市场微观结构研究系列（21）：订单流系列：关于市场微观结构变迁的故事

金融工程专题 2023年09月19日 订单流系列：关于市场微观结构变迁的故事 金融工程研究团队 市场微观结构研究系列（21） 魏建榕（首席分析师） 魏建榕（分析师）苏良（分析师） 证书编号：S0790519120001 张翔（分析师） weijianrongkyseccn 证书编号：S0790519120001 suliangkyseccn 证书编号：S0790523060004 证书编号：S0790520110001 傅开波（分析师） 证书编号：S0790520090003 高鹏（分析师） 证书编号：S0790520090002 苏俊豪（分析师） 证书编号：S0790522020001 胡亮勇（分析师） 证书编号：S0790522030001 王志豪（分析师） 证书编号：S0790522070003 盛少成（分析师） 证书编号：S0790523060003 苏良（分析师） 证书编号：S0790523060004 何申昊（研究员） 证书编号：S0790122080094 陈威（研究员） 证书编号：S0790123070027 蒋韬（研究员） 证书编号：S0790123070037 高频因子近期回撤并不能完全归因于策略的“同质化” 我们基于高频数据开发了一系列因子，如单笔金额分位数QUA、广义主力净流入率CNIR、时间重心偏离TGD等。在样本内均有不错表现，但近期稳定性均有所降低，单因子的表现在2018年前后有所差异，2020年以来ICIR降低明显。 策略“同质化”不能很好解释高频因子失效。公募、私募策略在2019年以来出现了一定的趋同性。我们的理解是，策略“同质化”的方向应在低频维度，高频因子回撤的根源还是市场微观结构变迁在悄然改变原有逻辑的适用性。 A股投资者结构全景图解析 我们参考中基协、中证协等协会年报、上市公司披露的股东明细及公募基金持仓等数据，统计以下几类机构持有的流通股市值占比情况。公募与私募等机构持仓规模在经历2019至2021年的快速增长期后，上升的趋势逐渐放缓；相反地，从交易所 口径统计的数据看，机构的交易占比在2017年以来不断提升。 未来A股的变化趋势将会是整体资金换手率的提升，对于微观结构变迁的理解也需要修正：机构化进程体现为“交易”机构化，而并非是“持仓”机构化。 市场微观结构变迁的三大特征：速度、质量、集中度 （1）委托交易速度提升：小市值股票的委托平均执行时间缩短最为明显。机构化的定义可以补充为“不均匀”或是“小市值”的机构化，市场微观结构变迁对主动暴露小市值风格的因子影响会更加显著。 （2）平均挂单金额缩小：在《大小单重定标与资金流因子改进》报告中，我们 对大小单划分的阈值进行重新定义，大单与小单的分界值从20万元不断降低至 25万元，并且实测的最优参数还在降低，对于策略的参考意义也在减弱。 （3）开盘成交占比增加：在2013年，完成当天20的交易量需要35分钟，而 在2022年这一时长则缩短至20分钟左右。早盘交易的比例在增加，不同选股域之间并没有显著区别。市场上投资者似乎达成了一种交易默契：当隔夜有利好或利空消息时，第二天应该要尽早地完成交易，避免被其他投资者推高或踩踏。 相关研究报告 其他重要讨论 （1）因子策略相适性分析。在因子策略层面，市场微观结构的变化，直接导致 原有的构造方法不再适合当前的市场。由于投资者在日内分布结构的不均匀，盘 《日内分钟收益率的时序特征：逻辑 讨论与因子增强市场微观结构研究系列（19）》20221225 《大小单重定标与资金流因子改进市场微观结构研究系列（16）》 20220904 《高频因子：分钟单笔金额序列中的主力行为刻画市场微观结构研究系列（15）》20220612 初阶段的涨跌幅会对日内反转因子产生干扰，剔除掉这部分往往能够改造出比较好的反转因子。然而，自2018年以来，提纯日内反转的做法不再有效。 （2）微盘股交易结构变化。万得微盘股指数2023年年初以来相对沪深300和中证500超额收益分别为268和291。配置微盘股作为子策略而言有效，部分 含“微”量高的基金超额明显跑赢同类偏股类产品。我们判断微盘股策略市场容 量暂时还没达到峰值，但是累计超额收益在同类结构下已经较高，不排除会出现部分投资者选择在当下将盈利变现的处置效应风险。 风险提示：模型基于历史数据测试，未来市场可能发生变化。 金融工程研究 金融工程专题 开源证券 证券研究报 告 目录 1、投资者结构全景图：机构化体现在交易而非持仓6 2、股票市场在交易层面的三大重要变化9 21、电光石火：订单交易速度普遍提升9 22、精耕细作：激烈竞争下的策略优化12 23、凤鸣朝阳：交易量向早盘阶段漂移14 3、市场微观结构变迁与策略优化讨论15 31、反转策略的日内优化逻辑15 32、微盘股的交易结构变化与相关测算19 4、风险提示21 图表目录 图1：单笔金额分位数QUA因子十分组测试结果4 图2：广义主力净流入率CNIR因子十分组测试结果4 图3：时间重心偏离TGD因子十分组测试结果4 图4：合成因子十分组合多头超额在95以上4 图5：公募500指增超额相关性相对私募偏高5 图6：公募私募在某些时期有趋同的趋势5 图7：A股投资者分类示意图6 图8：公募基金持有流通股市值约为56万亿元7 图9：私募基金持有流通股市值约32万亿元7 图10：保险机构持有流通股市值约为2万亿元7 图11：养老金持有流通股市值约2万亿元7 图12：券商资管自营持有流通股市值约05万亿元7 图13：信托机构持有流通股市值约068万亿元7 图14：其他境内机构持有流通股市值约18万亿元7 图15：境外机构及个人投资者持有流通股约35万亿元7 图16：一般法人在A股投资者结构中占比最高，专业机构占比约为278 图17：订单执行时间逐渐缩短，交易越来越快9 图18：不同选股域的订单执行时间差异较小9 图19：高频（10秒内）撤单的比例在逐年增大10 