市场风格与行情回顾 [page::0][page::1][page::2]

• 微盘股/大盘股、亏损股/绩优股、低价股/高价股历史分位均处于90%以上极值区间，显示市场风格显著偏向小盘、亏损及高价股票。

- 电子、计算机、机械等行业成交活跃度及换手率高，TMT板块占比达32.8%。

• 国防军工、商贸零售和计算机行业PB处于高位，显示估值及交易拥挤度提升。

高频因子分类及构建方法 [page::5][page::6][page::7]

• 高频因子分为订单失衡、量价、流动性、资金流和高频技术指标类五大类别。

- 行为金融学因子分有限关注类和注意力理论类两大类，因子设计基于学术文献与市场异象。

• 采用分钟因子转日因子，进一步用衰减加权法构造月度低频因子，剔除市场整体走势以避免系统风险影响。

订单失衡类因子表现 [page::8][page::9]

| 因子 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 年化IR |
|-------|-----------|----------|---------|----------|
| SOIR | 19.07% | 2.77 | 5.59% | 2.64 |
| MOFIWeight | 18.31% | 2.28 | 7.88% | 1.99 |

• 订单失衡类因子历史表现稳健，年化收益15%-19%区间，近一年VOI和OIR因子表现突出，具备较高的信息比率和较低回撤。

高频技术指标因子表现 [page::10]

| 因子 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 年化IR |
|-------|-----------|----------|---------|--------|
| BIAS | 25.82% | 2.80 | 5.55% | 2.74 |
| CCI | 14.07% | 1.75 | 7.39% | 1.59 |
| Coppock | 25.09% | 2.32 | 8.34% | 2.53 |

• 高频技术指标因子整体收益率居高，BIAS和Coppock表现优异，最近一年CCI短期表现突出，因子波动较小，适合构建趋势型策略。

量价类因子表现 [page::11][page::12]

| 因子 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 年化IR |
|-------|-----------|----------|---------|--------|
| MPC | 26.62% | 2.74 | 7.51% | 2.86 |
| MPB | 26.46% | 2.68 | 7.26% | 2.79 |

• 量价因子表现稳定，MPC和MPB因子历史年化收益超25%，波动率适中，适合长期持有。

流动性类因子表现 [page::12][page::13][page::14]

| 因子 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 年化IR |
|--------|----------|----------|---------|--------|
| ESI | 23.23% | 2.35 | 7.47% | 2.61 |
| MCIB | 19.42% | 2.04 | 8.74% | 2.41 |

• 流动性因子中，ESI具备较高年化收益和风险调整收益，近期ILLIQ因子表现稳定，多头超额明显。

资金流类因子表现 [page::15]

• 资金流类因子表现稳健，PTOR因子近期表现尤为亮眼，本周多空收益1.57%，今年以来多空收益达16.16%，近一年更是17.81%。

行为金融学因子表现：有限关注类 [page::15][page::16]

| 因子 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 年化IR |
|-------|----------|----------|---------|--------|
| ABNRETAVG | 25.95% | 2.52 | 10.14% | 3.70 |
| ABNVOLD | 15.26% | 1.64 | 8.76% | 3.14 |

• 行为金融学有限关注类因子历史表现亮眼，ABNRETAVG年化收益接近26%，胜率高达83%，短期ABNVOLD表现最好，显示关注度因子投资价值。

行为金融学因子表现：注意力理论类 [page::17][page::18]

| 因子 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 年化IR |
|--------|----------|----------|---------|--------|
| SPILLTURN | 28.85% | 2.65 | 7.71% | 3.37 |
| GRABLIMIT | 12.88% | 2.12 | 5.32% | 3.33 |

• 注意力理论类因子中，SPILLTURN表现最佳，具有较高的风险调整收益并稳定提升因子收益，近期GRABLIMIT表现优于其他因子。

行为金融学因子表现：V型处置效应类 [page::18][page::19]

| 因子 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 年化IR |
|-------|----------|----------|---------|--------|
| CPGR | 29.47% | 2.97 | 9.68% | 3.67 |
| CPLR | 24.37% | 2.57 | 7.26% | 2.80 |

