• 研究背景及因子构建思路 [page::0][page::4]

- 传统技术因子基于成交数据，委托挂单数据体现投资者未实现交易意愿，具备新挖掘价值。
- 净委买变化率定义为委买变化量与委卖变化量差值相对于流通股本的比率，计算基于买一至买十档委托挂单数据。
- 主因子分为三种：平均净委买变化率、净委买变化率波动率、净委买变化率偏度，采用不同时间段（全天、开盘后30分钟、午开盘后30分钟等）计算。

• 平均净委买变化率因子表现 [page::6][page::7]

- 开盘后30分钟平均净委买变化率因子月度IC表现最优，空头效应明显，多头效应受档位数影响。
- 使用前1档数据表现最佳，显示了其更强的选股能力。
- 累计净值走势稳健，月均超额收益0.29%，月度胜率79%，2017年以来无明显反向。

• 净委买变化率波动率因子表现 [page::8][page::9]

- 净委买变化率波动率因子在午开盘后30分钟选股能力最强，月度IC表现突出。
- 不同档位均展示出截面选股能力，但性能随档位增加而有所分散。
- 稳健性较好，月均溢价0.34%，月度胜率74%，2019年表现波动较大。

• 净委买变化率偏度因子表现 [page::10][page::11]

- 偏度因子月度选股能力较弱但稳定，月均溢价0.17%，月度胜率79%。
- 开盘30分钟净委买变化率偏度多头效应强于空头效应，使用前1档数据效果较好。

• 因子相关性及多元回归分析 [page::11]

- 各因子内部截面相关显著，特别是波动率因子相关性较强。
- 平均净委买变化率与偏度因子正相关，波动率与其他因子相关性低。
- 多因子回归显示平均净委买变化率及波动率贡献明显，偏度因子增益有限。

• 不同选股范围因子表现 [page::12][page::13][page::14]

- 平均净委买变化率因子在中证800、中证500及沪深300指数内均展现良好选股能力，月均多空收益分别为0.97%、0.65%、1.10%。
- 波动率因子选股能力主要集中在中证800及中证500，沪深300表现较弱，表明该因子适合中小市值股票。
- 偏度因子在中大盘指数内表现不显著，适合全市场或中小市值范畴。

• 不同换仓频率影响 [page::15][page::16]

- 平均净委买变化率因子在周度及半月换仓频率均保持显著选股能力。
- 波动率因子在半月换仓下表现尚可，更高频率时选股能力减弱。
- 偏度因子同平均净委买变化率类似，在周度及半月换仓频率下依然有效。

• 风险提醒 [page::0][page::16]

- 市场系统性风险、资产流动性风险及政策变动风险均可能对策略表现造成较大影响。

选股因子系列研究（四十七）——捕捉投资者的交易意愿

——海通证券研究所金融工程团队冯佳睿、袁林青分析报告全面详尽解读

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一、报告元数据与概览

• 报告标题：选股因子系列研究（四十七）——捕捉投资者的交易意愿

- 分析师：冯佳睿，袁林青

• 发布机构：海通证券研究所

- 发布时间：报告时间区间数据至2019年4月，具体发布日期未见，但内容涵盖2012.01-2019.04数据周期

• 研究主题：基于盘口委托挂单数据构建技术型选股因子，挖掘成交之外的交易意愿信息，提升模型选股能力。

- 核心论点摘要：
本文针对传统技术因子多基于成交数据的局限，创新性地利用盘口委托挂单数据（买卖十档挂单量）构建净委买变化率类因子，反映投资者未实现的买卖意愿，从而捕获新的选股信号。主要因子包括：
- 开盘后30分钟平均净委买变化率因子
- 净委买变化率波动率因子
- 开盘后30分钟净委买变化率偏度因子

通过长周期历史回测（2012-2019），三类因子均显示显著月度选股能力，尤其是开盘后30分钟相关指标表现最优。此外因子具有较好的稳定性和横截面差异，用于多因子组合时可带来增量收益。最后，报告指出市场系统性风险、流动性风险及政策变动风险对策略表现存在较大影响。

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二、逐节深度解读

1. 报告引言及“成交之外的信息”（第4页）

• 关键观点：

近年来技术因子挖掘趋近“瓶颈”，新增选股能力有限。传统因子基于成交数据（包括日间、分钟级、逐笔成交等），而盘口委托快照数据（买卖挂单数据）反映投资者“未实现”的交易意愿，数据新颖且潜力大。
报告提出利用盘口买卖一至十档的挂单量变化构造“净委买变化率”：净委买变化量=当期委买量变化-委卖量变化，该指标归一化处理（按流通股本除权），用以衡量投资者买入意愿的变化。并针对不同时间段（开盘后30分钟、午盘开盘、收盘前等）构造因子。

