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自研 · OHLC 动量指标头对头 · A股实测
从 OHLC 里找更好的动量 —— 赢家是隔夜
我们的弹性R（=Omega 比率，Σ涨幅/Σ|跌幅|）只用了收盘价。但 K 线里还有开、高、低——隔夜 vs 日内、日内区间、收盘位置、趋势"直不直"。我们从 OHLC 设计了 8 个动量指标，和弹性R、纯价格动量在 A股申万行业上做头对头（top5 月调、含成本、3 窗口 + OOS）。结论很干净：「隔夜动量」——只用每天的跳空（今开÷昨收）——稳定跑赢弹性R 和价格动量，而且过了 OOS；日内收益反而是噪声。这正是 Lou-Polk-Skouras（2019）「A Tug of War」在 A股的重演。
A股申万一级行业（等权合成 OHLC bar，剔 ST）· 2018–2026 · top5 月调 · 0.2% 成本 · 信号滞后一日
18.1% / 夏普0.83
★隔夜动量（弹性R 仅 15.3%/0.70）
1.04 vs 0.97
OOS 测试段夏普：隔夜 vs 弹性R（两段都赢）
13.6% / 0.62
日内动量——最差，日内是噪声、会反转
3/3 窗口
隔夜在 120/180/250 每个窗口都赢弹性R
净值：隔夜动量 vs 弹性R vs 纯价格动量（对数，2018–2026）A股行业 top5，含成本
一句话结论：把动量信号从"收盘到收盘"换成"只看隔夜跳空"（Σ 今开÷昨收 − 1），在 A股行业上把夏普从 0.70 抬到 0.83、年化 15.3%→18.1%、回撤 −39%→−34%，而且 OOS 的 train(0.58→0.73) 和 test(0.97→1.04) 两段都赢。机制：隔夜的价格变动携带信息（隔夜消息、机构/资金意图），是"真"动量；日内（开盘到收盘）更多是散户情绪噪声，会反转——把噪声那半剔掉，动量更纯。
8 个 OHLC 指标 + 2 基线 头对头
| 信号（怎么从 OHLC 取动量） | 年化 | 夏普 | MDD | OOS TEST |
|---|
| ★ 隔夜动量 Σ(今开÷昨收−1) | 18.1% | 0.83 | −34% | 1.04 |
| 弹性R（基线，close Omega） | 15.3% | 0.70 | −39% | 0.97 |
| 纯价格动量（基线，累计收益） | 15.5% | 0.70 | −38% | 0.92 |
| ATR 归一化动量（收益÷ATR） | 15.3% | 0.69 | −38% | 0.82 |
| 考夫曼效率比 ER（净移动÷路程） | 13.4% | 0.63 | −40% | 0.85 |
| 日内动量 Σ(收÷开−1) | 13.6% | 0.62 | −39% | 0.80 |
| 方向运动比 +DM/−DM（区间版弹性R） | 9.2% | 0.50 | −45% | 0.56 |
| 累积/派发 A/D、收盘位置 CLR | 6.8% | 0.41 | −44% | 0.49 |
只有隔夜动量稳过基线；ATR 归一化≈基线；区间类（+DM、A/D、收盘位置）和日内动量都跑不赢——K 线里真正多出来的 alpha 在"隔夜 vs 日内"这条分界，不在高低点的花活。
为什么是隔夜（机制）
隔夜 = 信息驱动的"真"动量
- 收盘后到次日开盘之间：公告、新闻、机构调仓意图都定价进"跳空"里，是信息含量高的一段。
- Lou, Polk & Skouras (2019)：隔夜收益有持续性（动量）、日内收益反转，两者由不同投资者群体驱动——机构偏隔夜、散户偏日内。A股实测完全吻合。
日内 = 情绪噪声
- 开盘到收盘是散户情绪、追涨杀跌最活跃的一段，过度反应、会反转——日内动量 0.62 最差。
- 标准"收盘到收盘"动量 = 隔夜 + 日内混在一起；把日内噪声剔掉、只留隔夜，动量就更干净（0.70→0.83）。呼应我们 CMM 那篇：A股反应过度，剔掉噪声那半更好。
可落地的升级方向：隔夜动量在纯 A股行业轮动（/industry-rotation）上是直接可换的更优信号——只需把排名从"弹性R"换成"隔夜动量"。跨资产池（含纳指/黄金/国债）要用它，得先补抓这些标的的开盘价（算它们的隔夜），是可做但更大的改动。建议：先在 A股行业腿上确认再 OOS，然后决定是否换实盘信号。
诚实边界：
- 行业级 OHLC 是成分等权合成 bar（近似）；个股级的隔夜/日内效应可能更强或更噪。
- 隔夜动量 2018 −28%、2022 −14%（高波动、集中 top5）；它是"更好的选择信号"，不改变"动量本身有大回撤"。
- 样本 2018+、含 0.2% 成本、OOS 留出；A股实测，非最严多重检验。