• 因子构建方法：基于日内分钟数据，排除市场开盘前15分钟，识别每日成交量最大的非连续“海量时刻”，定义其后5分钟为“跟随时刻”，计算“跟随系数”作为反映普通投资者跟随程度的指标，进而得到“待著而救”因子，该因子值越小代表跟随越少，未来潜在收益越高[pidx::3][pidx::4].

• 单因子表现优异：以2013年1月至2023年5月非ST股票为样本，月频调仓分十分组测试，因子多头组合年化收益率33.16%，信息比3.51，Rank IC为-9.28%，表现稳定且单调性较好，短期跟随系数的均值和稳定性均对选股效果存在贡献[pidx::5][pidx::6][pidx::7].

• 行业及年度表现均衡：因子在所有一级行业表现良好，绝大多数行业Rank IC均值超出-8%，且历年表现均显著，保持较好的分组单调性，显示选股能力稳定[pidx::8].

• 剥离风格因子后依旧有效：剔除流动性、波动率等常见风格因子影响后，纯净“待著而救”因子依然表现突出，年化收益近19%，信息比率3.42，显示其具有独立的增量选股能力[pidx::9][pidx::10].

• 多样样本空间表现强劲：“待著而救”因子在沪深300、中证500、中证1000成分股均表现优异，多空组合年化收益率分别约为18%、18%及36%，多头组合年化超额收益超过8%至15%不等，适用范围广泛[pidx::10][pidx::11].

• 指数增强模型应用中体现优异：在沪深300、中证500和中证1000指数增强投资组合中，严格市值和行业中性约束下，因子贡献年化超额收益分别达5.82%、8.41%、14.25%，验证了因子实用性和稳定性[pidx::11][pidx::12].

• 周频调仓提升表现：将“待著而救”因子调仓频率由月度提升至周度，因子多头组合年化收益率可达约29.57%，多空组合年化收益率接近50%，表现显著提升，显示高频因子低频化利用的效果较好且实用[pidx::12][pidx::13].

• 因子家族中的位置和综合应用：“待著而救”因子与其他九个基于高频数据构建的量价因子相关性较低，尤其与“水中行舟”“云开雾散”相关性较高。将其与其他9个因子正交后等权合成的综合量价因子表现进一步大幅提升，年化收益近50%，信息比4.62，月度胜率达92%，表现稳定且持续。

多头组合收益和分组表现如下：

• 纯净综合量价因子及周频调仓效果：剥除常见风格因子后，纯净综合量价因子依然表现出色，年化收益约30%，周频调仓情况下，多头组合年化收益率达41.98%，空头组合表现良好，验证了综合策略的稳健性与优越性[pidx::16][pidx::17].

研究报告分析：大单成交后的跟随效应与“待著而救”因子——多因子选股系列研究之十

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1. 元数据与概览（引言与报告概览）

• 报告标题：《大单成交后的跟随效应与“待著而救”因子——多因子选股系列研究之十》

- 发布机构：方正证券研究所

• 分析师：曹春晓（登记编号：S1220522030005）

- 发布时间：未明示，但数据测试区间截止2023年5月，推断为2023年中旬或以后

• 研究主题：基于分钟级成交数据，研究大单成交时刻后的市场跟随效应，通过构建“待著而救”因子进行选股，并分析其在多个样本及使用情景中的表现。

核心论点为：
市场上信息优势投资者在大单成交时推动成交量激增，这种激增会引起普通投资者的跟随买入。跟随后产生的成交量规模不同，反映不同的市场反应程度：

• 跟随越强烈，表明短期内市场对信息反应过度，未来价格或有回落风险；

- 反之，跟随不足反映反应不足的现象，股票未来或有超额收益。

作者基于该逻辑构建“待著而救”因子，并以月度为频率测试，显示出稳定且优秀的选股表现，在沪深300、中证500、中证1000成分股均有显著超额收益，且在剔除常规风格因子影响后依然有效。此外，将“待著而救”因子与其他9个量价因子组合后的综合量价因子表现进一步提升，验证了其增量价值。
风险提示明确指出历史规律可能失效、市场环境变化及因子阶段性失效风险。[pidx::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言

报告开篇描述了大单成交导致的成交量激增背后存在的信息优势投资者行为，并指出普通投资者因信息不对称而产生跟随行为，可能带来价格短期反应过度或不足的风险。引入“待著而救”因子的核心动因是利用分钟级交易量变化来量化这种跟随效应，为选股提供辅助依据。[pidx::3]

2.2 “待著而救”因子构建

• 数据处理：

利用交易日内1分钟频率交易数据，剔除开盘前15分钟（9:30-9:45）日内通常交易活跃但非核心时段的数据，重点关注9:45之后的交易，以降低开盘初期的交易干扰。

