“待著而救”因子构建逻辑与方法 [page::3][page::4]

• 以日内分钟频率数据识别成交量最大的“海量时刻”，剔除相距不足5分钟的海量时刻，得到“优势时刻”。

- 定义“跟随时刻”为优势时刻后5分钟内的成交量，根据“跟随系数”（跟随时刻成交量与优势时刻成交量比率）衡量跟随买入的强度。

• 低跟随系数代表反应不足，预示超额收益，构建“月均待著而救”和“月稳待著而救”因子，合成最终“待著而救”因子。

因子表现与选股能力测试 [page::5][page::6][page::7]

| 分组 | 累积收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | 信息比率 | 月度胜率 | 最大回撤 |
|-------|-----------|------------|------------|----------|----------|------------|
| 分组1 | 723.45% | 22.64% | 27.58% | 82.11% | 58.87% | -41.27% |
| 分组10| -61.73% | -8.88% | 28.62% | -31.02% | 45.97% | -84.56% |

• 月度调仓，十分组分组多空收益差异显著，因子区分能力稳定。

- 多头组合年化收益稳定增长，空头组合表现显著负收益，验证因子对下跌风险的有效防控。

• 不同行业及年度均保持良好表现，分行业Rank IC均值多数超过-8%。

风格因子剥离与纯净因子表现验证 [page::9][page::10]

| 因子名称 | Rank IC | Rank ICIR | 年化收益率 | 年化波动率 | 信息比率 | 月度胜率 | 最大回撤 |
|------------------|-----------|-----------|------------|------------|----------|----------|----------|
| 纯净待著而救因子 | -4.42% | -3.94 | 18.89% | 5.52% | 3.42 | 83.06% | -7.28% |

• 通过与流动性、波动率等风格因子正交化，仍显示稳健选股能力，增强因子独立贡献价值。

- 纯净因子多空组合保持较高收益率和信息比率，验证因子真实投资价值。

不同样本空间下因子表现及指数增强应用 [page::10][page::11][page::12]

• 在沪深300、中证500和中证1000成分股中均有良好表现，尤其中证1000成分股年化收益高达36.12%。

- “待著而救”因子应用于沪深300、中证500、中证1000指数增强策略，年化超额收益分别达5.82%、8.41%、14.25%。

• 周频调仓进一步提升因子表现，多空组合年化收益达到近50%。

高频因子低频化与综合量价因子构建 [page::14][page::15][page::17]

| 因子名称 | Rank IC | Rank ICIR | 年化收益率 | 年化波动率 | 信息比率 | 月度胜率 | 最大回撤 |
|--------------------|----------|-----------|------------|------------|----------|----------|----------|
| 综合量价因子 | -12.64% | -5.48 | 49.23% | 10.66% | 4.62 | 91.94% | -4.84% |

• “待著而救”因子与其他9个量价因子合成综合量价因子，显著提升选股能力和收益表现。

- 周频调仓情况下，多头组合年化收益率超41%，表现优异，风险控制有效。

• 综合因子相关性适中，保证组合多样化优势。[page::15][page::16][page::17]

专题报告详尽分析报告

——《大单成交后的跟随效应与“待著而救”因子——多因子选股系列研究之十》解读

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一、元数据与报告概览

报告标题：大单成交后的跟随效应与“待著而救”因子——多因子选股系列研究之十
作者及机构：曹春晓，方正证券研究所
发布日期：未明确标注具体日期，但测试数据涵盖2013年至2023年5月
研究主题：股票市场中大单成交与随后投资者跟随交易行为的关系，通过分钟交易数据构建量价选股因子“待著而救”，并验证其在不同市场和样本空间的选股能力。

核心论点与目标：
报告围绕市场中突发性大单成交引发的普通投资者跟随效应，提出“待著而救”因子，旨在捕捉普通投资者对大单成交后是否存在过度跟随或反应不足，并基于该因子实现优异的股票选股效果。

