降低冲击成本是算法交易的主要目的之一，而股票单笔订单量的大小则是客户是否选择使用算法交易的重要依据。从客户需求分析的角度来看，市场上大订单的数量与市场对算法交易的需求息息相关。
根据申银万国的月度报告，整个十二月证券板块涨幅达60%，与证券以及金融相关的银行、房地产板块涨幅也超过10%。2014年12月各行业板块指数轮动情况如下：
为了观察和比较两个月成交量中大单成交趋势，我们选择较活跃的证券板块、与证券相关的银行板块和一个与证券无关的对照板块进行研究，每组中选择一只股票观察逐笔成交数据中大单的表现情况。
挑选三个行业分别为：银行、券商、采掘(对照)；挑选三只股票为中信证券(600030)、招商银行(600036)以及对照组兰花科创(600123)。
以下为三只股票近两个月成交量与价格示意。
根据图示信息可以明显看出两月内三只股票均为放量上行趋势，其中中信证券价格涨幅达50%以上、招商银行上涨也达到40%，而对照组兰花科创涨幅仅12%左右。
成交量方面三只股票11月中旬与12月中上旬均有放量成交，而11月中下旬和12月中下旬则有减少趋势。
为区分成交量中大订单的情况，我们分析三只股票11月-12月逐笔成交的成交量数据。
目前针对大单的定义有以下几类：大于N万股、大于N倍昨日平均成交量、大于N倍某个统计值等。考虑到每只股票流动性差异与方便比较的目的，我们选取2014年11月第一个交易日的成交量为基准值，定义超过11月03日单笔成交量均值加3倍标准差的订单为大订单，比较11、12两个月大订单数量变动情况。
三只股票每日成交大单与每日大单比例情况如下图所示：
中信证券十一月上旬与12与中上旬有两个大单数量高峰，之间的11月下旬与其后的12月下旬大单数量明显下降，12月底大致恢复到11月初的水平。
招商银行的大单数量与中信证券不同，11、12月基本呈现上升状态，在12月中旬有下降的现象，但12月下旬大单数量明显高于11月初。
作为对照组的兰花科创虽然大单比例也呈下降趋势，但大单数量波动较大且没有明显上升趋势。
大单数量呈现上升趋势但比例下降的现象可解释为大单数量的上升幅度小于总成交量上升的幅度。从这个层面可以认为以中信证券为代表的券商板块不仅吸引了大资金投资者进场，还有众多散户也参与交易。而以招商银行为代表的银行板块大单比例的水平震荡趋势结合大单数量上升趋势表明大单与散户的比例在本轮行情中并没有太大变化。
我们再单独分析这部分大订单，将超过11月第1个交易日3倍标准差的订单以5倍和10倍标准差继续细分为三份，观察三份大订单在数量和比例上的变化。
可以看到中信证券两个月中随着大单数量的波动，特大单(红色)的数量变化趋势基本与大单(总体)趋势相同。
招商银行与对照组也表现出同样的特征，既特大单数量变化趋势上也与大单趋势相同，但特大单波动明显小于大单整体波动情况。
结合三只股票的表现来看，特大单的波动要明显小于大单的波动幅度。可以猜测在市场上稳定存在一部分特别大的订单，这部分特大单的数量随着交易量的变化而浮动，但变动幅度不大。
需要特别注意的是，以每日单笔订单的均值加三倍标准差为限，超过此数量的下单可以认为异于总体分布，应理解为异常订单。与以上大单的定义不同，以每日标准差为指标定义的异常订单，其数量可以侧面反映机构或大客户对本股票的参与程度。
三只股票的异常订单数目走势统计如下：
从平滑曲线可以看出中信证券整个11月和12月参与程度是逐渐走强的，招商银行与中信证券类似但12月下旬有所回落，总体仍呈上升趋势。而对照组随着大盘的走强和成交量的放量，在11月下旬和12月上旬参与程度有所上升，12月底则明显回落至11月初水平。
三只股票的异常订单走势从侧面说明机构以及高资产客户对证券板块和银行板块的关注程度相对于对照组是不断走高的。
小结
- 本次使用2014年11-12月逐笔成交数据，按照行业板块轮动情况，分别从银行、券商、采掘(对照)行业中挑选出中信证券(600030)、招商银行(600036)以及兰花科创(600123)三只股票，分析其大单数量以及变动情况。
- 如果将超过11月03日单笔成交量的均值加3倍标准差的订单定义为大订单，那么在区间内中信证券大单呈现先升高后降低的趋势，大订单与总成交订单量的比例则总体呈现下降趋势。这可以解释为券商板块不仅吸引了大资金投资者进场，还有众多散户也纷纷参与交易。
- 招商银行的表现与中信证券不同：大单量呈现波动上升趋势，大单比例也基本保持稳定，12月底数据显示在中信证券大订单量下滑的情况下招商银行大订单量仍然保持稳定。这或许表示相对于券商和对照板块，银行板块在本轮行情中更受到大额订单的关注。
- 为了更清晰的大订单结构的变化情况，我们将大订单继续拆分为三份。根据三份的变动情况猜测在市场上稳定存在一部分特别大的订单，这部分特大单的数量随着交易量的变化而浮动，但变动幅度不大。
- 这样的市场状况无疑非常有利于算法交易在大陆的发展与应用。
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