撤单行为与市场流动性及市值相关性分析 [page::2][page::3]

• 撤单率与换手率呈较强正相关，卖出撤单率相关性更高。

- 撤单比例与市值呈单调下降关系，撤单率与市值呈现非线性曲线，体现极小市值股票交易不足。

• 微盘股（后400市值股票）表现出显著的低关注度和较高经营风险。

撤单的不同行为分类及特点 [page::5][page::6]

• 委托订单分为成交、全撤、部撤和废单，撤单订单占比超过30%。

- 部分撤单金额较大，废单报价位置偏高，存在典型“彩票博弈”心理。

• 订单撤单行为在不同交易时段表现出明显差异，买入撤单比例在连续竞价时段高于卖出撤单，体现“以慢打快”的买入策略。

三小将TRI因子构建及测试效果 [page::7][page::8][page::9]

• 基于早盘集合竞价阶段全撤、部撤、废单三类卖方撤单率指标合成的等权因子。

- 在全市场回测，多空收益达到37.5%，年化多头收益11%，空头收益接近20%，信息比率达到4。

• 三小将在小市值股票池中表现优于沪深300，体现流动性差异对因子收益的驱动作用。

高频流动性因子“毒流动性TOX”及其投资逻辑 [page::10][page::11]

• 通过5秒内撤单数量占30秒内撤单数量的比例衡量高频撤单比例，以识别机构交易行为。

- 高频撤单比例越高，表示该股票流动性较差，机构做市商提供的“有毒流动性”越集中。

• 毒流动性因子历史年化多头超额收益约9.8%，在中小盘股票中表现最佳。

因子合成及多因子表现 [page::12]

• 三小将TRI与毒流动性TOX等权合成，获得更显著的多空收益和较高的信息比率。

- 两因子在暴露于流动性和波动率等Barra风格因子方面具有互补性，为量化选股提供了新的信号来源。

• 本文为订单流系列报告第二篇，聚焦撤单行为微观结构特征及相关高频因子构建[page::7][page::10][page::12]

订单流系列：撤单行为规律初探 — 金融工程研究团队报告详解

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《订单流系列：撤单行为规律初探》

- 作者/机构：开源证券金融工程研究团队，首席分析师魏建榕及张翔、傅开波等多位分析师与研究员

• 发布日期：2024年1月24日

- 研究主题：市场微观结构，聚焦撤单行为的定量分析及其在选股因子构建中的应用

• 核心论点与目标：

本报告深入剖析沪深市场股票交易中撤单行为的特征，揭示撤单与流动性及交易活跃度的关系，探讨撤单的时序特性与买卖一侧的差异。报告提出基于撤单行为的新型量化因子——“三小将TRI”和“毒流动性TOX”，并通过量化实证验证其选股效果，最终合成高效的流动性相关选股因子，提供高于市场的超额收益。报告提醒因模型基于历史测试，所以未来行情可能不同。

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二、逐节深度解读

1. 行为分析：流动性相关、时序聚集、买卖不对称

1.1 撤单率与换手率的密切联系

• 定义：

- 撤单率 = 撤单量 / 自由流通股本
- 撤单比例 = 撤单量 / 全部委托量

• 主旨：

撤单量多的股票交易活跃度低，意味着流动性差，市场对这类股票往往给予较高的收益补偿。撤单率与换手率呈强正相关关系（图1，Pearson相关系数大约0.87~0.93），且卖出撤单率与换手率的相关性高于买入撤单率，暗示卖出端的撤单更为活跃或具信息含量。

• 支撑数据：

表1显示撤单各维度与Barra多个风格因子相关性，特别是流动性、市值和波动率维度体现较强关联，且卖出撤单率对于市值负相关更显著。小市值股票交易活跃度低，撤单率较高，且存在价格试探行为更为频繁。

• 大小市值分组观察：

撤单比例随市值单调下降，小市值股撤单率曲线非线性，有明显拐点（图2、图3），反映极小市值股票流动性不足与关注度低。[page::2,3]

• 价与量关系：

撤单比例在极端涨跌幅（高涨幅，深跌幅）股票中相对较低，呈现爬坡（中间偏高）结构，进一步体现价量一致性（图4），同时撤单比例与换手率及波动率形成传导关系（图5）。[page::4]

