留存筹码比率因子定义及构建方法 [page::4][page::5]

• 留存筹码比率通过计算过去N期买入资产并持有至当前的成交金额，除以同期总成交金额得出。

- 利用分钟级成交数据，分15分钟间隔计算部分换手率，进而推算留存筹码金额，累加构造因子。

• 因子值越大，说明筹码堆砌程度越高，趋势行情可能性更大。

因子单因子测试及表现—中证800样本 [page::7][page::8][page::9]

| 组别 | 年化收益 | 年化超额 | 最大回撤 | 夏普比率 | 信息比率 |
|--------|----------|----------|----------|----------|----------|
| 第1组 | 13.63% | 13.05% | -30.93% | 0.78 | 1.26 |
| 第2组 | 10.45% | 9.87% | -43.16% | 0.55 | 1.25 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 第10组 | -22.26% | -22.84% | -96.95% | -0.74 | -1.72 |

• 留存筹码比率因子在中证800呈现良好的单调性，多空组合年化收益46.16%，信息比率1.09。

- 与传统风格因子相关性偏低，进行风格剥离后依旧保持较强预测能力。

因子单因子测试及表现—中证1000与纯净因子表现 [page::10][page::11][page::12]

| 组别 | 年化收益 | 年化超额 | 最大回撤 | 夏普比率 | 信息比率 |
|--------|----------|----------|----------|----------|----------|
| 第1组 | 18.82% | 18.24% | -48.23% | 0.92 | 1.26 |
| 第2组 | 15.73% | 15.14% | -51.17% | 0.69 | 1.10 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 第10组 | -31.87% | -32.45% | -99.32% | -0.99 | -1.73 |

• 在中证1000中，纯净留存筹码比率（剥离风格因子影响）因子RankIC达到5.9%，多空组合年化收益55.49%，信息比率1.08。

留存筹码比率指数增强组合表现 [page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19]

| 年份 | 留存筹码比率增强组合（沪深300） | 沪深300 | 超额收益 |
|-----------------|---------------------------|---------|---------|
| 2016 | 4.17% | -4.58% | 8.75% |
| 2017 | 25.45% | 21.78% | 3.67% |
| ... | ... | ... | ... |
| 2025年截至4月 | -1.15% | -4.18% | 3.02% |

• 沪深300增强组合累计收益73.18%，年化超额5.17%，信息比率1.14，月胜率57%。

- 中证500增强组合累计超额达120.97%，年化超额10.09%，信息比率1.67，月胜率59.6%。

• 中证1000增强组合累计超额121.36%，年化超额11.78%，信息比率1.44，月胜率58.94%。

复合细颗粒度因子多头组合及指数增强表现 [page::21][page::22]

• 复合因子包含留存筹码比率和四个其他分钟级量价因子，全部正交化后等权组合。

- 多头组合在沪深300、中证500及中证1000中分别实现年化收益15.83%、16.83%、19.31%，信息比率1.52、2.19、2.93。

• 复合因子指数增强组合的年化超额收益分别为6.76%、11.82%、11.02%，月胜率均在61%以上，显示极佳稳定性。[page::21][page::22]

金融研究报告详尽分析报告

报告名称： 细颗粒度量价系列之二—留存筹码比率选股因子
作者： 杨国平、丁睿雯
所属机构： 华西证券研究所
发布日期： 2025年5月29日
主题： 利用分钟级量价数据构建留存筹码比率因子，挖掘筹码堆积程度以选股，并应用于指数增强策略

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1. 元数据与报告概览

报告由华西证券研究所的杨国平和丁睿雯撰写，发布时间为2025年5月29日。核心主题是基于细颗粒度的量价数据，构建留存筹码比率因子，利用筹码结构理论与处置效应，筛选筹码堆积度高、持有稳定的个股，进而实现选股和指数增强。

报告内容系统分为筹码结构与处置效应基础、留存筹码比率因子的定义与构建、因子测试及表现、指数增强实证分析，及最终复合因子的构建及表现，并附有风险提示与分析师声明。

作者利用分钟级别的数据，丰富筹码分析，提炼留存筹码比率因子，经过风格剥离测试及多指数检验，形成稳健且具有显著信息比率的选股信号，该信号在沪深300、中证500及中证1000均表现优异。另外，报告还展示了将此因子与其他细颗粒度量价因子复合使用后的进一步提升效果。全文核心观点即“留存筹码比率因子有效反映投资者持股稳定性，具备选股价值和极强的策略应用潜力”[page::0,1,2,3,4]。