• “待著而救”因子能够反映跟随交易的强度，该因子数值低表明跟随程度小，未来可能产生超额收益；数值高表示跟随交易过度，未来存在回落风险。

- 因子在沪深300、中证500、中证1000等指数成分股表现均优，且对传统风格因子剥离后依然有效。

• 综合与其他九个量价因子正交化后，形成的综合量价因子进一步提升了选股表现。

风险提示：历史表现可能失效，市场发生超预期变化，环境影响导致因子有效期存在阶段性风险[page::0,17]。

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二、逐节深度解读

1.引言与主题背景

报告开篇指出，市场中信息优势较强的投资者会在利好出现时产生大单买入，刺激成交量迅速攀升；普通投资者由于信息劣势往往随后跟随买入形成“跟随效应”，这可能导致价格的短期反应过度，并最终产生回调风险。相反，若大单成交后没有显著跟随效应，则表明市场可能反应不足，存在潜在超额收益机会。
报告基于分钟级交易数据，定义并计算了以成交量为核心的“跟随系数”，以度量普通投资者对大单成交的跟随强弱，由此提出“待著而救”因子，捕捉这一市场微观行为特征[page::0,3]。

2. “待著而救”因子构建（章节2.1）

构建流程细致且逻辑清晰：

• 数据剔除：由于开盘前15分钟市场普遍活跃且噪音较多，过滤掉开盘前9:45的数据，从开盘后第16分钟开始统计。

- 海量时刻定义：每天选出交易量最大的前10分钟时段，称为“海量时刻”（图表2展示示例）。

• 独立优势时刻判定：相邻“海量时刻”如果时间间隔小于5分钟，则视为属于同一次放量交易的跟随，剔除后续重复时刻，只保留间隔大于5分钟的“独立海量时刻”，即定义“优势时刻”（图表3）。

- 计算跟随系数：定义“跟随时刻”为“优势时刻”后5分钟，计算该5分钟内成交量总和与“优势时刻”成交量比，数值即为“跟随系数”，反映跟随交易强弱。

• 因子归纳：每日求股票所有“跟随系数”均值作为“日跟随系数”，每月计算过去20个交易日的均值及标准差，分别作为“月均待著而救”因子和“月稳待著而救”因子，并将二者等权组合，形成最终“待著而救”因子。

逻辑基础在于，强烈的跟随交易对应更大交易量放大，预示价格存在反应过度风险；相对低的跟随效应暗示反应不足，存在潜在超额收益空间[page::3,4]。

3. 因子表现测试（章节2.2）

报告以全市场非ST及成熟股为样本，月度调仓，分10组，回测2013年至2023年5月。主要表现如下：

• 月均因子：Rank IC为-9.38%，Rank ICIR为-3.63，多空组合年化收益32.53%，信息比3.06，月度胜率80.65%（图表4、5）。

- 月稳因子：Rank IC为-6.47%，Rank ICIR更高达到-5.05，年化收益25.34%，信息比4.24，月度胜率90.32%（图表6、7）。
分析认为：均值因子表现更稳定，标准差因子对区分反应不足股票更有效；组合表现出良好单调性和稳定性。合成“待著而救”因子表现进一步提升，Rank IC -9.28%，年化收益33.16%，信息比3.51（图表8、9）。
此外，因子的十分组分组收益差异明显，收益率由最高22.64%递减至-8.88%（空头组），体现较好的分层选股能力（图表10）。年份维度看该因子表现稳健，多数年份分组收益单调清晰（图表11）。
行业方面，“待著而救”因子在绝大多数一级行业中均表现良好，Rank IC均值普遍超过-8%（图表12）[page::5,6,7,8]。

4. 剥离常见风格因子影响（章节2.3）

为验证因子独立性，测试“待著而救”指标与市值、盈利、成长、杠杆、波动率等常见风格因子相关性。结果显示：

• 跟流动性和波动率因子相关性较高（分别约51%和38%），与其他因子相关性较低（图表13）。

- 通过正交处理剔除这些风格因子后，得到“纯净待著而救”因子，依然表现稳定，Rank IC均值-4.42%，年化收益18.89%，信息比3.42（图表14、15）。
此意味因子本身贡献了超额选股信息，非简单风格或行业风格的映射[page::8,9,10]。

