一、 日内特殊时刻与主力资金行为刻画 日内特殊时刻： 不同时刻下的订单具有不同信息含量，我们发现在日内跌幅较 大、股价较低、成交量较高、量价背离等日内特殊时刻的主力资金交易行为具有 更多的信息含量。 主力资金交易行为刻画——标准化笔均成交金额SATD因子： 以平均每笔成交金 额（ATD）指标刻画主力资金，将特殊时刻笔均成交金额除以全天笔均成交金 额，得到去量纲后的标准化笔均成交金额（SATD）因子。 二、 基于股价涨跌的主力资金交易行为刻画 股价下跌时刻蕴含的Alpha信息： 根据分钟股价涨跌将不同时刻划分为上涨、下 跌和横盘，发现下跌时刻SATD因子对股价未来收益具有较好的预测效果。进一步 地，下跌幅度越大，因子表现越好。 基于逐笔成交数据改进SATD因子： 引入逐笔成交数据，根据每笔成交的主动买 卖方向对特殊时刻成交记录进行划分，构造主买和主卖SATD因子。 跌幅最大时刻主卖SATD因子： 基于跌幅最大时刻、主动卖出订单构建的主卖 SATD因子，RankIC均值8.96%，年化RankICIR为4.24，月胜率86%。 三、 基于股价高低的主力资金交易行为刻画 股价最低时刻主卖SATD因子： 基于股价最低 ...

证券研究报告 | 2025年07月07日 金融工程专题研究 日内特殊时刻蕴含的主力资金 Alpha 信息 日内特殊时刻与主力资金行为刻画 日内特殊时刻：不同时刻下的订单具有不同信息含量，我们发现在日内跌幅 较大、股价较低、成交量较高、量价背离等日内特殊时刻的主力资金交易行 为具有更多的信息含量。 主力资金交易行为刻画——标准化笔均成交金额因子：以平均每笔成 交金额（）指标刻画主力资金，将特殊时刻笔均成交金额除以全天笔均 成交金额，得到去量纲后的标准化笔均成交金额（）因子。 基于股价涨跌的主力资金交易行为刻画 股价下跌时刻蕴含的 Alpha 信息：根据分钟股价涨跌将不同时刻划分为上 涨、下跌和横盘，发现下跌时刻因子对股价未来收益具有较好的预测 效果。进一步地，下跌幅度越大，因子表现越好。 基于逐笔成交数据改进因子：引入逐笔成交数据，根据每笔成交的主 动买卖方向对特殊时刻成交记录进行划分，构造主买和主卖因子。 跌幅最大时刻主卖因子：基于跌幅最大时刻、主动卖出订单构建的主 卖因子，RankIC 均值 8.96%，年化 RankICIR 为 4.24，月胜率 86%。 基于股价高低的主力资金交易行为刻画 股价最低时刻 ...

广发证券资深金工分析师 周飞鹏 SAC: S0260521120003 zhoufeipeng@gf.com.cn 广发证券首席金工分析师 安宁宁 SAC: S0260512020003 anningning@gf.com.cn 广发金工安宁宁陈原文团队 摘要 主要结论： 在前期报告《基于龙头扩散效应的行业轮动框架-狭义与广义应用探讨》中我们提出了 一种数据拓展性良好的因子改进框架，并以景气度、资金流因子为例做了改进讨论。本报告在此基 础上进一步围绕多头组合构建进行测算并尝试寻找较理想的组合构建方式。 优选行业组合月度调 仓，投资范围为中信一级行业，2013年以来年化收益26.0%，相对全行业等权组合年化超额收益 19.1%，IR1.84，相对最大回撤13.8%。2022年以来组合超额增长稳定，年化超额收益11.7%。 板块行情的底层驱动机制： 受活跃资金挖掘概念主题手法的启发，我们思考板块行情的启动和发展过 程或许在微观层面上源自板块内个股上涨的蔓延与扩散，从最初的行情龙头到概念相关的更多个股，正 是行情覆盖范围的逐渐延伸催生了一轮行业上行趋势。我们将此过程称为"龙头扩散效应"。 扩散效应的逻辑梳理： 扩散 ...