万得微盘股指数表现及特征分析 [page::2][page::3][page::4]

• 2024年以来小微盘股指数经历大幅回撤，春节后再次经历三轮跌势，表现弱于沪深300和中证系列指数。

- 小微盘股市值偏小、波动性高且具明显反转特征，机构关注度低，交易活跃度高但风险也大。

• 万得微盘股指数的组合构建为低胜率高赔率，月度胜率约52%，涨跌的波动较大，带来较高波动溢价。

跟踪小微盘股机构净买入的传统方法及局限 [page::7][page::8][page::9]

• 按订单金额大小划分机构与个人订单存在误差，2018年以来算法拆单普及导致大量机构订单被误判为小单，严重影响了跟踪准确性。

- 传统方法中，中大单被视为机构订单，小单为个人订单，但机构订单中小单比例近半，纯靠大小划分造成偏差。

“神奇的5手整数倍”改进方法 [page::10][page::12][page::13][page::14]

• 研究发现，个人投资者倾向于以5手整数倍订单提交，非5整数倍订单更可能为机构。

- 该方法显著改善了机构订单识别，2024年春节前机构净卖出规模估计约138亿，呈现机构持仓大幅下降特征，符合市场趋势。

• 估计表明，改进方法将机构成交占比提升至60%，相较传统大小单划分准确度明显提高。

机构订单资金流向监测应用 [page::16][page::17][page::18]

• 2023年微盘股指数机构净买入累计509亿元，2024年年初机构资金呈现先卖出后买入特征。

- 机构在中证红利指数及行业板块中的净买入表现较为积极，行业资金流向集中银行、煤炭、有色金属等。

• 机构资金流向为观察小微盘股市场动向的重要窗口，反映机构风险偏好和市场行为。

应用2：改进小单因子构建 [page::20][page::21][page::22][page::23]

• 基于“神奇的5手整数倍”识别的机构小单因子，与传统小单因子对比，显示更清晰的选股负向alpha。

- 个人小单净买入因子月均IC约-0.06，月均多空收益2.24%，在正交市值、估值、反转等因子后仍有显著表现。

• 表明改进方法更有效区分机构与个人行为，提升了小单因子的精准度和实用价值。[page::20][page::23]

基于逐笔成交数据跟踪小微盘股的订单流向——深度分析报告

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1. 元数据与报告概览

标题： 基于逐笔成交数据跟踪小微盘股的订单流向
作者： 郑雅斌（金融工程首席分析师），黄雨薇（金融工程分析师）
机构： 海通证券研究所
日期： 2024年6月10日
主题： 本报告聚焦中国A股市场中的小微盘股，基于逐笔成交数据，探讨如何高频跟踪机构与个人投资者的订单流向，特别关注“机构订单”的识别和微盘股资金流动的动态变化。报告提出改进传统订单分类算法的假设与方法，试图提升机构净买入行为识别的准确性，并基于该识别方法，深入分析微盘股现状、资金面动态及因子表现。

核心论点及目标信息：

• 小微盘股面临较高波动及资金流不稳定的特点，传统的基于订单大小区分机构与个人投资者存在局限，特别是在算法拆单普及背景下。

- 提出“神奇的5手整数倍”假设，即个人投资者倾向于以5手整数倍下单，基于此改进订单分类，大幅提升机构订单识别的准确性。

• 应用改进方法跟踪机构净买入，揭示市场重要时间节点的资金变动特征。

- 利用识别优化的机构/个人订单标签改进小单因子，提升选股Alpha表现。

• 风险提示包括公开信息限制、历史规律失效和统计假设偏差风险。

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2. 逐章深度解读

2.1 万得微盘股指数路在何方？——市场表现与收益特征剖析

报告通过2024年以来主要宽基指数与万得微盘股指数的对比，揭示微盘股指数经历了春节后三轮显著回撤。图示（page::2）显示微盘股指数相较于其它指数表现波动更大，反映了小市值股票的高风险特征及市场避险偏好明显。

小微盘股收益来源分析（page::3）指出：

• 小市值溢价明显，约20%的成分股市值低于13亿元，且剔除市值最低100只后收益显著缩水至原先60%，表明小微盘股的市值特征对收益贡献较大。

- 高系统性波动风险补偿，因机构关注度低、成交活跃波动大，市场对波动风险的定价明显，同时港股小盘股交易活跃度反而较低，显示交易特征存在区域和制度差异。

• 强反转特征显著，月末调出股票一月内正收益16.58%，调入平均负收益7.91%，短周期“高抛低吸”策略有较好超额收益。此外，相关数据表（页::3）涵盖市值、估值、换手率、盈利、成长及分析师覆盖度等指标，展示微盘股在基本面上较全市场有明显弱势。