5. 因子在不同样本空间表现（章节2.4）

报告分别考察沪深300、中证500和中证1000指数成分股，验证因子适用范围：

• Rank IC均值分别为-5.75%、-6.69%和-9.44%；

- 多空组合年化收益分别为18.04%、17.67%、36.12%；

• 多头组合年化超额收益分别为8.85%、9.16%和15.50%（图表16、17、18、19）。

该结果表明因子在中小盘股（中证1000）表现更为显著，适用性与成分股规模及流动性相关[page::10,11]。

6. 指数增强策略测试（章节2.5）

通过市场中性、行业中性约束条件，模拟在沪深300/中证500/中证1000指数增强策略中仅用该因子打分，测试组合作用：

• 对应的年化超额收益分别为5.82%、8.41%、14.25%，均显著优于基准指数（图表20-25）。

该测试验证了因子的实用性及在真实策略中超额收益贡献[page::11,12]。

7. 周频调仓表现优于月频（章节2.6）

因子虽基于分钟级数据构建，但用月频执行，测试显示将调仓频率提高到周频，表现更优：

• 多头组合年化收益提升至29.57%，多空组合年化收益率达到49.85%（图表26、27）。

说明更频繁更新因子信号可更有效捕捉市场信息，强化选股效果[page::12,13]。

8. 综合量价因子系列研究（章节3）

报告回顾了作者此前9个基于高频量价数据构建的量价因子，全部经过低频处理（月度平滑），在同一测试区间均表现出色，Rank ICIR绝对值均高于4.0（图表28）。

• “待著而救”因子与“水中行舟”“云开雾散”因子相关性较高(56.16%和49.51%)，与其他因子相关度较低（图表29），说明其特征独立。

- 综合10因子经正交处理简单等权组成为综合量价因子后，Rank IC升至-12.64%，年化收益达49.23%，信息比4.62，月度胜率91.94%，表现远超单因子（图表30、31、32）。

• 剔除风格因子后仍具强选股能力，纯净综合量价因子表现稳定，月度频率和周度频率均表现卓越（图表33-36）。

这一部分强化了“待著而救”因子在量价因子体系中的核心价值和提升空间[page::13-17]。

9. 风险提示

最后提醒因子基于历史数据规律，市场环境和制度可能变动导致因子失效。同时，因子或受宏观环境阶段性扰动影响，存在暂时失效风险[page::0,17]。

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三、图表深度解读

图表1：全市场每日前15分钟交易较为活跃（第3页）

呈现交易量在交易日初始15分钟极高峰值的直方图，表明该时期内交易活跃度过高且可能包含噪声。为避免非信息性成交量对因子计算的干扰，报告从第16分钟数据开始分析，得出合理剔除前15分钟数据的结论。

图表2、3：“海量时刻”与剔除间隔不足5分钟时刻（第4页）

通过柱状图展示某股票一天内成交量突出的十个“海量时刻”，并剔除时间过于接近的时段，单独保留间隔大于5分钟的“优势时刻”，防止同一次跟随行为多次统计，增强时序独立性。此处理符合投资者行为习惯和市场节奏。

图表4-10：“月均待著而救”与“月稳待著而救”因子及合成表现（第5-7页）

表格与折线图清晰展示了两个子因子及合因子在统计指标（Rank IC、ICIR）、收益率、信息比、月度胜率及净值增长中的优异效果，尤其因子分组表现单调明显，有效区分个股表现，验证了因子逻辑正确性与实际功能。

图表11：“待著而救”因子分年度表现（第8页）

各年收益率表彰因子在多个市场周期均有稳定表现，且呈现较好分层，增强因子适用性和稳健性信心。

图表12：行业层面Rank IC表现

展示“待著而救”因子在多个一级行业均取得负Rank IC（绝对值可认为是预测收益的强度）表现，且全部行业均表现良好，说明因子非行业特定，更具普适性。

图表13、14：与风格因子相关性以及正交后选股能力

突出因子主要与流动性及波动率等风格因素相关，剔除后仍然保持有0.18-0.22的Rank IC表现，说明其增量信息对投资决策有独立贡献。

图表16-19：不同样本空间表现验证

因子在沪深300、中证500、中证1000成分股内均有良好选股表现，且小盘股表现更为突出，展现了因子对市场不同层次的适应性和潜力。

图表20-25：指数增强模型表现

三大指数对应增强策略均显著超越基准，尤其中证1000超额收益率达14.25%，凸显因子策略在实际投资组合中的可行性。

图表26-27：周频调仓优势

体现周度调仓相比月度调仓收益率明显提升，说明因子信号更频繁更新更能捕获市场短期波动。

图表28-36：综合量价因子框架发展

多因子组合明显优于单一因子，详细展示组合的指标表现及动态走势，显示十个因子综合权重更稳定且收益更高，为进一步组合投资提供有力支持。

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四、估值分析

本报告作为量化策略研究，未直接涉及传统估值模型（如DCF、PE等），其“估值”体现在因子预期超额收益和投资组合多空表现的统计指标中，例如Rank IC、年化收益率、信息比率等，通过这些指标衡量因子选股的有效性和市场表现，不涉及企业具体估值参数。