• V型处置效应类因子通过捕捉非理性卖出行为而产生超额收益，CPGR因子历史累计收益率最高，今年以来表现最为明显。

报告分析：非银金融行业拥挤度提升，高频技术指标类因子表现较好 —— 高频和行为金融学选股因子跟踪周报（20250815）

---

1. 元数据与报告概览

• 报告标题： 非银金融行业拥挤度提升，高频技术指标类因子表现较好 —— 高频和行为金融学选股因子跟踪周报（20250815）

- 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）

- 发布日期： 2025年8月16日

• 主题： 聚焦非银金融行业的拥挤度变化，评估高频选股因子和行为金融学因子的表现，特别强调高频技术指标类因子的多空收益表现

报告核心信息：

该报告主旨在分析截止2025年8月15日的中国A股市场行情，特别是非银金融行业的交易拥挤度提升状况，以及基于高频交易数据和行为金融理论构建的选股因子的最新表现。核心观点指出：

• 市场上微盘股、大盘股、亏损股、绩优股、低价股、高价股的相对表现均处于2019年以来的高位分位数区间（99%以上），反映市场风格趋向极端。

- 高频技术指标类选股因子——比如CCI因子表现出色，近一周多空收益达到1.27%，资金流类因子PTOR及行为金融学因子ABNVOLD在月度及年度表现突出。

• 行业交易围绕电子、计算机、机械等产业，非银金融行业拥挤度有明显提升。

- 高频因子系统及行为金融学因子系统均显示近年来该因子策略稳定有效，部分因子年化多空收益达到30%以上。

总体上，报告传递了高频技术指标因子及相关行为金融因子在当下市场环境下表现出色的信息，对机构投资者有强参考价值。[page::0,1]

---

2. 逐节深度解读

2.1 市场行情回顾

• 指数表现：

截至2025年8月15日，深证成指表现最优，周收益4.55%；宽基指数中中证1000表现最优，周收益4.09%；风格指数高价股指数表现突出，周收益5.33%。详见表1，显示大盘及宽基指数均保持稳定上涨趋势，风格指数体现出对高价股的追捧。[page::0,1]

• 风格指数对比及分位数：

- 微盘股/大盘股指数之比位于99.44%分位，表明市场极度偏好微盘股（市值较小股票），此指标长期处高位，反映市场风格偏向更小市值股票。
- 亏损股/绩优股指数之比处于99.13%分位，显示亏损股强势，市场对高风险高回报领域关注增加。
- 低价股/高价股指数之比达到93.40%分位，市场偏好高价股，价值股热度不减。
图1-3对应的净值走势曲线均呈现强劲上升趋势，说明市场风格持续极端化。[page::1,2]

• 行业交易拥挤度：

行业成交额占比最高为电子（14.56%）、计算机（10.35%）、机械（9.84%），前三名行业均为科技及制造领域；换手率最高为综合金融、计算机和国防军工行业，体现资金流动性活跃。
- TMT（电子、通信、计算机、传媒）占总成交额比例达到32.8%。
- PB分位最高前三行业为国防军工（4.37倍）、商贸零售（1.68倍）、计算机（5.01倍），表明部分科技及军工行业估值偏高。
- 综合金融、银行、非银行金融取得60分钟K线市值加权得分最高，说明这些金融子行业短期交易活跃且资金关注度极高。[page::2,3,4]

• 行业估值情况：

行业PE（滚动与静态）、PB指标显示高估值特征主要集中在国防军工（PE约160左右，PB4.37）、计算机（PE约185，PB5.01）和传媒行业。银行板块估值最低（PE7左右，PB0.72），显示其避险与价值属性明显。其他传统行业如煤炭、钢铁估值较底且波动幅度大，整体估值分布合理区分成长与价值偏好。[page::4]

