• 买卖报单流动性因子定义与投资逻辑 [page::1][page::2]

- 流动性核心为市价交易成本与限价交易成本的差异，定义通过五档买卖报单VWAP和买卖一价格均值的相对差异衡量，形成买单流动性因子MCIB和卖单流动性因子MCIA。
- 短期内，MCIB与未来收益正相关，MCIA与未来收益负相关，高频分钟IC表现符合预期。
- 长期（月频）则两因子均呈现正向收益关系，反映流动性风险溢价。

• 高频因子转低频方法及IC对比 [page::5][page::6]

- 采用截面标准化——分钟转日等权平均——指数衰减加权至月频，提升因子稳定性和实用性。
- 高频分钟IC：MCIB 9.44%，MCIA -2.80%；低频月IC均为正向，MCIB 6.89%，MCIA 6.56%。

• 买卖报单流动性因子与传统因子相关性分析 [page::6]

| 因子值平均相关系数 | MCIB | MCIA |
|-------------------|-------|-------|
| LnFloatCap | -0.68 | -0.69 |
| AmountAvg1M | -0.53 | -0.53 |
| illiquid | 0.46 | 0.45 |
| quotespread | 0.03 | 0.03 |

- 因子与市值和换手率相关度较高，需做市值与行业中性化处理，且与传统流动性因子相关性较弱，体现其独特信息含量。

• 单因子回测结果：MCIB因子表现突出 [page::7]

- MCIB月频因子IC均值6.89%，年化多空收益26.58%，夏普2.71，最大回撤6.84%。
- 因子十分类收益表现稳定，表现最差组明显亏损，表明因子具有良好的风险收益区分度。

• 买卖报单流动性因子在指数增强模型中的应用效果 [page::8][page::9]

| 指标 | 3因子等权 | 3因子+MCIA | 3因子+MCIB |
|--------------|----------|------------|------------|
| IC均值% | 6.08 | 6.00 | 6.35 |
| 年化超额收益% | 7.16 | 9.17 | 9.32 |
| 夏普比率 | 0.96 | 1.31 | 1.43 |
| 最大回撤% | 7.60 | 7.13 | 4.47 |
| 胜率% | 61.29 | 68.55 | 70.16 |

- 两买卖报单流动性因子均显著提升指数增强模型表现，尤其提升超额收益和夏普比率。

• 买卖报单流动性因子构建逻辑清晰，短期体现买卖压力不对称，长期反映流动性风险溢价现象，符合微观结构理论，具备较强的实用投资价值 [page::2][page::10]

金融研究报告《建投金工深度专题102：买卖报单流动性因子构建》详尽分析报告

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：建投金工深度专题102：买卖报单流动性因子构建

- 作者：陈升锐、丁鲁明、鲁明

• 发布机构：中信建投证券股份有限公司金融工程研究团队

- 日期：2020年10月27日

• 主题范围：基于高频盘口数据构建买卖报单流动性因子，深入研究流动性因子的定义、计算、投资逻辑及其对选股和指数增强模型的贡献。

核心观点摘要：

本报告创新性地运用高频数据，挖掘并量化了盘口中买方和卖方的流动性状况，构建了两个买卖报单流动性因子——买单流动性因子（MCIB）和卖单流动性因子（MCIA），并将高频因子转换为月频低频选股因子。回测显示，这两个因子具有良好的预测能力，其中MCIB的因子IC均值达到6.89%，年化多空收益高达26.58%，夏普比率为2.71，属于极其优秀的选股因子。此外，两个因子均能显著提升已有指数增强模型的效能，赋能市场模型在多种样本池中的表现提升显著。报告同时对因子的计算方法、逻辑推理、相关性检验及应用进行了详细展开与实证检验。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

1. 买卖报单流动性因子定义与投资逻辑

1.1 因子简介与定义

• 关键论点：流动性是股票定价的重要维度，传统对流动性的测度常假设买卖流动性对称，但市场中买方向卖方或卖方向买方的流动性常存在不对称性，尤其在挂单量不平衡情况下更为明显。报告引用了相关研究，强调分离买方、卖方流动性的必要性，提出分别构造买单和卖单流动性因子。
• 基础逻辑：

- 交易者有流动性提供者与需求者之分。
- 流动性本质体现为“立即交易”（市价交易）与“延时交易”（限价交易）之间的交易成本差距。
- 当立即交易成本接近0，市场流动性好；交易成本高则流动性差。

• 因子计算：

- 限价交易成本近似用买一和卖一报价均值 M 表示。
- 市价交易成本用买卖五档报单量加权均价（VWAP）衡量。
- 计算交易成本差值的百分比（市价成本-限价成本）/限价成本，单位以bps计量，最后除以资金总量，以统一资金量规模影响，得出每万元成交所需的边际交易成本——即买单流动性因子 MCIB 与卖单流动性因子 MCIA。