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2. 逐节深度解读

2.1 筹码结构与处置效应（第2页）

• 关键论点：

筹码结构通过过去的成交量价信息构建股票持有成本分布，反映换手意愿及筹码集中程度。处置效应指出投资者倾向于提前卖出获利筹码，导致市场存在非理性换手。

• 论证支撑：

基于此理论，作者利用分钟级数据计算留存筹码比率，即近期买入且持有未卖出的成交金额比例，认为该比例越高，筹码越稳定，趋势行情可能性越大。

• 意义：

强调了以筹码结构探究市场非效率，为选股提供更细粒度且动态的信号基础[page::2]。

2.2 留存筹码比率因子公式与构建（第4-6页）

• 关键论点：

留存成交金额定义为过去 $t-n$ 期买入且至今仍持有的成交金额，计算时考虑每期换手率的剔除作用。

• 公式解析：

$$
RA{t-n} = Amount{t-n} \times (1 - TR{t-n+1}) \times \cdots \times (1 - TR{t-1})
$$
其中$Amount{t-n}$为第$t-n$期成交金额，$TR$为换手率。
留存筹码比率即过去N期留存成交金额总和对过去N期成交金额总和的比值。

• 构建流程：

1. 以分钟成交数据计算换手率和成交金额；
2. 以15分钟间隔统计历史换手率与成交金额累积；
3. 计算每时刻至选股日收盘的留存成交金额；
4. 叠加所有时刻，标准化构建因子。

• 核心意义： 留存筹码比率反映股票被投资者锁定的成交筹码比例，高值表明较强的筹码沉淀和潜在趋势力量[page::4,5]。

2.3 留存筹码比率因子测试（第7-12页）

报告利用中证800和中证1000两个指数样本对留存筹码比率进行单因子测试。

• 中证800样本（7-9页）

- RankIC为5.67%，意味着因子具有一定的预测能力；
- 多空组合年化收益达46.16%，信息比率1.09，表现稳健；
- 十分组收益显著递减（第1组最高年化13.63%，第10组负收益-22.26%），单调性强，表明因子的分层效果良好；
- 分年多空收益普遍为正，且多数年份分组呈单调趋势；
- 留存筹码比率与常见风格因子相关性较弱，仅与流动性、波动性为中度负相关，剥离风格后因子依然有效（风格剥离后RankIC 4.59%，年化收益40.88%）。

• 中证1000样本（10-12页）

- RankIC显著提升至7.38%，多空组合年化收益74.41%，信息比率1.56，表现更佳；
- 十分组收益单调性强，第一组年化收益18.82%，最后组大幅负收益-31.87%；
- 分年收益多为正，多空差收益稳定；
- 风格剥离后RankIC 5.90%，年化收益55.49%，说明因子表现不依赖于市值、估值等常见因素，体现了留存筹码比率的纯粹信号价值。

总体逻辑： 因子不仅单因子统计意义显著，还经风格因子正交化测试，真实性得到检验，且覆盖大中小盘市场，显示较强的普适性和稳定性[page::7,8,9,10,11,12]。

2.4 留存筹码比率在指数增强中的应用（第14-19页）

• 沪深300市场：

- 通过组合优化，目标最大化留存筹码比率因子值，控制持仓变化和预期收益偏离；
- 2015至2025年4月累积收益73.18%，超额收益64.49%，年化收益6.07%，年化超额5.17%，信息比率1.14；
- 月胜率57%，盈亏比1.15，说明增强策略在沪深300中具有稳定超额收益能力。

• 中证500市场：

- 同策略应用于中证500，累积收益101.62%，超额收益120.97%，年化收益7.81%，年化超额10.09%，信息比率高达1.67；
- 月胜率59.6%，盈亏比1.29，表现优于沪深300。

• 中证1000市场：

- 缴收收益82.73%，超额收益121.36%，年化6.68%，年化超额11.78%，信息比率1.44；
- 月胜率58.94%，盈亏比1.23，展现中小盘市场同样有效。

逻辑说明： 这些数字体现了留存筹码比率因子在实际量化交易中的转化能力，量价行为对未来收益的预测潜力；控制换手及预期收益偏离限制了组合过度拟合风险[page::14,15,16,17,18,19]。

2.5 复合细颗粒度量价因子表现（第21-22页）

• 将留存筹码比率与此前报告中介绍的四个量价因子（量价相关系数、振幅量价背离、成交金额波动、成交量波动）正交化合成复合细颗粒度因子。

- 测试显示复合因子表现优于单一留存筹码比率因子：
- RankIC在沪深300、中证500、中证1000分别达到5.51%、7.02%、7.70%；
- 多空组合年化收益分别38.26%、50.02%、60.89%；
- 多头组合年化收益分别15.83%、16.83%、19.31%，信息比率分别高达1.52、2.19、2.93；
- 月胜率显著，表明因子稳定性更为优异。

