主动买卖因子选股能力不足 [page::2]

• 传统ACT因子根据主动买入卖出金额构建，反映主动净买入强度。

- IC值绝对值较低，整体选股能力较弱，图1多空对冲净值表现不佳。

• 机构级别越大，因子IC越高，呈递增趋势但总体仍不理想。

因子切割揭示不同单量级买卖行为的精细结构 [page::3][page::4]

• 小单ACT因子低收益端表现强负向选股效应。

- 中单、大单ACT因子高收益端显示强正向选股效应。

• 超大单因子在高低收益端都表现弱，受拆单和覆盖率限制。

- 表1显示超大单因子覆盖率不足75%，造成选股力不足。

主动买卖因子合成策略及回测绩效 [page::5][page::6]

| λ比例 | 年化换手率(多空) | 年化收益率(多空) | 年化波动率(多空) | 收益波动比(多空) | 月度胜率(多空) | 年化收益率(多头) | 收益波动比(多头) | 月度胜率(多头) |
|--------|------------------|------------------|------------------|------------------|----------------|------------------|------------------|----------------|
| 10% | 8.89 | 16.62% | 5.43% | 3.06 | 88.89% | 25.67% | 0.87 | 57.78% |
| 20% | 8.81 | 17.46% | 5.93% | 2.94 | 85.56% | 26.76% | 0.91 | 60.00% |
| 30% | 8.83 | 15.72% | 5.75% | 2.73 | 77.78% | 26.08% | 0.88 | 58.89% |

• 构建大单和中单的正向ACT因子与小单负向因子合成，显著提升因子选股能力。

- λ=10%时收益波动比最高达3.06，说明多空对冲效果最佳。

• 小单负向因子表现稳定但收益逐年下降，反映大资金对市场主导性增强。

因子风格中性化与参数稳定性检验 [page::7]

• 与Barra流动性和波动等因子负相关，进行风格因子和行业中性化处理后，因子表现依然稳健。

- 多空收益波动比在2.40左右，月度胜率超过80%。

• 不同回看窗口（20、40、60天）下因子稳定性良好，夏普水平略有波动。

样本空间扩展与风险提示 [page::8][page::9]

| 样本空间 | λ=20% 多空收益波动比 | 多头收益波动比 | 说明 |
|----------|----------------------|----------------|----------------------------|
| 沪深300 | 1.32 | 0.63 | 因子依旧在主流指数成份股中稳健表现 |
| 中证500 | 1.78 | 0.80 | 在中盘股样本空间中效果更优 |

• 因子在沪深300和中证500中的表现均优于全市场，适用性广。

- 量化模型基于历史数据，未来市场变化可能对因子有效性带来影响。[page::9]

资深金融分析报告解构与深度剖析报告

——《主动买卖因子的正确用法》（2020年09月05日，开源证券）

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1. 元数据与概览

报告标题： 主动买卖因子的正确用法
作者/团队： 金融工程研究团队，首席分析师魏建榕及多位研究员
发布日期： 2020年09月05日
发布机构： 开源证券股份有限公司
研究主题： 市场微观结构中主动买卖因子的构建与应用，重点在于对A股市场中不同交易者（机构、大户、中户、散户）的主动买卖行为因子（ACT因子）的精细刻画及其选股能力的研究。

核心论点：

• 传统主动买卖因子（原始ACT因子）在选股上的IC值较低，整体选股能力不足。

- 通过“因子切割论”对ACT因子进行细致拆分，发现上涨市场中大单和中单的ACT因子呈现正向选股能力，而下跌市场中小单ACT因子呈现负向选股能力。

• 基于细分的因子合成，构建了正向ACT因子（代表大中户）与负向ACT因子（代表散户），正向因子选股能力更强，多空对冲收益稳定且优秀。

- 该组合因子在沪深300和中证500等不同样本空间内依然表现稳健，对行业和风格因子中性化后，性能依然坚挺。

• 因子表现对回看期长度（参数）敏感性较低，具有较好的稳定性。

- 风险提示强调量化模型基于历史数据，未来市场环境可能发生较大变化。

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2. 逐节深度解读

2.1 主动买卖因子：基本不具备选股能力

该章节明确了市场常见的交易者分类方式：

• 按挂单金额大小分为超大单（>100万元，代表机构）、大单（20-100万，大户）、中单（4-20万，中户）、小单（<4万，散户）。

- 每类交易者的交易行为包括“主动成交”和“被动成交”，主动成交信息含未来股价走势更多观点。

传统做法构建主动买卖因子ACT为主动买入金额与主动卖出金额的净值指标，但其IC值较小，表现不佳。实证测试（图1）显示：

• 按交易单大小排，IC从负到正，机构主导的超大单和大单ACT因子IC值最高，但幅度仍不理想。

- 散户主导的小单ACT因子表现负向，且整体ACT因子多空对冲净值波动未能显著盈利。

图1解读：
图1为ACT因子不同交易者类别的多空对冲净值走势，整体净值线平稳无明显持续上涨，IC均值维持在极低水平，说明整体ACT因子缺乏有效的股价预测信息，选股能力不足。这也反映了主动买卖因子的传统粗粒度指标难以捕捉市场微观结构中的关键驱动因素。[page::2]

