• 撤单行为与流动性密切相关，撤单率与换手率存在强相关性，表现出市值分组的非线性特征，尤其是在小市值股票中交易不活跃表现明显。[page::2]

• 撤单比率与股票涨跌幅呈现爬坡型，一定程度体现价量一致性，且撤单的日内时序特点呈现“早盘衰减-尾盘放量”且尾盘废单集中，[page::3][page::4]

• 委托订单生命周期中，成交约占60%，撤单超过30%，撤单可细分为全撤、部撤和废单，各类撤单特征及报价行为不同，部分撤单挂单金额较大且报价位置较高，集中于不同交易时段体现差异化交易习惯。[page::5][page::6]

• 三小将TRI因子基于早盘集合竞价阶段的卖方撤单率信号，通过全撤、部撤、废单三类指标等权合成，年化超额收益约37.5%，信息比率约4，较原始因子提升7.5%，在不同市场范围表现如何有差异，微盘股未表现出更优表现。[page::7][page::8][page::9]

| 因子名称 | Rank IC | Rank ICIR | 多头Alpha | 多空收益 | 多空信息比率 |
|-----------|---------|-----------|-----------|-----------|-------------|
| 沪深300 | -0.02 | -0.60 | -4.2% | 0.3% | 0.09 |
| 中证500 | -0.05 | -2.12 | 3.5% | 12.1% | 1.25 |
| 中证1000 | -0.08 | -3.70 | 7.4% | 22.5% | 2.54 |
| 国证2000 | -0.09 | -4.29 | 9.0% | 33.1% | 3.15 |
| 微盘股 | -0.06 | -2.10 | 5.2% | 19.6% | 1.43 |
| 全市场 | -0.09 | -4.43 | 11.0% | 37.5% | 4.00 |

• 毒流动性TOX因子通过计算5秒内撤单数量占30秒内撤单数量的比例来识别高频机构撤单行为，流动性越差的股票该比例越高，表现出约9.8%的多头年化超额收益，多空收益达25.6%。其对不同规模股票表现最佳于国证2000成分股。[page::9][page::10][page::11]

| 选股域 | Rank IC | Rank ICIR | 多头Alpha | 多空收益 | 多空信息比率 |
|---------|---------|-----------|-----------|-----------|-------------|
| 沪深300 | 0.02 | 0.62 | -0.5% | -0.2% | 0.03 |
| 中证500 | 0.03 | 1.45 | 5.0% | 12.5% | 1.32 |
| 中证1000| 0.05 | 2.89 | 5.8% | 23.0% | 2.67 |
| 国证2000| 0.05 | 3.07 | 9.9% | 29.1% | 3.66 |
| 微盘股 | 0.02 | 0.91 | 3.9% | 9.8% | 0.90 |
| 全市场 | 0.04 | 2.67 | 9.8% | 25.6% | 3.48 |

• 两具体因子表现互补，三小将依赖流动性特征较强，而毒流动性因子与机构特征更加相关，合成因子在年化收益和多空信息比率上优于单一因子，有效捕捉流动性和机构交易行为带来的超额收益。[page::11]

• 因子经Barra风格中性化处理后仍保持收益，三小将TRI与毒流动性TOX在流动性、波动、成长等多维风格因子上展示不同暴露，易于量化因子线性模型中稳定利用。[page::9][page::11]

| 因子名称 | 贝塔 | 估值 | 杠杆 | 盈利 | 成长 | 流动性 | 动量 | 中市值 | 波动 | 市值 |
|----------|------|------|------|------|------|--------|------|--------|------|------|
| 三小将 | 0.00 | -0.06| -0.01| -0.15| -0.15| 0.42 | 0.01 | -0.25 | 0.39 | -0.32|
| 毒流动性 | 0.04 | -0.07| -0.10| 0.15 | 0.13 | -0.18 | 0.13 | 0.02 | -0.16| 0.21 |
| 合成 | 0.04 | -0.01| -0.07| 0.18 | 0.19 | -0.40 | 0.05 | 0.19 | -0.38| 0.32 |

报告详尽分析：订单流系列 撤单行为规律初探 | 开源金工

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1. 元数据与报告概览

• 标题：订单流系列 撤单行为规律初探

- 作者/团队：开源证券金融工程团队，首席分析师 魏建榕

• 发布日期：2024年1月24日

- 研究领域：因子研究、量化基金，重点聚焦市场微观结构中的撤单行为特征及其量化因子的构建

• 主题/对象：A股市场订单流中撤单行为的时序及特征规律、对流动性的影响、构建相关量化因子及其选股能力

核心论点及目标

报告围绕“撤单”这一极为细微且难以观察的市场微观行为进行深入剖析，提出撤单与市场流动性紧密相关，并可通过撤单的行为特征设计选股因子。

• 主要信息：

- 撤单行为可以映射出市场的流动性特征，流动性不足会带来超额收益补偿；
- 撤单的性质复杂，应根据订单性质细分进行分类讨论，区别成交、全部撤单、部分撤单和废单四种类型；
- 基于撤单特点，提出两大高频因子“三小将TRI”和“毒流动性TOX”，并通过合成实现选股表现的进一步提升；
- 两因子及其合成因子在全市场及不同市值/流动性分组中均表现良好，特别是流动性较弱标的中收益更优。

