算二者的余弦相似度。余弦相似度指标构建公式如下：
相比于相关系数，余弦相似度可以更好地兼顾隔夜涨跌的方向协同与幅度协同，余弦相似度分布在-1到1之间。通过如下平移缩放，得到股票间的关联度，使关联度指标分布在0到1之间。
通过股票间的关联度指标，我们将全市场股票两两关联，从而构建股票关联网络。如图5所示，在股票关联网络局部示例中，我们以长飞光纤为中心节点，以通信行业成分股为范围，选取与长飞光纤高关联的股票刻画股票关联关系。
股票的高关联常见于同行业的股票之间，本文将隔夜涨跌的协同性作为股票关联度，其必要条件之一为“同行业股票间的隔夜涨跌协同性理应更高”。为此，我们统计了同一行业分类下股票的关联度水平，并与全市场股票整体关联度作对比，结果显示，同一行业分类下股票的关联度稳定超过全市场股票整体关联度，且行业分类越细分，关联度水平越高。
我们将当月股票间的关联度由低到高分100组，并统计未来N个月，每组中股票对之间日收益相关系数的平方（即二者线性拟合的R-squared），如图8所示，当月关联度越高的股票，未来股价的R-squared越高，未来股价关联性越强。
我们将当月（T月）股票间的关联度由低到高分100组，并统计未来1-3个月，每组股票的关联度水平变化。如图9所示，当月关联度越高的股票之间，未来关联度仍相对较高，并随时间推移缓慢衰减，关联网络具有一定的延续性。
02
构建关联网络牵引因子刻画股票补涨逻辑
传统反转因子的逻辑在于，以全市场股票涨跌幅作为基准，判断个股的超涨或超跌。基于股票关联网络，我们将个股超涨与超跌的判断基准，从全市场涨跌幅缩小到其高关联股票涨跌幅，由全域反转转为局域反转逻辑，从而构建隔夜关联网络牵引因子——Traction_OR。（因子构建参考表1与图10）
Traction_OR因子构建过程中，将股票A周围关联股票的月收益加权平均作为股票A预期收益，权重为关联股票与股票A的关联度，并通过中性化反转因子取残差，构建股票A真实收益与预期收益之间的预期差，因子值越高，股票A的未来补涨空间越大。
参数敏感性方面，我们回溯不同天数构建股票关联网络，并按不同比例剔除关联度较低的关联关系，从而对比因子RankIC均值变化。参数组（80, 20%）下，因子RankIC均值为4.53%，RankICIR为2.69，因子有效性较高，且参数具有稳定性。
我们对Traction_OR因子进行分组回测，测试区间为20140130-20231130，月频调仓，费率双边千三。Traction_OR因子分组单调性良好，5分组多头年化收益10.42%，月均换手率76%。
Traction_OR因子多空组合表现稳健，年化收益率11.48%，年化IR2.47，最大回撤8.27%，发生在2015年6月，月度胜率68.6%。
分年度表现来看，Traction_OR因子多空组合每年均录得正收益，其中，2014年与2023年收益较低，2015年与2021年收益较高。
本文关联网络构建的前提假设为隔夜涨跌反映隔夜信息，而市场投资者对沪深300等大市值股票研究深度较深，沪深300等大市值股票中隔夜信息的提前反应较为普遍。因此，通过隔夜涨跌协同识别股票关联关系的逻辑，在沪深300等大市值股票池中相对较弱，Traction_OR因子更偏向小市值股票池。
沪深300股票池中，因子多空年化收益3.9%，年化IR0.5；中证500股票池中，因子多空年化收益8.4%，年化IR1.3；中证1000股票池中，因子多空年化收益13.2%，年化IR2.4；国证2000股票池中，因子多空年化收益13.4%，年化IR2.7。
2023年以来，Traction_OR因子在沪深300与中证500股票池中，多空年化收益较高，分别为14.06%与8.92%，全市场中多空组合年化收益5.05%，中证1000中多空年化收益5.38%，国证2000中多空年化收益0.89%，因子在2月至5月、10月收益较高，在1月、6月至9月收益较低。
从因子相关性来看，预期收益因子与反转因子截面相关性16.4%，IC序列相关性63%。对比预期收益因子与反转因子月度IC的序列关系，如图17所示，预期收益因子与反转因子有效性此消彼长，个股反转越强的月份，预期收益因子越弱，个股反转越弱的月份，预期收益因子越强。经过反转、市值与行业中性化处理后，Traction_OR因子与Barra因子之间相关性较低。
03
提纯隔夜涨跌样本，强化因子表现