• 复合因子指数增强策略同样实现显著超额收益，且超额收益和信息比率在三个主要指数中均表现出色。

此节展示将留存筹码比率和其他细颗粒度量价信号结合的复合优势，强调多因子策略在细分市场中的高效性和稳健性[page::21,22]。

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3. 图表深度解读

3.1 图表：留存筹码比率分组超额走势与净值（第7页）

• 图示分10组股票按照留存筹码比率排名多头组合的累积超额收益曲线。

- 高留存筹码组（group1）明显跑赢低组（group10），展现强烈的因子收益。

• 多空组合收益从股价及超额表现上均体现出清晰分层，说明因子在实际操作中区分度强。

- 图表辅以Wind数据说明，具备官方数据支持，可信度高。

3.2 图表：纯净留存筹码比率剥离风格影响后分组走势（第9,12页）

• 剥除beta、市值等风格影响后依旧保持良好分层，多空组合覆盖全市场，体现留存筹码比率的信号独立性。

- 分层回报趋势和净值增长清晰表明因子较强预测能力，尤其在中证1000表现更为显著。

3.3 图表：指数增强组合超额收益走势（第14,16,18,22页）

• 三大指数（沪深300、中证500、中证1000）中的留存筹码比率指数增强策略累计超额收益曲线清晰上行，信息比率均在1.1以上，表明因子可以转化为稳健且持续的超额收益。

- 复合细颗粒度因子增强组合的超额收益通常高于单因子，更显其策略优势。






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4. 估值分析

报告主要为量化因子研究，不涉及传统资产估值模型如DCF或P/E倍数估值，核心为因子构建、信号检验及策略收益的量化回测。因子优化过程中控制个股仓位和预期收益偏离，类似风险预算过程，保证策略在基准控制下实现超额收益。报告中的“盈亏比”“信息比率”“RankIC”等统计指标均可视为量化策略表现的核心“估值”评价指标。

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5. 风险因素评估

• 市场风险由历史规律变化引起： 报告明确表明因子与策略依赖历史统计规律，历史规律可能因外部环境、投资者行为变化等失效。

- 市场波动风险： 可能出现比历史更极端的波动，导致策略表现异常。

• 模型风险与数据风险： 分析基于分钟级数据，如数据异常或换手率计算误差等，可能影响因子有效性。

- 注意报告未详细给出缓解措施，投资者需关注持续回测和动态调整策略的必要性[page::23]。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告依赖于分钟级数据，计算量巨大，实际可操作的延迟成本和市场冲击成本未详细讨论，实际交易可能面临执行风险。

- 因子构建是在历史回顾基础，策略对市场整体流动性和波动性的敏感度未深入探讨。

• 风格因子剥离后因子表现仍好，强化了因子独立性，但交易成本、滑点、流动性限制等现实因素对策略收益的影响未披露。

- 组合权重波动控制有助防止极端配置，然而“最大偏离不超过1%”的实务执行阐述不足，可能使风险控制效果打折。

• 各年份多空收益波动较大，特别个别年份（如2018年部分样本指数出现负超额收益）显示市场环境对因子表现有较大影响。

- 报告多处数据均有Wind来源保障，数据基础较为权威，增强了研究可信度。

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7. 结论性综合

本报告通过理论和实证相结合的方式，充分展现了基于分钟级成交数据构建的留存筹码比率因子的有效性和应用价值。其核心逻辑在于利用细颗粒度的成交和换手数据计算多日区间内未卖出的留存成交金额比例，以此量化股票筹码的沉淀程度。该因子不仅符合行为金融中处置效应的预期，还展现出显著的预测能力和稳健的风险调整收益。

通过在中证800、中证1000等多样本市场进行单因子及剥离风格因子检验，留存筹码比率因子均表现出较好的RankIC和显著的组合因子收益，且表现具备统计单调性和分年稳定性。利用该因子构建的指数增强策略在沪深300、中证500和中证1000三大代表性市场均取得年化6%-8%以上的绝对收益和5%-11%的超额收益，信息比率超过1，显示策略具有良好的风控与收益平衡。此外，将留存筹码比率与其他细颗粒度量价因子复合，提高了因子精选能力和策略的整体表现，复合因子在三个市场上的多头年化收益均达到15%以上，信息比率提升至1.5以上。

图表分析巩固了文本说明的因子有效性和策略优越性。各指数增强组合超额收益曲线持续向上，突显出因子稳定的市场表现能力；分组表现曲线亦反映出了分层效果的显著性和信号的有效性。

报告对市场风险和历史规律变迁风险进行了警示，强调策略在非静态市场环境中的不确定性，同时披露作者具备证券从业资格并承诺报告公正客观。

综上所述，留存筹码比率因子作为一种创新的细颗粒度选股指标，具备良好的理论基础与实证支持，在量化投资和指数增强策略中具有积极的应用价值和推广潜力[page::0-23]。

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参考文献

• 报告全文结构与数据引用

- Wind数据平台

• 华西证券研究所出具的相关研究报告和数据支持

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本分析严谨围绕报告内容完整剖析，不引入任何非报告本身的观点或假设，确保观点客观且溯源明确。

报告