ความเบ้ของผลตอบแทนระหว่างวัน
factor.formula
ความเบ้ของผลตอบแทนระหว่างวัน (IRSkew):
ความแปรปรวนที่เกิดขึ้นจริงระหว่างวัน (RV_ar):
โดยที่:
- :
คือผลตอบแทนลอการิทึมของหุ้น i ในช่วงเวลาที่ j ช่วงเวลาอาจเป็น 1 นาที 5 นาที หรือความถี่การสุ่มตัวอย่างความถี่สูงอื่นๆ ตัวอย่างเช่น หากใช้ความถี่ 1 นาที r<sub>ij</sub> จะแสดงถึงผลตอบแทนลอการิทึมของหุ้น i ในนาทีที่ j ซึ่งคำนวณเป็น ln(price<sub>j</sub>/price<sub>j-1</sub>)
- :
คือผลตอบแทนลอการิทึมเฉลี่ยของหุ้น i ในช่วงเวลาทั้งหมดของวัน นั่นคือ $\overline{r_i} = \frac{1}{N} \sum_{j=1}^{N} r_{ij}$
- :
จำนวนช่วงเวลาระหว่างวันที่ใช้ในการคำนวณความเบ้ของผลตอบแทนระหว่างวัน ตัวอย่างเช่น หากใช้ความถี่ 1 นาที และเวลาซื้อขายต่อวันคือ 240 นาที ดังนั้น N=240 เมื่อทำการทดสอบย้อนหลังหรือใช้กลยุทธ์ โดยปกติแล้วจะใช้ค่าเฉลี่ยของปัจจัยในช่วงเวลาที่ผ่านมาเป็นค่าปัจจัยปัจจุบัน ตัวอย่างเช่น หากเลือกหุ้นที่ความถี่รายเดือน สามารถคำนวณความเบ้ของผลตอบแทนระหว่างวันของ 20 วันซื้อขายที่ผ่านมาและนำค่าเฉลี่ยมาเป็นค่าปัจจัยสำหรับเดือนปัจจุบัน
- :
คือความแปรปรวนที่เกิดขึ้นจริงของหุ้น i ในวันปัจจุบัน ซึ่งเป็นค่าที่แสดงถึงผลรวมของกำลังสองของผลตอบแทนระหว่างวัน และใช้ในการวัดขนาดของการผันผวนของราคาระหว่างวัน สูตรคือ $RV_{ar_i} = \sum_{j=1}^{N} (r_{ij} - \overline{r_i})^2$
factor.explanation
ความเบ้ของผลตอบแทนระหว่างวันคำนวณโดยการหารโมเมนต์ศูนย์กลางอันดับสามของผลตอบแทนระหว่างวันด้วยกำลัง 1.5 ของความแปรปรวนของผลตอบแทนระหว่างวัน เพื่อปรับให้เป็นมาตรฐาน ซึ่งเป็นการแสดงลักษณะระดับความเอียงของการกระจายตัวของผลตอบแทนระหว่างวัน ความเบ้เชิงบวกบ่งชี้ว่าหางด้านขวาของการกระจายตัวของผลตอบแทนยาวกว่า และมีความเป็นไปได้ที่ผลตอบแทนเชิงบวกที่สูงกว่า ในขณะที่ความเบ้เชิงลบบ่งชี้ว่าหางด้านซ้ายของการกระจายตัวของผลตอบแทนยาวกว่า และมีความเป็นไปได้ที่ผลตอบแทนเชิงลบที่สูงกว่า ในการซื้อขายเชิงปริมาณ ปัจจัยนี้มักใช้ในกลยุทธ์ความถี่สูงหรือกลยุทธ์ระยะสั้น และหุ้นที่มีความเบ้ของผลตอบแทนระหว่างวันต่ำถือว่ามีศักยภาพในการซื้อที่มากกว่า เหตุผลอาจเป็นเพราะความเบ้ต่ำบ่งชี้ว่ามีหางที่ยาวกว่าทางด้านซ้ายของการกระจายตัวของผลตอบแทน นั่นคือ ความน่าจะเป็นของผลตอบแทนสุดขั้วเชิงลบสูงกว่า ซึ่งอาจบ่งชี้ถึงการกลับตัวของราคาหุ้นหรือการแก้ไขหลังจากที่มีการขายมากเกินไป ควรสังเกตว่าปัจจัยนี้ไม่ควรใช้เพียงอย่างเดียว แต่ควรวิเคราะห์ร่วมกับปัจจัยอื่นๆ