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核心觀點(diǎn)
　　高頻訂單主動買賣特征蘊(yùn)含的Alpha信息
　　考察高頻訂單的幾個(gè)維度：在過往研究中，我們從訂單大小、成交時(shí)長、成交時(shí)間、出價(jià)高低等多個(gè)維度對高頻訂單數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的Alpha信息進(jìn)行了考察。本文我們聚焦訂單特征的另一個(gè)重要維度——主動買賣特征。
　　主動買賣特征：每一筆交易都是由其背后的投資者交易而成，而每筆交易往往帶有著強(qiáng)烈的交易傾向。促成買賣雙方成交的一筆訂單究竟是由買方主動促成，還是由賣方主動促成？不同訂單主動成交方向?qū)蓛r(jià)未來的影響方向是否存在顯著的差異？這些問題都在引領(lǐng)著我們對每筆成交的主動買賣特征進(jìn)行劃分，探析促成每筆成交的買賣傾向給因子有效性帶來的差異。
　　主動買賣特征劃分方法梳理及比較
　　當(dāng)前學(xué)術(shù)界和業(yè)界中，基于逐筆數(shù)據(jù)進(jìn)行主動買賣特征劃分的方法主要有基于委托時(shí)間（Time Based）和基于成交價(jià)格（Price Based）兩類。
　　二者在某些特殊情形下的主動買賣特征劃分均存在值得商榷的地方，因此本文提出一種結(jié)合成交價(jià)格及委托時(shí)間的主動買賣特征劃分法。
　　引入主動買賣特征對構(gòu)成大單交易占比因子的子因子進(jìn)行拆分，均有良好的區(qū)分效果，能夠分離出選股能力更強(qiáng)、穩(wěn)定性更好的指標(biāo)。
　　引入主動買賣特征的改進(jìn)大單因子
　　因子表現(xiàn)：引入主動買賣特征的改進(jìn)大單因子月度RankIC均值9.09%，年化RankICIR為4.27，月勝率89.01%。多頭月均超額0.84%，空頭月均超額-1.73%。
　　引入主動買賣特征的成交量占比因子統(tǒng)一框架
　　成交量占比因子統(tǒng)一框架：我們根據(jù)委托單的“大單屬性”將訂單分為大單、非大單兩類，根據(jù)委托單的“漫長屬性”將訂單分為漫長訂單和非漫長訂單兩類，根據(jù)訂單的“主動買賣特征屬性”將一筆成交劃分為主買和主賣兩類，對訂單類型進(jìn)行劃分。
　　精選復(fù)合因子：我們提出一種基于因子有效性的“迭代分裂法”，基于訂單大小、成交時(shí)長及主動買賣特征篩選有效維度構(gòu)建精選復(fù)合因子。具體來講，若引入主動買賣特征后因子有效性區(qū)分明顯，則保留子因子；否則，沿用父因子，構(gòu)建復(fù)合精選因子。
　　精選復(fù)合因子表現(xiàn)：月頻調(diào)倉下精選復(fù)合因子月度RankIC均值為8.93%，年化RankICIR為5.21，月勝率93.41%。多頭月均超額0.99%，空頭月均超額-1.56%。周頻調(diào)倉下精選復(fù)合因子的周度RankIC均值為5.59%，年化RankICIR為6.85，周勝率83.72%，在不同的寬基指數(shù)及風(fēng)格股票池中均展現(xiàn)出較強(qiáng)的選股效果。
　　因子特征：精選復(fù)合因子更傾向于低估值、大市值、低波動、低換手股票。在剝離掉傳統(tǒng)選股因子后，純凈因子仍展現(xiàn)出穩(wěn)健的選股能力。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：市場環(huán)境變動風(fēng)險(xiǎn)，本報(bào)告基于客觀數(shù)據(jù)，不構(gòu)成投資建議。