二方向価格差分自己相関標準化合成ファクター
factor.formula
CDPDP:
ここで:
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t番目の時点での価格の一次差分は、$\Delta P_t = P_t - P_{t-1}$として計算されます。ここで、$P_t$は時点tでの価格を表します。
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価格上昇差分系列。$\Delta P_t > 0$の場合の$\Delta P_t$の値として定義され、それ以外の場合は0。
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価格下降差分系列。$\Delta P_t < 0$の場合の$\Delta P_t$の値として定義され、それ以外の場合は0。
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価格上昇差分系列とその1期間ラグ系列の相関係数。最初に、$\Delta P_t > 0$となるすべての時点を抽出してから、対応する時点の価格差分値$dP^+{t}$と1期間ラグした価格差分値$dP^+{t+1}$の20日ローリング相関係数を計算します。
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価格下降差分系列とその1期間ラグ系列の相関係数。最初に、$\Delta P_t < 0$となるすべての時点を抽出してから、対応する時点の価格差分値$dP^-{t}$と1期間ラグした価格差分値$dP^-{t+1}$の20日ローリング相関係数を計算します。
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価格上昇差分系列とその1期間ラグ系列の相関係数の平均。
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価格下降差分系列とその1期間ラグ系列の相関係数の平均。
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価格上昇差分系列とその1期間ラグ系列の相関係数の標準偏差。
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価格下降差分系列とその1期間ラグ系列の相関係数の標準偏差。
factor.explanation
このファクターは、価格差分系列の自己相関に基づいており、株価変動の慣性特性を捉えます。単一の系列差分と比較して、このファクターは価格の上昇と下降の自己相関をそれぞれ考慮することで、価格トレンドの継続性と反転の可能性をより細かく捉えます。ファクター値が低いほど、価格が上昇または下降した後に方向を反転する可能性が高くなり、これは平均回帰のロジックに合致するため、通常、将来の収益パフォーマンスと負の相関があります。定量取引では、このファクターは反転戦略を構築するための効果的なツールとして使用でき、市場センチメントや取引の混雑を捉えるためにも使用できます。