市场行情及行业成交情况回顾 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]

• 截至2025年7月11日，微盘股/大盘股、亏损股/绩优股、低价股/高价股分别处于2019年以来99.87%、98.55%、98.99%的极值区间。

- 行业成交额占比最高行业为电子、计算机和机械，TMT行业成交额占比为29.94%。

• 换手率最高行业为综合金融、综合和计算机。

- PB分位数最高行业为商贸零售、汽车和银行。

• 行业日K线及60分钟K线市值加权得分前三行业为银行、综合金融和非银行金融。

高频因子分类及表现概览 [page::5][page::6][page::7]

• 高频因子分为订单失衡、量价、流动性、资金流、高频技术指标五大类。

- 行为金融学因子分为有限关注类和注意力理论类，另外包含V型处置效应类别。

• 高频因子月度多空收益均衡测试，采取截面标准化、逐日加权、极值剔除和市值、行业中性化处理。

订单失衡类因子表现 [page::8][page::9][page::10]

• 历史多空因子年化收益在14%-19%之间，SOIR因子表现最佳：年化收益18.98%、夏普比率2.75、最大回撤5.59%。

- 近期表现中VOI因子领跑，近一年多空收益达38.26%，且本月多空收益达到2.91%。

• 因子胜率和收益回撤指标均显示稳定优异表现。

高频技术指标类因子表现 [page::10][page::11]

• BIAS因子年化收益最高25.88%，夏普比率2.80，最大回撤5.55%。

- 近期ATR因子周度多空收益1.10%，多头超额0.62%；今年以来Coppock因子表现优异，近一年多空收益36.70%。

量价类因子表现 [page::12][page::13]

• MPC因子表现最佳，年化收益26.57%，夏普2.73，最大回撤7.51%。

- 近一年MPB因子多空收益达40.06%，本周多空收益0.63%，多头超额0.79%。

流动性类因子表现 [page::13][page::14][page::15]

• ESI因子历史表现优异，年化收益23.05%，夏普比率2.33，最大回撤7.47%。

- 近期HLI因子多空收益0.93%，多头超额1.25%，CPQS因子月度多空收益2.40%。

资金流类因子近期表现 [page::16]

• 本周MB因子多空收益0.71%，多头超额1.11%；近一年PTOR因子多空收益12.64%。

行为金融学因子表现综述 [page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21]

• 有限关注因子中ABNRETAVG近一年多空收益24.64%，年化收益25.87%，夏普比率2.51。

- 注意力理论类因子中SPILLTURN全历史表现最佳，年化收益28.58%，夏普2.63。

• 近一年注意力理论类因子STV_2多空收益26.30%。

- V型处置效应因子中CPGR表现最为突出，年化收益29.34%，夏普2.95。

• 近期VCDE3因子表现突出，近一年多空收益31.68%。

金融行业扩散度较高，注意力理论类因子表现较好 — 高频和行为金融学选股因子跟踪周报（20250711）详尽分析报告

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一、元数据与报告概览

报告标题：金融行业扩散度较高，注意力理论类因子表现较好——高频和行为金融学选股因子跟踪周报（20250711）

作者：陈升锐、姚紫薇 及中信建投金工及基金研究团队

发布机构：中信建投证券股份有限公司

发布日期：2025年07月13日 19:47

报告主题：本报告重点分析了截至2025年7月11日的中国A股市场中，不同风格指数的表现、行业交易拥挤度以及基于高频数据和行为金融学构建的各类选股因子的绩效表现。尤其强调了高频因子（如订单失衡类、量价类、流动性类、高频技术指标类）及行为金融学因子（有限关注类、注意力理论类、V型处置效应类）的多空收益表现，体现了因子在选股中的实用价值。

报告核心信息：

• 当前市场风格处于2019年以来极端偏好区间（微盘股、大盘股、亏损股、绩优股、低价股、高价股表现均突出）。

- 高频因子中，订单失衡类VOI因子和行为金融学注意力理论类SPILLRET因子表现优异，近期多空收益领先。

• 行业成交与估值数据揭示TMT等科技相关行业的活跃度高，同时综合金融和商贸零售等行业的估值与成交尤为突出。

- 报告通过月频及日频长时间回测验证了多类因子的稳健性和收益能力。

总体来看，此份周报通过详实数据统计和严谨因子检验，为机构投资者提供了基于高频交易数据与行为金融理论的选股策略参考，重点突出市场风格极端偏好和注意力类因子显著的择时与选股能力。[page::0,1,2,3,5,6,8]

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二、详细章节分析

1. 市场行情回顾

1.1 指数行情表现

本周市场表现强劲，深证成指以1.78%的周度收益率领先大盘指数，宽基指数中，中证1000表现最佳（2.36%），并且风格指数的低价股指数表现尤为突出（4.04%），显示市场资金对小盘和低价股的偏好增强。

