撤单日内时间结构因子 (Intraday Timing Structure of Cancellations)
大白话：撤单不只看撤了多少，还要看撤在什么时候。开盘三十分钟里撤单的人，和收盘前半小时撤单的人，想的不是同一件事。把一天的撤单按时间切开、比较各段的占比，就得到这一族因子——这也是全篇唯一一族信号方向为正、且强度能进前三的因子。
为什么时间维度会带信息
A 股的交易时段本身有强周期性：开盘半小时和收盘半小时的成交、波动、价差都远高于中间时段（这就是日内 U 型周期）。但撤单的时间结构不等于成交的时间结构——挂单是主动行为，什么时候挂、挂了多久撤，反映的是挂单方对信息的处理节奏。
研报的原话是「投资者在不同交易阶段的订单调整行为存在明显差异，不同阶段的撤单特征能够反映市场参与者交易节奏和信息处理方式」。这句话比较抽象，能落地的是三个可以直接计算的时间切分：
- 开盘段（
open）：集合竞价后到某个时点 - 收盘段（
close）：收盘前某段时间 - 下午段（
afternoon）：13:00 之后
研报没有给出这三段的具体边界。从因子名的构造方式看，time_open_count_share 是撤单笔数落在开盘段的比例，time_afternoon_vol_share 是撤单量落在下午段的比例，time_close_minus_open_count_share 是两个占比之差。
第 4 族：日内时段与时间结构（16 个）
| 因子 | 原始 IC | 胜率 | 5 日平滑 | 20 日平滑 |
|---|---|---|---|---|
time_close_minus_open_count_share |
3.80% | 72.76% | 5.43% | 6.08% |
time_close_count_share |
2.66% | 68.00% | 4.00% | 4.75% |
time_afternoon_vol_share |
2.03% | 66.35% | 2.91% | 3.89% |
time_open_count_share |
−3.55% | 71.36% | −5.20% | −5.79% |
fast_normal_top5min_share_diff_count |
1.47% | 56.82% | 2.31% | 2.55% |
fast_afternoon_surprise_vol |
−0.45% | 56.99% | 0.69% | 1.08% |
fast_close_surprise_count |
−0.41% | 51.51% | 0.70% | 2.11% |
fast_close_surprise_vol |
0.63% | 58.53% | 1.23% | 2.36% |
fast_normal_top5min_share_diff_vol |
−0.11% | 49.69% | 0.86% | 1.53% |
fast_normal_intraday_shift_diff_count |
0.15% | 52.92% | 0.20% | 0.30% |
fast_normal_intraday_shift_diff_vol |
0.16% | 53.20% | 0.19% | 0.28% |
fast_afternoon_surprise_count |
−0.99% | 62.28% | −0.44% | −0.41% |
partial_close_surprise_count |
0.18% | 53.85% | 0.62% | 0.85% |
partial_close_surprise_vol |
−0.98% | 54.46% | 0.05% | 0.65% |
partial_afternoon_surprise_count |
−1.68% | 58.66% | −2.42% | −2.51% |
partial_afternoon_surprise_vol |
−0.85% | 55.93% | −0.93% | −1.12% |
核心三个：开盘与收盘此消彼长
最强的三个因子其实是同一件事的三种说法：
| 因子 | 原始 IC | 含义 |
|---|---|---|
time_open_count_share |
−3.55% | 开盘段撤单笔数占比越高 → 未来收益越低 |
time_close_count_share |
+2.66% | 收盘段撤单笔数占比越高 → 未来收益越高 |
time_close_minus_open_count_share |
+3.80% | 二者之差，等于把前两个合并 |
收盘减开盘是三者里最强的，因为一减就把「全天撤单总量」这个共同成分抵消掉了，剩下的纯粹是时间分布的差异。这正是研报标题里「时间结构」的意思——不是撤单多少，而是撤单摊在哪一头。
越平滑越强：与活跃度族相反的规律
这批因子有个特别之处：5 日和 20 日平滑版本全部强于原始版本，而且平滑后还在变强：
| 因子 | 原始 | 5 日 | 20 日 |
|---|---|---|---|
time_close_minus_open_count_share |
3.80% | 5.43% | 6.08% |
time_open_count_share |
−3.55% | −5.20% | −5.79% |
time_close_count_share |
2.66% | 4.00% | 4.75% |
time_afternoon_vol_share |
2.03% | 2.91% | 3.89% |
这与第 1 族「活跃度」正好相反——那边原始最强、越平滑越弱。原因是时间结构是个慢变量：一只股票倾向于在收盘前撤单还是开盘后撤单，是它的投资者结构决定的，不会天天变；日频数据里的时间占比有大量噪声，平滑恰好把这些噪声平均掉。
这也是全篇对因子使用窗口的唯一一处实质性提示：时间结构类用长平滑，活跃度量类用原始值。研报在章节标题里也标注了每个因子的推荐窗口——（一）rel_count_per_active_minute 因子-原始、（二）time_open_count_share 因子-滚动20 日、（三）time_close_minus_open_count_share 因子-滚动5 日、（四）time_afternoon_vol_share 因子-滚动20 日。
