市场行情及风格表现综述 [page::0][page::1][page::2]

• 微盘股/大盘股、亏损股/绩优股、低价股/高价股分别处于2019年以来97.22%、94.62%、85.89%的分位数，风格表现差异明显。

- 深证成指大盘指数表现优异，周度收益4.36%；绩优股指数周度收益6.40%。

高频选股因子分类及历史表现梳理 [page::5][page::8][page::10][page::11][page::13][page::15]

• 高频因子分为订单失衡、技术指标、量价、流动性、资金流类因子。

- 订单失衡因子长期多空月频收益在14%-19%，SOIR因子表现最佳，年化收益18.86%，夏普率2.73。

• 高频技术指标类因子年化收益达25.78%，BIAS因子表现领跑。

- 量价类因子中MPC因子表现最佳，年化收益26.56%，夏普2.74。

• 流动性因子中ESI因子表现优异，年化收益23.01%，夏普2.33。

- 资金流因子中PTOR指标表现最佳，年化收益约17%，近一年表现稳健。

行为金融学因子探析：有限关注与注意力理论 [page::15][page::17][page::19]

• 有限关注因子中，TURN_RETAIL表现最佳，年化收益达25.47%，夏普比率2.27，近一年表现稳健。

- 注意力理论类因子SPILLTURN表现出色，年化多空收益28.59%，近一年稳健增长。

• V型处置效应类因子CPGR表现尤为突出，年化收益高达29.02%，夏普2.91，最大回撤仅9.68%。

- 近期V型处置效应中的TL因子表现最佳，周表现达3.13%，显示其良好选股能力。

小微盘风格表现不佳，V型处置效应类因子表现较好——高频和行为金融学选股因子跟踪周报（20250829）详尽分析报告

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《小微盘风格表现不佳，V型处置效应类因子表现较好——高频和行为金融学选股因子跟踪周报（20250829）》

- 作者：陈升锐、姚紫薇

• 发布机构：中信建投证券股份有限公司 金工及基金研究团队

- 发布时间：2025年8月31日

• 主题：对中国A股市场中微盘股风格表现、行业交易特征及多种高频及行为金融学选股因子的表现进行跟踪和系统分析。

- 核心观点：
- 微盘股（小盘股）风格表现不佳，处于历史极高的分位数，显示其表现落后于大盘股。
- 行为金融学中的V型处置效应类因子表现优异，尤其是TL因子，在本周、本月以及较长历史期间均表现突出。
- 高频因子中流动性相关的Gamma、LSIIIiq因子表现亮眼，尤其是在月度及年线收益上。

• 研究内容：通过分析市场风格指数、行业成交活跃度、估值水平及多种量化因子的全历史及近期表现，以提供因子选股的动态跟踪视角。

- 报告宗旨：通过高频选股因子及行为金融学因子对市场微观结构及投资者行为的解析，辅助机构投资者构建策略与风险管理 [page::0,1,2].

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二、逐节深度解读

2.1 市场行情回顾

2.1.1 指数行情表现总结

• 深证成指和中证500是过去一周表现最优的大盘与宽基指数组合，周度收益率分别为4.36%和3.34%，显示近期市场中小市值和核心宽基指数均有较强表现。

- 风格指数中，绩优股表现尤为突出，周度达到6.40%的收益，明显优于亏损股及低价股，其表现突显市场对优质资产的偏好增强。

• 微盘股板块表现不佳，周跌3.78%，明显落后于大盘股，实现3.08%的正收益，说明投资者偏好大盘和绩优股票，避险情绪升高。

从数据表1可见，微盘股指数年初至今涨幅显著落后于大盘股及宽基指数，显示资产配置向大盘和绩优股倾斜，微盘股相对弱势明显[page::1]。

2.1.2 风格指数表现分析

• 微盘股/大盘股分位数：达到2019年以来97.22%的极高分位，意味着微盘股相对大盘股表现长期处于历史底部区域，投资者风险偏好降低。

- 亏损股/绩优股分位数：94.62%，也处于极值区，表明市场对于业绩良好的绩优股需求旺盛，亏损股相对受冷落。

• 低价股/高价股分位数：85.89%，近年来投资者更倾向于价格较高的股票，暗示成长性或估值优势成为投资重点。

三张风格净值走势图（图1-3）详细展现上述趋势，微盘指数相对大盘指数持续走弱，亏损股指数表现亦明显弱于绩优股，低价股则相较高价股表现偏弱，这反映投资者结构性偏好调整及市场风格转变[page::1,2].