表1汇总展示了多类别指数的收益率，数据显示微盘股指数和亏损股指数分别创历史新高收益，反映资金对成长及风险偏好强烈追捧，且大盘股相对表现相对平淡，系统呈现极端“投机”风格分布。

信息如下：

• 微盘股指数同比增长127.9%（年化超高水平）

- 亏损股指数近一年收益率高达57.27%

• 低价股指数年化收益65.38%，显著跑赢高价股19.61%的年化表现。

上述数据表明市场短期投机性驱动明显，资金聚集在小市值及业绩承压但具成长预期的股票上。[page::1]

1.2 风格指数对比

• 微盘股/大盘股：图1显示2019年以来微盘股相较大盘股累计净值表现居高不下，达到了近99.87%的分位数，表明历史上极端偏好微盘股。

- 亏损股/绩优股：图2揭示期内亏损股相对绩优股优异表现，分位达到98.55%，说明市场较为青睐于亏损但潜在成长性强的个股。

• 低价股/高价股：图3进一步反映，低价股较高价股异常受追捧，分位已至98.99%。

整体来说，市场风格明显偏向小盘股、低价股和亏损股，反映出市场风险偏好和“投机”趋势显著。[page::1,2]

1.3 行业交易拥挤度

本节详细分行业解析成交量、换手率及估值水平：

• 当周成交占比前三行业为电子（11.58%）、计算机（10.66%）和机械（7.93%），体现科技制造业的交易活跃。

- 换手率较高行业包括综合金融、综合板块及计算机行业，表明资金在金融与科技行业中的活跃与流动。

• PB分位最高行业为商贸零售、汽车和银行（三者处于估值历史高位），显示部分传统行业估值处于较高泡沫区域。

- 通过指数日K年线及60分钟K线加权得分，银行、综合金融、非银行金融行业显示极强的走势一致性和市场关注度。

这些数据综合体现，科技和金融行业成为主要资金活跃战场，且银行板块技术面和估值扩散度最高，值得关注潜在市场风险和资金拥挤度问题。[page::3,4,5]

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2. 高频选股因子介绍及分类

2.1 高频选股因子背景

高频数据分析通过挖掘分钟委托单、成交量价等细粒度信息，捕捉市场隐含的热门逻辑和隐性交易信息，补足传统低频因子失效的局限。

2.2 高频因子分类体系

分类划分为五大类，分别覆盖市场不同侧面：

• 订单失衡类（VOI、MOFIWeight等，负向因子，即因子值越大，未来表现越差）

- 量价类（MPB、MPC等，反映量价关系负向因子）

• 流动性类（ILLIQ、Lambda等，正向因子，衡量市场流动性）

- 资金流类（BIN、BAM等，负向因子，跟踪资金流入流出）

• 高频技术指标类（CCI、RSI、Coppock等，技术指标高频化）

各因子均经过长期数据检验来源，数据涵盖分钟委托、分钟K线或日频指标等。

2.3 行为金融学选股因子体系

行为金融因子包括：

• 有限关注类：如ABNRETAVG、TURNRETAIL等，反映投资者对信息关注有限，关注过度或不足导致异常收益。

- 注意力理论类：如SPILLRET、GRABLIMIT，体现投资者注意力溢出效应，关联股票因注意力传染获得溢价。

• V型处置效应类：衡量投资者处置股票时的非理性行为，如TG、VCDE3因子，研究盈亏后的不同卖出概率。

因子均以日频数据为基础，通过截面标准化及衰减加权方法转为月度低频因子，以适用传统回测框架。[page::6,7]

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3. 各类高频因子表现分析

3.1 订单失衡类因子

• 历史表现：五个主要订单失衡因子均展现出稳健的长期表现，年化收益率约在14%-19%之间，最大回撤控制在约5%-9%范围内。SOIR表现最优，年化收益18.98%，夏普比2.75，收益回撤比极高（339.18%），无疑为风险调整后收益优秀的代表。

- 近期表现：截至2025年7月11日，VOI因子表现最优，本周多空收益率达到1.36%，本月多空收益2.91%，年初至今及近一年收益均领先（年初至今7.05%，近一年38.26%），显示该因子短期表现同样强劲。[page::8,9,10]

3.2 高频技术指标类因子

• 历史表现：因子群中BIAS和Coppock表现突出，年化收益25.88%和25.07%，夏普比率均超过2.3，最大回撤控制在5.5%-8.3%。

- 近期表现：近一年内ATR在本周表现最好（多空收益1.1%），本月收益2.51%。Coppock因子今年累计收益率领先（19.05%），近一年完成36.7%多空收益，凸显趋势类技术指标的卓越价值。[page::10,11]