进一步的收益特性深入分析（page::4）显示该指数类似低胜率高赔率组合构造，个股月度胜率仅52%，但极端表现的股票上升弹性极强（前5%分位月度收益20%），下跌空间相对有限，构成高风险高回报的投资模式。月度截面胜率波动较大，反映市场波动和机构参与程度的复杂性。图表直观展示了历年波动和截面分位数，这为指数收益的风险管理提供了量化依据。

对未来展望（page::5），报告强调短期视角包括政策环境落实期的风险偏好和交易情绪，以及长期视角包括去散户化趋势及基本面投资逻辑的强化，提示投资者需同时关注政策与市场结构演变。

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2.2 如何高频跟踪小微盘股机构净买入变化——订单分类假设与改进

基于订单大小的传统假设（page::7-8）

报告首先建立以订单金额区分机构与个人的假设：小于4万元为小单（个人），4万~20万元为中单，大于20万元为大单（机构）。
然而，2024年初春节前大幅调整期间，大单累计净买入高达80亿元，明显与机构实际倾向风险收缩和减仓判断相悖，揭示该分类法存在较大误差。

误差来源及拆单影响（page::9）

逐年订单拆分技术普及，自2018年起订单数量明显增加而单笔交易规模下降，订单大小划分逐渐失效，机构订单大量被误判为小单。

基于真实账户数据的证据（page::10）

引用Siyang Li等2023年论文，数据反映机构订单中“小单”占比高，且在小单中机构订单数量占比接近半壁江山；大单则更多是大型个人投资者订单。这一发现直接挑战传统大单=机构的认知。

“神奇的5手整数倍”改进算法（page::12-14）

通过统计发现，个人投资者更常在5手、10手、20手等5手整数倍上下单，结合订单成交股数认定5手整数倍订单为个人，非5手整数倍为机构。
改进后，2024年初大跌期间机构净卖出规模从80亿修正为138亿，更符合机构风险管理行为。相较沪深300指数机构流入表现，微盘股机构持仓显著下降，个人持仓上升。
截至2022年末，估计个人订单占比降至40%，机构升至60%，误差显著缩小，提升了识别信度和跟踪价值。图表揭示了历史阶段5手整数倍订单占比的变化及与官方统计数据的对比。

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2.3 应用1：跟踪资金流向

基于改进订单识别，报告对多个指数的机构净买入动态进行监测（page::16-18）：

• 万得微盘股指数：2023全年机构累计净买入509亿，下半年增量显著。2024年春节前机构净卖出138亿，春节后净买入62亿，机构资金净流向与指数净值呈较强同步关系。

- 中证红利指数：机构全年净买入约499亿，春节前后均保持净买入态势，显示稳健资金流。

• 行业配置视角：2024年以来机构净买入占比最高的行业为银行、煤炭、有色金属等资源金融类，反映机构重仓传统价值蓝筹，行业涨跌幅与资金流动显著一致。

该部分通过多维度资金流动跟踪，为市场热点和资金配置策略提供高频动态研判支撑。

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2.4 应用2：改进小单因子

报告探索将机构/个人订单标签和大单/小单标签进行结合，重新定义传统因子构成，试图提升因子选股效果（page::20-23）：

• 将订单拆分为大单（正向，分机构与个人）和小单（负向，仍存在机构混入问题），并基于“5手整数倍”假设进一步区分订单类型。

- 实测月均信息系数(IC)和多空收益发现：
- 大单中机构和个人均有正向Alpha，但整体幅度弱于大单整体因子表现。
- 小单中机构与个人均呈负向Alpha，个人小单表现更显著，表明在小单中剔除了机构订单后因子效果更好。

• 两种阈值划分（绝对4万元及成交额相对阈值）都有效，但以2万元为划分标准的小单因子在完整区间表现月均IC约-0.06，月均多空收益2.24%，且多头超额收益显著。因子十组分层收益图体现了较强的分组收益差异性。

- 该因子修正为更纯粹捕捉个人投资者行为，提升了因子信噪比和预测能力，同时明确提出由于“5手整数倍”规则对机构订单在小单中的高估，仍需继续从多维度进行改进。

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2.5 风险提示与声明

报告强调所有分析均基于公开数据与统计假设，存在历史规律失效、统计误差及方法局限风险。结论不构成投资建议，投资者需据此谨慎决策，避免盲目依赖特定因素。

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3. 图表深度解读

• 微盘股指数走势图（page::2）：对比沪深300、中证1000等指数，微盘股指数在2024年经历多轮显著回撤，尤其春节前后跌幅超过30%。政府政策与监管风向点明影响节点，如ETF扩容（2.5-2.7）、退市规则（4.15-16）、多只ST股受关注（6月以后），表明市场风格切换和风险偏好剧烈震荡。

