가격-거래량 상관관계 추세 모멘텀 요인
factor.formula
1. **장중 가격-거래량 상관계수 계산:** 각 거래일에 대해 주식의 분 단위 마감 가격과 거래량 간의 피어슨 상관계수를 계산합니다.
2. **가격-거래량 상관관계 시계열 구성:** 최근 20거래일(또는 지정된 시간 창)의 장중 가격-거래량 상관계수를 가져와 시계열 \( \{p_1, p_2, ..., p_{20} \} \)을 구성합니다.
3. **상관관계 추세 모멘텀 계산:** 위의 시계열에 대해 시간 \( t \)를 독립 변수로, 상관계수 \( p_t \)를 종속 변수로 하여 선형 회귀를 수행하고 회귀 계수 \( \beta \)를 구합니다. 회귀 계수 \( \beta \)는 시간 경과에 따른 가격-거래량 상관관계의 추세 모멘텀을 나타냅니다.
4. **횡단면 표준화 및 중립화:** 모든 주식의 회귀 계수 \( \beta \)에 대해 시가총액 및 전통적인 가격-거래량 요인(예: 20일 반전, 20일 회전율, 20일 변동성)을 중립화하여 최종 가격-거래량 상관관계 추세 모멘텀 요인 값을 얻습니다.
여기서:
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( t )번째 거래일에 계산된 주식의 분 단위 마감 가격과 거래량 간의 피어슨 상관계수입니다. 이 상관계수는 해당 날짜의 가격과 거래량 간의 선형 관계의 강도와 방향을 측정합니다.
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가격-거래량 상관관계 시계열 ( {p_1, p_2, ..., p_{20} } )을 시간에 대해 선형 회귀한 회귀 계수(regCoef)는 시간 경과에 따른 가격-거래량 상관관계의 기울기를 나타냅니다. ( \beta )가 양수이면 가격-거래량 상관관계가 시간이 지남에 따라 증가함을 의미하고, 그렇지 않으면 감소함을 의미하며, 이는 주식의 가격-거래량 관계 변화에 대한 시장의 기대를 반영합니다.
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회귀 모델의 잔차항(resTerm)은 회귀 모델이 설명할 수 없는 부분, 즉 실제 상관계수 ( p_t )와 선형 회귀 적합 값 사이의 편차를 나타냅니다.
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시간 변수로, 시계열의 일련 번호를 나타냅니다. 여기서는 1에서 20까지이며, 추적할 20거래일(또는 지정된 시간 창)을 나타냅니다.
factor.explanation
가격-거래량 상관관계 추세 모멘텀 요인의 값이 낮을수록, 즉 가격-거래량 상관관계가 시간이 지남에 따라 약화되는 주식일수록 미래 단기 수익률이 더 높은 경향이 있습니다. 이는 시장 심리가 일관된 거래에서 잠재적인 추세 반전으로 이동하는 것을 반영할 수 있습니다. 이 요인은 고빈도 가격 및 거래량 정보를 사용하여 시장 미시 구조에 포함된 모멘텀 신호를 포착합니다. 원리는 가격-거래량 동기화가 약화될 때 자금이 시장에서 빠져나가기 시작하거나 시장이 주식의 펀더멘털에 대한 새로운 이해를 형성하기 시작하여 주가 상승 또는 하락으로 이어질 수 있음을 나타낼 수 있다는 것입니다.