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2.2 主动买卖因子的精细结构：上涨看大中单，下跌看小单

本节提出了改进思路：“因子切割论”，即对ACT因子按股票日收益率区间进行切割区分，形成“高收益日”和“低收益日”的活跃度指标，从而剖析不同交易单尺度的主动成交信号在牛熊不同阶段的表现差异。

切割流程具体如下：

• 计算过去20个交易日的每日ACT指标。

- 按收益率取极端的𝜆比例高收益日和低收益日。

• 分别对这两个子集的ACT值求平均，形成ACThigh和ACTlow因子。

图2至图5展示不同挂单等级（小单、中单、大单、超大单）ACT因子的IC均值表现，结论如下：

• 小单（散户）：

- 低收益端ACT因子具备较强负向选股效应（IC为负且显著），表明散户在股价下跌时的主动买卖行为往往反映恐慌性抛售，因而具有反向预测能力。
- 高收益端则呈现较弱正向选股效应，且随切割比例变化，正向效应迅速衰退。

• 中单和大单（中户和大户）：

- 高收益端体现显著正向选股效应，代表机构投资者在上涨行情中较为精准的主动买入行为。
- 低收益端表现微弱负向效应，体现一定的风险避让或难以捕捉市场拐点。

• 超大单（机构）：

- 无明显的高低收益区分效应，正负向选股能力均整体较弱，部分原因是其覆盖率低（参考表1）及“拆单”策略影响。

表1深度解读：
覆盖度表明超大单的成交信息有近25%的样本缺失，影响了因子表现稳定性。此外，拆单等市场行为导致超大单虚拟信号难以明确映射市场走势。

上述结果合乎直觉解释为：机构和大户在上涨行情中主导买入，能较好预测后续走势；散户在下跌行情恐慌抛售，带来负向预示，可能因市场拐点的修复性反弹而具有逆向信号。

通过切割法，报告揭示了主动买卖因子存在的重要细微差异，指出粗粒度ACT指标无法全面反映市场微观交易结构，支持分层分析与精细化构建[page::3,4]。

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2.3 主动买卖因子的合成及因子构建

基于上述切割分析，报告提出构建两类因子：

• 正向ACT因子：结合大单和中单在高收益日的平均ACT值。

- 负向ACT因子：由小单在低收益日的ACT均值构成。

组合方法：

• 分别计算大单和中单的综合日度ACT值及小单的对应值。

- 对过去20日收益率进行𝜆比例切割，计算正向因子和负向因子的日均值。

实证结果（图6）显示，正向主动买卖因子在不同𝜆设定下均表现良好，且𝜆越小（极端高收益指标），多空对冲收益波动比越高，最高达3.06，说明高收益端深度切割提升了信号的质量。多头收益波动比也表现优异，符合机构投资者的设计逻辑。

图6解读：
多条收益净值曲线明显分层，𝜆越小曲线表现越强且平稳，支持使用较小𝜆比例捕捉高质量的选股信号。
表2进一步细化绩效指标，展示不同𝜆下多空和多头策略的年化收益率、波动率及换手率，多空收益波动比逐渐降低但仍保持优势，多头换手率适中，表明策略具备合理交易成本考量。[page::5]

图7与表3反映了负向ACT因子表现，虽然收益波动比稳定但总体选股能力较弱且近年呈下降趋势，反映出散户影响力减弱及大户主导市场的现实。

报告指出，这与业界直觉一致：近年来资金主导性增强，机构投资者的正向选股因子表现更优。

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2.4 因子相关性及行业中性化

因子与传统Barra风险因子相关性测试（表4）显示，正向ACT因子与流动性和波动率因子呈显著负相关，表明该因子优先捕捉了流动性较差、波动相对较低的股票信号。

进而进行行业和风格中性化处理（表5）：

• 因子通过去除行业效应及Barra风格因子影响后，依然保持较强的多空和多头选股能力，尤其在低𝜆（10%）时，多空收益波动比达2.40，表明因子内涵真实有效，非偶然产物。