3.3 量价类因子

• 历史表现：表现出色的量价类因子多空年化收益普遍超26%，MPC因子达26.57%年化收益，夏普比率2.73，最大回撤7.51%。IC值均在-6%以上，为负向因子表现。

- 近期表现：MPB因子本周领先，多空收益0.63%，月度MPCskew因子表现最佳，达到2.09%，且今年至今和近一年收益显著（近一年超40%）。这说明量价信息可用于捕捉短中期的价格趋势和波动。[page::12,13]

3.4 流动性类因子

• 历史表现：流动性因子代表了6%-24%年化收益区间，ESI因子年化收益23.05%，夏普比2.33，最大回撤7.47%。

- 近期表现：HLI因子本周表现最佳，周存活超0.93%。CPQS因子本月多空收益2.40%，近一年顶尖，达到了27.83%。这些因子的持续优异表现表明市场流动性及交易行为中的信息可用于有效选股。[page::13,14,15]

3.5 资金流类因子

• 近期表现：资金流量因子短期多头收益本周MB高达0.71%，多头超额1.11%，月度由SAM领衔，年内SACov表现突出，达11.98%的收益，说明资金流入流出信息对于短线资金动向捕捉有较强指导意义。[page::15,16]

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4. 行为金融学因子表现

4.1 有限关注类因子

• 历史表现：ABNRETAVG等因子表现较优，年化收益率在11%-26%之间，最高25.87%。IC均为负值，表明因子为负向配置因子。

- 近期表现：ABNRETAVG本周多空收益1.03%，多头超额1.12%，近一年表现突出（24.64%）。TURNRETAIL类因子月度表现最佳，体现个人投资者行为的重要性及其非理性交易影响。[page::16,17]

4.2 注意力理论类因子

• 历史表现：SPILLTURN年化多空收益28.58%，夏普2.63，IC均值8.49%，年化IR强劲，此类因子表现出较好稳定性和盈利能力。

- 近期表现：SPILLRET因子持续领跑，本周多空收益1.49%，多头超额1.40%，显示投资者注意力溢出效应在选股中依然有效，特别是个股关注度的“传染”效应显著。[page::18,19]

4.3 V型处置效应因子

• 历史表现：CPGR因子表现突出，年化收益29.34%，表现优异，最大回撤控制得当。此类因子解释投资者非理性卖出行为，关联超卖与反弹。

- 近期表现：VCDE3因子近年收益稳定，近一年多空收益31.68%，显示市场对投资者情绪及处置行为的敏感性带来择时收益功能。[page::20,21]

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三、图表深度分析

1. 风格指数关键图表（图1-3）

• 微盘股/大盘股、亏损股/绩优股和低价股/高价股的净值比例从2019年至今持续攀升，处于历史极值区间（≈99%以上分位），反映了市场偏好出现极化，资金更多关注小盘及低价成长股，这种风格显著性提示市场短期投机特征。[page::1,2]

2. 行业交易与估值数据表（表2-4）

• 电子、计算机行业占比最大，成交占比和换手率分位数均较高，表明热门TMT板块流动性充沛。

- 商贸零售、汽车和银行估值处于历史高位（PB分位居前），提示需警惕该行业估值回调风险。

• 行业扩散指标显示银行板块走势最为一致和强劲，结合成交活跃及估值，显示资金高度拥挤风险。[page::3,4,5]

3. 高频订单失衡类因子收益图（图4、图5）

• 全历史净值见持续上升趋势，多空收益累积超过百倍（最高因子级数上升至15+），且近期订单失衡因子VOI大幅领先，展示了因子的持续性和实际选股价值。

- 近一年日频表现图显示VOI等因子多空净值稳定上涨，趋势明显与市场行情相吻合，验证了该因子于短期内的择时能力。[page::9,10]

4. 高频技术指标类因子表现（图6、图7）

• BIAS、Coppock因子长期累积收益极高，尤其BIAS多空收益超过3400%。

- 近一年内ATR短期波动指标表现最优，提醒风险因子的短期捕捉效能依然存在。

• 图7曲线波动较小，表明高频技术指标因子稳定性较强，适合风险较低策略配合使用。[page::10,11]

5. 量价类因子（图8、图9）

• MPC和MPB系列因子总体收益稳健，且近一年MPB实现40.06%超额收益，体现量价信息重要性。

- 图9表现回复强劲，展示了量价信息在市场波动中的反应速度和预测功效。[page::12,13]

6. 流动性因子（图10-13）

• 长期来看，Lambda、ESI等因子累计收益曲线持续上扬，说明流动性相关因素在市场中的投资价值。

- 近一年数据见HLI和CPQS等因子多头净值持续攀升，反映短期流动性变化对股价的显著影响，有效捕获资金动向。[page::13,14,15]

