市值中性化换手率残差
流动性因子规模因子
factor.formula
横截面回归模型：
其中：
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为第t期，股票i过去一个月日均换手率的自然对数。换手率计算为每日成交量除以总流通股本，然后取一个月内的日均值。取对数是为了减小换手率分布的偏度，使其更接近正态分布，有利于回归分析。
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为第t期，股票i流通市值的自然对数。流通市值通常指可以自由交易的股票市值，计算方法为股票价格乘以流通股本。同样，取对数是为了减小市值分布的偏度，使其更接近正态分布。
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为第t期回归模型的截距项，代表在市值为0时，期望的换手率对数值。
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为第t期回归模型的斜率系数，代表股票市值对换手率的边际影响，通常为负值。该系数反映了市值规模与换手率之间的负相关关系，即市值较大的股票往往换手率较低。
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为第t期，股票i的回归残差项，即为该因子的值。它代表了剔除市值影响后，股票i特有的换手率波动部分。 残差越大，表示该股票的换手率相对于其市值而言偏高，反之则偏低。
factor.explanation
该因子基于一个合理的假设：股票的换手率在很大程度上受到市值的驱动，即大市值股票往往交易更为平淡。因此，我们通过横截面回归模型，将换手率中与市值相关的部分剥离出来，得到的残差 \epsilon_{i,t} 即代表了独立于市值影响的，特异性的换手率变动。我们认为，残差较大（正向）的股票更有可能被市场所关注，从而获得超额收益；残差较小（负向）的股票可能交易冷淡，收益表现不佳。这种市值中性化的处理有助于提高换手率因子在多头组合中的表现。相比直接使用换手率，市值中性化处理能更精确地捕捉换手率中与股票基本面相关的信号，从而提高因子的有效性。