Volumen-Perzentil-Umkehrstärke-Faktor
factor.formula
1. Berechne das 13/16-Perzentil der täglichen Transaktionsbetragsverteilung. Dieses Perzentil repräsentiert das höhere Niveau der Transaktionsbetragsverteilung an diesem Tag, das die Aktivität großer Transaktionen widerspiegeln kann.
2. Wähle die 10 Handelstage mit den höchsten 13/16-Perzentilwerten aus und berechne die arithmetische Summe der Gewinne und Verluste dieser 10 Handelstage, aufgezeichnet als $M_{high}$. $M_{high}$ repräsentiert die kumulative Rendite während der Periode aktiver Großtransaktionen.
3. Wähle die 10 Handelstage mit den niedrigsten 13/16-Perzentilwerten aus und berechne die arithmetische Summe der Gewinne und Verluste dieser 10 Handelstage, aufgezeichnet als $M_{low}$. $M_{low}$ repräsentiert die kumulative Rendite während der Periode inaktiver Großtransaktionen.
4. Berechne den Umsatzperzentil-Umkehrstärke-Faktor M: $M$ repräsentiert die Differenz der Renditen zwischen aktiven und inaktiven Perioden großer Transaktionen. Je größer die Differenz, desto stärker das Umkehrsignal.
in:
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Die Aktienkursänderung am Handelstag mit dem höchsten 13/16-Perzentilwert, wobei i=1,2,...,10.
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Die Aktienkursänderung am j-ten Handelstag mit dem niedrigsten 13/16-Perzentilwert, wobei j=1,2,...,10.
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Die arithmetische Summe der Gewinne und Verluste in den 10 Handelstagen mit den höchsten 13/16-Perzentilwerten repräsentiert die kumulativen Renditen während der Periode aktiver Großtransaktionen.
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Die arithmetische Summe der Gewinne und Verluste in den 10 Handelstagen mit den niedrigsten 13/16-Perzentilwerten repräsentiert die kumulativen Gewinne während der Periode inaktiver Großtransaktionen.
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Der Umsatzperzentil-Umkehrstärke-Faktor, dessen Wert gleich der Differenz zwischen $M_{high}$ und $M_{low}$ ist, spiegelt den Unterschied in den Renditen zwischen Perioden hoher Umsatzaktivität und Perioden geringer Umsatzaktivität wider. Je größer die Differenz, desto stärker das Umkehrsignal.
factor.explanation
Dieser Faktor basiert auf der Markt-Mikrostrukturtheorie und geht davon aus, dass Veränderungen im Umsatzquantil reichhaltige Marktinformationen enthalten. Die frühe Version des idealen Umkehrfaktors verwendete den durchschnittlichen täglichen Einzeltransaktionsbetrag als Messstandard, ignorierte jedoch die Schiefe der Umsatzverteilung. Dieser Faktor kann die Aktivitäten großer Transaktionen effektiver erfassen, indem der 13/16-Quantilwert der Intraday-Transaktionsbetragsverteilung eingeführt wird und dann stärkere Umkehrsignale extrahiert werden. Die Logik dieses Faktors ist, dass wenn große Transaktionen (hohe Quantilwerte) häufig auftreten, dies darauf hindeuten kann, dass die Marktstimmung extrem ist und die Wahrscheinlichkeit einer Umkehr höher ist. Umgekehrt kann ein Rückgang großer Transaktionen bedeuten, dass die Marktstimmung stabil ist oder sich die Richtung stabilisiert. Die Kernidee dieses Faktors ist es, das Mikro-Level-Spiel der Marktteilnehmer auf Preise zu erfassen und kurzfristige Umkehrmöglichkeiten durch Veränderungen in der Umsatzverteilung vorherzusagen. Dieser Faktor eignet sich für hochliquide Aktien und erfordert die Unterstützung von Hochfrequenz-Handelsdaten.