多头组合表现：全样本最高的一只
研报对七个重点因子分别给了十分档多头组合（Q1）对比中证全指的分年度表现。时间结构族里展示的两只：
time_close_minus_open_count_share（滚动 5 日）
| 年份 | 总收益 | 年化 | 最大回撤 | 换手（单边） | 年化波动 | 夏普 (rf=2%) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 全样本 | 175.87% | 14.50% | 28.04% | 71.93% | 20.75% | 0.60 |
| 2021 年 | 33.34% | 33.19% | 8.82% | 76.70% | 14.28% | 2.18 |
| 2025 年 | 34.97% | 34.80% | 13.33% | 66.31% | 17.87% | 1.84 |
| 2022 年 | 0.86% | 0.86% | 21.58% | 74.01% | 21.38% | −0.05 |
| 2024 年 | 3.17% | 3.17% | 24.44% | 66.81% | 30.07% | 0.04 |
time_open_count_share（滚动 20 日）
| 年份 | 总收益 | 年化 | 最大回撤 | 换手（单边） | 年化波动 | 夏普 (rf=2%) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 全样本 | 171.80% | 14.27% | 25.98% | 54.26% | 19.82% | 0.62 |
| 2021 年 | 31.85% | 31.70% | 8.76% | 59.98% | 14.06% | 2.11 |
| 2025 年 | 29.31% | 29.17% | 12.18% | 45.76% | 16.55% | 1.64 |
| 2022 年 | 2.24% | 2.24% | 19.53% | 55.37% | 20.77% | 0.01 |
| 2024 年 | 4.77% | 4.77% | 21.99% | 47.89% | 27.97% | 0.10 |
注意两点：
- 这是多头组合，不是多空。 全样本年化 14%–15%、夏普 0.60–0.62，看起来不高，但对比的是中证全指本身。十个因子的表 4–10 全部是这个口径（每节表头都写「十分档多头组合分年度表现统计」）。
- 换手极高。 单边换手 54%–72%，是日频调仓的典型水平。这批因子如果扣双边千三的成本，多头超额会被吃掉一大块——研报没有给扣费后的数字。
与 Barra 的相关性：这一族最干净
表 11 里时间结构族有三只上榜，与 Barra 风格因子的相关性全部低于 30%：
| 因子 | 最大相关性 | 出现在 |
|---|---|---|
time_open_count_share |
−28.5% | 账面市值比 |
time_close_minus_open_count_share |
22.2% | 账面市值比 |
time_afternoon_vol_share |
−18.8% | 流动性 |
而且这三只与市值因子的相关性分别是 −22.4% / 12.5% / 7.6%，都不高。对比第 1 族的 rel_count_per_active_minute（市值 48.9%），时间结构族才是真正独立于传统风格的那一批。
因子内部：时间结构三兄弟互相 46%–71%
表 12 的内部相关性矩阵显示，time_open_count_share / time_close_minus_open_count_share / time_afternoon_vol_share 三者之间是 70.8% / 58.4% / 46.4%——高度相关，本质上测的是同一件事的不同切面。这与「收盘减开盘是最强版本」的观察一致：既然三只高度重叠，取信息最集中的那只就够了。
跨族看，时间结构三只与 fast_normal_switch_rate_diff_vol（快速/普通对比族）只有 4.6%–9.8%，与 rel_count_per_active_minute（活跃度族）只有 0.6%–9.8%。跨族几乎完全独立，这是这批因子能组合使用的理由。
与其他页面的接口
- 撤单活跃度与规模因子 — 第 1、2 族；本页与它构成「慢变量 vs 快变量」的对照
- 撤单时长分层因子 — 第 5、6 族
- 撤单数据与部分撤单 — 数据来源
- 日内量价分域 — 另一个「把一天切开」的思路，那边按时间/价格/成交量三维分域做域内比较
Open Questions
- 开盘段、收盘段、下午段的具体边界未给。 是 9:30–10:00 还是 9:30–10:30？收盘是 14:30–15:00 还是最后 15 分钟？没有定义，因子无法复现
afternoon与close是否重叠？ 如果下午段是 13:00–15:00、收盘段是 14:30–15:00，那么两者有交集，time_afternoon_vol_share与time_close_count_share就不是并列关系surprise是什么。fast_close_surprise_count/partial_afternoon_surprise_vol等一系列因子都带surprise，但全文未定义——从绩效看它平滑后变强（如fast_close_surprise_vol从 0.63% 升到 2.36%），说明它本身也是慢变量partial_afternoon_surprise_*方向为负，而fast_close_surprise_*为正。 同样带surprise，前缀不同方向就反了，研报没有解释这一区别- 为什么「收盘撤单占比高 = 未来收益高」？ 研报只给数字，没有给机制。一个可能的方向是收盘前撤单多意味着尾盘挂单方主动退出、次日承接更轻，但这只是推测
Sources
- summaries/202608-guangfa-level2-cancel-factors/202608-guangfa-level2-cancel-factors — 广发证券《从高频撤单信息中构建因子》，2026-08-07