市场行情与风格回顾 [page::0][page::1][page::2]

• 2025年9月12日，微盘股/大盘股、亏损股/绩优股、低价股/高价股风格指标均处于2019年以来高分位区间，表明市场偏好小盘、亏损和低价股。

- 深证成指和中证500本周表现优异，分别达到2.65%和3.38%的周度收益率。

• TMT行业（电子、通信、计算机、传媒）成交额占比达34.89%，行业交易拥挤度较高。

高频选股因子分类与构建方法 [page::4][page::6][page::7]

• 高频因子分为订单失衡类、量价类、流动性类、资金流类和高频技术指标类。

- 行为金融学因子分为有限关注类、注意力理论类和V型处置效应类。

• 高频因子采用分钟级数据，通过截面标准化、日频合成、月度衰减加权等方法低频化为月频选股因子。

- 回测采用2010年至2025年全市场月频调仓，剔除特殊股票和极端数据，进行因子评价。

订单失衡因子表现及回测 [page::8][page::9]

| 因子 | IC均值 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|----------|--------|------------|---------|----------|
| SOIR | -4.82% | 18.86% | 2.73 | 5.59% |
| VOI | -5.28% | 15.47% | 1.76 | 9.16% |
| MOFIWeight | -4.34% | 18.23% | 2.28 | 7.88% |

• 订单失衡因子表现出优异的年化收益和较低回撤，SOIR年化收益率最高，夏普比率达2.73。

- 近一年VOI因子表现尤为突出，多空收益达到34.78%，显示强劲的趋势追踪能力。

高频技术指标因子表现 [page::9][page::10]

| 因子 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|----------|------------|---------|----------|
| BIAS | 25.78% | 2.80 | 5.55% |
| Coppock | 24.83% | 2.30 | 8.34% |
| RSI | 19.77% | 2.29 | 6.54% |

• 高频技术指标因子表现稳健，BIAS因子年化收益率最高，近一年表现依然优异。

量价因子表现及回测 [page::11][page::12]

| 因子 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|----------|------------|---------|----------|
| MPC | 26.56% | 2.74 | 7.51% |
| MPB | 26.34% | 2.68 | 7.26% |
| MPCskew | 17.37% | 2.30 | 8.55% |

• MPC和MPB因子表现较好，近一年MPB因子收益率优异，表现稳健。

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

• 流动性因子中ESI因子表现最佳，年化收益23.01%，夏普率2.33，说明流动性相关信号对选股表现有稳健提升。

- 近一年多空收益方面，CPQSI和LogquoteSlope等因子表现突出，表明订单簿流动性指标有效性较强。

资金流类因子表现 [page::14][page::15]

• 资金流因子中PTOR近一年多空收益达18.07%，多头超额收益明显，表现领先。

- 资金流指标对揭示资本进出和市场热度具有一定的辅助作用，但本周表现相对波动。

行为金融学因子表现综述 [page::15-19]

• 有限关注类因子中TURN_RETAIL年化收益超25%，表现突出。

- 注意力理论类因子中SPILLTURN表现最佳，年化收益28.59%，夏普比率2.63。

• V型处置效应类因子CPGR年化收益29.02%，夏普比率2.91，显示强劲。

- 行为金融类选股因子中，多只因子数据表现今年以来及近一年均展现良好多空收益，因子体系完善且逻辑多样。

量化因子低频化及回测框架说明 [page::6][page::7]

• 高频分钟因子经截面标准化转日频，采用等权衰减加权方法叠加形成月度因子值。

- 策略回测覆盖2010年至2025年，剔除停牌、涨跌停及ST股，月末调仓。

• 因子处理包括极值剔除、中性化处理，确保因子稳定性与实用性。

金融研究报告详尽分析报告

报告元数据与概览

• 报告标题：通信行业拥挤度较高，订单失衡类因子表现较好—— 高频和行为金融学选股因子跟踪周报（20250912）

- 分析师：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

- 发布时间：2025年9月14日

• 主要研究内容：报告重点跟踪高频与行为金融学视角下的选股因子表现，深入分析订单失衡类、高频技术指标类、量价类、流动性类与资金流类等高频因子，同时结合行为金融学中的有限关注、注意力理论和V型处置效应因子，综合评估市场风格、行业拥挤度及具体因子的投资表现及趋势。

