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雷达卡
关系网因子的基本逻辑 。上市公司在股票市场中并非独立存在，而是通过产业链上下游、债务、股权等多种关系相互关联，共同构建了股票市场的复杂网络。针对这种现象，我们可以通过某种关联关系将上市公司连成一张关系网，并借助图论的算法从中提取特征，得到另类的关系网因子。常见的方法是从度、中心性、溢出效应三个维度出发，提炼上市公司关系网蕴含的增量信息。
股价相关性网络。 。我们以全部 A 股两两之间过去 N 个交易日的收益率相关性构建股价相关性网络，度、中心性和动量溢出三个因子均具有显著的选股效果。
1. 度因子的 IC 和 Rank IC 分别为 0.046 和 0.056，胜率都在 70%以上，T 值都在 6 以上。正交后，IC 和 Rank IC 有所下降，分别为 0.018 和 0.023，胜率分别为 67%和 70.50%，T 值分别为 4.43 和 4.98。
2. 中心性因子的 IC 和 Rank IC 分别为 0.048 和 0.071，胜率都在 80%以上，T值分别为 8.37 和 10.4。正交后，IC 和 Rank IC 分别为 0.014 和 0.022，胜率分别为 68.8%和 72.30%，T 值分别为 4.65 和 5.97。
3. 采用短期高相关性构建的溢出效应因子，IC 和 IR 分别为-0.048 和-1.654，胜率为 33%，T 值为-5.03；Rank IC 和对应的 IR 分别为-0.056 和-1.816。正交后，IC 显著下降，均值为-0.021。IR 为-1.759，胜率为 28.60%，T 值为-5.35。
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