市场微观结构研究系列（22）：订单流系列：撤单行为规律初探

金融工程专题 2024年01月24日 订单流系列：撤单行为规律初探 金融工程研究团队 市场微观结构研究系列（22） 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 相关研究报告 《订单流系列：关于市场微观结构变迁的故事市场微观结构研究系列 （21）》20230918 《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 撤单行为分析：流动性相关、时序聚集、买卖不对称 我们基于逐笔委托数据刻画了股票的撤单行为特征：撤单率、撤单比例。 关于撤单行为选股逻辑的简单解释是，股票撤单越多，说明交易越不活跃，而市场会给予低流动性标的更高的收益补偿。从几个方面分析： （1）大小市值。撤单比例与市值的分组单调性更好，而撤单率的变化曲线在市值偏低一侧出现了较为明显的拐点； （2）价量一致性。波动率通过换手率间接与撤单率相关，并且卖出撤单率与卖出撤单比例的相关系数更高，而买入撤单的两类指标相关性则要偏弱一些； （3）撤单时序分布。日内撤单量的分布同成交量基本一致，呈现出早盘衰减和尾盘放量的特征，不同之处在于尾盘撤单较为集中。 撤单行为性质不一，适用于分类讨论 我们根据订单的特点，将委托划分成交、全撤、部撤和废单四类。 以委托金额为口径来统计，全部委托中最终成交的比例约为60，而撤回委托中有大部分是未成交的，大约占到全部委托的30。 部分撤单的委托金额通常比全部撤单要大，而废单相比全撤的报价更消极。 卖出委托的挂单金额通常比买入委托的更大，这是因为交易者倾向于分笔买入建仓以隐藏交易意图，或是降低持仓成本。从撤单数据中，我们同样能够观察到交易者在买入时“以慢打快”的表现。 因子讨论：三小将和毒流动性 （1）三小将TRI 基于早盘集合竞价阶段撤单数据，我们筛选三类卖方撤单率指标，并将其等权合成得到三小将TRI因子。 三小将在全市场上测试效果十分优异，多头的年化超额收益达到11以上，空头端收益接近20。多空收益样本内达到375，相比原始因子提升75。 在沪深300中，三小将TRI表现平平，多空信息比率等指标显著弱于在全市场选股的表现。但在微盘股中，并未出现小市值表现更优的结果，这可能与微盘股范围内换手率和市值正相关有关的规律有关。 在剥离Barra风格特征后，因子在回撤周期内仍能贡献较为稳定的超额收益。 （2）毒流动性TOX 识别市场微观结构的两种，笔者采取其中一种方法：判断主力资金在市场上的分布，常见的高频特征有尾盘成交占比等，并由此构建了高频撤单占比指标。 毒流动性因子的选股逻辑理解起来比较简单，高频的机构类撤单相对占比越多，说明股票的流动性越差，未来会获取高于市场平均的收益补偿。 （3）合成因子 我们将三小将和毒流动性合成，多空收益可达到434，多空信息比率超46。 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、行为分析：流动性相关、时序聚集、买卖不对称3 2、分类讨论：三类不同撤单的交易习惯不同6 3、因子初探：三小将和毒流动性7 31、撤单率因子：三小将TRI8 32、高频流动性因子：毒流动性TOX10 4、风险提示13 图表目录 图1：撤单率与换手率之间有强关联3 图2：撤单比例与市值单调变化4 图3：撤单率与市值呈现明显的非线性特征4 图4：撤单比率在涨跌幅上存在爬坡过程5 图5：撤单比例与波动率的传导路径5 图6：撤单量分布与日内成交量分布基本一致，废单集中于盘尾5 图7：撤单量在时序上并不平稳（tick3s）6 图8：撤单率1阶自相关系数随频率变化6 图9：委托订单分类及金额占比情况，撤单占30以上6 图10：四类订单中全部撤单的比例有所增加6 图11：部分撤单的挂单金额较大7 图12：废单的挂单位置通常较高7 图13：四类订单分别对应不同的交易习惯7 图14：全撤All多空收益为298 图15：部撤Part多空收益为218 图16：废单Negative多空收益为3428 图17：三个因子整体重叠度较高8 图18：三小将因子多空收益达到375，信息比率接近49 图19：三小将多空收益提升约759 图20：十分组对比，改进后因子单调性得到小幅优化9 图21：Barra中性化扣减了因子的大部分收益，但仍有稳定增量10 图22：毒流动性因子多头超额较高，达到9811 图23：毒流动性2018年以来提供约33的年化超额收益12 图24：合成因子多空头显著，单调性稍弱13 图25：三个因子的多空收益曲线13 表1：两类因子与Barra风格的相关性测算结果：流动性、市值和动量相对较高4 表2：初始三因子及其换手率中性化测试结果8 表3：三小将因子分域测试，在小市值股票池中表现较好10 表4：毒流动性因子分域测试，在国证2000指数成分股中分组效果最好11 表5：三个因子与常规Barra风格因子的相关系数12 为了探究高频因子更清晰的底层逻辑，我们继续用Level2数据来研究A股市场微观结构的规律。本篇的关注点将会聚焦于一种极不容易发现的行为：撤单。 从交易的委托到逐笔成交或被主动撤回，沪深交易所接收的绝大多数订单会经历完整生命周期。其中，成交的订单演绎成我们常见的价量特征，而被主动撤回的订单则会通过影响盘口形态和交易情绪，在一定程度上也会参与股票价格决定的活动。