图20：撤单比例保持稳定，高频撤单的结构占比提升10 图21：限价委托的平均执行时间在2018年以来逐渐缩短11 图22：非市价化限价委托执行时间的历年变化11 图23：非市价化限价委托在大小市值上的差异不大11 图24：市价化限价委托执行时间的历年变化11 图25：市价化限价委托在小市值上执行速度更慢11 图26：2018年以来平均单笔挂单金额呈下降趋势12 图27：大市值、流动性好的股票挂（卖）单金额偏大12 图28：平均挂（卖）单金额变化存在差异：小市值股票的降幅更明显13 图29：大市值股票的单笔成交金额下降趋势不如小市值股票明显13 图30：公募基金持仓并未整体偏向小市值14 图31：量化私募在小市值上布局的进度加快14 图32：日内交易愈发集中于早盘时段14 图33：成交重心的计算示意图14 图34：盘中时段的交易向开盘集中，而尾盘的结构相对稳定15 图35：第1小时成交重心2018年以来普遍前移15 图36：第4小时成交重心基本维持稳定15 图37：上午时段股价走势示意图16 图38：分时段的反转强度（RankICIR），盘中最高16 图39：不同年度开盘累计涨跌幅因子RankIC的结构变化16 图40：日内涨跌幅多空收益相对超额为45617 图41：隔夜涨跌幅因子RankIC为00417 图42：2019年以来，反转改进效果变差18 图43：早盘阶段行情与全天行情的相关性在提升18 图44：2023年以来，微盘股相对沪深300超额29919 图45：含“微”量高的基金业绩表现较好19 图46：公募基金持有微盘股市值增长迅速20 图47：基于聚类误差确定核心参数N320 图48：微盘股指数的时序样本分为5类，交易速度和挂单金额上区分度较高20 图49：微盘股指数交易日期的时段划分21 图50：当前（时段5）相对300超额收益较高21 表1：增加因子广度虽能增强IC，但也无法解决ICIR降低的问题5 表2：2014至2021年年末投资者持股市值占比：机构持仓占比在持续提升6 表3：境外其他国家或地区的股票交易市场结构占比8 表4：A股市场的机构订单提交比例逐渐提升9 表5：2018至2022年不同类型订单统计：委托方式的结构没有发生较大变化10 表6：剔除开盘第1小时涨跌幅因子效果更好，但2018年以来并不理想18 表7：持有微盘股市值较大的10只公募基金19 Level2行情数据包含逐笔成交、逐笔委托和买卖档口数据。其中蕴含的丰富信息能够帮助我们了解金融市场的微观结构，包括但不限于机构资金流识别、日内行为模式差异以及聪明钱交易等等。 在《高频因子：分钟单笔金额序列中的主力行为刻画》报告中，我们基于分钟单笔成交金额刻画了机构参与程度的度量（QUA因子），2018年以来跟踪效果表现优异，RankIC为0093，ICIR为492，多头超额收益达到7以上。 在《大小单重定标与资金流因子改进》报告中，我们尝试利用逐笔委托和逐笔成交数据重新划分大小单，同时解决了资金流因子多头超额不显著的问题。改进的广义主力净流入率（CNIR因子）多头超额优异，样本外超越沪深300达到51。 在《日内分钟收益率的时序特征：逻辑讨论与因子增强》报告中，我们以涨跌幅的日内效应为出发点，探究涨跌幅在时间轴上的分布信息。所构造的时间重心偏离TGD因子的多空信息比率较高，RankIC为006，多空月度胜率超过90。 我们将上述因子通过zscore处理后等权合成并测试其分组效果，间隔20个交易日来调仓，暂时不考虑费率的影响。尽管获取超额收益的难度在逐渐增大，但是合成因子在2023年上半年，仍然有着3以上的多头超额，最大回撤为193。 图1：单笔金额分位数QUA因子十分组测试结果图2：广义主力净流入率CNIR因子十分组测试结果 数据来源：Wind、开源证券研究所（2018010220230823）数据来源：Wind、开源证券研究所（2018010220230823） 图3：时间重心偏离TGD因子十分组测试结果图4：合成因子十分组合多头超额在95以上 数据来源：Wind、开源证券研究所（2018010220230823）数据来源：Wind、开源证券研究所（2018010220230823） 进一步地，我们将双边费率设为3，计算上述因子在全市场十分组净值，表1 的计算结果为因子多头相对等权的超额收益率，未经过年化处理。 因子简称年份 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 月均 2018 021 153 048 030 056 028 091 014 089 007 126 047 042 2019 102 002 011 013 032 050 067 082 026 035 038 042 011 2020 019 061 098 041 119 079 023 272 182 173 093 090 071 2021 067 037 160 141 102 196 222 085 187 045 156 084 103 2022 047 004 053 042 047 043 148 052 015 063 013 100 024 2023 044 001 129 086 060 203 082 050 029 2018 005 086 099 081 016 180 035 030 003 037 201 109 018 2019 112 132 160 174 251 051 168 036 032 074 041 088 067 2020 015 080 489 095 172 026 079 392 034 120 041 193 104 2021 017 094 237 040 025 135 080 047 019 039 354 085 066 2022 138 066 101 070 123 017 308 004 050 023 137 012 063 2