高頻偏度因子和高頻峰度因子有壹定的選股效果。統計期內，高頻偏度因子平均IC值達到0.034和0.0198，負值占比69.5%和71.2%，多空組合年化收益差分別為14.45%和15%。最優分組的年化收益為18.02%和20.9%，因子在股票中呈現反轉效應，即高頻偏度和峰度小的股票未來表現較好，但向下波動比例因子表現不佳(最優分組默認為頭尾分組)。
壹天中不同時段的交易量分布可以反映投資者的行為特征。從10 am到11 am，成交量比例因子與股票下月收益顯著正相關，而收盤前半小時的成交量比例因子與股票下月收益顯著負相關。平均IC值達到0.040和0.0565，負比值為35.6%和72.9%。兩個因素的分層效應明顯，多空組合年化收益差可達65438+。
量價高頻相關因子對選股有顯著作用。日內走勢具有“量價背離”特征的股票未來收益優於量價同向的股票，平均IC為-0.047，為負值62.7%。分層效果明顯(最優分組居中)，多空組合年化收益差可達21%，最優分組年化收益率為19.12%。
資金流來自於交易過程中產生的委托信息，反映了微觀層面的供求關系。平均IC值達到-0.0519，負值占55.9%。分層效果顯著。多空組合年化收益差可達30%，最優分組年化收益率為26.57%。
股票趨勢強度因子選股效果壹般，IC統計平均值為-0.009，負值占0.491%，分層效果顯著。多空組合年化收益差為13%，最優組年化收益率為18.77%。
除了直接使用分鐘級數據構建因子，我們還可以使用日內信息來增強傳統因子。剔除開盤後隔夜和小時漲幅的壹個月反轉因素，多元投資組合日均收益達到0.106%，分層效應明顯。多空組合年化收益差可達27.6%，最優分組年化收益達24.12%。