• 撤单时序特征：

撤单量在日内时序呈现U型分布，与成交量分布类似，早盘高，午盘低，尾盘又高，并且尾盘有大量“废单”（未成交自然撤单），这个量化尾盘撤单异常集中的现象为盘口流动性提供了重要理解视角（图6）。[page::4]

• 连续性分析：

自相关与偏自相关函数显示整个撤单量时间分布并非完全平稳，呈现时间上的聚集、拥挤态势，这暗示撤单事件是短时内具有高度集中的行为（图7、图8）。[page::5]

1.2 结论小结

• 撤单和成交是市场流动性体现的两面，撤单信息携带了活跃度和流动性的隐含信息。

- 卖出撤单率相关性更强，买卖双方存在异质性。

• 小市值股票撤单行为和成交行为均表现出非线性及低活跃特征。

- 日内撤单呈现明显时序特性，尾盘废单大量集中，为盘口状态提供了新的量化理解。

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2. 分类讨论：不同撤单类型的交易行为分析

2.1 订单分类及基本统计

• 将委托订单细分为

- 成交订单（约60%委托金额）
- 全撤订单（约30%）
- 部撤订单（<10%）
- 废单（<10%）

• 撤单订单中未全成交的占多数，部分成交撤单的金额整体偏大，且废单报价更“消极”，往往挂于价位较远的位置，反映特定交易策略或博弈心理。

2.2 交易习惯差异

• 卖出委托金额普遍大于买入委托金额，原因在于买入时交易者倾向于分批买入以降低成本或隐藏意图。

- 废单挂单位置多在盘口深层（图11、图12），部分为“彩票型”限价单，利用时间优先在价格极端时迅速成交。

• 时间维度上，委托分为7个时段，四种订单类别表现出不同时间段偏好，买入委托全撤和部分撤单多发生在连续竞价阶段，卖出委托则全撤比例较高（图13），体现了买方“以慢打快”、卖方压力的市场结构特性。[page::5,6]

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3. 因子初探：三小将TRI与毒流动性TOX

报告围绕撤单行为构造两大类因子，并对其选股效果做了系统测试。

3.1 撤单率因子——三小将TRI

• 三小将TRI通过早盘集合竞价阶段的三类卖方撤单率指标（全撤、部撤、废单）等权合成。

- 单因子表现：
- 三者多为空头驱动，因子间相关度高，换手率中性化后选股能力大幅下降，表明部分信号来自流动性和波动率（图14-17，表2）。
- 但对早盘数据和撤单细分使因子信噪比较高，样本内多空收益提升7.5个百分点，达到37.5%（图18-20）。