• 优势时刻识别：

在每个交易日内，选取成交量最高的10个分钟时刻，定义为“海量时刻”。
接着，基于跟随交易的时序逻辑，对“海量时刻”排序，若相邻海量时刻间隔不足5分钟，后者视为跟随交易导致，予以剔除；只有间隔超过5分钟的海量时刻才算独立“优势时刻”。这样保证选取的“大单成交”时刻尽量代表信息优势投资者的主动交易时点，而非跟随交易。
图表1（显示每日开盘15分钟成交活跃，说明剔除理由）；图表2与3（分别展示某股票的“海量时刻”示意与间隔筛选示意）均支持方法逻辑。[pidx::3-4]

• “待著而救”因子计算方法：

每个“优势时刻”后5分钟定义为“跟随时刻”，计算该5分钟内总成交量与优势时刻成交量的比值，称为“跟随系数”。
然后，将单日多个优势时刻的跟随系数均值定为“日跟随系数”。
月度层面，分别计算过去20个交易日的“日跟随系数”的均值（“月均待著而救”因子）和标准差（“月稳待著而救”因子），再对两者等权合成得到最终的“待著而救”因子。
其中，“月均...”表征平均跟随程度，“月稳...”表征跟随行为稳定性。
该因子整体思想是：跟随程度越高，潜在价格反应过度风险越大；稳定的低跟随水平代表反应不足，潜在收益更大。[pidx::4]

2.3 因子表现测试

• 样本 & 调仓：

全市场非ST且上市半年以上个股，月度调仓，分为10个分组，内部等权加权。样本期2013年1月至2023年5月。

• 表现数据：

“月均待著而救”因子表现体现为空头组表现（反应过度风险显著），而“月稳待著而救”多头组表现更好（表现稳定的反应不足带来超额收益）。
两者均表现稳定，结合为“待著而救”综合因子后，表现尤为出色：
- Rank IC（相关系数指标）均值为-9.28%，Rank ICIR（信息比率）-4.23
- 多空组合年化收益33.16%，信息比3.51
图表5、6、7、9集中展示分组净值走势和因子表现的单调性与稳健性；图表10显示全年分组收益层次分明（多头年化22.64%，空头-8.88%），图表11呈现各年度表现均较稳定。
行业层面，因子表现均匀分布于全部一级行业，均值Rank IC大多优于-8%。[pidx::5-8]

2.4 剥离常见风格因子影响后因子表现

• 因子与市值、流动性、波动率相关性较高，但与成长、盈利等其他因子相关性较低，显示增量信息。

- 对因子剔除市值、流动性、波动率等风格因子及行业影响后，得到“纯净待著而救”因子，依然表现显著：
- Rank IC均值-4.42%，Rank ICIR-3.94
- 多空组合年化收益率18.89%，信息比3.42
图表13-15直观体现相关性及剔除后的表现。[pidx::8-10]

2.5 不同样本空间表现

• 在沪深300、中证500、中证1000指数成分股中均表现不俗，Rank IC均值分别为-5.75%、-6.69%、-9.44%，多空组合年化收益分别为18.04%、17.67%、36.12%，多头超额收益分别为8.85%、9.16%、15.50%。

- 图表16-19展示了不同样本空间下的因子净值走势及超额表现，整体表现与全市场样本大致一致，说明因子适用范围广。[pidx::10-11]

2.6 指数增强模型中的表现

• 在沪深300/中证500/中证1000指数增强模型中，通过“待著而救”因子打分，严格市值中性、行业中性、权重控制，历史超额收益分别为5.82%、8.41%、14.25%，表现稳健且具有投资价值。

- 图表20-25展示了指数增强组合的历史净值走势及年度表现，均与指数跑赢，验证因子在实际增强投资中的有效性。[pidx::11-12]

2.7 周频调仓表现提升

• 论文将因子低频化至月度频率使用，但在进一步周频调仓时，因子表现更佳，多头组合年化收益提升至近30%，多空组合年化收敛至近50%的收益率，说明调仓频率的提高有助于捕捉因子信号的实用价值。

- 图表26-27提供了周频调仓的十分组净值及年度表现数据支持。[pidx::12-14]

3 高频因子低频化系列整体表现及综合量价因子

• “待著而救”因子是作者多因子系列中的第十因子，先前已构建了包括“适度冒险”“完整潮汐”“勇攀高峰”等9个因子，全部基于高频数据低频化处理。

- 各因子Rank ICIR均高于4，表现均较出色，显示高频信号低频应用的效用。

• “待著而救”与大部分因子相关性较低，尤其跟“水中行舟”“云开雾散”相关性稍高（56.16%、49.51%）。

- 文中将10个因子正交后等权合成“综合量价因子”，表现明显优于单一因子：
- 综合量价因子Rank IC均值-12.64%，ICIR-5.48
- 多空组合年化收益率49.23%，信息比4.62，月度胜率高达91.94%

• 剥离风格因子后纯净综合量价因子依旧表现强劲，多空组合年化收益率近30%。

- 周频调仓的综合量价因子，多头年化收益率高达41.98%，空头组合收益负23.39%，体现优异的风险收益特征。[pidx::14-17]

