券商研报复现挑战赛|回望来时路,砥砺再出发

 

 

第一期的研报复现大赛已经落下帷幕啦~

再次感谢朋友们的踊跃参与和大力支持~

所有的匍匐都只是高高跃起前的热身，

第二期的赛事即将开启，我们期待您的参与！

 

 

第一期研报复现结果回顾

 

第一期研报复现比赛已经结束，通过15天的社区公开审核，综合社区人气指标进行评选，本次研报复现比赛的最终结果公布如下：

 

排名前三的作者分别是

 

>>> 1. 一梦春秋

>>> 2. lan666

>>> 3. k线放荡不羁

 

在第一期的研报复现活动中收到了许多小伙伴们的投稿，也感受到了诸位量化爱好者的热情，再次感谢各位小伙伴对本次比赛的支持与厚爱。

我们也希望通过这样的活动，能够传递基础的量化研究方法、了解量化策略构建流程，能通过比赛任务的方式促进小伙伴们快速成长。

为此，我们调整了第二期的赛事规则，更多聚焦于研究思路与因子处理过程，任务内容也更加灵活。错过了第一期比赛任务与未能取得满意成绩的小伙伴，不要灰心哦，第二期即将开始，敬请期待！

 

 

 

第一名研报作品展示

 

引言

 

>>> 研究目的

本文参考广发证券《基于日内高频数据的短周期选股因子研究-高频数据因子研究系列一》，对研报构造的因子做了实现，并复现了里面的结果，做出了分析。其中用个股日内高频数据构造选股因子，低频调仓的思路是一个很好的方向。

 

>>> 研究内容

基于个股日内高频数据，构建了已实现波动(Realized Volatility) ????，已实现偏度(Realized Skewness)?????、已实现峰度(Realized Kurtosis)?????因子指标，考察这三个因子在回测区间内对个股收益率 的区别度。

 

>>> 研究结论

在‍‍‍‍三个因子中‍‍偏度RSkewRSkew因‍‍子最有效，分组区分度高&