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多數擁有驚人績效的策略，基本上的胃納量都不高。多數因子在流動性較低的股票表現都較佳。然而，流動性本身也是一種風險因子，如果在撰寫策略時忽略流動性的影響，最後獲得的效果將會大打折扣。另外，部分台股價值投資人時常投資低流動性之股票，且獲得驚人的報酬，然而如果將流動性的超額報酬考慮進去，超額報酬是否仍舊存在將是台股價值投資人需時常注意的問題。本篇文章將介紹目前學術上如何量化流動性因子，以及它的應用方式，最後討論其在台股的表現。
流動性因子由Amihud, Y. (2002)所提出，在其研究發現，排除掉其他條件後，流動性較差的股票的未來報酬將優於流動性較佳的股票，因此投資人可以做多流動性較差的股票，並做空流動性較佳的股票，藉此獲得超額報酬，而這個利差即為流動性因子。
衡量流動性的量化方式：
以下量化方式參考Amihud, Y. (2014)所提出的方式，雖有其他作者提出其他種方式，但最後他們的衡量方式的結果與Amihud, Y. (2014)的量化方式所做出的結果有高度的正相關，因此這裡將統一使用Amihud, Y. (2014)的方法。
ILLIQ的數值越高，即該股票的流動性越差。
台股的回測結果，以下回測結果為流動性在後30%的股票所組成的投資組合，並每月再平衡：
就以上的回測結果來看，流動性因子在台股依舊有效，與Chen, C. C., Tai, C. L., & Cho, Y. C. (2019)的研究一致。
以下為程式碼
from finlab import data
from finlab.backtest import sim
close = data.get('etl:adj_close')
daily_ret = close.pct_change()
trading_amount = data.get('price:成交金額')
liq = (abs(daily_ret)/trading_amount) * 1000000
illiq = liq.rolling(22).mean()
illiq_stock = illiq > illiq.quantile_row(0.7)
cond_all = illiq_stock
result = cond_all
position=result
report = sim(position, resample='M', name="流動性因子")
report.display()
report.display_mae_mfe_analysis()
流動性因子近年的挑戰：
雖然在台股流動性因子仍具獲利性，但是在美股市場，流動性因子的效果也逐漸消失，根據Ben-Rephael, A., Kadan, O., & Wohl, A. (2015)的研究，流動性因子在美股市場的超額報酬幾近消失，有可能是因為美國券商的造市較佳，抑或是量化基金的介入使超額報酬消失。
流動性因子的應用：
買入低流動性的股票，雖在買賣上有一定程度的困難，但是低流動性的股票在資產配置上依舊有其價值。依據Jang, J., Kang, J., & Lee, C. (2017)'的研究，在熊市的時候，低流動性股票與高流動性的股票利差會擴大，低流動性的股票在熊市時承受的下檔較低，高流動性的股票會在熊市時被大量拋售以換取現金，因此在熊市時高流動性的股票與低流動性股票之間的風險貼水會較牛市時來的高。
例如在2022年至今，低流動性之股票下檔明顯低於高流動性股票。
結論：
雖投資低流動性股票有其不便之處，但考量到其在熊市下檔的保護，作為資產配置的一環，低流動的股票仍是不錯之選。
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資料來源：
Jang, J., Kang, J., & Lee, C. (2017). State-dependent variations in the expected illiquidity premium. Review of Finance, 21(6), 2277-2314.
Chen, C. C., Tai, C. L., & Cho, Y. C. (2019). Market illiquidity premium on stock returns: An empirical study of Taiwan stock markets. Asian Economic and Financial Review, 9(7), 778-788.
Ben-Rephael, A., Kadan, O., & Wohl, A. (2015). The diminishing liquidity premium. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 50(1-2), 197-229.
Amihud, Y. (2002). Illiquidity and stock returns: cross-section and time-series effects. Journal of financial markets, 5(1), 31-56.
Amihud, Y. (2014). The pricing of the illiquidity factor's systematic risk. Available at SSRN 2411856.
Amihud, Y., & Noh, J. (2021). Illiquidity and stock returns II: Cross-section and time-series effects. The Review of Financial Studies, 34(4), 2101-2123.