• 数学表达：

- $VWAPA = \frac{\sumi P{A,i} Q{A,i}}{\sumi Q{A,i}}$
- $VWAPMA = \frac{VWAPA - M}{M}$
- 类似计算买单侧，计算中添加负号确保交易成本正值。
- 因子最终形式：$MCIA = \frac{VWAPMA}{DolVolA}$，单位bps/万元。

此部分细致解释了因子的计算方法，包括采用五档报单加权均价衡量市价交易成本，而非单一买一或卖一价格，使得交易成本差异更敏感且准确，逻辑上充分考虑了资金规模效应对交易成本的影响，确保因子对不同资金订单的表现具备一致性和可比性。[page::1,2]

1.2 投资逻辑

• 短期表现：

- MCIB 较大意味着市价卖方付出更高交易费用，表明买单压力强，股票短期较难下跌，故MCIB与后续短期收益正相关。
- MCIA 较大意味着市价买方付出更高交易费用，表明卖单压力强，股票短期难以上涨，故MCIA与短期收益负相关。

• 买卖不平衡指标：

- 因子定义为买单和卖单流动性的差值比例，衡量买卖双方流动性不平衡程度。
- 短期内，买方交易费用大于卖方时，股价更可能下跌，与收益负相关。

• 长期关系：

- 长期来看，两个单边流动性因子MCIB和MCIA均反映流动性风险。
- 流动性差的股票承载风险溢价，因此与未来长期收益正相关。
- 而买卖不平衡因子（MCIIMB）主要反映价格压力的方向，不表现出长期正相关关系。[page::2,3]

1.3 计算实例

• 以贵州茅台等个股盘口数据为例，展示因子计算步骤及关键数据：

- 买卖单均价 M = (买一价 + 卖一价)/2 = 1252.38
- 计算卖单与买单总报单金额与加权均价 VWAP
- 卖单流动性因子 $MCIA=8.2 \times 10^{-3}$ bps/万元，买单流动性因子 $MCIB=2.7 \times 10^{-3}$ bps/万元，数值级别较小，体现贵州茅台流动性优良。

通过具体实例，帮助理解因子的计算流程，验证了买卖流动性因子的实际可行性及数据层面意义。[page::3,4]

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2. 高频向低频因子转换的方法与逻辑

2.1 构造流程

• 为剥离总体市场影响，采用横截面标准化处理分钟级因子数据，实现去除市场涨跌对个股盘口变动的共振效应。

- 将分钟标准化因子简单等权平均转换为日因子。

• 日因子再按距离月末调仓日远近加权（指数衰减，系数0.5），赋予近期信息更多权重，得出月度低频因子，适合月频调仓投资策略使用。

这一流程合理结合了高频信息的时效性和低频策略的稳定性，平衡因子信息维度和实用性。[page::5]

2.2 高频与低频IC对比

• 通过IC（信息系数）对因子预测能力进行验证：

- 高频（分钟）IC均值：MCIB约9.44%，MCIA为-2.8%，与理论短期逻辑一致，方向符合预期（买单流动性正相关，卖单流动性负相关）。
- 低频（月度）IC均值：MCIB和MCIA均为正（6.89%与6.56%），体现流动性因子的长期风险溢价属性。
- 买卖不平衡因子MCIIMB高频表现较强，但低频表现偏弱，验证其主要为短期价格压力动态指标。

此部分实证了因子在不同时频段的表现与理论预期契合，增强了因子理论和实务应用的信服力。[page::5]

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3. 因子与传统因子的相关性分析

• MCIB、MCIA与自由流通市值（LnFloatCap）呈较强负相关（约-0.68~-0.69），与换手率指标（AmountAvg1M）也有较强负相关（-0.53），表明更大市值及高换手股票流动性好。

- 与传统流动性指标ILLIQUID和买卖差价QuoteSpread相关性较低，显示MCI因子捕获了不同于传统指标的流动性维度。

• 因此，在后续回测中需对因子做市值和行业中性处理，消除规模效应的干扰，提高因子的纯粹性和有效性。

此分析表明，MCI因子具备一定独立信息，能够补充现有因子体系。[page::6]

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4. 高频量价因子测试结果

4.1 MCIB因子选股效果

• 统计结果：

- IC均值为6.89%，说明该因子具备稳定的预测能力。
- 年化信息比率(IR)2.76，夏普比率2.71，胜率约79.8%，均属于优异水平，且年化多空收益高达26.58%。