2.1.3 行业交易拥挤度

• 行业成交额占比最高的前三为电子（17.88%）、机械（8.11%）、计算机（12.19%），其中TMT行业成交占比占39.17%，体现了科技成长性风头强劲。

- 换手率前三为轻工制造（100%分位）、机械（99.65%）、电子（99.65%），显示市场活跃度高且追捧这些行业。

• PB分位数最高行业为计算机（96.54%）、商贸零售（97.23%）、国防军工（95.16%），提示这些行业估值处于高位。

- 60分钟K线市值加权得分最高的行业为综合金融、银行和非银行金融，说明资金在金融板块流动性和趋势强势。

行业估值分析表3显示，计算机行业PELYR高达206倍，属高估值区；国防军工PE、PB均位居前列；轻工制造等中小市值行业估值也处高位，反映市场对未来成长性预期较高，但估值风险同样显著[page::3,4].

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2.2 高频选股因子体系

2.2.1 高频因子简介

• 传统低频因子因普及和信息充分逐渐失效，市场对高频数据（分钟级订单簿、成交数据）的挖掘需求日益增长。

- 高频因子能捕捉隐含的市场情绪及知情交易者行为，为短中期价格走势提供前瞻指标。

2.2.2 高频因子分类

• 订单失衡类：关注买卖委托的数量和力量差异，如VOI、SOIR等因子，多数负向。

- 量价类：基于交易量、价格变化，代表买卖力量变化，负向因子，如MPB、MPC。

• 流动性类：捕捉市场流动性变化，如ILLIQ、Gamma，表现多为正向。

- 资金流类：反映资金进出股票情况，如PTOR、多为空头等。

• 高频技术指标类：基于高频K线计算的指标，如BIAS、RSI，帮助捕捉短期价格趋势。

以上分类完整且科学，便于针对不同市场机制进行选股策略设计[page::5].

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2.3 行为金融学选股因子体系

2.3.1 行为金融学因子简介

• 与经典有效市场理论假设投资者理性不同，行为金融学承认投资者存在非理性行为，这些行为定期产生可被利用的市场异常或“异象”。

- 因此设计基于投资者心理及行为偏差的量化选股因子，例如有限关注、注意力捕捉以及处置效应相关因子。

2.3.2 行为金融学因子分类

• 有限关注类：投资者关注度有限，过度关注某些波动，增加买卖意愿，如TURNRETAIL。

- 注意力理论类：股票因市场受到的注意力不同，导致价格被高估或低估，有明显溢价和反转效应，如SPILLTURN、GRAB系列。

• V型处置效应类：捕捉投资者因盈亏幅度变化导致卖出意愿不对称现象，如TL、CPGR，存在交易行为对价格的显著影响。

这些因子提供行为视角解释市场现象，并在一定程度上预测未来收益[page::6].

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2.4 高频因子转低频化及测试框架

• 高频因子由分钟级别数据构建，通过等权汇总、截面标准化处理剔除市场整体影响，再经衰减加权方法转为日因子，最终形成月频因子：

- 使用过去20交易日数据，越接近换仓日权重越大。

• 测试框架：

- 回测时间：2010.2-2025.8
- 样本为全市场，剔除停牌、涨跌停、ST、上市半年内个股
- 月度调仓，极值处理，市值和行业中性化
- 多空收益分位数划分，以中证全指作为基准
- 因子形式为高频衰减加权因子

此标准流程保证因子稳定性和有效性，具备较强适用性和严谨性[page::7].