• 方法论：

- 分析了数据类型：分钟数据、快照数据、逐笔数据，并定位盘口委托快照为未充分利用的创新切入点。
- 因子计算细节涉及净委买变化率的均值、标准差（波动率）和偏度，代表买入意愿的平均水平、波动状态和极端跳升特征。

• 创新点：利用盘口挂单变化，尤其聚焦开盘及收盘时间段来捕捉信息反馈和投资者心理。

- 技术名词解析：
- 净委买变化率指投资者买卖意愿差值占流通股本的比例变化。
- 偏度因子体现净委买变化率的极端值特征，有助揭示突发买卖压力。

• 报告后续结构预览：详述因子构建、回测表现、相关性、多因子贡献、不同指数与换仓频率的表现，及风险提示。

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2. 因子月度选股效果回测

2.1 平均净委买变化率（第5-7页）

• 整体结论：

开盘后30分钟平均净委买变化率因子表现最佳，月度的IC值、ICIR（信息比率）显著，未来一个月股票表现和因子值正相关。该因子被解释为投资者对前一日收盘后信息的集中反馈，买入委托增加越多，后续超额收益越明显。

• 数据支持与细节：

- 表1展示不同盘口档位（1档、5档、10档和全部档位）与时间段下的IC表现，档位越多选股能力越弱，说明买一档委托更能表现真实意愿。
- 图1展示按因子值十组分组的月度超额收益率，从空头（因子值最低）到多头（最高）排序，显示空头组收益明确下降趋势，多头组收益单调性弱于空头，整体空头效应较强，使用前1档委托数据效果最佳。
- 图2，3时序展示累计净值及多空组合相对强弱，因子月均溢价0.29%，月度胜率高达79%，自2017年以来几乎无反转，2019年前四月均保持优异表现（0.42%~0.55%区间）。

• 结论验证：因子具有便于量化实现的稳定多头收益，适合做为核心选股因子。

2.2 净委买变化率波动率（第7-9页）

• 整体结论：

除全天和收盘前30分钟外，净委买变化率波动率因子在多个时间段均表现出稳健的月度选股能力，午盘开盘后30分钟表现最强，且波动率越大，未来收益越好。

• 数据细节：

- 表3、4展示各档位和时间段下的IC及多空收益，图4-7为档位分组表现，整体看出“波动率高”的股票后期表现更优，有一定的风险偏好特征。
- 图8、9时序表现图显示月均溢价0.34%，月度胜率74%，2018年下半年起波动性稍增，2019年表现波动性提升明显，波动率因子在换仓频率上较长才表现较好。

• 逻辑解读：高净委买变化率波动率反映内在波动和投资者博弈激烈度，承担的风险回报较高。

2.3 净委买变化率偏度（第9-11页）

• 整体结论：

开盘后30分钟偏度因子具有一定稳定选股能力，因子值越高预示未来股票表现越优。偏度刻画极端跳升特征，反映突发买入意愿。

• 数据细节：

- 表5、6显示各档位时间段IC和多空收益。图10的排序组收益差异显示偏度因子空头效应较弱，多头效应明显，且前1档表现优于多档位。
- 图11、12时间序列累计净值和相对强弱展示月均溢价0.17%，月度胜率79%，表现固化且自2017年无明显反向信号。2019年各月维持正收益。

• 结论：虽然收益率低于前两者，但偏度因子依旧提供了稳定的增益，适合作为多因子组合的补充。

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3. 因子相关性分析（第10-12页）

• 关键结果：

- 图13为前1档委托数据计算的平均净委买变化率、波动率、偏度因子截面相关性热力图。
- 发现波动率因子内部截面相关性极强，说明不同时间段波动率行为趋同；同一时段内平均净委买变化率和偏度呈正相关，因均反映买入意愿朝正向偏移；而波动率因子与另外两个因子相关性较低，暗示该因子捕获不同信息维度。

• 多元回归结果（表7）：

- 三因子单独加入传统选股模型均贡献显著正收益，开盘后30分钟平均净委买变化率和午盘开盘波动率溢价最高。
- 同时纳入三者时，因平均净委买变化率与偏度正相关，偏度因子贡献和显著性下降明显，表明偏度因子信息含量在组合中被部分覆盖。