7. 资金流因子（图15）

• 近期MB因子表现最佳，资金密集流入个股明显带来多空收益，尤其PTOR持续领涨并获得12.64%近一年多空收益优势。

- 图形表现资金流动异常与个股价格相关度紧密，显示资金流数据为短期择时策略有力支撑。[page::16]

8. 行为金融学因子系列（图16-21）

• 有限关注类因子中，ABNRETAVG表现最优，持续增加累积收益，反映投资者对过度关注股票的买卖行为变化。

- 注意力理论因子SPILLRET和SPILLTURN展示稳健且显著的收益超额，验证了注意力溢价及关注度传染效应。

• V型处置效应类CPGR和VCDE3因子表现最优，揭示投资者非理性卖出行为带来的反向收益机会。[page::16-21]

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四、估值分析

本报告并未针对个别公司进行估值模型详述，而是对行业估值进行了全局性的PELYR、PE_TTM和PB估值指标分析，并结合历史分位数进行相对估值判断。

估值数据显示部分传统行业估值水平较高（如商贸零售、汽车、银行），而科技行业尽管估值偏高但扩散指标和成交活跃度也同步提升，需综合考虑估值分位及行业特性看待投资机会。[page::4]

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五、风险因素评估

报告末尾明确指出风险提示，指出：

• 因子基于历史数据回测，存在未来失效的可能性；

- 市场宏观政策、系统风险等不确定因素对策略会产生较大影响；

• 分析模型或假设可能与未来实际市场存在偏差；

- 数据少量缺失可能造成模型统计偏差。

强调因子策略存在固有风险，投资者应结合自身风险承受能力理性使用，避免单一因子依赖。[page::21]

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六、批判性视角与细微差别

• 本报告因子多数表现优异，但均依赖历史数据回测，未提及因子可能面临的结构性变革风险和行业监管变化的影响。

- 高频因子和行为金融学因子虽展示超额收益，但某些因子IC为负且存在部分异动，如标注的个别因子夏普比率及最大回撤数据应关注其稳定性。

• 风险提示强调了模型和数据的局限性，但报告未详细披露为何部分因子年化波动率偏高或个别时期回撤较大，这对实际运用有重要影响。

- 报告整体基于A股市场环境，国际或跨市场的适用性未触及。

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七、结论性综合

本报告详细分析了2025年上半年的中国市场高频选股因子以及行为金融学因子表现，得出如下关键结论：

• 市场整体风格极端，微盘股、亏损股及低价股持续获得超高资金关注与收益回报，风险偏好显著。

- 行业层面，科技类（电子、计算机）及金融类（银行、综合金融）行业资金拥挤度和技术走势强劲，估值处于历史高位，投资需兼顾风控。

• 高频选股因子表现优异，订单失衡类VOI因子和技术指标类BIAS、Coppock因子长期表现突出，短期交易仍有套利空间。

- 行为金融学因子中注意力理论和V型处置效应因子展示出显著的选股能力，尤其SPILLRET和VCDE3因子多空收益领先，投资者情绪和注意力行为为市场收益来源。

• 资金流和流动性因子强化了量价因子的解释力，显示市场资金动态对股价波动存在直接影响。

- 报告系统性地使用了多项统计指标（IC、IR、夏普率、最大回撤、胜率等）评估因子收益的稳定性和风险调整后表现，为机构投资者提供了丰富的量化投资参考。

• 报告谨慎提示策略局限和市场风险，强调因子策略需谨慎使用，并结合宏观及政策环境审视。

综上所述，报告通过系统的数据支撑和深层次的因子拆解，强调了高频及行为金融因子在当前中国市场选股策略中的重要性和有效性，特别是注意力理论类因子的持续优异表现与市场资金结构高度集中现状相呼应，体现了其主流地位和市场认可度。[page::0-21]

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图表示例

部分重要图表如下所示，详细见原报告：

• 微盘股/大盘股净值比（图1）

• 订单失衡类因子全历史多空月频净值（图4）

• 高频技术指标类因子全历史多空月频净值（图6）

• 注意力理论类因子全历史多空月频净值（图18）

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总结

本期报告内容详实，涵盖了市场风格和行业交投特征、高频与行为金融学因子体系构建及全面绩效回测，体现了在当前极度分散且流动性充裕的市场环境下，注意力理论类因子和订单失衡类因子的优异表现，为机构层面量化多因子投资提供了科学依据和风险控制的有效工具，对理解中国资本市场中投资者行为模式及高频数据价值提供深刻启示，是极具价值的投资策略参考文献。

报告