2026年6月4日，beat365中文官方网站与beat365中文官方网站金融工程实验室联合举办了“金工首席谈”系列讲座第50讲。本次讲座邀请到东吴证券研究所量化投资首席分析师高子剑开展题为“价量行为与量化进阶——从行为偏差到高频信号”的专题分享。活动由beat365中文官方网站金融工程实验室执行主任黎新平博士主持，40余名师生参与了本次讲座。
高子剑为参会同学展示了东吴证券金融工程部门的三篇代表性研究报告，围绕量化因子研究、期货择时模型、选股因子构建等核心研究成果逐层拆解，并立足行业实践，系统梳理了量化研究的核心逻辑与落地要点。
高子剑首先以涨跌停板量化分析为例，重点剖析了当前AI量化研究的现存局限。他指出，AI在量化领域仍受制于固化的思维模式，尚无法完全替代人工研判。分析师的专业素养与深厚投研功底，依然是量化投资的核心壁垒；人类的主观洞察与经验积淀，在量化研究中仍具有不可替代的价值。
高子剑阐述了所在团队围绕“过度自信因子”展开的系列研究成果。基于行为金融学经典DHS模型中“投资者过度自信会引发股价价格反转”的核心结论，其团队依托股票分钟级量价数据，深度挖掘市场微观价格反转信息，运用排序法构建出过度自信因子。实证显示，该因子不仅具备卓越的分档单调性，更展现出强劲的多空收益表现。在此基础上，团队对因子模型实施了进阶优化：通过剥离日内全收益信息、区分不同股价形态实现收益增强，同时将传统排序构建方式升级为比例构建方式，由此迭代推出过度自信因子2.0，大幅优化因子有效性。Barra模型检验结果显示，新旧版本过度自信因子与市场常见因子相关性较低，在剔除常规因子信息后，两类因子依旧具备显著的未来收益预测能力，具备独立的投研价值。
高子剑分享了团队自研的期货CPV择时因子。团队立足期货市场手续费制度特点，搭建了可从行情、持仓数据中精准还原T+0、T+1持仓状态的分析框架，并以此为基础构建期货专属CPV择时因子。为进一步提升因子精度，其团队聚焦交易者行为特征，通过拆解期货成交、持仓量变动数据，提取市场微观结构信息，精准识别市场动量、反转行情，以及机构、散户主导的不同市场阶段，以此辅助CPV因子实现更精准的收益预测。研究同时发现，T+1交易者交易目的更为多元，而T+0交易行为更能反映市场未来预期，对行情收益的预测性更强。纳入T+0交易核心信息后，模型可有效精简无效交易、降低交易频次，显著减少交易磨损成本。
最后，高子剑介绍了团队全天涨跌幅选股因子的研究迭代过程。其团队首先构建威廉价差指标，创新推出影线差因子；在此基础上，对日度量价数据进行日内、隔夜维度拆分，分别测算两大维度的量价相关性，通过区分隔夜动量、日内反转的差异化特征，有效提升了原始影线差因子的选股有效性。团队整合影线差因子与日内、隔夜价量因子，最终构建出PPV因子，该因子在收益稳定性方面表现尤为突出。
在交流答疑环节，高子剑详细解答了因子构建过程中集合竞价、开盘及收盘关键阶段的数据处理逻辑，并介绍了CPV因子在各类期货品种中的拓展应用与研发进展。他特别指出，公私募机构在交易换手率与仓位择时策略上存在显著差异，因子的构建、计算与落地应用需适配不同机构客户的需求，同时需要充分兼顾市场交易磨损、交易制度限制等现实约束，以保障量化策略的实用性与落地性。
主讲人简介
高子剑，目前任职于东吴证券研究所，担任量化投资首席分析师，工作内容为衍生品和量化投资的研究。拥有台湾大学生物环境系统工程硕士，以及英国Strathclyde大学财务金融硕士学位，善于将工程方法应用于金融领域。曾任台湾元大宝来期货研究部襄理，负责全球衍生性商品之交易策略研究。2006年8月进入大陆金融市场服务，历任东方证券研究所、方正证券研究所、东吴证券研究所，研究成果深获肯定。获新财富最佳分析师、卖方分析师水晶球奖、中国证券业金牛分析师等奖项。FT中文网作者，复旦大学新闻学院《金融衍生品市场》特聘讲师，beat365中文官方网站金融衍生品高级研修班讲师，上海对外经贸大学MBA讲师。任中金所、上交所、大商所、中期协、中证协、欧洲期货交易所等监管机构培训讲师、研究课题负责人。
beat365中文官方网站金融工程实验室简介
beat365中文官方网站金融工程实验室是依托beat365中文官方网站搭建的研究和教学平台，致力于推动量化投资、金融工程、大数据金融以及金融科技等方面的学术研究与实践应用，实现学术界与金融业界良好的互动交流。
实验室聚焦于运用数学建模、统计分析、计算金融、大数据以及机器学习方法进行量化金融的研究，以数理化方法探讨金融市场的规律。实验室的目标不仅仅是推动金融工程等学术领域的前沿研究，同时也推动量化金融技术在教学、投资实践、金融监管以及金融政策等方面的实际应用。实验室课题研究包括：量化基本面、金融科技及AI、市场交易行为、高频数据、风险预警与管理。
供稿：beat365中文官方网站金融工程实验室
美编：雨田
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