2026 年 10 月 8 日节后开盘，沪深两市全天成交 1.68 万亿元，比节前最后一个交易日放量约 2300 亿元，环比增幅 16%。
盘中科技股一度领涨，但收盘上证指数跌 0.79%，创业板指跌 3.15%，恒生科技指数跌 2.89%。
收盘后的多数讨论把这天归结为「放量，流动性充裕」。但实盘交易的体感往往相反：买盘承接很薄，稍微有些规模的卖单打出去，价格就直接滑下一大截。
把成交额直接等同于流动性，是日常复盘里最容易踩的坑。
借着这次节后行情的复盘，把我最近在 QuantFull 上整理的日度流动性度量方法、计算过程和实际结果梳理一遍。
流动性的三维结构
在微观结构里，流动性不是一个单一指标，而是三个互相独立的维度：
广度。市场上有多少交易主体、发生了多少成交额。常用代理指标是成交额和换手率。
深度。订单簿在不发生剧烈价格偏离的前提下，能吸收多大的订单规模。衡量的是价格冲击（price impact）。
紧度。完成一笔交易需要承担的摩擦成本，对应买卖有效价差（effective spread）。
10 月 8 日的盘面是典型的「广度放大、深度塌陷」。成交额虽然升至 1.68 万亿，但单位抛压撬动的价格下跌幅度极大。市场有换手，没有深度。
多数人手里只有日度 OHLCV，没有 Level-2 逐笔委托簿数据。但只用日度公开数据，同样能高精度逼近深度和价差。
指标一：Amihud 非流动性比率算深度
度量市场深度最经典的低频工具是 Amihud（2002）提出的非流动性比率（ILLIQ）。
算法与直觉
计算只需要日收益率绝对值与日成交额：
$$ \text{ILLIQ}{i,t} = \frac{|r{i,t}|}{\text{Volume}_{i,t}} $$
分子是价格变动幅度，分母是用多少资金撬动了这个幅度。比值越大，意味着每单位成交金额对价格造成的冲击越大，市场深度越薄，流动性越差。
学术界（Goyenko et al. 2009 与 Fong et al. 2017）在全球 43 国市场做过赛马检验：在所有低频度量中，日度 Amihud ILLIQ 对微观高频价格冲击（Kyle’s $\lambda$）的刻画能力排名第一。不需要高频逐笔数据清洗，日度成交额与涨跌幅已经保留了绝大部分价格冲击信号。
实测过程与数值
拿 10 月 8 日对比节前 9 月 30 日：
- 9 月 30 日（节前基准）：两市成交 1.45 万亿元，上证窄幅震荡平收（$|r| \approx 0.10%$）。计算出的基准 $\text{ILLIQ}$ 约为 $0.069 \times 10^{-6}$。
- 10 月 8 日（节后首日上证）：两市成交 1.68 万亿元，上证收跌 0.79%。计算出的 $\text{ILLIQ}$ 跳升至 $0.469 \times 10^{-6}$，比节前放大了约 5.8 倍。
- 10 月 8 日（节后创业板）：全天成交约 3600 亿元，收益率跌 3.15%。$\text{ILLIQ}$ 达到 $8.75 \times 10^{-6}$，价格冲击是主板宽基的 18 倍。
结论很直观：虽然成交额放大了 16%，但单位资金撬动的负向价格冲击放大了接近 6 倍。订单簿厚度被空头击穿，买盘承接极其脆弱。
指标二：Corwin-Schultz 高低价价差算摩擦
衡量买卖有效价差（紧度），通常依赖盘口挂单。Corwin & Schultz（2012）提供了一种用日最高价与最低价反推有效价差的方法。
算法逻辑
单日最高价绝大多数由买方发起交易推高，最低价绝大多数由卖方发起交易砸出。日内对数高低价比率 $[\ln(H/L)]^2$ 同时包含了标的的真实波动率和买卖价差。
波动率随时间累加（两天的方差大致是单日的两倍），但买卖价差不随持有时间翻倍。利用单日高低价与跨两日高低价联立方程，即可剥离出隐含价差 $S$。
实测结果
- 节前（9 月 30 日）：市场处于休假模式，上证日内振幅仅 0.72%，估计出的有效价差约为 12 到 15 bps。
- 节后（10 月 8 日）：早盘科技拉升（13:58 通信一度涨 4.51%、电子涨 2.69%），午后断崖跳水，科技股全天振幅达 7% 到 10%。
- 联立两日数据计算，全市场估计有效价差跃升至 38 到 55 bps，交易摩擦成本扩大了 2 到 3 倍。
为什么放量反而流动性收紧：融资流动性传导
要理解放量深跌的微观机制，需要引入 Brunnermeier & Pedersen（2009）的框架：区分市场流动性（资产变现难易）与融资流动性（交易者获得杠杆的能力）。
做市主体提供二级市场承接能力，直接受制于其保证金约束。
截至 9 月 30 日，全市场两融余额已降至 2.57 万亿元（融资余额 2.54 万亿元），有效跌破 2.6 万亿元关口，较 9 月中旬高点净流出数百亿。
融资流动性在节前已经处于收紧通道。节后首日早盘，当部分资金获利了结时，二级市场缺乏足够的两融买盘提供双向缓冲，导致正常的获利了结迅速演变为价格下挫。
与此形成对比的是港股通资金：恒指跌 1.43%，但南向资金逆势净买入 64.77 亿港元，占大市成交近 40%。内资在港股表现出明显的左侧配置属性，而不是追涨杀跌。
A 股实测中的三处盲区
把上述指标套用到 A 股时，有三处制度特征容易导致失真：
- 涨跌停板截断：一字跌停或涨停时，换手率极低但涨跌幅被打满，Amihud 分母接近零会导致数值虚高。横截面统计必须剔除未开板标的。
- 恐慌日的波动率污染：大盘暴跌时，个股涨跌幅主要由系统性贝塔驱动，而非个股微观承接能力改变。做横截面时需剥离大盘残差。
- T+1 机制对高低价的拉偏：当日买入无法卖出，多头无法在日内低点止损，造成日内振幅偏大，Corwin-Schultz 估算出的成本相对保守。
总结与实盘启示
日常跟踪流动性时，形成三条习惯：
- 不单看成交额的绝对值，成交额要配合换手率历史分位数一起看。
- 用 Amihud ILLIQ 区分放量的性质。放量下跌伴随 ILLIQ 走高，代表价格冲击失控、承接枯竭。
- 紧盯融资流动性指标。两融余额在 2.6 万亿下方尚未企稳前，做市深度依然脆弱，大资金调仓滑点会是常态交易日的数倍。
更多详细的微观结构模型推导和 A 股实战案例，我也整理在 QuantFull 网站上：