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） weijianrong@kysec.cn 证书编号：S0790519120001 suliang@kysec.cn 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）》-2023.09.18 《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）》-2022.12.25 《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）》 -2022.09.04 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37.5%，相比原始因子提升7.5%。 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43.4%，多空信息比率超4.6。 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 3.1、撤单率因子：三小将_TRI8 3.2、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（tick=3s）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29%8 图15：部撤_Part多空收益为21%8 图16：废单_Negative多空收益为34.2%8 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37.5%，信息比率接近49 图19：三小将多空收益提升约7.5%9 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9.8%11 图23：毒流动性2018年以来提供约3.3%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Level-2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0.03，RankICIR偏低（1.77），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 -0.482 -0.558 -0.277 -0.224 -0.344 -0.093 0.160 -0.161 -0.129 卖出撤单比例 -0.457 -0.537 -0.248 -0.231 -0.355 -0.116 0.184 -0.110 -0.208 买入撤单率 0.653 -0.316 -0.210 0.547 0.171 -0.240 -0.272 -0.402 -0.049 卖出撤单率 0.658 -0.324 -0.208 0.542 0.159 -0.252 -0.260 -0.390 -0.082 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0.5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（-0.37），而买入撤单的两类指标相关性则要偏弱一些（-0.09）。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