价格分位差振幅因子
factor.formula
每日振幅:
其中，High_t 表示第 t 个交易日的最高价，Low_t 表示第 t 个交易日的最低价。该公式计算了第 t 个交易日的相对价格波动幅度。
高价振幅因子:
其中，$\mathcal{S}_{high}$ 代表收盘价最高的 N * λ 个交易日的集合；High_t 和 Low_t 分别代表第 t 个交易日的最高价和最低价；N 代表回溯的交易日总数；λ 代表选取的收盘价较高（较低）的交易日比例，默认值为 0.25。
低价振幅因子:
其中，$\mathcal{S}_{low}$ 代表收盘价最低的 N * λ 个交易日的集合；High_t 和 Low_t 分别代表第 t 个交易日的最高价和最低价；N 代表回溯的交易日总数；λ 代表选取的收盘价较高（较低）的交易日比例，默认值为 0.25。
价格分位差振幅因子:
该公式计算了高价振幅因子与低价振幅因子的差值，反映了高低价格区间振幅的差异。
此因子通过计算高低价格区间振幅的差异，旨在捕捉市场在高低价格区间的波动率差异。$\lambda$ 参数控制用于计算高低价振幅的样本数量。较高的$\lambda$ 值将使用更多的交易日进行平均，反之亦然。
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第 t 个交易日的最高价
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第 t 个交易日的最低价
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回溯的交易日总数
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收盘价最高的 N * λ 个交易日的集合
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收盘价最低的 N * λ 个交易日的集合
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选取的收盘价较高（较低）的交易日比例
factor.explanation
价格分位差振幅因子基于股价将振幅因子进行切割，旨在捕获股票在不同价格区间内的波动率分布信息。高价振幅因子通常具有更强的负向选股能力，表明在高价位区间股票的振幅可能预示着后续的回调风险。通过计算高低价格区间振幅的差异，该因子可以提供更具区分度的选股信号。该因子假设在不同的价格区间，股票的波动率行为存在差异，这种差异可以被用来辅助股票的选择和风险管理。相比直接使用总体的振幅，该因子更能反映特定价格区间下的波动特征，因此可能具有更强的选股能力。