---

2.2 高频选股因子介绍及分类体系

高频因子基于分钟K线及盘口委托等高频数据，反映市场微观结构及交易者行为，填补了传统低频因子对市场交易细节的盲区。分类分为：

• 订单失衡类： 着眼于买卖委托盘不平衡程度，如VOI、OIR等，通常负向因子，预示买方与卖方力量失衡时股价异动。

- 量价类： 融合成交量与价格特征因子，如MPB、MPC，对价格动量及成交量趋势敏感。

• 流动性类： 测度股票买卖便捷程度，例如ILLIQ、Lambda、ESI等，反映市场交易摩擦。

- 资金流类： 基于成交金额及资金流入流出情况，如PTOR等。

• 高频技术指标类： 由传统技术指标高频化处理得出，如CCI、RSI、BIAS等。

这些因子均经过详尽构建与演绎，运用分钟级数据转化为日度和月度因子，并进行标准化与中性化处理。
行为金融学因子则基于异象和非理性行为的理论框架，将因子分类为有限关注类（ABNRET等）和注意力理论类（GRABLIMIT、SPILLTURN等）。[page::5,6]

---

2.3 高频因子与行为因子表现

2.3.1 订单失衡因子

• 全历史表现（10年数据）：

SOIR因子表现最好，年化多空收益19.07%，夏普比率2.77，最大回撤仅5.59%，显示该因子具备稳定的中长期收益能力。VOI、MOFIWeight等其他订单失衡因子年化收益均在14%-18%区间。[图4，表7，page::8]

• 近期表现（近1年）：

MOFIWeight周度多空收益表现优异，1周多空收益-0.67%，近期整体仍维持正收益趋势。近一年内VOI因子赢利突出，累计多空收益31.17%。显示订单失衡因子在短期交易和中长期持有均具备良好选股能力。[图5，表8，page::9]

2.3.2 高频技术指标类因子

• 全历史表现：

BIAS因子为领头羊，年化多空收益达到25.82%，夏普2.80，减值回撤仅5.55%，展现优异风险控制能力。CCI、RSI、Coppock等因子表现相对稳定，年化收益均超过10%，表明这些指标方向的选股策略持续有效。[图6，表9，page::9,10]

• 近期表现：

CCI因子本周收获1.27%多空收益，月度0.69%，呈现持续活跃；今年以来Coppock因子表现杰出，多空收益18.68%，一年期达29.35%。但部分因子如MoneyFlow近年表现有滑落趋势。[图7，表10，page::10]

2.3.3 量价类因子

• 全历史表现：

MPC因子表现最优，年化收益26.62%，夏普2.74，最大回撤7.51%。MPB因子紧随其后，累计收益超3700%。总体上，量价因子对捕捉价格和成交量变动信息效果显著。[图8，表11，page::11]

• 近期表现：

本周和本月均以MPC因子多空收益领先，1周达0.19%，1月1.92%。今年及近一年均由MPB领先，年化及近一年收益超38%。说明选股策略目前依然有效。[图9，表12，page::12]

2.3.4 流动性类因子

• 全历史表现：

ESI因子多空年化收益最高23.23%，夏普2.35，最大回撤7.47%，其他因子如Lambda、ILLIQ及Gamma均表现稳健。流动性因子揭示市场交易活跃度及成本变动，是选股体系中的关键因子。[图10、11，表13，page::12,13]

• 近期表现：

本周ILLIQ表现最优，净值多空收益-0.32%，表现较为平稳；月度看MCIB因子收益最佳，年化表现也领先。近一年CPQSI因子多空收益16.76%，说明资金流动性指标在短中期仍有较强预测能力。[图12-13，表14，page::13,14]

2.3.5 资金流类因子

• 近期表现：

资金流因子整体表现积极。近期以BNI周多空收益最高0.12%，本月及全年PTOR表现突出，多空收益分别为1.57%、16.16%，且多头超额明显。近一年PTOR因子维持稳定，表明资金流向的监测是选股策略中不可忽视的维度。[图15，表16，page::15]