该报告旨在梳理市场撤单层面深层的微观结构规律，进而为量化选股提供新的高频因子视角。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 撤单行为分析

• 关键观点：

- 撤单率和撤单比例是表征撤单行为的重要指标，分别为撤单量相对自由流通股本及全部委托量的比值；
- 撤单越多的股票，通常交易越不活跃，即成交不及时、买卖价差大，市场会给予这类低流动性股票更高收益补偿；
- 撤单的复杂性来自于多种动机：如改善买卖价格、虚假买卖压力建仓等，单一撤单比例因子表现不佳（Rank IC 0.03），效果欠佳，需细分分析。

• 逻辑及事实支撑：

- 撤单是成交的“另一面”，两者相伴发生；
- 交易所数据能迅速捕捉成交信息，但撤单则涵盖更丰富的行为动机和信息含量；
-报告通过大量逐笔委托数据测算撤单行为，包括跨市值、时序、买卖对称性等多个维度，梳理其影响市场特征的表现。

• 补充说明：

- 撤单率与换手率密切相关，卖出撤单率与换手率的相关性高于买入撤单（图1）；
- 这一现象提示卖出撤单在反映流动性或价格压力上的信号更强，但成因尚未明；
- 小市值股票体现出非线性的撤单率特征，极小市值股票存在实际交易不足现象。

重要数据包括撤单率相关性表（表1），展示撤单指标与传统Barra风格因子（流动性、市值、波动率等）的相关性的强弱，强调流动性一贯为最核心关联。[page::1,2]

2.2 行业内结构及价量关系

• 市值划分视角：

- 撤单比例在市值分组上单调递减（图2），即市值越大，撤单比例越低；
- 撤单率呈现非线性特征，低市值股票撤单率有峰值（图3），反映极小市值流动性深度不足；
- 特别指出微盘股的交易行为与传统规律差异显著，机构关注度和盈利能力较低，导致其流动性指标表现独特。

• 价与量关系：

- 撤单比率在涨跌幅的极端区间明显偏低（图4），支持价格波动与撤单行为相关性的观点；
- 逻辑上，价格大幅上涨或下跌可能伴随成交增多，撤单意愿降低；
- 交易活跃度（由换手率表现）驱动撤单频率，卖出撤单率与比例相关度较高，买入撤单则较弱，符合买入谨慎博弈的行为模式

• 撤单时序分布：

- 撤单量分布呈现日内“U型”特征，与成交量整体时序高度吻合（图6）；
- 尾盘撤单量集中，为未及时成交的废单特征；
- 自相关系数显示撤单行为时序不平稳，呈现明显时点拥挤聚集（图7、8），强调因撤单实时性和短期集中特性。

此节揭示了撤单行为与传统微观结构价量规律的密切联系，但同样指出了精细时序和分类的必要性。[page::2,3,4]

2.3 撤单分类及行为差异

• 四类订单生命周期：

- 成交（约60%委托金额成交）
- 全部撤单（约30%）
- 部分撤单（少于10%，一般金额较大）
- 废单（少于10%，报价消极，挂单位置远，主要在涨跌停附近）

• 统计分布：

- 图9明确展示占比，图10描绘四类订单占比时间动态；
- 部分撤单金额明显大于全撤，体现投资者在以撤单方式调整持仓的策略灵活性（图11）；
- 废单多出现在价格极端档位，反映部分“彩票式”挂单行为，非单纯流动性操作（图12）；

• 时段分布：

- 不同交易时段的撤单及成交比例明显差异（图13）；
- 集合竞价期撤单比例高，连续竞价阶段买入撤单较卖出高，反映交易者“以慢打快”的建仓策略；
- 订单分类帮助理解不同撤单类型背后的交易行为逻辑和策略意图，是因子构建的基础。

本节通过分类，提升了对撤单行为内部结构的解读，有助于后续提取高质量信号。[page::4,5,6]

2.4 因子构造与表现分析

1. 撤单率因子“三小将TRI”