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五、风险因素评估

报告明示主要风险包括：

• 历史规律未来可能失效，因过去表现不代表未来结果；

- 市场可能出现超预期的大变动，导致因子失效；

• 各因子受市场环境影响存在阶段性失灵的风险，可能波动性提高或相关性降低。

未具体提供风险缓解策略，投资者需注意上述因素可能造成的投资损失[page::0,17]。

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六、批判性视角与细微差别

1. 因子定义与有效性的假设前提：因子核心基于假设大单成交体现信息优势，紧跟影响普通投资者跟随，导致市场短期误判。此假设在不同市场环境下可能受限，例如市场结构变化或高频交易普及可能削弱“跟随效应”明显性。
2. 高相关性解释：因子与流动性及波动率因子相关度较高，表明因子内部可能包含这些风险因素的部分，故在剥离风格因子后表现有所下降，但依然保持有效，体现真实的增量价值。
3. 风险提示较为笼统：针对因子失效或市场极端情况缺乏详细的缓解措施，未来研究可强化对策略风险控制及动态调整机制。
4. 周期性表现波动：尽管整体表现稳定，但个别年份因子表现下降甚至为负，显示市场环境变化对因子有效期有显著影响，投资者需关注周期变化影响。
5. 策略交易成本未讨论：报告未涉及高频数据处理及频繁调仓可能导致的交易成本与滑点，这在实际操作中或影响净收益表现。

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七、结论性综合

本报告创新性地基于分钟级成交量数据，提出了“待著而救”因子，巧妙地利用大单成交后普通投资者的跟随行为强度，量化反应市场对信息的反应过度或不足现象。通过严谨的因子构建流程及多重层次的实证测试，该因子在中国股票市场表现出卓越的选股能力，主要表现为：

• 因子绩效稳定，在2013年至2023年十余年历史数据期间，Rank IC均值约为-9.28%，多空组合年化收益达33.16%，信息比3.51，月度胜率超80%；

- 行业及样本空间普适性强，表现优异于沪深300、中证500和中证1000等各类样本，特别是在中小盘股票中表现更佳，年化超额收益达15.50%；

• 独立贡献显著，剥离常见风格因子后，仍然维持18.89%的多空组合年化收益和较高信息比，体现了因子的独立信息价值；

- 与量价因子体系高度互补，将“待著而救”与其他9个多因子组合形成了“综合量价因子”，综合因子表现超越单因子，年化收益接近50%，信息比超过4.6，且月度胜率高达91.94%；

• 实证验证实用性，指数增强策略下该因子年化超额收益最高可达14.25%，周频调仓策略相较月频更优，体现出其在实际资产管理中的应用潜力。

报告还通过详实的图表辅助分析，充分展现了因子构建、数据筛选、盈亏划分以及不同样本空间和频率下的稳健性检验。由此可以判断，“待著而救”因子是一种有效捕捉微观交易行为并可用于量化选股的先进因子，具有较强的理论逻辑和实践价值。

需重点关注因子对交易成本敏感性、周期性有效性，以及未来市场结构变化可能导致的因子失效风险，适当调节交易频率和风险控制将是实用化的关键。

总之，此篇报告不仅为量价因子研究提供了新思路，也通过大量实证展现了其卓越选股能力，有助于投资机构及量化策略研发部门优化投资组合，助力实现稳定超额收益。

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参考图表示例

• 图表1 全市场每日前15分钟交易量柱状图

• 图表2 某股票“海量时刻”示例

• 图表5 “月均待著而救”因子多空对冲净值走势

• 图表9 “待著而救”因子十分组及多空对冲净值走势

• 图表31 “综合量价”因子十分组及多空对冲净值走势

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（全文基于方正证券《大单成交后的跟随效应与“待著而救”因子——多因子选股系列研究之十》报告内容，所有数据及图表均已溯源标注）[page::0-18]

报告