• 十分位收益分析显示，因子排名前十分之一的股票在过去10年均取得显著的超额收益，表现出持续有效的多空分化能力。

- 因子净值曲线稳定上升，且优势明显，印证其稳健性。

图表清晰展示了因子优异的历史绩效，为因子价值提供了强有力的实证支撑。[page::7]

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5. 买卖报单流动性因子在指数增强中的应用

• 在沪深300、以及中证500两大主流指数样本上测试，增强组合包含传统因子（EPTTM、Momentum1m、TurnoverAvg1M）和买卖报单流动性因子MCIA或MCIB。

- 主要观察点：
- 三因子基础组合IC均值约6.08%，年化超额收益为7.16%，夏普比率仅为0.96，近年效能明显下降，表现一般。
- 加入MCIA后，IC均值为6.00%，年化超额收益提升至9.17%，夏普比率显著提升至1.31。
- 加入MCIB后，IC均值6.35%，年化超额收益更提升至9.32%，夏普比率达到1.43，超过基础组合且表现优于加入MCIA的组合。

• 最大回撤大幅降低，收益回撤比显著改善，显示加入买卖报单流动性因子不仅提升收益水平，也降低了风险。

- 这验证了MCI因子在量化模型中具有重要的补充价值，尤其能提升难以捕捉的流动性相关信息，从而提高指数增强组合的整体表现。

图10展示了沪深300指数增强组合的超额收益净值曲线，可见加上MCIA、MCIB的组合表现持续领先基础三因子组合。[page::8,9]

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6. 总结与思考

• 报告通过深入研究市场微观结构，系统构建了买卖双方流动性不对称测度指标，创新点在于将高频盘口数据转换为低频月度选股因子，解决流动性测度中的买卖双方不对称问题。

- 短期和长期的因子表现与理论推断一致，短期体现价格压力的动态效应，长期体现流动性风险溢价。

• 实证结果显示，买卖报单流动性因子在十年期内表现出稳定的预测能力和优异的选股效果，因子优势明显，是目前所有测试因子中最优者之一。

- 两因子对传统指数增强组合的改良，显著提升了因子预测效度和组合的风险调整后收益，表现出较强的设计价值和实操潜力。

• 分析中指出需要做市值和行业中性处理，因子与部分传统因子存在一定相关性，但整体具有较强独立信息空间。

- 报告同时结合经典文献，理论基础扎实，实证和逻辑推理均严谨。末尾提供了重要参考文献，便于进一步学术验证与研究拓展。

整体来看，买卖报单流动性因子为流动性风格因子提供新的视角和测度工具，促使对流动性的理解与应用更为细化和精准，具有较高学术和实务价值，为量化投资策略设计开辟了新的空间。[page::9,10]

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三、图表深度解读

1. 图片页0：港口水面及城市建筑图像

- 该图设为封面图，无实质性数据信息，主要作为视觉引导。[page::0]

1. 表1（页5）：买卖报单流动性因子高频（分钟）与低频（月度）IC对比

- 内容清楚地反映MCIB和MCIA在不同频率下IC的变化，验证了逻辑推断，尤其短期的MCIB正相关与MCIA负相关，以及长期两者均为正向。
- 表明因子在分钟频和月频的核心性质差异，支持后续因子构造思路。[page::5]

1. 表2（页6）：买卖报单流动性因子与传统因子的相关系数矩阵

- 展示了MCIB和MCIA与市值、换手率等常用因子显著负相关，提示需中性化处理。
- 低相关性于经典流动性如ILLIQUID和QuoteSpread，反映因子独立性。
- 该信息对于后续因子集成和多因子模型构建提供了参考依据。[page::6]

1. 图4-6（页7）：MCIB因子单因子回测效果图

- 图4展现IC分析及多空组合指标，展现因子稳健性和高绩效。
- 图5条形图展示不同分位表现，清晰表现因子强分位的显著超额收益和负分位的亏损，因子有效区分能力突出。
- 图6净值曲线进一步确认因子投资组合长周期持续盈利能力。
- 总体图表说明因子具备可操作的选股潜力和策略优势。[page::7]

1. 表3及图10（页8-9）：沪深300指数增强模型不同组合比较

- 表3数据细致罗列多个指标，显示加入MCIA或MCIB显著提高IC均值、超额收益、夏普比率，且降低最大回撤、提升胜率，展示综合投资表现的提升。
- 图10净值曲线显示增强模型效果的直观提升，特别是MCIB组合曲线领先明显。
- 支持买卖报单流动性因子在智能组合增强中的实际应用价值。[page::8,9]

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四、估值分析

报告中无传统意义上的估值（如DCF、市盈率等）分析，因因子为量化选股指标，核心着眼于流动性与收益的统计关系，主要依赖回测收益指标及IC、IR等信息效率指标来评价因子的有效性。[page::全篇]