- 利用早盘集合竞价阶段的三类卖方撤单率指标（全撤、部撤、废单）构建；
- 单因子表现优异，多空收益样本内高达37.5%，年化空头收益达20%，多头11%，较原始撤单率提升7.5%（图14-16、图18、图19）；
- 换手率中性化剔除后因子能力大幅下降，说明因子主要捕捉流动性与换手率信息（表2）；
- 在全市场、小市值及各指数池中测试，微盘股表现不突出，乖离于换手与市值的传统关系（表3）；
- 剥离Barra风格后，因子仍具备稳定超额收益，尽管回撤周期存在，风险控制尚可（图21）。

1. 毒流动性因子TOX

- 基于高频撤单比例（5秒内撤单/30秒内撤单）来衡量机构高频撤单的相对活跃度；
- 逻辑是高频撤单多者流动性“有毒”，即表面活跃但不稳定，机构行为主导，带来风险溢价；
- 多头端年化超额收益约9.8%，多空信息比率3.48，空头收益亦显著（图22）；
- 分域测试显示国证2000表现最佳，微盘股效果不理想，说明因子与流动性、机构行为深度相关（表4，图23）；
- Barra风格相关分析表明，毒流动性因子与市值、流动性负相关，但与成长等因子存在一定正相关，体现独立的风险暴露（表5）。

1. 合成因子表现

- 三小将TRI与毒流动性TOX等权合成，以增强因子稳定性和选股能力；
- 合成因子多空收益超过单因子表现，年化收益及信息比率显示提升（图24、图25）；
- 合成因子的流动性特征更为丰富，对市场微观结构的解释力更强，适合量化选股模型的集成使用。

综上，撤单行为通过精细分类及高频特征提炼，转化为具有显著选股能力的高频因子。因子研究严格剥离传统风格因子影响，确保超额收益的独立贡献。[page::6-11]

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3. 图表深度解读

• 图1（撤单率与换手率相关性）：

- 数据显示在各指数范围内，撤单率和换手率Pearson相关系数普遍超过0.85，卖出端相关性略高；
- 支持撤单行为强反映流动性活跃/不足；

• 图2、图3（撤单比例与撤单率对市值的表现）：

- 图2显示随着市值增大，撤单比例稳步下降，买卖双方均如此，卖出比例整体高于买入；
- 图3显示撤单率呈非线性走势，低市值区间存在峰值，反映极小市值股票流动性缺失或关注不足。

• 图4（撤单比例与涨跌幅变化）：

- 拐点处撤单比例最低，说明涨跌极端时刻市场参与度较高，撤单行为减少。

• 图5（撤单与换手率、波动率的关系图）：

- 展示正负相关路径：换手率与波动率正相关，且正向影响撤单率，买卖撤单指标彼此正相关，买卖比率间负相关；

• 图6（撤单量与日内成交量的分布对比）：

- 撤单分布与成交量形态一致，尾盘大量废单体现交易机制限制与订单时间窗口效应。

• 图7、图8（时序自相关系数及1阶自相关频率分布）：

- 撤单不具有平稳分布，维护时间点显聚集，提示时序模型设计的重要性。

• 图9-13（订单分类统计及时段行为差异）：

- 生动表现撤单金额占比、挂单大小、价格级别分布和时段占比，揭露撤单在不同交易阶段的行为模式差异。

• 图14-17（各类撤单率因子的多空表现及相关分析）：

- 证明三类因子均有一定选股能力且内部相关性大，换手率中性化明显减少多空收益，强化流动性的决定性作用。

• 图18-20（三小将因子及改进效果）：

- 展示蔟业过程、年化收益、胜率及算术收益增幅，强调早盘集中撮合撤单数据提高因子信噪比。

• 图21（Barra中性化后效果）：

- 抚平市场风格后，因子仍表现出稳定超额收益，说明因子成分独立于传统风格。

• 图22-23（毒流动性因子及剥离Barra效果）：

- 体现机构撤单高频特征的选股收益，且历史上存在阶段性超额收益生成窗口。

• 图24-25（合成因子表现）：

- 合成因子表现优于单因子，总体趋势稳健，上升动能明显；

• 表1、表2、表3、表4、表5（相关性与性能检验）：

- 全面检验撤单指标与传统风格因子关系、因子等级相关性及其换手率中性化后能力，分市场域多角度验证；
- 三小将TRI与毒流动性TOX因子均具备较强流动性特征，但在成长、估值等维度展现不同特性，支持它们各有独立信息量。

整体，图表丰富翔实，数据分析严谨，能够清晰佐证报告论点。[page::2-11]

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4. 估值分析

报告并未涉及企业估值分析、财务预测或定价模型构建，核心集中于市场微观结构和量化因子研究领域，因此无相关估值部分分析。

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5. 风险因素评估

• 风险提示明确：

- 因子模型基于历史数据统计，未来市场结构可能发生变化，模型表现存在不确定性；
- 尤其高频因子面临的技术与市场环境演进风险不可忽视；
- 流动性事件、制度调整及投资者行为趋势改变可能影响因子有效性。

