市场微观结构系列(3)：微观特征因子及其策略应用

报告《市场微观结构系列（2）：高频视角下的微观流动性与波动性》中，我们利用tick级别的价量数据构造了描述股票交易微观结构、微观流动性、微观波动率的指标，并对市场的微观特征及近期发生的变化进行了分析。本篇报告则回到量化投资的框架中，探究股票微观特征因子在各类量化模型中应用的有效性。

    因子测试：推荐关注集合竞价成交量占比因子和微观流动性因子1） 集合竞价成交占比因子衡量散户参与度，散户参与度较低的个股未来收益表现相对较好。通常大规模的机构资金比较少参与集合竞价交易，集合竞价成交量占比高反映机构成交占比相对较低，散户参与度较高。经过测试，该因子2016 年以来，月度IC_IR可达-1.07，IC均值达-6%；并且该因子与传统量价因子（流动性、波动率）的相关系数均在0.4 以下，说明可以提供一定的增量信息。

    2） 微观波动率因子与传统的波动率因子相关性较高。微观波动因子与传统波动因子的相关系数达0.8 左右，并且其IC序列与传统波动因子基本一致，说明微观波动因子难以提供更多增量信息。由于其因子稳定性优于传统的波动因子，可以考虑用微观波动因子替代传统的波动率因子。

    3） 微观流动性因子中，价格弹性因子在不同宽基指数有效性均较好。我们从盘口深度、盘口价差、价格弹性三角度刻画个股的流动性水平，三类因子均有一定的选股效果，并且互相之间相关性较低，因子方向均反映为流动性较低的个股未来收益表现相对较好。从不同指数内的因子有效性来看，价格弹性因子在中证1000、中证500、沪深300 范围内有效性均较好，IC_IR分别为0.69、0.61、0.42。

    因子模型的应用：价格弹性因子在中证1000 增强中有超额贡献4） 风格轮动：市场微观波动对风格因子轮动有一定预测能力。反映市场微观交易结构的盘口深度、流动性等指标在对于成长/价值风格的切换的预测能力上稍显不足，仅波动率大类的指标具有一定的预测能力。其背后的逻辑可能在于，微观波动的放大往往代表短期内的市场情绪提升，从而相应的微观波动放大的风格类股票具有更高的短期市场热度，其热度的延续会带来未来的短期收益优势。

    5） 指数增强：中证500 增强和中证1000 增强中加入价差因子、价格弹性因子等高频因子后，组合收益能力可以得到一定程度的提升。价格弹性因子（resiliency_mean_z）对于增强模型的提升效果较为明显，在原有的指数增强模型中加入价格弹性因子后，中证500 增强组合年化收益可提升0.68ppt，中证1000 增强组合年化收益可提升1.69ppt。

    行业轮动的应用：微观特征因子具有一定的行业优选效果，但其超额收益的稳定性不足6） 日内成交结构因子和价格弹性因子具有一定的行业优选效果。统计期内，fisrt_call_ratio_z因子IC均值为-6.7%，IC_IR为-0.29，多空收益率达17%；resiliency_mean_z因子IC均值为8.4%，IC_IR为-0.35，多空收益率为15%，具有一定的行业优选效果，因子的行业筛选方向与选股方向一致。

    7） 微观特征因子在行业优选层面的超额收益贡献的稳定性不足。first_call_ratio_z因子在2016 年5 月至2017 年5月、2018 年8 月至2020 年2 月期间，基本无超额收益贡献；但在2020 年2 月以后，因子值较低一组（Group1）持续跑赢因子值较高一组（Group5）。resiliency_mean_z因子在2016 年5 月至2018 年2 月、2020年8 月至2021 年5 月期间，基本无超额收益贡献；但2021 年5 月以来，因子值较高一组（Group5）显著跑赢因子值较低一组（Group1）。