売買回転率のボラティリティ
factor.formula
売買回転率のボラティリティは、過去Kヶ月間の日次売買回転率系列の標準偏差として定義され、計算式は以下の通りです。
ここで、
日次売買回転率 (Turnover) =
式中、\(\sigma(\text{Turnover}_t)_{t=1}^{K \times \text{TradingDaysPerMonth}}\) は、過去Kヶ月間の日次売買回転率系列の標準偏差を表します。\( \text{Volume}_t \) は、t日の取引量を表し、\(\text{FloatShare}_t\) は、t日の発行済株式数を表します。
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標準偏差演算子で、データの散らばり具合を測ります。
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t日の日次売買回転率。
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ルックバック月数で、売買回転率のボラティリティの時間窓を計算するために使用されます。このパラメータは実際の戦略に応じて調整する必要があり、一般的な値の範囲は3〜12ヶ月です。
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1ヶ月あたりの平均取引日数。このパラメータはルックバックウィンドウの日次系列長を計算するために使用され、中国市場では一般的に20に設定されます。
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t日の取引量で、t日以内の株式の総取引量を示します。
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t日の発行済株式数で、t日に市場で取引可能な株式の総数を指します。
factor.explanation
売買回転率のボラティリティは、株式の取引活動の安定性を反映します。売買回転率のボラティリティが低いほど、株式の取引行動が比較的安定しており、市場参加者の株式への取引関心の変化が少ないことを示します。逆に、ボラティリティが高いほど、市場の株式への取引関心がより大きく変化し、投機的な行動や情報ショックが多くなる可能性があります。実用上、このファクターは、より包括的な定量的な株式選択モデルを構築するために、他のファクターと組み合わせて使用されることがよくあります。一般的に、売買回転率のボラティリティが低い株式は、取引リスクが低く、特定の市場環境でリスク調整後のリターンが向上する可能性があると考えられます。