【广发金工】用逐笔订单数据改进分钟频因子：海量Level 2数据因子挖掘系列（六）

广发证券首席金工分析师 安宁宁 SAC: S0260512020003 anningning@gf.com.cn 广发证券联席首席金工分析师 陈原文 SAC: S0260517080003 chenyuanwen@gf.com.cn 联系人：广发证券金工研究员 林涛 gflintao@gf.com.cn 广发金工安宁宁陈原文团队 摘要 数据制胜： 如何能在股票市场的博弈中胜出？对于量化投资者来说，关键在于对数据的全面收集，并结合数 学模型和算法进行深入分析，从海量数据中挖掘出隐藏的市场规律。 用逐笔订单数据改进分钟频因子： 在《基于深度学习的高频数据因子挖掘：多因子Alpha系列报告之(五十 一)》等前序报告中，基于分钟频数据构建了一批有效的Alpha因子，其中一个重要逻辑是：基于成交量、涨跌 幅、股价等指标对日内重点分钟时段进行区分，然后统计这些重点时段内的量价特征。本文尝试采用逐笔订单 数据对分钟频因子进行改进，构建了一批日内重点时段（KeyPeriod）的Level 2因子。这些新构建的因子包括 涨跌、价格、成交金额、量价协同共4大类、 123个因子，同时予以不同阈值的指标划分标准、以及主买/主卖 区分 ...