风险披露简单但必要，提醒模型适用场景局限性，未对风险发生概率或缓解策略展开深入讨论。[page::12]

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6. 批判性视角与细微差别

• 潜在偏见及局限：

- 因子高度依赖流动性指标，易与换手率、波动率等传统指标共线，换手率中性分析中表现下降，提示因子信息有限的独立性问题；
- 微盘股表现欠佳，表明因子可能对极端样本或低关注标的适用性不足，这可能源于样本规模或数据噪声；
- 三小将TRI构造对时间段选择敏感，早盘集合竞价的信号表现优于连续竞价阶段，表现时效性可能较强；
- “毒流动性”因子假定高频撤单多代表机构行为，难以完全排除特殊市场环境或算法中断造成的异常，存在模型假设偏差风险；
- 文中未深入探讨策略实施成本、滑点及交易冲击等实际执行风险，因子超额收益是否可持续具不确定性。

• 分析不够稳健处：

- 因子剥离Barra风格后的效果仍弱于原始表现，表明部分信息可能源自公共风格因子，需警惕因子冗余；
- 撤单行为的复杂动机尚未完全明晰，存在解释的多义性，需未来进一步实证检验。

• 报告内部细微矛盾：

- 报告中既指出撤单率和比例表现不佳，又用三小将TRI大幅提升表现，需关注因子筛选的微妙差异和样本依赖性；
- 两个因子合成带来显著提升，说明因子间信息有一定互补性，忽视单一因子多样化可能导致模型过拟合。

总的来说，报告深度较高、分析严谨，但仍依赖典型量化因子的假设隐含，需结合实际交易细节和市场动态审慎应用。

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7. 结论性综合

本篇报告系统深入地分析了A股市场订单流中的撤单行为特征，结合大规模逐笔委托数据，揭示撤单行为与股票流动性、成交活跃度及价格表现密不可分。其主要贡献体现在：

• 撤单的流动性映射：撤单率与换手率及市值呈现强相关，联动性明显，体现撤单行为为反映市场流动性的重要窗口；

- 订单细分揭示交易特征：将订单生命周期细分为成交、全撤、部撤与废单，四类代表不同交易意图及报价习惯，拆解了撤单行为复杂本质；

• 三小将TRI高频因子构建：基于早盘集合竞价撤单数据细分三类卖方指标的等权合成，激发撤单信息的信噪比，显著提升多空收益，表明账面撤单行为隐藏的阿尔法价值；

- 毒流动性TOX因子创新：通过高频撤单数量占比捕捉机构交易风格及“有毒流动性”，另一策略角度挖掘撤单行为与市场微观结构的关系，弥补常规流动性因子视角；

• 合成因子优异表现：将两因子组合提升稳定性和回撤控制，综合表现优于单因子，适用于全市场不同市值及流动性分组；

- 对流动性风格的深刻洞见：因子显著映射流动性、波动率等传统风格因子，助力理解高频市场行为与资产定价关系。

图表深度反馈：包括撤单率动态、市值分组的非线性特征、时序分布的聚集效应，以及具体因子的多空收益曲线与相关性矩阵，共同构成了理论与实证的完美结合。

报告基于原创深度研究，贡献了市场微观结构的细分视角与高频因子挖掘路径，为量化基金和市场微结构领域提供了具备操作性的知识框架和实证因子工具。不过，因子依赖流动性指标，未来需加强对样本容量极端偏差的弹性检验及市场适应性评估。

总体而言，报告向读者传达撤单行为虽然隐晦，却蕴含显著的市场信息，通过科学数据划分与高频算法刻画，能够有效捕捉流动性相关的定价异象，进而获得持续稳定的超额收益。此次研究对于深度理解和建模市场微结构及量化交易策略设计具有重要借鉴意义。[page::0-12]

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附录：主要图表示意

• 图1：撤单率与换手率之间有强关联

- 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

- 图4：撤单比例在涨跌幅上的爬坡过程

• 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

- 图9：委托订单分类及金额占比情况，撤单占30%以上

• 图14：全撤All因子多空收益29%

- 图18：三小将TRI因子多空收益37.5%

• 图22：毒流动性_TOX因子多头超额较高，约9.8%

- 图24：合成因子多空头显著，单调性稍弱

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结语

本篇“订单流系列：撤单行为规律初探”报告通过细粒度数据研究市场中的撤单现象、撤单类别及其对流动性的影响，提出并验证了两个创新性高频选股因子，增强了我们对市场微观结构的认识。本研究对量化选股策略研发、交易执行策略改进提供了重要参考价值，同时也为市场微结构学术研究拓展了新的实证路径。风险与局限提醒投资者谨慎应用，期望在后续研究中得到更加多元和稳健的扩展。
— 完 — [page::0-13]

报告