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4. 不同选股范围内因子表现（第12-14页）

• 平均净委买变化率因子

- 表8显示在中证800、中证500及沪深300指数内，均维持良好选股能力，且档位1档效果最优。月均多空收益分别为0.97%、0.65%、1.10%。说明该因子不仅适用于全市场，同样在中大型蓝筹股内有效。

• 净委买变化率波动率因子

- 表9显示仅在中证800和中证500指数中存在一定选股能力，在沪深300中选股能力偏弱，暗示该因子更适合中小市值股。

• 净委买变化率偏度因子

- 表10显示在上述三个指数均未表现出显著选股能力，也支持偏度因子对中小市值股较优。

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5. 不同换仓频率下的选股效果（第14-16页）

• 换仓频率匹配回看窗口，周、半月等频率调整。
• 平均净委买变化率因子（表11）

- 在周度及半月换仓频率下，选股能力依旧显著，表明因子稳定且实用性强。

• 净委买变化率波动率因子（表12）

- 半月换仓下仍具一定能力，但更高换仓频率下不显著；表明波动率因子适合较长持有期。

• 净委买变化率偏度因子（表13）

- 类似平均净委买变化率，周度及半月换仓频率下因子仍显有效。

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6. 研究总结（第16页）

• 三类基于盘口委托挂单数据的净委买变化率因子（均值、波动率、偏度）在全A市场及中小盘股票上均表现出良好的月度选股能力。

- 因子间的截面相关性和多元回归显示波动率因子携带独立信息，偏度因子与均值因子部分重叠。

• 平均净委买变化率因子在中大型盘股依然稳定有效，而波动率和偏度因子更侧重中小市值股。

- 换仓频率对因子有效性有影响，波动率因子适合较长周期持有，均值和偏度因子在较频繁换仓时依旧有效。

• 报告强调市场系统性风险、流动性风险及政策变化为主要风险因素，影响策略表现。

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7. 风险提示

• 市场系统性风险：整体市场波动可能对策略收益造成影响。

- 资产流动性风险：盘口数据和实际成交的差异可能导致策略偏离预期。

• 政策变动风险：政策调整或监管措施可能打破市场行为假设。

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三、图表深度解读

图1 开盘后30分钟平均净委买变化率因子分组收益情况

• 描述：因子值被分为10组，X轴为组别，Y轴为组内月度超额收益率。颜色区分不同盘口档位数据计算的因子值。

- 细节解析：空头端收益递减非常明显，表明低因子值股票未来下跌概率较大。多头端组间收益曲线波动，尤其是非1档数据，表现不稳定。说明买一档委托变化最能反映投资者真实买入意愿。

