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广发金工《海量Level 2 数据因子挖掘系列（八）》— 从高频撤单信息中构建因子

来源

  • 机构: 广发证券发展研究中心 金融工程研究小组
  • 研报: 《从高频撤单信息中构建因子》，海量 Level 2 数据因子挖掘系列（八），发布日 2026-08-07
  • 分析师: 张逸飞（S0260526070010）· 安宁宁（S0260512020003）· 陈原文（S0260517080003）
  • 本地归档: raw/papers/202608-guangfa-level2-cancel-factors/
  • 数据: 通联数据 + Wind 的 Level 2 逐笔订单与快照，样本区间 20190101—20260630，全市场选股
  • 口径: 因子 IC 为 20 日表现统计；组合表为十分档多头组合（Q1）对比中证全指，不是多空

一句话总结

成交数据记录的是已经发生的交易，撤单数据记录的是「曾经愿意、后来不干了」的那一半——既然市场上每成交 1 手几乎同时就有 1 手被撤，那么撤单的多少、快慢、发生在一天中的哪个时段，本身就是一组独立的信号。研报照这个思路铺开 84 个原始因子，筛出 7 个重点展示。

三条主线

一、数据侧：撤单不是成交的边角料

Level 2 逐笔订单比 Level 1 快照多出三样东西：毫秒级时间戳、逐笔序号、订单类别（委托/成交/撤单）。有了「撤单」这个类别，一笔限价单的三种结局才能分辨——全额成交、未成交即撤回（nonpartial）、部分成交后撤回剩余（partial）。

量级上，撤单与成交基本同量：2019—2021 年撤单量约为成交量的 90%，2022 年起持平，2024 年后略高于成交量。部分撤单占比虽低（笔数约 3%、量约 5–8%），但量占比稳定高于笔数占比，说明发生部分撤单的订单平均规模更大。研报认为部分撤单的信息更厚：它体现了「先成交、再评估、后终止」，剩下那部分被撤回，是因为成交价被接受而未来盘口风险没有被接受。

二、因子侧：六个族、84 个因子

六族分别是撤单活跃度与规模（9 个）、买卖撤单方向（12 个）、部分撤单特征（12 个）、日内时段与时间结构（16 个）、快速撤单与普通撤单对比（20 个）、撤单时长分类特征（15 个）。每个因子都算了原始、5 日平滑、20 日平滑三个版本。

最强的一批：rel_count_per_active_minute（IC −9.19%，胜率 73.09%）、diag_log_cancel_count（−9.24%）、rel_active_minute_share（−8.42%，胜率 75.88%）；方向为正的里 part_minute_entropy（7.46%，胜率 77.83%）和 fast_normal_avg_run_length_diff_vol（20 日平滑 6.59%，胜率 78.77%）最突出。

方向是这批因子的第一个结论：撤单越活跃、规模越大，未来收益越低。活跃度与规模族的九个因子 IC 均值全部为负，没有一个反号；但同族的两个熵类因子（−1.80% / −4.95%）和平均单笔规模因子（−0.53%）几乎没信号，真正有效的是总量与频率那一头。

三、独立性与内部结构

七个重点因子与 Barra 风格因子的相关性，除 rel_count_per_active_minute（与市值因子 48.9%、流动性因子 34.2%）外都在 30% 以下。因子内部则分成互不重叠的两簇：日内时间结构三兄弟互相 46–71%，快速/普通两组因子之间 80.3%，而这两簇与活跃度族的相关性只有 27–28%。

最值得留意的地方

全文没有给出任何一个因子的构造公式。 84 个因子只有名字、IC 和 IC 胜率；diag_ 前缀、rel_ 的相对基准、快速撤单与普通撤单的分界、spec 指什么，都没有定义。名字能读出的部分（如 time_close_minus_open_count_share 显然是收盘时段与开盘时段撤单笔数占比之差）可以复原，读不出的部分只能标注为未知。这一点直接限制了下游复现——详见各概念页的 Open Questions。

另一个要注意的是组合口径：表 4–10 是十分档 Q1 多头对比中证全指，换手率 53%–85%（单边）相当高，全样本夏普 0.47–0.69，与常见的多空因子回测不可直接比较。

入口与交叉引用