一、海量Level 2数据因子挖掘系列（对应参考资料[1]）
该系列共已公开4篇相关研究报告，覆盖你提到的大小单、长短单、二者交叉维度、集合竞价方向：
- 《多维度解耦的94个大小单因子》（发表时间2024-07-15）：从Level2逐笔订单根源出发，以“大小订单”视角窥探全量交易订单，通过多维度解耦分析构建有效大小单因子，最终筛选出表现优异标的组成精选大小单因子组合，全市场历史RankIC均值达9.2%，胜率76.0% 【1】 。
- 《订单维度解耦的22个长短单因子》（发表时间2024-08-01）：从“订单成交完成时长”维度研究Level2逐笔订单数据，筛选优质标的构建精选长短单因子组合，全市场历史RankIC均值13.1%，胜率80.3% 【1】 。
- 《大小单与长短单的241个碰撞火花》（发表时间2024-08-21）：基于大小单、长短单因子仅-0.19~0.19的低相关性，结合订单“大小”“长短”双维度深度剖析，共构建240个订单因子，最终筛选得到的精选订单因子组合全市场历史RankIC均值13.3%，胜率78.3%，多头组合收益表现更突出 【1】 。
- 《集合竞价相关因子》（发表时间2024-09-12）：依托Level2逐笔订单信息，利用集合竞价时段的委托、成交、撤单数据构建15个集合竞价相关因子，该类因子和前述大小单、长短单及Barra风格因子相关性较低，其中10个因子历史RankIC均值超过10%，选股性能优异 【1】 。
注：你提及的市价订单、逐笔订单改进分钟因子相关内容未在本次提供的该系列对应参考资料中收录。
二、开源证券市场微观结构系列（对应参考资料[9][13]）
本次检索到该系列下编号为31的相关研究成果，围绕分钟资金流因子构建展开，属于订单流相关研究范畴：
《市场微观结构系列（31）》（发布时间2025-12-21）：参考此前日度资金流残差因子的标准化+动量中性化两步处理思路，以逐笔成交数据合成的分钟资金流信息为基础，提供三类分钟资金流因子的构造方法，同时引入《因子切割论》的研究框架作为剖析市场精细结构的支撑工具，此前已发布的《大单与小单资金流的alpha能力》专题报告也属于该系列下订单流方向的前置研究，验证了日度资金流残差因子选股效果优异、样本外表现稳健 【9】 【13】 。
三、相关券商金融工程Alpha类选股因子研究报告（对应参考资料[4][5][6][8][10]）
本次检索到多份符合要求的、使用Level2/逐笔成交/高频资金流等数据构建选股因子的金融工程研究成果：
- 基于逐笔订单撤单信息的彩票委托_LOTTERY因子研究：依托Level2逐笔数据中的撤回订单信息挖掘隐含交易意图，最终选定以涨停价卖出委托作为观察窗口构建该因子，验证了不同市值标的的彩票委托分布规律，避免因子过拟合风险 【4】 。
- 大小单资金流分域绩效研究：分别统计大单、小单因子在中证800、中证1000、国证2000成分股中的表现，发现2021年后大单因子在小市值分域表现更稳健，在国证2000中的超额收益达5.7%，印证高频算法拆单对大市值标的主力资金动向的干扰持续增强 【5】 。
- 大单分钟主动资金流因子研究：将逐笔成交订单划分为超大单、大单、中单、小单四类，区分主动/被动成交后汇总得到分钟维度的主动交易数据，构建的大单分钟主动资金流因子RankIC均值达0.045，RankICIR为3.1，选股表现优异，而小单分钟主动资金流几乎没有选股效果 【6】 【8】 。
- 尾盘资金聚集类因子研究：基于高频成交数据从变化趋势、占比两个不同角度构建两类描述尾盘资金聚集现象的因子，二者IC均值分别为-0.046和-0.041，信息来源互补，可共同纳入因子体系 【10】 。
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