---

2.4 行为金融学因子表现

2.4.1 有限关注类因子

• 全历史表现：

ABNRETAVG因子年化多空收益约25.95%，夏普2.52，最大回撤10.14%，表现优异。其他行为因子如ABNRETD、TURNRETAIL也分别体现出较强的稳定性。此类因子反映投资者行为偏差和关注度，有助揭示市场情绪。[图16，表17，page::15,16]

• 近期表现：

本周ABNVOLD因子多空收益0.12%，本月0.92%，今年以来TURNAVG因子表现最佳，年收益13.25%，近一年收益21.98%。表现说明有限关注因子仍然能够解释短期市场行为并产生收益。[图17，表18，page::16]

2.4.2 注意力理论类因子

• 全历史表现：

SPILLTURN因子年化收益28.85%，显著领先其他注意力相关因子，表明信息溢出效应明显，市场注意力对股价有价差预测能力。[图18，表19，page::17]

• 近期表现：

本周GRABLIMIT因子多空收益表现最好（-1.01%），但整体收益表现波动较大。今年以来SPILLTURN仍保持出色，多空收益14.96%，近一年STV2因子收益23.83%。这表明尽管短期有波动现象，长期来看注意力类因子依旧有效。[图19，表20，page::18]

2.4.3 V型处置效应因子

• 全历史表现：

CPGR因子表现极佳，年化收益29.47%，夏普2.97，最大回撤仅9.68%。该类因子基于投资者盈利亏损意愿差异，充分捕捉非理性卖出效应。[图20，表21，page::18,19]

• 近期表现：

CPLR因子本周收益表现领先，多空收益-1.15%，今年以来和近一年收益分别为14.35%和22.91%及29.88%（VCDE3因子），表明该模型对短中长期选股仍有指导意义。[图21，表22，page::19]

---

3. 图表深度解读

• 指数行情表（表1）： 展示了不同类型指数历时的收益率，表现出深证成指和中证1000等小盘、成长风格指数的强势，佐证市场对微盘及成长股票关注度的提升。

- 交易和估值相关表格（表2、表3）： 体现了当周行业交易活跃度，特别是电子、计算机、机械行业的高成交额和换手率。估值角度，国防军工和计算机等行业的高PE和PB显示资本追逐热点行业的迹象，同时也提示估值风险。

• 因子历史及近期多空收益净值图表（图4-21）系统展示了各大类因子的历史演进和近年表现，整体形态凸显高频技术指标类因子和行为金融学因子的持续强势，部分因子（如MPB、CCI、SPILLTURN）展现出极优的年化回报与夏普比率，说明高频因子选股策略长期有效。

- 各类因子多空收益表现表格详列了IC（信息系数）、IR（信息比率）、累计收益率、最大回撤、年化收益率及夏普比率等指标，方便评估因子风险收益特征。

这些图表和数据共同构筑了系统详实的因子研究框架，强化了文本论点的可信度和实证依据。[page::1-20]

---

4. 估值分析

报告侧重于因子选股和行业交易行为分析，未涉具体公司估值模型，如DCF等。行业估值以市盈率（PELYR、PETTM）和市净率（PB）展开横向比较，PE和PB的分位数计算揭示不同细分行业估值位置，帮助识别高风险与投资机会行业，符合行业策略背景下的估值分析方法。[page::3,4]

---

5. 风险因素评估

报告末尾明确风险提示：

• 历史数据依赖风险： 因子效果基于历史数据，未来可能失效。

- 市场风险： 系统性风险和政策变动风险可能显著影响策略表现。

• 模型假设偏差： 因子构建和回测在现实交易中存在假设上的偏差，可能与未来表现不符。

- 数据缺失风险： 极少缺失数据可能产生统计偏误。

无具体缓释方案提出，但强调投资者需自行评估上述风险。该风险提示符合行业合规及专业研究报告规范。[page::20]