A股市场中，“缺口回补”现象较为普遍。如图18所示，若T日股票向上跳空形成缺口，次日缺口回补样本占比27%，未来5天缺口回补样本占比达58%；若T日股票向下跳空形成缺口，次日缺口回补样本占比26%，未来5日缺口回补样本占比达54%。从跳空缺口的次日高低开倾向来看，若当日股票向上跳空形成缺口，次日股价倾向于低开，占比达55.34%，若当日股票向下跳空形成缺口，次日股价倾向于高开，占比达45.64%。
考虑到本文构建关联网络的前提假设在于隔夜涨跌反映隔夜信息，若当天高低开主要受昨天的跳空缺口影响而非隔夜信息，则应剔除此类隔夜涨跌幅，从而提纯隔夜涨跌样本。因此，在过去80个交易日的隔夜涨跌幅样本中，我们剔除昨天形成向上跳空缺口而今天低开的样本点，以及剔除昨天形成向下跳空缺口而今天高开的样本点，从而剔除非隔夜信息主导的隔夜涨跌样本，对Traction_OR因子进行有效增强，构建Traction_ORE因子。
Traction_ORE因子RankIC均值4.3%，RankICIR2.9。从分组表现来看，5分组单调性良好，多头组年化收益11.25%，月均换手率76%。
从多空组合表现来看，Traction_ORE因子相比Traction_OR因子多空收益显著提升，年化收益率13.1%，年化IR2.63，最大回撤发生在2015年7月，为6.27%，月度胜率72%。
分年度多空表现来看，Traction_ORE因子每年均录得正收益，2014年与2020年收益较低，2015年与2019年收益较高。
分选股域表现来看，Traction_ORE因子仍偏向小市值股票池。沪深300股票池中，因子多空年化收益5.03%，年化IR0.67；中证500股票池中，因子多空年化收益8.17%，年化IR1.24；中证1000股票池中，因子多空年化收益11.17%，年化IR1.93；国证2000股票池中，因子多空年化收益13.25%，年化IR2.68。
2023年以来，Traction_ORE因子在沪深300与中证500股票池中，多空年化收益较高，分别为14.12%与8.94%，全市场中多空组合年化收益9.54%，中证1000中多空年化收益3.83%，国证2000中多空年化收益2.74%。因子多空在2月至5月收益较高。
因子相关性方面，Traction_ORE因子与Barra因子相关性较低。
04
Traction系列合成因子表现稳健
股票关联网络系列研究中，我们通过基金关联网络构建Traction_F因子，通过北向托管券商关联网络构建Traction_NS因子，通过小单关联网络构建Traction_SI因子，通过隔夜价格关联网络构建Traction_ORE因子。从因子相关性来看，Traction系列因子之间截面相关性较低，Traction_ORE因子与其他三个资金流视角因子IC序列低相关，资金流视角的三个因子之间IC序列相关性较高，Traction_SI因子与Traction_F因子、Traction_NS因子IC序列相关性超过30%，Traction_F因子与Traction_NS因子IC序列相关性达到50%。我们将Traction系列4因子等权合成，得到Traction_comb因子，从而将4个方向的股价牵引力形成合力，因子RankIC均值5.6%，RankICIR3.6。
Traction_comb因子5分组表现单调且分化，多头组年化收益16.08%，月均换手率71%。
从多空组合表现来看，Traction_comb因子年化收益率19.29%，年化IR3.99，最大回撤3.47%，发生在2018年10月，月度胜率77%，多空表现稳健，显著优于各单因子表现。单因子层面，Traction_SI因子年化收益14.7%，年化IR3.34，样本外收益表现稳健；Traction_ORE因子多空年化收益13.1%，年化IR2.63；Traction_F因子年化收益11.9%，年化IR2.17，样本外在2023年以来多空收益有所回撤；Traction_NS因子年化收益14.26%，年化IR2.12，样本外2021年6月之后多空组合收益显著下滑，2022年以来每年收益6%左右。
分年度多空组合表现来看，Traction_comb因子多空组合在每年均录得较高收益，2015年至2017年，多空收益超过20%，2023年以来收益相对较低，其他年份收益14%左右。
05
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