价量相关性趋势动量因子
factor.formula
1. **计算日内价量相关系数：** 针对每个交易日，计算股票分钟级别收盘价与成交量的皮尔逊相关系数。
2. **构建价量相关性时间序列：** 取最近20个交易日（或指定时间窗口）的日内价量相关系数，形成时间序列 \( \{p_1, p_2, ..., p_{20} \} \)。
3. **计算相关性趋势动量：** 对上述时间序列进行线性回归，以时间 \( t \) 为自变量，相关系数 \( p_t \) 为因变量，得到回归系数 \( \beta \) , 该回归系数 \( \beta \) 代表价量相关性随时间变化的趋势动量。
4. **横截面标准化与中性化：** 在所有股票的回归系数 \( \beta \) 上，进行市值、传统价量类因子（如20日反转、20日换手率、20日波动率）的中性化处理，得到最终的价量相关性趋势动量因子值。
其中：
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第 ( t ) 个交易日计算得到的股票分钟级别收盘价与成交量的皮尔逊相关系数。该相关系数衡量了该日内价格和成交量之间的线性关系强度和方向。
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价量相关系数时间序列 ( {p_1, p_2, ..., p_{20} } ) 对时间 ( t ) 进行线性回归的回归系数，表示价量相关性随时间变化的斜率。 ( \beta ) 为正时，表示价量相关性随着时间推移而增强，反之则减弱，反映市场对该股票价量关系的变化预期。
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回归模型的残差项，代表回归模型未能解释的部分，即实际相关系数 ( p_t ) 与线性回归拟合值之间的偏差。
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时间变量，表示时间序列的序号，此处为1到20，代表回溯的20个交易日（或指定时间窗口）。
factor.explanation
价量相关性趋势动量因子值越低，即价量相关性随时间推移减弱的股票，未来短期收益倾向于较高。 这可能反映了市场情绪从一致性交易转向潜在的趋势反转。 此因子利用了高频价量信息，捕捉了市场微观结构中蕴含的动量信号。 其原理在于，当价量同步性减弱时，可能预示着资金开始离场，或市场开始对股票的基本面形成新的认知， 从而可能导致股价的后续上涨或下跌。