此中性化过程强化了因子独立性，确保选股信号不被传统风格属性所驱动，提升了因子的解释力及实用性[page::6,7]。

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2.5 参数敏感性与样本空间拓展测试

为避免模型对20天回看期的过拟合，团队进行了40天和60天回看期参数的敏感性测试（表6）。结果显示：

• 多空收益波动比较20天天略有下降（2.56和2.37），但仍维持稳健。

- 多头收益波动比反而稍有提升，且月度胜率稳定，支持该策略参数的稳定性和泛化能力。

此外，报告将正向因子应用于沪深300及中证500指数股票样本（表7），多空和多头收益波动比依然优秀，并未衰减，验证了因子跨不同市场层次的稳健性。

两项测试表明该因子具备较强的适用性和持久性，具备实际量化投资应用价值[page::7-9]。

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2.6 风险提示

报告强调，所有量化因子的收益测试基于历史数据，市场未来环境难以预测，可能发生重大变化，量化模型表现存在不确定性，投资者需谨慎对待。

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3. 图表深度解读

图1（页面2）

• 内容： ACT因子5分组多空对冲净值曲线，分别对应超大单、大单、中单、小单及其合计。

- 趋势： 净值曲线总体平稳，无显著上升。超大单及大单曲线稍显正向（IC约0.0168，0.0083），中单、小单及总合曲线均为负。

• 意义： 传统ACT因子整体缺乏选股能力，IC极低，信号弱。

图2-5（页面3）

• 内容： 分别展示不同挂单等级（小单至超大单）ACT因子高低收益端IC均值随切割比例𝜆的变化。

- 趋势解读：
- 小单因子低收益端负向明显，高收益端正向衰减快（图2）。
- 中单和大单因子高收益端正向明显，低收益端稍微负向（图3、图4）。
- 超大单因子无明显正负向分化，整体效应弱（图5）。

• 意义： 明确小户机构差异化的市场行为逻辑。

图6（页面5）

• 内容： 正向ACT因子不同𝜆的多空对冲净值曲线。

- 趋势： 𝜆越小，收益曲线表现越优，收益波动比最高达3.06。

• 意义： 高收益极端天数切割提高因子质量，策略优势明显。

图7（页面6）

• 内容： 负向ACT因子多空对冲净值曲线，显示随时间逐渐收益减缓。

- 意义： 散户主导的负向因子表现逐渐衰减，对整体市场预测信息减弱。

表1-7（页面4、5、6、7、8、9）

• 表1： 各因子覆盖度，揭示超大单样本不完全和数量不足。

- 表2、表3： 正向和负向ACT因子各自的多空和多头收益波动率、换手率、收益等细化指标。

• 表4： 正向ACT因子与Barra风险因子的相关性，突出流动性和波动因子的显著负相关。

- 表5： 经过行业和风格中性化的正向ACT因子依然稳健，强化因子本质信号。

• 表6： 不同回看天数参数下因子表现稳定。

- 表7： 在沪深300和中证500样本内依然展现优秀选股能力。

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4. 估值分析

本报告为方法论性质的因子研究，未涉及具体证券估值和目标价分析，因此本节无相关内容。

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5. 风险因素评估

报告明确将风险限于量化模型基于历史数据的固有限制，强调未来市场情况不可预知，模型可能失效。无具体风险缓解措施。此风险点为量化研究的通用警示，提醒读者合理使用因子。

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6. 批判性视角与细微差别

• 模型假设限制： ACT因子基于净买入金额，部分投资者拆单行为（尤其超大单）可能干扰因子信息质量，相关数据缺失也限制因子表现。

- 收益的依赖性： 选股能力依赖极端收益日期的切割比例𝜆，说明因子对参数较敏感，若未来行情结构变化，因子稳定性将面临考验。

• 数据更新及市场逻辑： 散户的负向因子表现正在减弱，说明市场结构中机构席位提升，反映出市场生态的演进，需持续观察因子即适用性。

- 相关性局限： 因子与流动性、波动率负相关，可能部分捕捉了相关风格效应，尽管进行中性化处理，但因子解释变量的独立性仍需进一步证实。

• 未披露交易成本： 表内换手率较高，实际实施时需考虑滑点、交易费用对策略净绩效的影响。

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7. 结论性综合

本报告系统地研究了A股市场中主动买卖行为的因子构建与应用，展现了传统粗粒度的主动买卖因子选股能力不足的现象。通过独家提出的“因子切割”方法，将ACT因子细分为不同订单量级的高低收益区间，深刻揭示了大户（机构）与散户行为的差异性：机构在上涨行情中主动买入呈现显著正向股价预测能力，而散户在下跌时的主动卖出行为带有负向选股信号。

基于此，报告构建了合成的正向与负向ACT因子，明确展现正向因子的选股能力优于负向因子，且在不同切割比例𝜆及回看期参数下保持稳定；通过与传统风险因子的相关性分析及行业中性化处理，强化了因子的独立性和有效性；进一步在沪深300和中证500样本验证了因子跨市场的稳健表现。

图表数据揭示：

• 细分后的正向ACT因子（代表机构大额交易）在多空对冲组合中收益波动比最高达3.06，选股绩效突出；

- 负向ACT因子（散户小额交易）表现逐年衰减，反映市场主导权向机构集中；

• 不同回看周期的因子表现稳定，表明因子适用性和鲁棒性较好；

- 中性化后的因子依然维持优异表现，表明因子信号不完全被传统风格所驱动。

整体来看，报告展示了主动买卖因子应用于量化选股策略中的深入方法论创新，强调了市场行为微观结构层面投资者交易行为差异的重要性，为构建更精准的量化选股信号提供了有价值的思路与实证支持。该正向ACT因子具有成为A股量化选股策略中重要因子的潜力，值得关注和进一步研究。

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参考文献标注

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报告