- 核心论点：
- 市场中微盘股、亏损股以及低价股风格表现显著，均处于2019年以来的高分位数区域。
- 高频选股因子中，尤其是订单失衡类因子的表现优异，长期收益稳定。
- 行业层面通信行业拥挤度较高。
- 行为金融学因子，尤其是V型处置效应因子在投资表现中有正向贡献。
- 本周及本月高频因子中，流动性类LogquoteSlope因子与订单失衡VOI因子表现最为突出，行为金融学中有限关注因子TURNAVG与V型处置效应中的TL因子效果最佳。
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报告主体逐节深度解读

1. 市场行情回顾

• 指数行情表现：

- 近期主要指数中，深证成指周度收益率达2.65%，中证500高达3.38%，低价股指数更是显著领先，达到3.92%。
- 风格指数中，微盘股指数表现强劲，处于2019年以来的高位水平，表明市场对小盘股的偏好持续高涨。

• 市场风格分位数：

- 微盘股/大盘股分位数为97.85%，亏损股/绩优股为90.28%，低价股/高价股为86.59%，均位于历史极值区间，反映出亏损股与低价股获得了较高的关注和需求。

• 风格指数图形解读：

- 图1至图3展现了微盘股相对大盘股、亏损股相对绩优股、低价股相对高价股在2019年至2025年的净值走势，均呈现显著上涨趋势，且近年均处于历史高点附近，显示市场明显拥抱更具投机性和成长性的股票。
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2. 行业交易拥挤度及估值状况

• 行业成交与换手率：

- 当周行业成交额占比较高的前三行业是电子、 电力设备及新能源和机械，TMT行业的成交额占比达到34.89%。
- 换手率最高集中在电力设备及新能源、基础化工和轻工制造。

• 拥挤度指标分位数：

- 多数高成交额和换手率行业均处于历史较高分位，表明资金流动集中，行业交易拥挤显著。

• 估值分析：

- 采用PELYR（过去年度市盈率）、PETTM（滚动市盈率）和PB（市净率）三指标衡量行业估值。
- PB水平最高行业为商贸零售、计算机和传媒，表明这些行业当前市净率较高，具备一定溢价。
- 电子行业估值较高（PELYR 94.04，PB 4.88），通信、计算机和传媒同属估值溢价区间。

• 分析总结：通信及相关TMT行业拥挤度高，估值处于相对偏高位置，显示市场投资热点集中，且存在交易风险积累。

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3. 高频选股因子分析

3.1 订单失衡类因子

• 定义与表现：基于分钟委托数据，衡量买卖订单失衡程度，反映市场供需压力和潜在信息。

- 历史表现：
- 全历史年化收益率区间14%-19%，SOIR因子表现最佳（年化收益18.86%，夏普2.73，最大回撤5.59%）。
- 多空IC均为负值，因子方向为负向因子（即因子值高对应较低收益，反向持仓收益好）。

• 近期表现：

- 本周OIR因子周度多空收益1.20%，月度VOI收益3.51%，近一年VOI因子收益34.78%，显示订单失衡因子在近期依然有效。

• 图表分析：

- 图4显示订单失衡类因子净值累计平稳攀升，近期涨幅显著，反映持续有效的选股能力。
- 图5近期走势显示不同子因子均表现稳健，少数波动较大但整体上行趋势强。
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3.2 高频技术指标类因子

• 内容与表现：基于分钟K线构造的技术指标，如BIAS、CCI、RSI、ADTM等，反映短期价格动力与情绪。

- 历史表现：
- 年化收益介于11%-26%，BIAS因子最优（年化25.78%，夏普2.80，最大回撤5.55%）。

• 近期表现：

- 本周ADTM收益为0.21%，本月RSI表现最佳（2.39%）。
- 近一年BIAS表现优异，累计收益29.76%。

• 图表说明：图6与图7展示技术指标因子净值变化，整体稳定增长中存在波动，反映技术指标在捕捉价格动能方面的潜力。

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3.3 量价类因子

• 定义：基于分钟委托量及价差等信息，捕捉成交量价关系异动。

- 历史表现：
- 年化收益15%-27%，MPC因子领先，年化26.56%。

• 近期表现：

- 本周MPCskew表现最好，近一年MPB因子多空收益达37.22%。

• 图表分析：图8与图9净值稳步提升，部分因子短期下跌，但中长期趋势向上。

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3.4 流动性类因子

• 内容及数据来源：包括ILLIQ、Gamma、LogquoteSlope等指标，衡量股票流动性状况。

- 历史表现：
- 年化收益6%-24%，ESI因子表现最优（年化23.01%），IC均值正向。

• 近期表现：

- 本周LogquoteSlope因子周度多空收益1.27%，本月CPQSI收益1.91%，今年以来MCIB因子收益20.11%。

• 图表解读：

- 图10、11全历史净值显示不同流动性因子的持续活跃和上涨。
- 图12、图13的近1年走势反映部分因子短暂调整，但趋势总体仍向上。
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3.5 资金流类因子

