本篇报告针对时序高阶类型因子进行研究。对该类因子为何能够存在的底层逻辑、其收益来源、以及影响其效果的关键因素一一展开讨论。

高阶特征利用期货高阶矩与其未来收益建立联系，刻画日内价格分布以及快速变化的特征，能够有效反映价格的除动量和波动率这样一阶和二阶特征外更高阶的特征。本文中，我们对 6 个不同构建方式下的高阶特征因子进行了有效性检验，包含分钟收益率的高阶特征和分钟成交量占比的高阶特征。

综上所述，高阶特征因子整体有效性良好，其中收益率偏度与收益率偏度和峰度比值因子具有不错的预测性和稳定性，可以关注。

风险提示：模型误设风险、历史统计规律失效等风险。

报告目录

一、 概述 .......... 2

1.1. 中高频数据的应用 .......... 2

1.2. 因子开发过程 .......... 2

因子表现 .......... 3

二、 组合测试结果 .......... 8

2.1. 回测参数 .......... 8

2.2. 高阶特征因子组合表现 .......... 9

三、 结论 .......... 10

因篇幅限制，仅展示部分，更多重要内容、核心观点，请下载报告。