➢ 本文是因子选股系列第一篇。量化选股的是从包括量价数据、基本面数据、文本数据或是另类数据等一系列中提炼出具有预测效果的信息，进而对股票未来收益率进行预测，并基于该预测构建股票组合的过程，其中因子选股模型是量化选股版图中的一个非常重要的组成部分。

➢ 本文试图从高频分钟线数据入手，挖掘在日内具有高信息增益的因子，在不同的频率(30 分钟，日度)上检测因子的预测效果。从结果来看，改进后的高频因子有很强的收益预测效果，由于A 股难以做空，通常会造成多头和空头力量的不匹配，从这个角度出发，我们可以对分钟收益进行一个划分，将分钟线收益分为大于0 和小于0 的情况分别测算，发现基于成交量改进后的因子在多头和空头两种情形下分别呈现了反转和动量两种情形。