开源证券-市场微观结构研究系列（3）：聪明钱因子模型的2.0版本-200209

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　　聪明钱因子：高频数据，低频因子
　　我们于2016年7月提出的聪明钱因子模型，在量化投资同行中获得了较高的评价。聪明钱因子模型的核心逻辑是，从分钟行情数据的价量信息中，尝试识别机构参与交易的多寡，最终构造出一个跟踪聪明钱的选股因子。聪明钱因子模型首次提出了“高频数据，低频因子”的研究模式。本篇报告的主旨是，提出关于聪明钱因子模型的重要改进。
　　聪明度指标S是聪明钱因子模型的核心部件
　　聪明钱因子模型的核心问题是，如何识别聪明钱的交易。聪明钱在交易过程中往往呈现“单笔订单数量更大、订单报价更为激进”的基本特征。基于这个考虑，我们构造了用于度量交易聪明度的指标S，用以筛选聪明钱的交易。不同的S指标的构造方式，将产生不同的聪明钱划分结果，最终影响聪明钱因子的选股效果。因此，聪明度指标S是聪明钱因子模型的核心部件。
　　聪明钱因子的改进
　　通过对S指标构造方式的重新考察，我们优化了原始模型对聪明钱的划分，提出了对聪明钱因子的重要改进。改进后的聪明钱因子模型，在全市场范围的五分组多空净值，信息比率达到3.7左右，选股能力明显优于原始模型。
　　若干重要讨论
　　其一，聪明钱因子模型的构造过程，选取了成交量累积占比前20%的分钟视为聪明钱交易。通过比照机构投资者交易占比的实证数据、测试不同截止值下的因子选股能力，我们验证了：选取20%作为截止值，是具有合理支撑的。
　　其二，改进后的聪明钱因子模型，在不同的股票样本空间上，均具有较好的选股效果。总的来说，因子对于中小市值股票，选股能力更加稳健。
　　风险提示：模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。