作为行为金融学的重要分支,噪声交易受到学术界的普遍关注。噪声交易是众多金融市场异象的来源,可衍生出羊群效应、价格泡沫、日历效应等多种现象,这些异象无法通过传统资产定价理论进行解释,给市场有效理论带来挑战。噪声交易的主要成因是信息不对称和行为偏差,在现实证券市场中广泛存在,尤其是个人投资者占比较高的新兴市场。尽管噪声交易者能为市场提供一定的流动性,但噪声的集聚会导致证券价格持续偏离内在价值,加剧价格波动程度,对市场的稳定性造成冲击。本文从噪声交易的角度,构造信噪比因子作为选股指标,验证因子具有良好的收益预测能力,同时探讨在哪些因素影响下,信噪比溢价现象更为显著。本文对噪声交易领域的现有文献观点进行梳理,分析噪声交易对市场质量、个股未来收益的影响,对现有文献关于噪声度量方法的不足进行评述。在文献综述的基础上,对代表性理论成果进行介绍,包括噪声交易模型的详细推导过程、模型的扩展形式及研究成果、噪声交易来源、有限理性理论模型等多个主题。本文实证研究内容包括以下三个部分:首先,将信号处理领域的经验模态分解方法引入股票横截面收益实证研究领域,从1分钟股价序列分离出信号成分和噪声成分,构造信噪比因子。研究发现,信噪比因子具有良好的收益预测能力,信噪比越高的股票,下个交易日平均收益越高。其次,本文从多个角度分析信噪比因子多空收益的影响因素,发现市场情绪的乐观程度、机构持股比例、系统性风险与特质波动率,均与信噪比溢价呈正相关。最后,本文构造月频选股策略进行回测检验,在考虑交易成本的条件下,在2017～2021年内,纯多头策略年化收益率为20.24%,多空策略年化收益率为27.13%。本文的研究结果具有一定的理论意义和现实意义。尽管噪声交易概念应用广泛,但噪声交易在实证中如何被度量,现有文献并没有提出比较理想的方法。本文提出的价格序列分解思路,可以在相关研究上提供补充。同时,本文研究了信噪比收益预测能力的多方面影响因素,丰富了噪声交易的收益形成机制解释。本文构造的信噪比因子,在实证研究和策略回测中都有不错的表现,在投资实务中具有一定的应用价值。