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三、图表与因子表现深度解析

3.1 订单失衡因子

• 图4显示，SOIR因子全历史表现最佳，累计收益高达1376.92%，年化收益18.86%，夏普比率2.73，最大回撤5.59%，表明其稳定盈利能力强。

- 表7反映，所有订单失衡类因子IC均为负值（约-3%至-5%），指示因子负相关收益率，适用于构建多空组合。

• 图5近一年表现中，本周OIR多空收益1.04%，表现最好，年内VOI多空收益31.14%，显示短期市场订单失衡信号仍具有效力。

- 表8中多头周度表现普遍为负，因季节性及市场波动影响，但多空收益明显，说明因子在做多和做空间均有异象[page::8,9].

3.2 高频技术指标类因子

• 图6表明BIAS因子表现突出，累计收益3467.75%，年化收益25.78%，最大回撤5.55%，夏普率2.80，具备较强趋势追踪能力。

- 表9显示BIAS因子IC -5.81%，年化IR 274.52%，说明其作为负向因子能够有效区分股票未来收益。

• 图7近1年内，CCI表现最佳，周度多空收益0.29%，年内Coppock因子多空收益18.25%，凸显技术指标的短线捕捉能力。

- 累计收益及年化收益结果体现此类因子适合捕捉价格反转或延续性趋势信号[page::9,10].

3.3 量价因子

• 图8中MPC因子表现最优，累计收益3827.59%，年化收益26.56%，最大回撤7.51%。

- 表11因子IC均体现负相关趋势，支持构建多空因子组合提升策略收益。

• 图9近一年内，MPB因子多空收益37.86%领跑，表现出量价信号的持续有效性。

- 量价因子明确捕捉市场成交量与价格互动对后续收益的预测能力，尤其偏好负向信号[page::11,12].

3.4 流动性因子

• 图10和图11展现多种流动性因子历史表现，其中ESI因子表现突出，年化收益23.01%。

- 表13清晰显示其因子IC均为正，且年化IR显著，说明流动性因子与股票收益呈正相关。

• 图12近期表现中，Gamma因子表现最佳，月收益3.18%，年初以来MCIB收益19.61%，体现流动性信号在市场活跃时段仍有效。

- 流动性因子对市场交易活跃度和买卖压力的动态反映，为短期策略辅助因子优选工具[page::12,13,14].

3.5 资金流因子

• 图15展示资金流因子PTOR因子在过去一年多空收益领先，达到17.79%，体现资金动向对价格走势的强预测作用。

- 表16数据进一步展示PTOR在周、月、年多空收益上的领先地位。

• 资金流类因子通过监测净资金流入流出，反映市场参与者买卖动力和资金配置倾向[page::15].

4.1 有限关注类因子

• 图16体现TURNRETAIL因子表现最佳，累计收益3396.07%，年化收益25.47%，风险控制较好。

- 表17显示因子IC均为负，但伴随较高的年化IR，证实与价格存在负相关套利机会。

• 近期图17跟踪显示TURNRETAIL因子依旧稳健，年内多空收益20.21%，突显个人投资者交易行为对价格的显著影响[page::15,16].

4.2 注意力理论类因子

• 图18揭示SPILLTURN因子长期表现最优，累计收益5040.47%。

- 表19数据中该因子IC为8.48%，年化收益28.59%，夏普率2.63，证明其能很好捕捉注意力溢价现象。

• 近来图19表明STV2因子表现突出，周度多空收益0.82%，近一年多空收益22.79%。

- 注意力因子捕获市场热点转移与关注度影响，是行为金融学因子中的亮点[page::17,18].

4.3 V型处置效应因子

• 图20展示CPGR因子全历史累计收益5431.03%，年化收益29.02%，为表现最佳因子之一。

- 表21体现该因子IC均值负8.59%，夏普率及收益回撤比均佳。

• 近期图21跟踪显示TL因子短期多空收益达3.13%，凸显该因子的短期择时价值。

- 行为金融学的V型处置效应因子通过捕捉投资者因盈利或亏损幅度不同的卖出意愿差异，提供了异常收益机会[page::18,19].