• 定义：依托分钟成交资金流数据，分析资金进出方向及其持续性。

- 近期表现：
- 本周BACov因子表现最好，但为负收益；本月BAM因子收益1.32%；今年以来PTOR因子表现领先，年收益17.39%。

• 图表说明：图15展示资金流类因子近一年净值变动，因子间走势分化明显。

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4. 行为金融学选股因子分析

4.1 有限关注类因子

• 原理：投资者关注度有限，关注度波动影响个股换手率与价格走势。

- 历史表现：
- 年化多空收益区间11%-26%，TURNRETAIL因子最优，年化收益25.47%，夏普2.27。

• 近期表现：

- 本周ABNVOLD因子表现较优（多空收益约-0.06%），本月TURNAVG因子收益1.64%。
- 近一年TURNRETAIL因子最高，收益21.39%。

• 图形分析：

- 图16和图17分别展示了有限关注类因子历史和近一年走势，净值总体稳健上升。
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4.2 注意力理论类因子

• 原理：市场注意力存在溢出效应，部分股票因注意力集中表现异动。

- 历史表现：
- 多空年化收益12%-29%，SPILLTURN因子最佳，年化28.59%。

• 近期表现：

- 近一年STV2因子最优，多空收益达24%。

• 图形解读：

- 图18和图19体现注意力类因子长期与近期的净值趋势，显示部分因子收益率波动较大但长期表现优异。
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4.3 V型处置效应因子

• 原理：投资者基于盈利或亏损不同的行为偏差，导致价格超卖或超买现象。

- 历史表现：
- 多空年化收益10%-30%，CPGR因子年化收益29.02%，夏普比率2.91。

• 近期表现：

- 本周TL因子表现最好，近一年VCDE3因子收益24.98%。

• 图形说明：

- 图20和图21显示因子近年较好表现及阶段性波动。
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重要图表数据解读

• 图1-3（风格指数净值走势）：微盘股、大盘股、亏损股、绩优股、低价股与高价股之间的净值比率曲线显示市场偏好向小盘、亏损和低价股票倾斜，指标均接近历史高点（2019年以来分位数超过86%）。说明市场存在较浓厚的投机氛围。

- 表1（指数行情表现）：详细列出不同指数近期收益率和长期收益，突出低价股、中证500及深证成指表现尤为优异。

• 表2（行业成交数据）：电子、通信、机械等行业成交额占比高，换手率高，拥挤度大，特别是电力设备及新能源换手率处于历史最高。

- 表3（行业估值）：计算多个指标，显示TMT行业估值普遍较高，尤其计算机市盈率极高（204.44 PELYR，99.66%分位），可能存在泡沫风险。

• 图4-5（订单失衡因子历史及近期净值）：展示大部分订单失衡因子均处于稳步上升阶段，历史表现稳定且近年波动有限，显示其选股稳定性。

- 表7、8（订单失衡因子收益数据）：SOIR因子全历史年化收益最高，近期VOI因子表现突出，表明订单失衡因子存在较强预测能力。

• 图6-7（高频技术指标因子）及表9、10：BIAS和Coppock因子表现优异，技术指标因子具备稳健收益和较低回撤。

- 图8-9（量价因子）及表11、12：MPC和MPB因子长期表现杰出，短期均呈现回升趋势。

• 图10-14（流动性因子）及表13、14：ESI、LogquoteSlope和CPQSI等因子表现稳定、收益较好，流动性在因子筛选中核心地位得以体现。

- 图15及表16（资金流类因子）：资金流因子表现较为分化，PTOR因子表现较佳，但整体短期收益呈波动趋势。

• 图16-17及表17、18（有限关注类因子）：TURNRETAIL等因子收益优异，显示投资者有限关注行为对股价有持续影响。

- 图18-19及表19、20（注意力理论因子）：SPILLTURN等注意力溢出因子长期收益突出，是价值发现的重要因子。

• 图20-21及表21、22（V型处置效应因子）：CPGR因子表现优异，揭示投资者行为异常导致的价格错配机遇。

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估值分析（因子角度）

本报告未涉及传统的公司估值模型如DCF或市盈率法的细节，但对行业层面估值指标（PELYR、PETTM、PB）进行了详细计算并采用历史分位数比较方式评估估值水平。因子表现评估则多通过：