---

6. 审慎视角与细节观察

• 报告数据展示详实，方法透明，但描述中表格部分数字和文字有明显排版错乱，尤其近期表现表格，可能影响信息解读的清晰度，应留意原始数据核实。

- 高频因子长期表现优异，然而短期多空收益偶有负值，提示投资者因子收益波动性较大，存在策略适应市场环境转变的需求。

• 行业估值数据显示部分高成长行业估值偏高，这可能带来估值风险未充分展开分析，建议后续加深估值与风险的综合研判。

- 行为金融学因子表现出显著统计学优势，支持了非理性行为对市场的实证影响，但短期表现波动较大，需结合市场情绪综合研判。

• 报告多用年化IR、夏普比率等指标辅助评价因子优劣，体现专业性，利用完善且多维度的因子评价框架提升报告深度。

---

7. 结论性综合

该报告通过对2025年8月15日前中国A股市场高频数据与行为金融因子的系统追踪与分析，得出以下关键见解：

• 市场风格极度偏向微小盘股、亏损股和高价股，市场结构面临拥挤度提升，高风险偏好上升。

- 行业集中交易于电子、计算机、机械等TMT领域，非银金融行业的交易活跃度显著提升，呈现高度拥挤特征。

• 高频技术指标类选股因子（如CCI、BIAS）在多空收益和风险调整后收益率方面表现突出，成为当下有效选股工具。

- 量价类（MPB、MPC）、流动性类（ESI、ILLIQ）、资金流类（PTOR）因子亦表现稳健并具持续竞争优势。

• 行为金融学因子体系中的有限关注类（ABNVOLD、TURNAVG）、注意力理论类（SPILLTURN、GRABLIMIT）及V型处置效应类（CPGR、CPLR）因子均展现优异历史与近期表现，验证非理性行为对市场价格的重要影响。

- 报告在因子构建、历史回测和月度调仓框架上严谨规范，涵盖了多种高频信息捕获手段，体现国内高频选股因子研究的领先水平。

• 面临的风险主要来自历史数据过度拟合风险、市场系统性风险及模型假设偏差，提示投资者审慎操作。

综上，报告明确提出高频技术指标类因子及行为金融学因子是当前中国A股市场中表现优异且具前瞻性的量化选股工具，尤以非银金融行业拥挤度的提升背景下，相关因子价值更为突出。建议机构投资者重点关注这些因子的配置价值和风险控制潜力。[page::0-20]

---

重要图表示意（部分）

• 图1 微盘股/大盘股净值走势：

显示自2019年以来，微盘股相对大盘股净值持续攀升，2025年8月达到历史近极端高位，反映资金偏好转向小市值股票。

• 图6 高频技术指标类因子历史多空净值：

BIAS因子表现最优，累积净值增长超过三十五倍，显示技术指标因子长期选股能力卓越。

• 图18 注意力理论类因子历史表现：

SPILLTURN与STV2因子展示稳健增长，间接佐证行为金融理论对投资者注意力对股价影响的解释力。

---

总结

本次周报紧贴当下市场环境，通过多维度耐心梳理高频交易数据及行为偏差信息，从指数风格到行业结构，再到多类别量化因子表现，构建一幅详实且逻辑清晰的A股市场运行图谱。高频技术指标类因子凭借数据优势和理论基础，在当前市场拥挤度上升环境下显著领先，行为金融学因子亦展示坚实的长期稳定性。本报告为专业机构投资者提供了抓取市场风格波动与优化选股策略的精细工具和参考基准。

---

溯源： 本文内容均基于《非银金融行业拥挤度提升，高频技术指标类因子表现较好 —— 高频和行为金融学选股因子跟踪周报（20250815）》，中信建投证券，2025年8月16日发布。具体页码依次标注于正文末尾。[page::0-20]

报告