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捕捉主力-最大成交量因子

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因为黑夜，更能看见满天星光 | ©️ Nathan Jennings

今天跟一位朋友聊天，他想换到量化行业，有点担心是否有点为时已晚，又或者大环境不好。于是我用这句话鼓励他：

因为黑夜，更能看见满天星光。

低谷之中，必有转机，熬过黑暗，前方自有光明。

其实在我身边，已经有好几位『普通人』成功地转向了量化。我之前有一位策略研究员，前几天跟我通了个电话，告诉我已经有私募接洽他，希望买他的策略。他已经注册了自己的公司。他是一个真正的传奇，我会在恰当的时候，讲述他的故事，带给更多人启迪。

做你热爱的事情，不用管其它人给现在的你打上的标签，不要被他人定义。

You gotta be brave。

只要你还愿意追逐梦想，你就不是平庸的。

言归正转。

在第十二课，我承诺给大家讲如何发现新的因子。这活儿光说不练不行，我得真真正正拿出一个还没有广泛传播的因子（策略）出来。今天就来兑现这个承诺。我们探索因子，无非就是量价时空四大维度。这里面关于成交量的因子最少，所以，今天就介绍一个我自己探索的因子。

如有雷同，纯属巧合（读书太少）。这个因子是基于成交量，运用羊群效应的原理构建的。

因子还没被挖完吗？

在说书之前，先回答一个问题。因子难道还没有被挖掘完吗？毕竟，全世界有这么多做量化的人。

事实是，这世界算力不够，所以，还存在大量的关系没有发掘出来。小市值因子之父，Rolf Banz探索小市值因子的故事，也许能很好说明这一点。

1980年前后，Rolf Banz发表了一篇论文《The relationship between return and market value of common stocks》，向世界介绍了小市值因子。

Banz 的这篇论文并不复杂，只有 16 页纸。论文中并没有使用高深的数学，只是使用了基础的统计科学，GLS 和 OLS。如果当时有计算机可用的话，这个推导过程会显得格外简单。

甚至，我们可以仅凭他论文中的这张图来理解小市值因子：

收益与市值分导关系

在这张图中，Banz把资产按市值大小分成了5组，第一组是市值最小的一组，第5组是市值最大的一组。很显然，其它几组的收益都与市值大小有着线性关系，但第一组，即小市值组有更大的月度收益，不能被线性回归。

就是这样简单的一个事实，帮助Banz获得了小市值之父的称号。如果说威廉.夏普发现了第一个因子的话，Banz就是发现第二个因子的人。

Banz 用到的数据来自 1926 年到 1975 年。这些数据就在芝大的 CRSP 数据库里。在漫长的 50 多年时间里，一直在静静地等待有人发现她的价值。芝大经济学人才辈出，期间不知道有多少人接触过这份数据。如此低垂和芳香的果实最终却被 Banz 采摘。

我想，这足以说明，在任何时代，在任何圈子，都会有一些低垂的果实，等待有心人去采摘。

但是，更加惊人的是，另一颗低垂的果实，就出现在Banz自己的论文里。在上图中，资产实际上是被分成了25组。在按市值划分的每个组内，Banz又按波动率将资产分成了5组（在图上纵向分布）。第一组是波动率最大的一组，第5组则是波动率最小的一组。

很显然，在每一个组合中，低波动率的资产收益都大于高波动率的资产。

实际上，这里出现了另外一个因子，就是低波动因子。我们回测过，日线低波动因子可以达到16.4%的年化Alpha。月线可以达到6.3%左右的年化，因子IC是0.04，相当可观。

然后，直到10年之后，Haugen和Baker才发现和命名了低波动因子。Banz做完了几乎所有工作，但却与这项发明失之交臂。

低垂的果实永远都会有的

最大成交量因子

这个因子也可以叫做主力因子。它的构造原理是，价格的方向是由资金里的主力决定的。因为当个体处于群体中时，其行为和决策受到群体影响，往往会失去理性，变得更加情绪化和冲动。个体往往会受到他人引导，最终会跟随头羊的方向前进，这就是羊群效应。