- 小市值溢价及风险特征表（page::3）：列示各指数基于因子分解的市值、估值、波动、盈利等指标，万得微盘股指数表现出负市值因子突出、高波动与系统风险暴露增强、基本面偏弱，佐证其高风险高回报特性。

• 胜率及收益分位数图（page::4）：显示历史区间内个股月度胜率在50%左右波动，且极端收益分布明显，反馈微盘股个股表现分化严重，支持低胜率高赔率论断。

- 净买入规模及订单结构变化图（page::8、13、16、17）：多幅图显示订单大小不同类别资金流动及机构个人分布，反映春节前机构大幅撤离微盘股，而沪深300机构维持活跃买入，资金流动的异质性清晰可见。

• 订单拆单影响图（page::9）：月均订单数量持续上升，同时单笔金额下降，切实说明传统大单代表机构订单的假设失效。

- “神奇的5手整数倍”订单量分布图（page::12）：突出个人投资者订单集中在5手整数倍，统计显著，提供了基于成交股数的分类新思路。

• 因子表现统计表（page::21-23）：直观呈现不同阈值下个人小单和整体小单净买入占比因子的IC和收益差异，量化支持改进因子的有效性。

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4. 估值分析

报告并未涉及传统的公司个股或行业估值模型，如DCF、市盈率等，而是聚焦于基于订单流数据对机构行为的剖析和资金面监测，属于市场微观结构和因子研究范畴，无传统估值部分。

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5. 风险因素评估

• 历史规律失效风险： 如报告所述，基于历史成交数据和统计假设得出的结论，可能因市场环境或政策变化而失效。[page::24]

- 数据与模型假设误差： 订单拆单普及导致大小单分类存在误差，且“5手整数倍”假设虽提升准确性，但仍偏倚机构订单判断。

• 公开信息限制： 报告仅基于公开数据，缺少内部账户信息，可能存在信息不完整性。

- 市场风险： 小微盘股波动大，流动性有限，存在突然政策和资金面冲击风险。

报告未详细描述缓解策略，但通过提出改进算法以减少误判，即构成了核心的风险应对措施。

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6. 审慎视角与细节提示

• 报告在秉持客观性的同时，对传统“订单大小”分类的不足做了深刻剖析并提出创新方法，但“5手整数倍”假设依旧是基于统计特征的代理，难免存有偏差，尤其机构订单在个人小单中的混入仍是未完全解决的问题，这可能影响因子和资金流监测的精准度。

- 多处图表与数据来源交叉验证，增强结论说服力，但整体分析仍无法完全剔除拆单和其他市场微结构复杂性的干扰，读者应结合宏观及基本面研究一并考虑。

• 报告中对行情阶段划分时间节点的选择（如春节前后）影响分析结果的解读，需关注是否存在时点选择偏差。

- 因子改进主要是对小单因子的优化，未涉及大单因子详细改进，后续若能扩展，效果可能更佳。

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7. 结论性综合

综上，报告深刻剖析了传统基于订单大小区分机构与个人的弊端，特别在当前算法拆单盛行的微盘股市场环境中，该方法大幅偏离真实资金行为。基于统计学验证的“神奇的5手整数倍”假设被提出，作为创新的机构订单识别改进号码，有效降低了误判，增强了机构资金流向追踪的准确性。实证数据显示改进方法下，机构在2024年春节前大幅减仓微盘股，后期缓慢回流，与市场表现高度对应。同时，通过应用该识别方法改进了小单因子的构建，提升了Alpha表现，验证了方法的实用性。

报告中的全部图表均明确支持上述论点，如微盘股指数的多轮回撤及资金流骤变图、拆单影响下的订单数量和金额变化、机构订单比例演进，以及因子统计表，都为研究结论提供了严密的数据依据。

总体来看，报告为理解当前小微盘股市场资金动态提供了重要高频视角，为机构投资者制定交易策略和风险控制提供了实证支持。尽管存在识别方法局限性，该报告仍极大丰富了市场微结构对资金行为分析的认知。

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参考文献与数据来源： Wind，海通证券研究所，上交所，深交所，公开研究论文，政府数据等。
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附录：关键图表Markdown示例

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（图表仅列举部分，全文报告中所含全部关键图表均须关注）

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总结

海通证券金融工程团队通过系统梳理微盘股资金流动及机构投资者行为，结合大数据与统计学方法创新，提出了“神奇的5手整数倍”订单识别法，提升了机构订单跟踪和资金流分析的准确度。该研究不仅对于市场微结构研究具有示范意义，也为投资策略优化提供了更为精准的信号和工具，在当前微盘股波动加剧的市场背景下，具备较高的实战价值和研究参考价值。

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