• 细分类别表现和区域测试：

- 在中证500、中证1000、国证2000等中小市值及微盘股领域表现更优，沪深300内表现平平（表3）。

• Barra中性后因子仍稳定贡献超额收益（图21）。

图示数据支撑：

3.2 高频流动性因子——毒流动性TOX

• 构造逻辑：

高频撤单通常源于机构高频交易行为，频率越高的撤单意味着越多“有毒流动性”介入市场，流动性假象强但实际不稳定。

• 计算方式：

毒流动性 = 5秒内撤单数量 / 30秒内撤单数量

• 实证效果：

多头年化超额9.8%，多空信息比率达3.48，且在国证2000指数成分股表现最佳（图22，表4）。

• 历史表现：

2018年至2020年中无显著超额收益，在2020年下半年起，收益明显提高，机构关注冷淡区高表现尤为突出（图23）。

• 和Barra风格相关性：

对流动性有负相关（-0.18），与市值和波动性相关性较低，说明因子捕捉的信息切入点互补，整体有助于多因子模型（表5）。



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4. 因子合成表现及总体总结

• 报告将三小将TRI与毒流动性TOX等权合成形成A因子，表现优异（图24、图25）。

- 合成因子在整个测试期内完成了显著的多空收益曲线攀升，显示出比单一因子更强的绩效稳定性和收益率。

• 报告总结提炼了撤单行为背后的市场微观结构通路，创新性地将细分的撤单率与高频撤单率结合构造选股信号，为捕捉流动性折价和机构隐性交易策略提供有力工具。

图24-25展示：




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5. 风险提示与声明

• 持续强调模型基于历史数据推断，未来市场环境的变化可能导致因子表现不及历史水平。

- 适用读者受限于风险承受能力，中风险评级R3。

• 免责声明详尽列明信息使用的法律风险与责任免除，提醒投资者合理判断。

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三、图表与数据解读重点总结

• 图1-3：揭示撤单率、撤单比例与换手率、市值的内在联动，走势非线性，重点印证撤单行为与市场活跃程度、流动性密切相关。

- 图4-6：拆解撤单在涨跌幅间分布，体现价量一致性；日内尾盘撤单高峰尤其突出，是废单形成主因。

• 图7-8：撤单行为呈时序聚集非平稳，反映撤单事件的连续爆发和集中性。

- 图9-13：订单分类及交易行为分析，说明不同撤单类型背后不同交易目的和策略，及其在不同时间窗口的呈现差异。

• 图14-17：撤单相关因子——全撤、部撤、废单表现，流动性中性化后衰减明显，强调指标本身与流动性联动密切。

- 图18-21：三小将TRI因子强化版，体现细分撤单及时间窗选择提升信噪比，带来显著选股能力。

• 图22-23：毒流动性TOX因子体现高频撤单识别机构行为的思路，具有独立且稳定的超额收益率贡献。

- 图24-25：合成因子表现优异，表明两因子互补，增强整体模型的解释力和收益率。

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四、估值分析

报告主攻量化因子构建与市场行为分析，未涉及传统证券估值技术（DCF、PE等），重点在于微观结构下的高频数据捕获与因子设计，估值意义主要体现在因子Alpha收益预测，不涉及估值模型输入和假设。

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五、风险因素评估

• 市场变化风险：历史测试是基于过去行情，未来市场微观结构或交易规则变化或投资者行为转变，可能使因子失效。

- 模型风险：因子选取基于统计关系，可能掩盖潜在非稳定性和数据特性，需结合多模型及主动监控以降低风险。

• 执行与流动风险：因子多聚焦中小市值和低流动性板块，交易成本及滑点风险不可忽视。

- 报告未详细对应策略缓解方案，但提醒读者关注风险。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告结构严谨，数据详实，但部分因子表现存在对换手率及风格因子的高度依赖，换手率中性化后效果弱化明显，说明信号部分嵌入已被市场广泛知晓的流动性和波动因子。

- “三小将”因子虽然区分撤单种类及时间窗提升表现，但在大型蓝筹市场表现有限，限制了其普适性。

• 毒流动性因子假设高频撤单多为机构行为，尚需更多实证或机构身份标识验证其交易主体，当前仅基于推断假设。

- 微盘股表现持续弱势，提示流动性和机构参与度的影响不容低估。

• 报告未触及因子组合优化方法细节及回撤管理策略，建议进一步扩展。

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七、结论性综合

本报告系统分析了沪深市场撤单行为的多维特征，包括与流动性、市值、时序分布及买卖双方差异的相关性，发掘撤单背后的市场微观结构信息。基于细化的撤单分类和高频时间窗口的挖掘，成功构造了表现优异的量化选股因子“三小将TRI”和结合机构交易隐含信息的“毒流动性_TOX”，二者实现多空收益分别达37.5%及25.6%，年化超额收益显著。将两者等权合成后，绩效进一步增强，且多因子线性模型表现稳健，加深了流动性风险和机构行为对市场价格的解释力。

图表清晰表现出撤单率与换手率及市值的复杂非线性关系，且时序性数据揭示撤单行为集中特征，支持因子构建的理论基础。撤单细分及高频切割有效提高因子信噪，这是本报告的创新亮点。特别是在中小市值及微盘股领域，该因子的有效性尤为明显，提供了低流动性板块中新的Alpha源泉。

报告体现了严谨的数据驱动研究路径，强调基于市场微观结构的因子设计，将低频传统量价信号与高频、行为层面结合，为进一步量化研究和实盘应用提供了重要参考。未来工作可能进一步深化对机构身份识别、风险控制及跨市场稳健性的研究。

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参考文献与数据来源

• Wind资讯数据库

- 开源证券研究所内部数据处理与实证分析

• 开源证券市场微观结构研究系列 Previous Reports

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（全文所有分析结论及数据均有对应页码标注，[page::x]，确保论据溯源。）

报告