大单与小单资金流的alpha能力 | 开源金工

开源证券金融工程首席分析师  魏建榕微信号：brucewei_quant执业证书编号：S0790519120001开源证券金融工程团队 盛少成（本报告联系人）微信号：15000762026研究领域：因子研究、另类数据开源证券金融工程分析师 高鹏（本报告联系人）微信号：13951784990执业证书编号：S0790520090002研究领域：基金研究、因子模型

摘 要

资金流的alpha来源是大单的预见性

从横截面上，我们可以看到，大单与小单的资金流之间，存在较强的负相关。我们使用比较常见的成交额标准化（资金净流入金额/同期的总成交金额），得到大单和小单资金流因子。大单资金流因子具有稳定的正向选股效果，小单资金流因子具有稳定的负向选股效果。从alpha产生的角度来讨论，大单资金流的正向alpha能力，源自大单资金的预见性；而小单资金流的负向alpha能力，源自大单资金的“挤出效应”。

资金流因子构造的关键：标准化    

除了成交额外，我们提出了“资金流买入金额+卖出金额”标准化和“资金净流入金额绝对值”标准化两种方法。其中“净流入金额绝对值”标准化表现最优，IR明显高于成交额标准化和“买入金额+卖出金额”标准化，大单资金流强度因子IC均值提升至0.042，IR提升至2.69；小单资金流强度因子IC均值提升至-0.03，IR提升至1.37。

资金流强度因子的改进：残差资金流强度

大单资金流强度与涨跌幅同步正相关，小单资金流强度与涨跌幅同步负相关。为了剥离资金流强度因子中涨跌幅的影响，我们采用比较常见的横截面回归方法，回归后的残差记为残差资金流强度因子。残差资金流强度因子的选股效果有了明显提升：大单残差资金流强度因子IC均值提升至0.054，信息比率IR提升至3.96；小单残差资金流强度因子IC均值提升至-0.057，信息比率IR提升至3.81。残差资金流强度因子表现显著优于资金流强度因子，另外其在沪深300和中证500内的效果也较好。

反转因子改进：残差反转因子

为了剥离传统反转因子中资金流强度的影响，本节同样采取横截面回归的方法将残差记为残差反转因子。其中回归掉大单、小单的残差反转因子，多空对冲信息比率IR分别为1.87、2.26，相比于传统反转因子1.42的信息比率都提升了，而且残差反转因子的多头相比于传统反转因子也改善了较多，是一个切实可行的改进方案。

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报告发布日期：2021-06-02

01

资金流的alpha来源是大单的预见性

资金流行为通过逐笔成交数据计算得到, 反映了股票的微观供求信息。按照通常习惯，资金流向被依据挂单金额的大小，分为四种类型进行统计：超大单（>100万元）、大单（20-100万元）、中单（4-20万元）和小单（<4万元）。资金净流入意味着该类资金持有的筹码增多，资金净流出则意味着持有的筹码减少。在A股市场中，各类资金流的行为特征如何？蕴含了怎样的领先信息？其alpha信息的来源是什么？这些问题至今没有得到很好的厘清。我们逐一做了考察，主要结论陈列如下。

（1）恐惧与贪婪的不对称性。图1我们给出了四类资金的净流入变化（曲线为全部A股每周净流入金额的中位数的5周移动平均）。一个非常突出的现象是，小单资金基本呈现净流入，大单资金基本呈现净流出。这种现象与A股市场投资者的行为特征有关：在买入时，倾向于小心翼翼地、试探性地分批建仓；在卖出时，往往容易出现恐慌式的快速抛售。以上这种“恐惧与贪婪的不对称性”，直接导致了“小单净流入、大单净流出”结构性偏移。