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3. 图表深度解读

图表1：

• 展示全市场每日开盘前15分钟交易活跃度极高，为因子剔除该时间段干扰提供视觉支持。

图表2与3：

• 图表2说明了某股票的“海量时刻”分布，最高成交量时刻会集中出现。

- 图表3针对两个“海量时刻”的时间间隔阈值进行了示意，间隔不足5分钟的后续海量时刻被定性为跟随交易而去除，保证大单成交时刻的独立性。

图表5、7、9：

• “月均待著而救”“月稳待著而救”及合成因子十分组及多空净值走势显示，因子分组效应明显，净值曲线呈现明显梯度，且多空对冲策略持续走高，体现因子有效的风险调整收益。

图表10与11：

• 分组表现稳定、单调，历史各年均展示出显著的区分能力，因子稳定性及延续性良好。

图表12：

• 各行业的Rank IC均为负值且超过-8%，显示因子在行业内普遍适用，无明显集中在特定行业。

图表13：

• 因子与流动性（51%）、波动率（38%）有一定相关性，这符合因子设计初衷与市场机制，但与估值、成长等偏少相关，展现增量属性。

图表14与15：

• 剥除其他风格后，因子仍保持稳定增长的多头净值及明确的分组层次，强化了因子的独立选股能力。

图表16至19：

• 在沪深300/中证500/中证1000指数内部，因子均表现良好，特別是中证1000展示出最高的超额收益和Rank IC，说明因子对中小盘股的出色捕捉能力。

图表20至25：

• 指数增强模型的累积收益曲线均显著跑赢基础指数，年度表现稳健，验证因子在被动增强中应用的可行性。

图表26至27：

• 周频调仓下，因子净值显著提升，抓取信号更及时。

图表28至29：

• 高频数据低频化因子整体表现优秀，相关系数矩阵显示“待著而救”因子和部分因子关联性中等，为组合因子提供多样化信息来源。

图表30至36：

• 综合量价因子综合表现远超单因子，且剥除风格因子后依旧有效，周频调仓下表现尤佳，图形净值走势清晰反映出其极佳的盈亏差异化及高稳定性，胜率高达90%以上。

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4. 估值分析

本报告侧重因子构建与验证，未涉及企业估值模型及目标价设定，故无传统DCF、市盈率或者其他估值方法解析。

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5. 风险因素评估

报告明确提及：

• 基于历史数据总结的因子，面临历史规律不持续、未来市场超预期变动造成策略失效的风险。

- 经济环境、政策环境及市场情绪变化可能导致因子效用阶段性减弱。

• 因子设计基于特定市场行为假设，如信息优势投资者和跟随行为结构发生根本变化，因子表现可能恶化。

报告未具体量化各风险的发生概率或提供详细缓解策略，但提示投资者注意非确定性风险。[pidx::0][pidx::17]

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告基于信息优势投资者与普通投资者行为假设，假设市场参与者行为具有一定稳定性和时间差异，现实中信息传递加速可能冲击该假设。

- 该因子强依赖于分钟级数据的质量和市场微结构，行情剧烈跳动或极端事件可能影响因子稳定性。

• “待著而救”因子与流动性、波动率因子存在一定相关性，虽然剔除后依然有效，但需警惕因子可能部分反映市场波动属性而非独立选股信号。

- 分析未详述量价因子组合中因子权重优化，仅采用等权合成，存在提升空间。

• 因子年化收益率较高且胜率极高，需关注过拟合风险及历史数据污染的可能。

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7. 结论性综合

本报告系统地引入了基于大单成交后的跟随效应，构建了“待著而救”因子，通过分钟频数据量化市场中信息优势投资者行为与普通投资者跟随程度。利用“优势时刻”—即非跟随的大单成交时刻及之后5分钟跟随成交量的比值定义“待著而救”量化指标，反映价格反应不足或过度风险。

实证结果表明：

• “待著而救”因子在全市场和不同指数样本中均表现稳定，具备优秀的选股能力，表现指标（Rank IC、ICIR、多空组合年化收益率）均优异。

- 剔除传统风格因子及行业因子后，因子依然有效，体现了独立的增量价值。

• 在指数增强框架及不同调仓频率下，因子表现更加稳健，周调仓表现优于月调仓。

- 结合此前已公布的九个基于高频数据的量价因子，构建的综合量价因子进一步提升表现，展现极强的选股能力和风险调整收益。

• 图表分析深入剖析了因子的构建流程、样本覆盖、时间序列表现、行业分布及与其他因子的相关性特征，系统支持文本结论。

总体而言，“待著而救”因子是一种创新性的基于市场微观行为解读的因子，能够辅助捕捉市场反应不足带来的超额收益机会，且在多重检验中表现优异。结合多因子合成，提升了选股稳定性和收益水平。报告较为全面客观地揭示因子优势与限制，并提供相应的风险提示，为投资者提供了切实可用的量价选股工具。

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参考标注：
全文结构、数据、图表和结论均来自于报告所有页码，具体引用标注如下（页码均对应文档页码）：[pidx::0]至[pidx::17]。

报告