市场微观结构是无法用肉眼（盯盘）观测的一方小世界。每笔订单就如同构成基本物质的分子与原子，不同类型的交易行为共同组成了Alpha模型中的各类量价规律和特征。从低频选股到高频研究，我们希望尽可能梳理出细致的规律，把握住Alpha生效的底层逻辑，这对于理解市场同样也会有帮助。对于交易中出现的撤单行为，笔者尝试按照订单性质分别讨论。 1、行为分析：流动性相关、时序聚集、买卖不对称 一笔交易委托送至交易所，通常会面临两种可能的结果，或被撮合成交，或被撤销交易。我们通过行情数据只能观测到订单流中已成交部分的信息，而未成交的部分是否存在可用于构建选股因子的特征？带着问题来找答案，我们用一种最简单的思路刻画这一特征：撤单率（比例），该指标可以反映当天交易撤单的情况。 绝对指标：撤单率撤单量自由流通股本 相对指标：撤单比例撤单量全部委托量 关于撤单行为选股逻辑的简单解释是，股票当天的撤单越多，说明交易越不活跃（成交不迅速、买卖价差大），而市场会给予低流动性标的更高的收益补偿。 经测算后发现，撤单比例因子选股的效果不好，RankIC仅有003，RankICIR偏低（177），并没有持续稳定的多空收益。而从行为本身理解，订单成交的过程中总会伴随撤单行为的发生：一方面出于价差收益考虑，交易者若是想以更优的价格买入或卖出股票时，会将原先委托撤回再次报单；而另一方面，交易者会在目标价格附近挂单形成虚假的买方支撑或卖方压力，提供有利的交易机会，达到目的后再撤回。撤单行为的动机成分复杂，可能是“单纯撤单比例因子”效果不好的原因。 图1：撤单率与换手率之间有强关联 数据来源：Wind、开源证券研究所 撤单与成交，似硬币的两面。以换手率为例，无论从时序还是截面上测算，撤单率与换手率均有较强的相关性（图1）。而且相比于买入，卖出撤单率与换手率的相关系数更高，对此我们还没有比较清晰的解释。 由表1可见，撤单率在其他常见的风格特征上也有普遍暴露。其中，卖出撤单率与市值风格的相关性更高，并且与价格变动有较强关联。小市值股票的交易盘比大市值股票更小，买卖博弈的空间更大，在小票中价格试探等动作也会比大票多。 表1：两类因子与Barra风格的相关性测算结果：流动性、市值和动量相对较高 交易方向 流动性 市值 非线性市值 波动率 动量 盈利 估值 打新 资金流 买入撤单比例 0482 0558 0277 0224 0344 0093 0160 0161 0129 卖出撤单比例 0457 0537 0248 0231 0355 0116 0184 0110 0208 买入撤单率 0653 0316 0210 0547 0171 0240 0272 0402 0049 卖出撤单率 0658 0324 0208 0542 0159 0252 0260 0390 0082 数据来源：Wind、开源证券研究所 （1）大市值VS小市值 我们将全部股票样本，按照市值由大到小的顺序分成30组，分别测算不同组的 撤单比率及撤单率。图2和图3更直观地展示了撤单行为与股票市值的关联，撤单比例与市值的分组单调性更好，而撤单率的变化曲线在市值偏低一侧出现了较为明显的拐点。这种非线性的变化特征在换手率上同样也会出现，反映了在极小市值范围内的股票存在交易不足，或是关注度不够的情况。 图2：撤单比例与市值单调变化图3：撤单率与市值呈现明显的非线性特征 数据来源：Wind、开源证券研究所数据来源：Wind、开源证券研究所 2023年以来，市场广泛讨论的热点之一即是微盘股风格。根据万得微盘股指数的编制规则，“微盘股”主要包含全部A股中市值居于后400的个股，剔除ST、ST、退市整理股、首发连板未打开的标的。从基本面角度来看，微盘股的经营风险高于市值更大的股票。无论是盈利还是成长上的暴露均显著低于其他主要宽基指数，并且微盘股的分析师覆盖度同样不高，进一步体现了机构的低关注度。这部分股票在市值与换手的相关性规律上与A股其他标的明显相悖。 （2）价与量的一致性 股票价格变动与成交放量往往由密不可分的关系，撤单率与Barra风格中的波动率相关性可以达到05以上，同样能够佐证在A股价量一致的规律。我们同样按分组变量（涨跌幅）将股票样本等分成30份，观察撤单量的相对和绝对水平变化，图 4展示了撤单比率在高涨幅和深跌幅两侧的样本明显偏低。 图4：撤单比率在涨跌幅上存在爬坡过程图5：撤单比例与波动率的传导路径 数据来源：Wind、开源证券研究所资料来源：开源证券研究所 进一步观察撤单率和撤单比例的联系，我们发现，卖出撤单率与卖出撤单比例的相关系数更高（037），而买入撤单的两类指标相关性则要偏弱一些（009）。我们推测，交易越活跃的股票换手率越高，撤单也会相应增多，但因为不断有筹码入场，撤单比例会随着成交量的放大而逐渐降低。这一规律对于卖出方向的委托具有较强的约束性，原因在于新增资金的选择并未随着交易量放大而改变，而活跃的卖盘压力则是会随之逐渐减弱。 （3）撤单时序分布 此外，撤单量在日内（早盘、尾盘等）的分布形态也比较特殊。我们知道，成交量在日内交易时段的“U型”或“W型”分布。关于此现象成因的讨论在学术界和业界由来已久，大多解释跟交易信息在交易上的反应有关。撤单量的分布如图6所示，同样呈现出早盘衰减和尾盘放量的特征。与前者不同的地方在于，在收市前没有来得及完成交易的委托会被动终止，因而在盘尾撤单（废单）量会异常多。 图6：撤单量分布与日内成交