科技关联动量
factor.formula
科技关联度计算公式:
科技关联加权动量因子计算公式:
其中：
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为公司i和公司j在第t期的科技关联度，取值范围在[-1, 1]，数值越高表示两公司技术关联度越高。
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为公司i在第t期所处的N维专利分布向量，N代表专利商标局所定义的科技大类总数。该向量的每个元素代表公司i在过去五年内获得的各类科技专利在对应科技大类中所占的比例。更具体来说，$T_{it}$ = [$t_{i1t}$, $t_{i2t}$, ..., $t_{iNt}$], 其中 $t_{ikt}$ 表示公司 i 在 t 时刻， 在第 k 类科技方向的专利占比。该向量的计算考虑了公司在不同技术领域的专利布局情况。
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表示向量 $T_{it}$ 的欧几里得范数（或称L2范数），即 $\sqrt{T_{it} \cdot T_{it}}$. 用于对专利分布向量进行标准化，避免因为专利数量规模不同而导致的关联度计算偏差。
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为公司j在t期的收益率，通常指股票的算术收益率，即 $RET_{jt} = \frac{P_{jt} - P_{j(t-1)}}{P_{j(t-1)}}$, 其中 $P_{jt}$ 为公司j在t期的股票价格。
factor.explanation
该因子利用公司间的技术关联度来构建动量信号。其核心思想是，当一家公司的技术进步具有溢出效应时，与其在技术上关联密切的其他公司也会受到影响，进而导致其股价发生相应变动。具体来说，若一家公司与多家近期收益表现较好的公司具有较高的技术关联度，那么该公司未来的收益可能也会受到正向影响。因此，该因子通过加权平均与目标公司技术关联度高的其他公司的收益率，来捕捉这一技术溢出效应带来的动量效应。这反映了市场对技术创新和溢出效应的定价反应。该因子不仅利用了传统的动量效应，还考虑了技术因素，因此可以提供更丰富的信息，并可能具有更强的预测能力。