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四、估值分析

报告重点揭示行业整体估值水平：

• PE和PB分位数高的行业主要为计算机、国防军工、商贸零售，这些行业具有较高成长溢价和市场认可度。

- 传统能源和公用行业估值低于市场中位数，反映宏观周期性压力

• 这种估值结构为因子策略提供了分层选择空间，针对高估值行业选择适当的行为金融及高频因子挖掘超额收益有较高潜力[page::3,4].

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五、风险因素评估

• 报告特别提醒历史回测数据的局限性，强调因子在未来可能失效，风险包括市场系统性风险和政策变动风险。

- 由于基于历史高频数据构建模型，现实市场的微结构变化、交易限制以及极端事件可能导致实际收益偏离预测。

• 投资者应考虑市场环境变动，不应仅依赖单一因子，需进行动态调整和风险管理。

- 报告未提供具体缓解方案，但隐含需要多因子结合和策略动态优化[page::19].

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六、批判性视角与细微差别

• 报告对因子展现了相当多的历史数据和近期表现，客观展现不同因子有效性，但部分数据表述有少量格式错误（如表1和表12中“公1号”及乱码），需谨慎验证。

- 各因子IC值普遍为负，符合套利因子特性，但夏普比率和收益回撤比数据表述较为冗杂，未明确剖析潜在的因子相关性，建议进一步做因子间独立性和多因子组合分析。

• 报告对微盘股表现不佳的背景分析较浅，缺少对行业景气度、政策驱动等宏观因素的深入讨论。

- 高频因子低频化过程中使用的均权和衰减加权方法，为避免市场同质化情绪影响采取的标准操作，但市场非理性波动和流动性冲击可能带来周期性失效风险，这一点未充分强调。

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七、结论性综合

本次报告详实全面地梳理了2025年8月底中国市场风格、行业交易特征及多类高频因子和行为金融学因子的表现情况，关键收获如下：

• 市场风格方面，微盘股风格表现较弱且处于历史高分位值，亏损股风格风险偏高，绩优大盘股、市值高股表现强势，市场偏好明确向高质量、高市值集中。

- 行业层面，TMT板块成交活跃，估值居高不下，资金重点关注，金融板块流动性分数优异。

• 高频选股因子中：

- 订单失衡类因子稳定有效，特别是SOIR和OIR表现突出。
- 高频技术指标类因子中，BIAS、CCI因子收益优异，技术指标在捕捉行情反转方面表现精彩。
- 量价因子及流动性类因子表现坚实，MPC、Gamma、LSIIIiq因子保持良好的收益增值能力和胜率。
- 资金流因子PTOR领先，反映资金动向对股票价格的显著影响。

• 行为金融学因子中，

- V型处置效应因子表现最佳，CPGR、TL因子近期均表现出极高的月度多空收益，说明投资者因处置行为的非理性造成的异常收益机会依然可捕捉。
- 注意力理论及有限关注因子均显示较强的历史稳定性和一定的短期收益能力。

整份报告运用详尽的图表和系统的数值指标（IC、IR、夏普比率、年化收益等）佐证因子表现，有力支持其观点。尽管市场存在风险和因子周期性失效的可能，报告为专业机构投资者提供了系统的因子研究和筛选依据，指导其在复杂多变的市场中实现资产配置与风险控制。

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附：部分关键图表

• 微盘股/大盘股净值走势图：显示微盘股长期弱势，接近历史最低分位

- 亏损股/绩优股净值走势图：亏损股相对弱势，市场明显偏好绩优股

• V型处置效应因子全历史收益图：CPGR及相关因子表现突出

- 高频技术指标类因子全历史多空净值图：BIAS因子领先

• 高频流动性类因子全历史净值图：疲弱行情中Gamma及ESI等仍能提供超额收益

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综上所述，本报告结构清晰、数据详实，不仅系统总结了当前市场风格趋势，还深度追踪了多类高频及行为金融学因子表现，为专业投资者识别市场结构性机会提供了重要参考和实证支撑，展现了中信建投证券在量化与行为金融学研究方面的前沿水平[page::0-20].

报告