高頻度ボラティリティ経路長加重非流動性
factor.formula
単一Kライン変動経路の長さを計算:
日次ボラティリティ経路長加重非流動性ファクター:
ここで:
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日中の頻度におけるj番目のKラインの変動経路長を表し、Kライン期間中の価格変動の振幅を近似的に表します。ここで、$High_j$、$Low_j$、$Close_j$、$Open_j$は、それぞれj番目のKラインの最高価格、最低価格、終値、始値を表します。
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日中の頻度におけるj番目のKライン内の取引量を表します。この値は、重みとして、非流動性に対する取引量の影響を反映します。取引量が多いほど、非流動性の影響は小さくなります。
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1日あたりのKラインセグメントの数を示します。たとえば、5分足Kラインデータを使用する場合、1日あたりの5分足Kラインの数を示します。このパラメータは、選択された日中データの頻度によって異なります。
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日次移動平均の期間パラメータを示します。つまり、過去の日数の平均値が計算されます。このパラメータは、短期的な変動を平滑化し、ファクターをより安定させるために使用されます。たとえば、d=20の場合、過去20取引日の平均値を取得することを意味します。
factor.explanation
このファクターは、高頻度分足Kラインデータのボラティリティ経路長を計算し、取引量で加重することによって、株式の非流動性を効果的に測定します。従来の非流動性ファクターと比較して、高頻度データに含まれる豊富なミクロ構造情報を使用し、株式取引中のインパクトコストによって生じる流動性リスクをより正確に捉えます。具体的には：
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ボラティリティ経路長（Shortcut）: このパラメータは、2*(高値 - 安値) - |終値 - 始値| の形式を採用しており、単純な（高値-安値）よりも日中の価格変動範囲をより良く捉え、それによって価格変動の経路長をより正確に反映し、高頻度データに基づいたボラティリティの代理指標とみなすことができます。
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取引量加重: 取引量を重みとして使用することで、流動性ショックに対する取引量の影響を効果的に制御できます。取引量が多いほど、非流動性ショックは小さくなります。
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時系列平均: 時系列で平均することにより、ファクターが平滑化され、より安定し、ノイズが減少し、株式の非流動性リスクをより良く反映します。
高頻度データ環境では、このファクターは市場のミクロ構造をより効果的に捉え、従来の方法よりも正確な非流動性の尺度を提供することができ、定量取引戦略の有効性と予測能力を向上させるのに役立ちます。