对任何一名投资者来说，信息这个词都再熟悉不过了，但是信息究竟是什么，从“最简单的最难以回答”这个定律出发，这又是一个非常不好解释的问题。信息论的拥趸们曾经骄傲地宣称“任何问题都是信息问题，宇宙的基本单位是信息”，这样大而玄的观点最终落脚到信息论的集大成者香农身上，变成更为妥帖和实际的“信息是用来消除随机不确定性的东西”。

当经济系统研究引入预期这个概念的时候，随之而来的问题就是我们如何看待“不确定性”。经典的经济学理论里，每个人都有完美的理性认知和信息来源，任何不确定性都消弭于无形，但是随着信息经济学的进一步发展，人们愈发认识到，在任何市场中，每个人所拥有的信息都是不一致的，这也成为了微观市场研究的出发点。

对于股市也是一样，最近30年来的金融学研究与实践的发展，在很大程度上都表现为如何衡量信息在市场中各个主体间的不对称性，以及这样的不对称性会如何影响资产定价之中。我们在过去推送中涵盖的许多内容，实际上并未考虑信息因素在投资者之间的差异，所以今天的推送里我们就来谈谈这方面的内容。

金融市场中的信息含量问题，表现为定价中公共信息和私人信息的占比，但实际上这个问题是不可观测的，我们只能从结果中进行部分的窥探。

那么信息不对称在市场中会如何表现呢？我们通常认为，这样的不对称会表现为交易行为的差异。比如当市场中存在严重的信息不对称时，我们就可以把投资者分为知情人和不知情人两个部分，当知情人对自己的信息精确性有较高的把握时，他们势必会提高自己主动交易的意愿，此时就表现为他们交易的规模变大。

所以我们其实是用交易的主动性来表示信息的优势。当然这里需要强调的是，利用信息的不对称性来进行投资，很容易被我们与内幕交易划上等号。内幕交易的确是信息不对称的一个重要表现，但同时，在实践中投资者们也可以拥有一些合法的私人信息，比如有些人可以从公开的报表里发掘出其他投资者没有发现的信息，并依此交易，从这个角度来说，同样是信息不对称的一种表现。因此这里我们对信息含量及信息不对称的讨论，暂时只是唯结果论，而不讨论是否合法。

上面说了这么多，我们到底是如何来衡量这样的交易主动性呢？

根据既有研究和实践的结果，我们使用股票价格的涨跌幅和成交量之间的比值来衡量主动投资因子：

其中涨跌幅和交易量都经过了标准化处理。这个因子的实质是，单位交易量带来了多少股票的价格变动。根据之前的表述，实际上就是信息优势交易者的交易意愿有多强，在市场上，也就表现为所谓的“量比价先行”。

我们继续使用倍发投资研究系统（Betalpha BAR）来对主动因子进行研究。按照之前的定义，我们在系统里使用自定义因子功能进行主动因子的计算和回测。其中，回测范围为2010年至今的全部A股，并按照主动因子的大小排序将所有股票均分为5组，换仓频率为每周的第一个交易日进行换仓，股票在组合中按照市值权重进行加权，除此之外，我们在换仓时剔除所有涨跌停和ST、PT股票。

△主动因子在全部A股中的表现

数据来源：倍发投资研究系统（Betalpha BAR）

结果显示，因子在回测中有非常好的回报，2010年至今，主动因子最大（也可以理解为私人信息包含最多）的20%的股票组合，可以获得13.41%的年化收益，IC值达到0.138，表现非常不错。这也符合我们的预期，即私人信息的确可以带来额外的收益。

主动因子在全市场中的表现出色，那么在不同的指数成分股中又如何呢？我们按照同样的方法，计算了同期沪深300、中证500和中证1000成分股（由于指数设立时间的限制，对中证1000指数成分股的研究范围为2015年以来）主动因子的表现。

△主动因子在沪深300指数中的表现

△主动因子在中证500指数中的表现

△主动因子在中证1000指数中的表现

数据来源：倍发投资研究系统（Betalpha BAR）

从结果来看主动因子在不同的指数成分股中都有出色的表现，并且能形成比较明显的线性递减趋势，即主动因子越大，股票的表现越好。

不过从上面的表中我们也能看出另外一个问题，就是这个因子似乎在小市值股票中的表现更好（在中证1000指数和全部A股中的收益更高）。我们比较了全部A股中，高主动因子和低主动因子组合的平均市值差异：

△高主动因子组合与低主动因子组合平均市值差异

数据来源：倍发投资研究系统（Betalpha BAR）

从结果可以看到，高主动因子组合的股票平均市值要比低主动因子组合的平均市值低3800亿左右，这意味着主动因子实际上与小市值效应结合在了一起。

而这也与我们对信息不对称性的认知是较为接近的，因为同大市值股票相比，小市值股票信息的公开性是更差的，这样小市值股票的价格变动中，自然也就包含了更多的私人信息，并且小市值股票的价格更容易被少数拥有信息的人影响（或者操纵）。从这个角度来看，一个市场的小市值效应越强，可能反映了这个市场中信息不对称的情况越严重。

当然，在我们的回测中由于没有考虑交易成本的问题，回测收益结果会较实际稍高。我们在BAR中使用FF三因子对高主动因子组合的归因也显示，这一组合中起到主导作用的是规模效应和组合中不受三因子控制的部分（即非系统性风险），这表明私人信息与小市值效应一起，成为主动因子出色表现的来源。

△高主动因子组合三因子归因情况

数据来源：倍发投资研究系统（Betalpha BAR）

而从我们的计算结果来看，高主动投资组合的收益，在2016年以来是处于不断下降的趋势的，这一点也与小市值效应在A股中的走弱趋势相符合。这意味着，私人信息及其主动投资行为带来的收益是在不断下降的。

数据来源：倍发投资研究系统（Betalpha BAR）

从这个角度来说，主动因子表现的走弱，或许意味着A股市场中，所谓的私人信息含量在股票价格中的比例下降，也就是信息不对称水平的降低。而对于普通投资者，市场本身的公平性其实是在不断上升的。

原创： Betalpha 有金有险

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