海通证券-选股因子系列研究（八十五）：买卖单主动成交中的隐藏信息-221024

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　　在系列前期报告中，我们基于逐笔成交数据中的买单号与卖单号还原买单与卖单，并基于各股票买卖单成交额的分布，计算大单阈值及大单相关因子。进一步研究发现，虽然逐笔成交数据的每笔成交都有明确的主动成交方向（集合竞价时段的成交除外），但是买单（卖单）并非完全是由主动买入（主动卖出）构成。因此，我们可在大单、中单和小单的基础上，计算各类单的主动成交度，并构建相应因子。
　　小单主动成交度的月度选股能力较为突出。即，小单的主动成交性越强，股票未来超额表现越好。相比而言，小买单主动成交度略强于小卖单主动成交度，因子月均IC达0.05。组间收益单调性较强、多空收益分布相对较为均匀。因子月度多空收益为1.78%，月均多头超额收益达0.80%。
　　基于不同时段计算的小单主动成交度皆呈现出显著的月度选股能力。相比而言，盘中（10:00-15:00）小买单主动成交度的选股能力更加显著。此外，小买单超额主动成交度因子并未呈现出更强的选股能力，而小卖单超额主动成交度的月度选股能力优于小卖单主动成交度。
　　正交后的因子表现。使用全天及盘中数据计算得到的小买单主动成交度因子在正交后，依旧具有显著的截面选股能力。此外，因子多空收益虽受到正交的影响有所下滑，但分布依旧较为均匀。
　　不同选股空间中的因子表现。原始因子在中证800外有更高的IC。但正交后，因子在中证800内外的选股能力差距明显收窄。多头超额收益呈现类似特征，正交前后，因子均在中证800外有更显著的选股能力，但正交在一定程度上缩小了这种差异。
　　周度选股能力。与月度的结果类似，原始因子在中证800外呈现更高的周均IC。但这一差距在正交后明显减弱，因子在不同选股范围中的周均IC较为接近。因子在中证800外的多头超额收益表现更好。正交后，这一现象依然较为明显。
　　中证500增强组合添加测试。当基础模型中不包含深度学习高频因子时，小买单主动成交度因子的引入有助于提升组合的收益表现。随着约束条件的不同，年化超额收益的提升幅度在0.5%-1.5%之间。但当基础模型包含深度学习因子时，超额收益的提升并不稳定，决定于所选的风控模型参数。中证1000增强组合的添加测试结果类似。
　　风险提示。市场系统性风险、资产流动性风险以及政策变动风险会对策略表现产生较大影响。