• 结论联系文本：证实开盘后30分钟前档委买挂单变化率作为选股指标有较好区分力，尤其明显空头效应。

图2 & 图3 因子累计净值及多空相对强弱

• 描述：时间序列2011-2018，累计净值表现平稳增长，月度收益波动在±1%区间，月度胜率高。

- 细节：显示因子稳定的时间序列表现，2017年后无明显反向。

• 意义：表明因子具备长期稳定的选股能力和稳定的投资收益增益。

图4-7 净委买变化率波动率因子不同档位分组收益

• 描述：多种时间段和档位下分组收益均呈现组内和组间向上趋势（高波动组收益高）。

- 细节：全天及收盘前档位数据的选股效果弱，午盘开盘后数据选股能力强。

• 结论：波动率因子选股有效，尤其捕捉午盘波动区间的活跃信号。

图8 & 图9 午开盘后30分钟波动率因子累计净值与多空相对强弱

• 描述：长期表现正收益，月均溢价0.34%，胜率74%。

- 展现因子存在一定波动，但整体趋势向好。

图10 净委买变化率偏度因子分组收益情况

• 描述：多头效应较强，空头效应弱，且前1档档位数据表现最佳。

- 结论：极端买单跳升信号对应未来超额收益，偏度因子更适合捕捉多头机会。

图11 & 图12 偏度因子累计净值和多空多强弱

• 描述：因子表现稳定，月均溢价0.17%；波动小，月度胜率79%。

- 解读因子稳定性，尽管溢价较均值因子低，但具备持续增益效应。

图13 因子相关性热力图

• 展示均值因子与偏度因子正相关，波动率因子内部相关性高但与其他因子相关低。

- 说明模型组合中应考虑因子间信息重叠问题，合理搭配可提升组合表现。

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四、估值分析

本报告主要从量化因子的构建与回测角度展开，未涉及传统公司估值分析或估值模型应用，故无DCF、市盈率等估值内容。

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五、风险因素评估

• 市场系统性风险可能造成因子效果波动或失效，尤其在极端行情中。

- 资产流动性风险可能让盘口委托数据与真实交易意愿产生偏差，影响信号准确性。

• 政策变动风险同样对市场行为带来干扰，策略需密切关注监管环境变化。

报告并未针对每类风险提出详细缓释策略，提示投资者需审慎评估相关风险对策略的影响。

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六、批判性视角与细微差别

• 假设合理但需谨慎：报告以盘口委托挂单的买卖变化量作为投资者“买卖意愿”的代理，隐含该挂单变化真实反映市场情绪的假设。然而，挂单数据易受人为操控及高频交易影响，可能存在噪音。

- 档位影响凸显：前1档委买挂单的因子表现明显优于多档位合并因子，这一现象提示高档位委托量可能含有较多非真实意愿或流动性影响。实际应用需关注档位选择以防信号弱化。

• 相关性提醒多因子构建谨慎：平均净委买变化率与偏度因子高度正相关，收入共同信息，偏度因子单独贡献较有限，强调构建多因子组合时需规避因子冗余。

- 分层选股效果差异明显：波动率因子在中小盘表现强劲，在大盘股中弱化。投资者应根据投资风格及目标市场精挑细选因子组合。

• 缺乏因子原理深入探讨：报告对因子背后微观市场机制及行为金融学解释略显不足，尽管实证效果显著，理论基础仍需进一步强化。

- 风险应对未展开：报告风险提示虽覆盖主要系统风险，但缺乏实操层面缓解措施，建议策略设计时配合严格风险管理框架。

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七、结论性综合

本文通过创新使用盘口委托挂单数据构建净委买变化率相关的三个选股因子，并基于2012-2019年A股市场数据进行了丰富的实证回测。主要结论如下：

• 平均净委买变化率因子开盘后30分钟表现最为突出，能够稳定捕捉投资者对前一交易日信息的正面反馈并转化为超额收益，尤其在大盘及中盘指数内均表现优异。

- 净委买变化率波动率因子揭示了市场活跃度及情绪波动，高波动率股票未来表现较优，特别在中小市值股票中效果显著，适合较长持仓期策略。

• 净委买变化率偏度因子捕捉瞬时买单大幅跳升，虽单因子溢价较均值和波动率因子低，但依旧表现稳定，适合作为综合多因子模型的补充。

- 因子间存在信息重叠，尤其均值与偏度因子正相关明显， 综合建模时需注意因子间相互作用及贡献递减问题。

• 换仓频率影响因子有效性，波动率因子更适合中长线，均值及偏度因子对高频换仓也保持有效。

- 风险因素包括市场系统性风险，流动性风险及政策变动风险，均可能对策略效果产生重要影响，需加以关注。

总体来看，报告提出利用盘口挂单数据挖掘投资者未实现买卖意愿信息的思路新颖且实证充分，所构建因子稳定且带来显著选股增益。对于寻求技术因子突破的新兴量化研究及策略开发者具备较高参考价值和实践意义。

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重要图表示意及markdown格式引用

• 图1 开盘后30分钟平均净委买变化率因子分组收益情况

• 图2 开盘后30分钟平均净委买变化率因子累计净值

• 图3 开盘后30分钟平均净委买变化率因子多空相对强弱

• 图4 净委买变化率波动率因子分组收益情况（前1档）

• 图5 净委买变化率波动率因子分组收益情况（前5档）

• 图6 净委买变化率波动率因子分组收益情况（前10档）

• 图7 净委买变化率波动率因子分组收益情况（全部档位）

• 图8 午开盘后30分钟波动率因子累计净值

• 图9 午开盘后30分钟波动率因子多空相对强弱

• 图10 开盘后30分钟净委买变化率偏度因子分组收益情况

• 图11 偏度因子累计净值

• 图12 偏度因子多空相对强弱

• 图13 因子截面相关性热力图（前1档）

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参考页码溯源

所有观点均基于报告文本内容，引用对应页码标注如下：[page::0-16]

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综上，该研报以严谨数据和清晰逻辑，开创性地利用盘口委托挂单信息捕捉投资者未实现交易愿望，提供了稳定且有效的月度选股因子，为多因子选股模型注入新活力，同时提醒投资者注意市场和政策风险对策略表现的潜在影响。

报告