20200209-开源证券-市场微观结构研究系列（3）：聪明钱因子模型的2.0版本

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金融工程专题

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2020 年02 月09 日

《市场微观结构研究系列（1）-A 股反

转之力的微观来源》-2019.12.23

《市场微观结构研究系列（2）-交易

行为因子的 2019 年》-2019.12.28

聪明钱因子模型的 2.0 版本

— ——市场微观结构研究系列（3）

魏建榕（分析师）

高鹏（联系人）

傅开波（联系人）

weijianrong@kysec.cn

证书编号：S0790519120001

gaopeng@kysec.cn

证书编号：S0790119120032

fukaibo@kysec.cn

证书编号：S0790119120026

⚫ 聪明钱因子：高频数据，低频因子

我们于 2016 年7月提出的聪明钱因子模型，在量化投资同行中获得了较高的评

价。聪明钱因子模型的核心逻辑是，从分钟行情数据的价量信息中，尝试识别机

构参与交易的多寡，最终构造出一个跟踪聪明钱的选股因子。聪明钱因子模型首

次提出了“高频数据，低频因子”的研究模式。本篇报告的主旨是，提出关于聪

明钱因子模型的重要改进。

⚫ 聪明度指标 S是聪明钱因子模型的核心部件

聪明钱因子模型的核心问题是，如何识别聪明钱的交易。聪明钱在交易过程中往

往呈现“单笔订单数量更大、订单报价更为激进”的基本特征。基于这个考虑，

我们构造了用于度量交易聪明度的指标 S，用以筛选聪明钱的交易。不同的 S指

标的构造方式，将产生不同的聪明钱划分结果，最终影响聪明钱因子的选股效果。

因此，聪明度指标 S是聪明钱因子模型的核心部件。

⚫ 聪明钱因子的改进

通过对 S指标构造方式的重新考察，我们优化了原始模型对聪明钱的划分，提出

了对聪明钱因子的重要改进。改进后的聪明钱因子模型，在全市场范围的五分组

多空净值，信息比率达到 3.7 左右，选股能力明显优于原始模型。

⚫ 若干重要讨论

其一，聪明钱因子模型的构造过程，选取了成交量累积占比前 20%的分钟视为聪

明钱交易。通过比照机构投资者交易占比的实证数据、测试不同截止值下的因子

选股能力，我们验证了：选取 20%作为截止值，是具有合理支撑的。

其二，改进后的聪明钱因子模型，在不同的股票样本空间上，均具有较好的选股

效果。总的来说，因子对于中小市值股票，选股能力更加稳健。

⚫ 风险提示：模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。

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金融工程研究团队

开

源

证

券

证

券

研

究

报

告

金

融

工

程

专

题

金

融

工

程

研

究

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1、引言 ............................................................................................................................................................................................ 3

2、聪明钱因子的原始模型 ............................................................................................................................................................ 3

3、聪明钱因子的改进方案 ............................................................................................................................................................ 5

3.1、对开根号的修正 ............................................................................................................................................................. 5

3.2、 S 指标的重新构造 .......................................................................................................................................................... 7

4、若干重要讨论 ............................................................................................................................................................................ 8

4.1、不同截止值的差异 ......................................................................................................................................................... 8

4.2、不同样本池的差异 ......................................................................................................................................................... 9

5、风险提示 .................................................................................................................................................................................. 10

图表目录

图1：聪明钱的划分过程 ............................................................................................................................................................... 4

图2：从“量-价”相空间看聪明钱的划分过程 ............................................................................................................................... 4

图3：原始聪明钱因子的样本外表现逐渐减弱（全市场，五分组，多空对冲净值） ............................................................ 5

图4：不同 β值下的 IC 均值与 rankIC 均值 ................................................................................................................................ 6

图5：不同 β值下的多空对冲信息比率 ....................................................................................................................................... 6

图6：不同 β值下的多空对冲净值（β=0.1 处达到最优） ......................................................................................................... 7

图7：不同 S指标下聪明钱因子多空对冲信息比率 ................................................................................................................... 8

