基于排序的动量因子
factor.formula
每日股票收益率排名标准化得分:
月度股票收益率排名标准化得分均值:
因子考察期内股票收益率排名标准化得分均值:
其中：
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股票 i 在 d 日的日收益率，计算方式为：$R_{i,d} = \frac{P_{i,d} - P_{i,d-1}}{P_{i,d-1}}$，其中$P_{i,d}$为股票i在d日的收盘价。
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股票 i 在 d 日的日收益率 $R_{i,d}$ 在所有股票中的升序排名。例如，如果当天有 100 只股票，该股票的收益率排在第 30 位，则 $y(R_{i,d}) = 30$。
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在 d 日参与排名的股票总数（即在d日有有效收益率数据的股票数量）
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第 m 月的总交易天数，表示该月参与计算的有效交易日数量。
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股票 i 在 d 日的日收益率排名标准化得分。该标准化步骤将原始排名转换为均值为0，标准差为1的分布。分母中的$\sqrt{\frac{(N_d + 1)(N_d - 1)}{12}}$是排名数据的理论标准差。
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股票 i 在 m 月的月度收益率排名标准化得分均值。通过对该月每日的标准化排名得分求平均值，得到该股票在该月的综合排名表现。
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考察时间窗口大小，表示计算动量因子时回溯的月份数量。例如，若 N=6，则计算过去 6 个月的月度收益率排名标准化得分均值。
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时间偏移量，用于延迟动量计算的开始时间。例如，若 M=1，则将从 t-N-1 个月到 t-1 个月计算动量因子。这样可以避免使用最新月度数据，降低短期反转等效应的影响。
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股票 i 在 t 时刻，基于过去 N 个月并偏移 M 个月的排序动量因子值。该值是指定时间窗口内月度收益率排名标准化得分均值的平均。
factor.explanation
该排序动量因子通过以下步骤构建：首先，计算每日股票收益率并对其进行排名；然后，对每日的排名进行标准化处理，使其均值为0，标准差为1；接着，对每个月的标准化排名得分取平均，得到月度的排名得分均值；最后，计算过去一段时间内的月度排名得分均值的平均值，得到最终的排序动量因子值。该方法的核心优势在于利用排名替代绝对收益率，降低了异常股价波动对动量因子稳定性的影响。与传统动量因子相比，它更关注股票在收益率分布中的相对位置，而非收益率的绝对大小，从而构建更为稳健的动量策略。