• 多空收益率：指多头组合收益减去空头组合收益，反映因子选股效能。

- IC（信息系数）及其标准差：衡量因子与未来收益的相关性。因子为负向因子时IC为负值说明反向持仓更有效。

• IR（信息比率）及年化IR：IC与其标准差的比率，衡量因子稳定性。

- 夏普比率、最大回撤、收益波动率：体现策略风险调整后的表现。

高频因子的表现均经过截面标准化、极值剔除、中性化（市值和行业）处理，月度低频转换采用衰减加权法以保留信息时效性。整体因子策略表现稳健，年化收益普遍高于市场基准，波动率和最大回撤相对可控，反映出高频市场微观数据能有效挖掘股票超额收益。
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风险因素评估

报告末段明确提出风险提示：

• 历史数据基准风险：所有因子分析基于历史数据，未来存在因子失效风险。

- 市场系统性风险与政策变动风险：宏观经济、监管政策的不确定性可能对策略产生较大影响。

• 模型假设风险：因子构建与测试基于多重假设，存在与实际市场环境偏差的可能，导致预测不完全精准。

- 数据缺失与统计偏误：极少量数据缺失存在，轻微增加统计偏误。

风险提示提醒投资者因子投资非保证盈利，谨慎评估适用性与组合配置。
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批判性视角与细微差别

• 偏向小盘、亏损和低价股：报告数据显示，市场对小盘、亏损及低价股偏好极高，造成风格极值化，这可能带来流动性风险和估值泡沫风险，投资者应识别可能的风险过度集中。

- 订单失衡因子负向IC表现解读：订单失衡类因子IC为负值，说明其投资逻辑可能是逆向策略，即低因子值对应高收益，这需要投资者理解并做好对应的因子多空组合设计。

• 估值分位数及行业泡沫风险：计算的行业估值显示计算机、传媒等科技相关行业估值处于高分位，风险偏好明显，存在调整压力。

- 部分因子短期表现波动大：某些因子（如资金流类、有限关注类等）近期表现不稳，投资需结合市场环境谨慎甄别。

• 缺少宏观环境与策略协同分析：报告专注因子层面，缺少对宏观经济、政策影响及不同因子组合互补性的深入讨论。

- 因子解释和操作细节未充分扩展：高频因子具体计算公式及背后经济机制简述有限，虽有因子方向说明，但初学者可能难以快速抓住内涵。
整体上，报告系统性强、数据丰富，但应注意因子投资的动态调整和风险管理。
[page::0~19]

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结论性综合

本报告系统回顾了2025年9月中旬中国市场中高频及行为金融学视角的选股因子表现，综合揭示当前市场风格与行业拥挤度，并定量分析不同因子的短期与长期表现。

• 市场风格倾向显著：微盘、亏损和低价股票显著跑赢大盘和绩优股，显示市场风险偏好回暖，投机活跃。

- 通信及TMT行业拥挤度高：资金集中交易，估值水平处于高位，潜藏波动风险。

• 订单失衡因子表现突出：作为高频因子中的重要类别，历史及近期表现均优于多数其他因子，具有稳健盈利能力与风险控制优势。

- 其他高频因子表现稳健：技术指标、量价、流动性因子均展现较高的年化收益与风控能力，信息效用强。

• 行为金融学因子有效补充：有限关注与注意力理论因子捕获投资者行为偏差，V型处置效应因子揭示价格过度反应的反转机会，均提供超额收益。

- 图表与数据深刻揭示：净值曲线及统计表彰显各因子收益趋势、风险指标和胜率，信息全面且直观。

总体看来，高频与行为金融学选股因子在当前阶段依然具备显著有效性，尤其订单失衡类因子表现最佳，建议关注擅长捕捉市场微观交易信息的因子组合。投资者亦应警惕基金聚焦行业拥挤与估值高位带来的潜在风险。报告为高频交易和量化投资策略的制定提供强有力的实证支持及重要参考。
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附：核心图表示例

1. 微盘股/大盘股净值走势

1. 亏损股/绩优股净值走势

1. 订单失衡类因子全历史多空净值

1. 高频技术指标类因子全历史净值

1. 量价类因子近一年多空净值

1. 流动性类因子近期净值

1. 有限关注类因子近一年表现

1. 注意力理论类因子全历史净值

1. V型处置效应因子全历史净值

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本分析报告基于中信建投证券2025年9月14日发布的《通信行业拥挤度较高，订单失衡类因子表现较好—— 高频和行为金融学选股因子跟踪周报（20250912）》，通过详细剖析报告内容、数据、图表及预测模型，客观完整地展现其研究成果与投资启示，方便投资者全面理解高频因子策略的优势与风险，助力科学决策。[page::0~20]

报告