主力才能决定方向，决定方向的力量也就是主力。因此，主力方向是可以建模的。

import pandas as pd

def max_volume_direction(df, win=40):
    old_index = df.index.copy()
    df = df.reset_index().set_index(np.arange(len(df)))
    df["flag"] = np.select([
        df["close"] > df["open"],
        df["close"] < df["open"]
    ], [1, -1], 0)

    df["move_vol_avg"] = df["volume"].rolling(window=win, min_periods=win).mean().shift(1)
    df["argmax"] = df['volume'].rolling(win, min_periods=win).apply(lambda x: x.idxmax())
    df.fillna(0, inplace=True)
    df["move_vol_max"] = df.apply(lambda row: df.loc[row['argmax'], 'volume'], axis=1)
    df['vr'] = df['volume'] / df['move_vol_avg'] * df["flag"]
    df["span"] = df.index - df["argmax"]

    def calc_rolling_net_balance(df):
        pos = df["argmax"].iloc[-1] + 1
        sub = df.loc[pos:,]
        return (sub["flag"] * sub["volume"]).sum() / df["move_vol_max"].iloc[-1]

    balances = []
    for sub in df.rolling(win):
        b = calc_rolling_net_balance(sub)
        balances.append(b)

    df["move_balance"] = balances

    return df[["vr", "move_balance", "span"]].set_index(old_index)

这段代码的逻辑是，如果某个bar的成交量相对于过去一段时间的平均成交量异常放大（用该bar的成交量除以平均成交量，记为vr），那么它就可能是主力的操作。我们认为，该根bar的方向，有较大概率是此后主力的运作方向。

如果这根bar是阳线，它反应的是买入操作；如果这根bar是阴线，它反应的是卖出操作（记为flag）。

主力为了测试对手盘和跟风盘，在试盘之后，有可能中断操作一段时间，借此观察盘面变化。因此，我们要考察该bar之后一段时间的交易情况，把这部分成交量换算成净余成交量（记为move_balance），再除以主力操作的那个bar的成交量（『归一化』）。如果净余成交量与主力bar是同向的，说明对手盘很小（或者没有成为对手的意愿）；如果净余成交量与主力bar相反且较大，则主力的意图有可能难以实现，主力可能暂时放弃操作。

我们拿一个样本测试一下：

import akshare as ak
def test(bars, thresh=5):
    bars.index = np.arange(len(bars))
    df = max_volume_direction(bars, 40)

    bars.rename(columns={"day": "date"}, inplace=True)
    cs = Candlestick(bars, height=750)
    # add up markers
    df["close"] = bars["close"]
    x = df[np.isfinite(df.vr) & (df.vr > thresh)].index
    y = df[np.isfinite(df.vr) & (df.vr > thresh)]["close"] * 1.05
    cs.add_marks(x, y, name="up", marker="triangle-up")

    # add down markers
    x = df[np.isfinite(df.vr) & (df.vr < -thresh)].index
    y = df[np.isfinite(df.vr) & (df.vr < -thresh)]["close"] * 0.95
    cs.add_marks(x, y, name="down", marker="triangle-down", color="green")

    cs.plot()

code = "sz002466"
bars = ak.stock_zh_a_minute(symbol=code, period="30", adjust="qfq")
bars = bars[-150:].copy()

bars["volume"] = bars.volume.astype(int)

test(bars)

Attention

由于akshare无法按时间段获取30分钟线，并且只能获取固定长度的30分钟线（更早的会丢弃）k线，所以，这段代码运行的结果将会与下图不同。

在测试中，我们设置vr的阈值为5。在一些比较激进的个股上，设置为8以上可能效果会更好。

在示例中，我们看到三个向上箭头。其中前两个出现后，随后股价下跌，但反向成交量很小，表明没有对手抛盘。于是主力随后又进行了拉升。第三个箭头出现后，此后出现了比较明显的抛压信号（墓碑线），随后股价下跌。

当然，我们还需要对其进行大规模的测试。这些正是《因子分析与机器学习策略》要介绍的内容。在因子创新上，我们从量、价、时、空四个维度，都给出了创新的思路和方向，保持关注，持续为你更新！