市场微观结构探析系列之二：订单簿上的alpha

金融工程 | 金工专题报告1 金融工程证券研究报告 2019 年 09 月 05 日 作者 吴先兴 分析师 SAC 执业证书编号：S1110516120001 wuxianxing@tfzq.com 18616029821 缪铃凯 联系人 miaolingkai@tfzq.com 相关报告 1 《金融工程：买卖压力失衡-利用高频数据拓展盘口数据》 2017-08-01 2 《金融工程：利用交易型 alpha 捕获低频模型短期收益》 2019-03-18 市场微观结构探析系列之二：订单簿上的 alpha 微观结构与高频数据 以往的研究对于 A 股市场的日间低频数据分析已有较为深厚的积累，但对日内微观情境下的市场结构特征我们仍缺乏足够的认知。本文希望借助高频数据对微观交易特征进行初步探索；在此基础上我们希望从高频的市场微观特征中归纳总结出增量的低频 alpha 信息。 基于订单簿的 Spread 指标 若短期价格取决于当前多头需求量和空头供给量构建的均衡价格，那么盘口信息将是判断个股短期走势的重要依据。根据每个 Tick 上的买卖挂单强度，我们构建了 Spread 指标以度量当前时间的盘口买卖挂单的强弱差异。从 5 个 Tick 到 200 个 Tick 的预测窗口，我们发现 Spread 指标对股价短期走势具有显著预测能力，在买盘挂单相对越厚的时点股价短期上行概率将越大。 将指标调整为日频后，我们发现 Spread 指标在日频率与 Tick 频率窗口下的含义具有明显差异。在日频率上，盘口委买挂单相对越厚的股票在当日实际承受了越强的主动卖压，二者之间相关性显著，因此这部分股票在截面上的相对收益应该越低。 从“高频时序”到“低频 alpha” 我们将高频数据低频化后构建了月度的 Spread 选股因子，从 2010 年至2019 年 8 月 30 日的回溯区间内，因子表现出显著的选股能力。因子中性化后多空组合年化收益为 14.6%，多空组合 IR 达到 2.01；因子 IC 均值-4.0%，ICIR 达到-2.10，IC 胜率为 75.7%。 我们分别在沪深 300 指数、中证 500 指数、中证 800 指数以及中证 1000指数成分股中回溯了因子的选股能力，各股票池中因子 IC 均值均超过 4.0%，因子选股能力呈现出较好的稳健性。此外，Spread 因子相对于反转、波动、换手、流动性等量价指标具有较高的独立性，截面相关系数均值分别为13.6%，-10.4%、11.7%、-15.1%，因子能带来较显著的增量信息。 风险提示：因子失效风险，模型失效风险，市场风格变动风险。 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 内容目录 1. 微观结构与高频数据 .................................................................................................................... 3 2. 时间序列因子 ................................................................................................................................ 4 3. 基于订单簿的 Spread 指标 ......................................................................................................... 5 3.1. 订单簿 ................................................................................................................................................. 5 3.2. Spread 指标构造 .............................................................................................................................. 5 3.3. Spread 指标的低频特征 ................................................................................................................ 7 4. 从“高频时序”到“低频 alpha” ............................................................................................ 8 4.1. 因子构造 ............................................................................................................................................ 8 4.2. 因子绩效 ............................................................................................................................................ 8 4.3. 分域绩效 .......................................................................................................................................... 10 4.4. 因子增量信息 ................................................................................................................................. 11 5. 总结 ............................................................................................................................................... 12 图表目录 图 1：平安银行 20190701 行情示例 .......................................................................................................