日中情報非対称性強度ファクター
factor.formula
1. 日次リターンを計算する:
a. 個別銘柄のオーバーナイトリターン:
b. 指数のオーバーナイトリターン:
c. 日中の午後における個別銘柄のリターン:
d. 日中の午後における指数リターン:
2. 残差項を計算する:
a. 個別銘柄のオーバーナイトリターンと指数に対して線形回帰を行い、市場全体のボラティリティの影響を除去する:
オーバーナイトリターンの残差を取得:
b. 個別銘柄の午後リターンと指数に対して線形回帰を行い、市場全体のボラティリティの影響を除去する:
午後リターンの残差を取得:
3. 日中のオーバーナイトと午後の残差の差を計算する:
4. 統計量 stat を構築する:
a. δの平均を計算する:
b. δの標準偏差を計算する:
c. 上記の平均と標準偏差を使用して、オーバーナイトリターンと午後リターンの残差の差の有意性を測定するためのT統計量を計算する:
5. モメンタムファクターの影響を除去する:
a. モメンタム効果を除去するために、統計量 stat のモメンタムファクター（過去20日間のリターン）に対する断面回帰を実行する:
b. 回帰から得られた残差項 ε が、日中情報非対称性強度ファクターです。
ここで:
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i日目の個別銘柄のオーバーナイトリターン率。通常、当日の始値に対する前日の終値のリターン率を指します。より正確な定義は、実際の取引データに基づいて調整できます。
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i日目の指数のオーバーナイトリターン。個別銘柄のオーバーナイトリターンに対応しており、定義は一貫性を保つ必要があります。
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i日目の午後セッションにおける個別銘柄のリターン率。通常、午後セッションの開始から終了までの価格リターン率として定義されます。具体的な時間期間の定義は、取引所の実際の取引時間に従って正確に調整する必要があります。
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i日目の午後における指数のリターン率。個別銘柄の午後リターンに対応しており、定義は一貫性を保つ必要があります。
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線形回帰における切片項。市場指数リターンがゼロの場合の個別銘柄のリターンの期待値を表します。
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線形回帰における回帰係数。指数リターンが1単位変化した場合の個別銘柄のリターンの期待変化を示します。
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i日目の個別銘柄のオーバーナイトリターン回帰モデルの残差項。モデルでは説明できない個別銘柄のオーバーナイトリターンの一部を表します。この残差項は、市場の影響を除去した後の個別銘柄のオーバーナイトリターン情報と理解できます。
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i日目の個別銘柄の午後リターン回帰モデルの残差項。モデルでは説明できない個別銘柄の午後リターンの一部を表します。これは、市場の影響を除去した後の個別銘柄の午後リターン情報と理解できます。
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日中リターンパターンの差を捉えるために使用される、i日目のオーバーナイトリターン残差と午後リターン残差の差。これは日中の情報非対称性の程度を反映している可能性があります。
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δの平均。一定期間（例：N日間）におけるオーバーナイトリターン残差と午後リターン残差の差の平均レベルを表し、日中リターンパターン全体を表します。
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δの標準偏差。一定期間におけるオーバーナイトリターン残差と午後リターン残差の差の変動性を測定し、日中リターンパターンの安定性を反映します。
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平均と標準偏差を計算するときに使用するサンプルサイズ。通常、時間窓のサイズを指します。サンプルサイズが大きいほど、統計結果は安定します。
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銘柄jのT統計量。オーバーナイトリターン残差と午後リターン残差の差の有意性を評価するために使用されます。絶対値が大きいほど差が有意であり、その銘柄が情報非対称性の影響を強く受けている可能性があることを示唆しています。
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銘柄jの過去20営業日のリターン率。モメンタム効果の影響を制御するために使用されます。ここで、20日間は一般的に使用される期間であり、実際の状況に応じて調整できます。
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銘柄jの回帰残差。モメンタム効果を除去した後の日中情報非対称性によって引き起こされる固有のリターンシグナルを表します。この値が最終的な日中情報非対称性強度ファクターの値となります。
factor.explanation
このファクターは、情報を持つトレーダーは午前中に活発になるという仮定に基づいており、株式市場における情報非対称性の程度を特徴づけるための量的指標を構築します。改良されたAPMファクターは、午前中のリターンではなくオーバーナイトリターンを使用することで、プレマーケットの情報開示が価格に与える影響をより良く捉えます。市場のボラティリティは線形回帰によって除去され、オーバーナイトリターンと午後リターンの残差の差の有意性を測定するためにT統計量が組み合わされます。モメンタム効果は、最終的な日中情報非対称性強度ファクターを得るために、断面回帰によってさらに除去されます。このファクターは、情報上の優位性を持つ可能性のある銘柄を特定するのに役立つため、定量的な株式選択戦略で使用できます。このファクターは、他のファンダメンタルファクター、テクニカルファクターなどと組み合わせて、マルチファクターモデルを構築できます。