图8：不同 S指标下聪明钱因子多空对冲净值 ........................................................................................................................... 8

图9：机构投资者交易占比（历年均值约为 13%） ................................................................................................................... 8

图10：不同截止值下多空对冲信息比率（15%附近达到最优） .............................................................................................. 9

图11：不同截止值下的多空对冲净值（15%附近达到最优） ................................................................................................... 9

图12： β值为 0.1 下因子不同样本空间多空对冲净值（对中小股票效果更优） .................................................................. 10

图13：对数成交量下因子不同样本空间多空对冲净值（对中小股票效果更优） ................................................................ 10

表1：聪明钱因子的计算步骤 ....................................................................................................................................................... 3

表2：不同 S指标公式及含义 ....................................................................................................................................................... 7

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1、引言

我们于 2016 年7月提出的聪明钱因子模型，在量化投资同行中获得了较高的评

价。聪明钱因子模型的核心逻辑是，从分钟行情数据的价量信息中，尝试识别机构

参与交易的多寡，最终构造出一个跟踪聪明钱的选股因子。聪明钱因子模型在首次

发布时，受到了较多的关注，究其原因主要有两个方面：其一，模型逻辑简洁，样

本内表现良好；其二，模型首次提出了“高频数据，低频因子”的研究模式，是高

频因子领域的引领之作。聪明钱因子从提出迄今已有 3年7个月，我们一直密切跟

踪其动态表现。本篇报告的主旨是，提出关于聪明钱因子模型的重要改进。

2、聪明钱因子的原始模型

聪明钱因子模型的核心问题是，如何识别聪明钱的交易。大量的实证研究表明，

聪明钱在交易过程中往往呈现“单笔订单数量更大、订单报价更为激进”的基本特

征。基于这个考虑，我们构造了用于度量交易聪明度的指标 S（表 1，步骤 2），指标

S的数值越大，则认为该分钟的交易中有越多聪明钱参与。借助指标 S，我们通过以

下方法筛选聪明钱的交易：对于特定股票、特定时段的所有分钟行情数据，将其按

照指标 S从大到小进行排序，将成交量累积占比前 20%视为聪明钱的交易（表 1，

步骤 3）。

表1：聪明钱因子的计算步骤

步骤 1

对选定股票，回溯取其过去 10 个交易日的分钟行情数据；

步骤 2

构造指标，其中为第 t分钟涨跌幅，为第 t分钟成交量；

步骤 3

将分钟数据按照指标从大到小进行排序，取成交量累积占比前 20%的分钟，

视为聪明钱交易；

步骤 4

计算聪明钱交易的成交量加权平均价；

步骤 5

计算所有交易的成交量加权平均价；

步骤 6

聪明钱因子  。

资料来源：开源证券研究所

为了更形象地展示这个划分过程，图 1中我们给出了一个简单示例。图 1的上

半部分：这是一段长度为半小时的分钟行情数据，按照时间顺序排列，时间标签依

次标为 1-30，蓝柱代表每分钟的成交量，红点代表每分钟的 S指标值。图 1的下半

部分：我们按照 S值从大到小对原始行情数据进行了重新排序，柱子仍代表每分钟

的成交量，绿线代表成交量从左到右的累计占比（相对于总成交量）；以成交量累计

占比 20% 作为划分的界线，将最左侧的 6个分钟数据（红柱）划归为聪明钱的交易，

剩余的其他分钟数据（蓝柱）则被划为普通资金的交易。

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摘要：

金融工程专题请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明1/122020年02月09日《市场微观结构研究系列（1）-A股反转之力的微观来源》-2019.12.23《市场微观结构研究系列（2）-交易行为因子的2019年》-2019.12.28聪明钱因子模型的2.0版本———市场微观结构研究系列（3）魏建榕（分析师）高鹏（联系人）傅开波（联系人）weijianrong@kysec.cn证书编号：S0790519120001gaopeng@kysec.cn证书编号：S0790119120032fukaibo@kysec.cn证书编号：S0790119120026⚫聪明钱因子：高频数据，低频因子我们于201...

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