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五、风险因素评估

本报告未专门展开风险因素章节，但在全文隐含多处风险考量：

• 市值和行业中性处理的必要性，说明因子自然受制于市场规模和板块效应，若不调整，将导致因子表现失真。

- 高频数据的时效性与噪声风险，通过衰减加权降低信息价值下降的风险。

• 数据限制导致的测度误差风险，如基于五档报单的假设可能无法覆盖全部流动性复杂情况。

- 市场结构变化可能影响流动性因子的稳定性，且因子在不同市场环境下表现的非稳态风险未在报告中详细讨论。

• 报告提醒因子应用需符合合规适当性投资者的资质要求，用于风险控制目的。

报告在免责声明中也详细说明了因子研究内容不构成投资建议，提醒使用者注意投资风险。[page::1,13]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告表现出对买卖双方流动性非对称性的创新捕捉，但未深刻讨论因子在极端市场条件（如剧烈波动、突发事件）下的有效性或衰减情况，缺少对因子失效风险的预警。

- 相关性分析揭示与市值的显著相关，虽经中性化处理，但报告未深入说明中性化后的因子表现差异或因子净化方法选择可能引入的偏差。

• 高频因子升降到低频因子的转化虽方法合理，但一次简化成指数衰减加权可能无法捕捉复杂的时变非线性影响，报告对此未做深层次模型偏误检验。

- 买卖不平衡因子MCIIMB受到的重视较弱，表明其短期信号强但长期表现不足，报告未说明该差异背后可能的结构性市场行为。

• 报告侧重于统计回测绩效，较少涉及因子经济学基础的深度解释，对于成交行为背后的投资者心理与机构交易策略依赖程度，以及该因子跨市场的稳健验证不足。

此类分析提醒投资者因子研究需结合宏观环境和市场运行机制，灵活调整应用框架。[page::5,9]

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七、结论性综合

《建投金工深度专题102：买卖报单流动性因子构建》报告基于高频盘口交易明细数据，创新性地提出了买单流动性因子MCIB和卖单流动性因子MCIA，分别量化了买卖双方对流动性状况的异质反映。通过严格的数学定义和基于五档报单的加权价格计算，因子充分反映了交易成本与流动性风险的实际内涵。

该报告逻辑严谨且条理清晰，论证买卖双方流动性的非对称性及其对收益的短期方向性影响，并揭示流动性风险溢价对长期收益的正向驱动。将高频因子通过科学的标准化及指数加权机制转换为月度低频因子，使其更适合于实际选股和量化模型的月频调仓需求。

因子回测覆盖十年全市场和指数样本，实际选股表现极其优异，特别是MCI_B因子表现出最高的信息系数与年化多空收益，实现了高收益与低风险的良好平衡。加上这两个因子能显著提升传统指数增强模型的风险调整收益水平，增强组合在近年普遍因子失效环境下仍保有超额收益，充分体现了因子的实力和应用价值。

结合因子与传统指标的相关性剖析，报告强调了市值与换手率对因子表现的重要影响，建议后续操作中严格做中性处理，保持因子信号的独立性。

整体来看，本报告提供了一套实效且具有创新意义的流动性量化工具，为理解微观市场行为与提升量化选股模型效果提供了坚实理论及实证基础，展现了中信建投金融工程团队在高频数据应用与因子投资领域的先进研究实力。

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参考文献

• Brennan, M. J., Chordia, T., & Subrahmanyam, A. (2012). Sell-order liquidity and the cross-section of expected stock returns. Journal of Financial Economics, 105(3), 523-541.

- Holden, C. W., & Jacobsen, S. (2014). Liquidity Measurement Problems in Fast, Competitive Markets: Expensive and Cheap Solutions. Journal of Finance, 69(4), 1747-1785.

• Korajczyk, R. A., & Sadka, R. (2008). Pricing the commonality across alternative measures of liquidity. Journal of Financial Economics, 87(1), 45-72.

- Pástor, Ľ., & Stambaugh, R. F. (2003). Liquidity Risk and Expected Stock Returns. Journal of Political Economy, 111(3), 642-685.

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总结

本文档依据报告原文内容，详细分析并解读了买卖报单流动性因子的定义、计算方法、投资逻辑及其在实际量化模型中的应用价值。结合丰富的回测数据和图表，为该因子提供了充分的数据支持和理论基础，揭示了流动性对股票收益率影响的微观机制与宏观意义。报告完备结构和严谨分析展示了流动性因子在当代量化投资中的潜力与前景，对于专业机构投资者具有重要的参考和实操价值。[page::0-10]

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注：所有结论和数据均以报告页码标明来源，便于后续查证。[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

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