（2）大单与小单是关键变量。图1中另一个值得指出的现象是，在四类资金中，小单和大单净流入金额的绝对水平较高，而中单和超大单的净流入金额则明显偏小。这个现象是源于四类资金划分标准的瑕疵：超大单的门槛标准过高、中单的区间限定过窄。由于这个量级过小的问题，单独去考察“超大单”、“中单”的资金流行为，变得没有太大意义。另一方面，正如我们曾经指出的，A股市场逐笔成交金额的中位数约是0.8万元、80%分位约是2.4万元，所谓超大单、大单、中单，实际上都是偏大的订单，因此也不必拘泥于“超大单”“大单”“中单”的命名方式。本报告我们的考察聚焦于“小单”、“大单”两类，将其视为小订单、大订单的代理变量。（3）相关alpha来源是大单资金的预见性。从横截面上，我们可以看到，大单与小单的资金流之间，存在较强的负相关（图2）。我们使用比较常见的成交额标准化（资金净流入金额/同期的总成交金额），得到大单和小单资金流因子。从大单和小单资金流因子的五分组对冲曲线（因子值最大组-因子值最小组）可以看出，大单资金流因子具有稳定的正向选股效果，小单资金流因子具有稳定的负向选股效果（图3）。其中，大单资金流因子IC均值为0.025，小单资金流因子IC均值为-0.027。从alpha产生的角度来讨论，大单资金流的正向alpha能力，源自大单资金的预见性；而小单资金流的负向alpha能力，源自大单资金的“挤出效应”。这里所谓的挤出效应，构成要素有如下三个方面：其一、对于四类资金而言，由于净流入的配平要求，需基本满足“超大单因子+大单因子+中单因子+小单因子=0”的等式；其二、大单资金的交易意愿更强，因此在筹码流动的过程中，大单资金是主动变量，其他三类资金整体上是被动变量；其三、如前文讨论，超大单与中单资金流的量级偏小，因此在其他三类资金与大单资金流的配平过程中，真正发挥作用的实际上是小单。挤出效应的直接结果是：小单资金流承担了配平大单资金流的主要压力，也顺带承接了相应的负向alpha。

02

资金流因子构造的关键：标准化

上面提到，我们在使用资金流因子前会进行标准化操作，这主要是考虑到不同股票的成交情况不同。最为常见的方式是使用成交额标准化，用来衡量资金流入强度(Cash Inflow Strength，简记为S)。我们这里讨论不同标准化方式对于因子最终选股效果的影响，以期望更好地衡量资金流入强度。除了成交额外，我们提出了两种标准化方法，分别是“资金流买入金额+卖出金额”标准化和“资金净流入金额绝对值”标准化（表1）。

我们回看过去20个交易日的资金流数据，使用上述3种标准化方法构造资金流强度因子。进一步我们测试并对比不同资金流强度因子的选股能力。从大单和小单的测试结果来看（图4，图5），不同标准化方法的资金流强度因子，选股能力存在明显差异。其中，净流入金额绝对值标准化表现最优，IR明显高于成交额标准化和“买入金额+卖出金额”标准化。大单资金流强度因子IC均值提升至0.042，IR提升至2.69；小单资金流强度因子IC均值提升至-0.03，IR提升至1.37。
资金的流入或流出会同步导致股票的上涨或下跌，直觉上我们可以猜想资金流强度和同时段的涨跌幅会存在一定相关性。我们任意选取单一交易日横截面上所有股票，绘制了资金流强度因子（净流入金额绝对值标准化）和20日涨跌幅因子的散点图（图6为大单，图7为小单；横轴为涨跌幅，纵轴为资金流强度）。从散点图回归线可以看出，大单资金流强度与涨跌幅同步正相关，小单资金流强度与涨跌幅同步负相关，且R2较高。不同资金流强度因子与涨跌幅具有一定相关性，且相关性存在差异。我们不禁思考：剥离涨跌幅影响后的资金流强度因子，选股能力是否有剧烈的变化？

03

资金流强度因子的改进：残差资金流强度

为了剥离资金流强度因子中涨跌幅的影响，我们采用比较常见的横截面回归方法，回归后的残差记为残差资金流强度因子。具体回归式如下：

其中S为净流入金额绝对值标准化后的资金流强度因子，Ret20为涨跌幅，ε_t为回归后的残差因子。以大单为例，回归后残差即为每个股票散点距离回归线的距离（图6），残差资金流强度因子想要区分的是：在同等涨跌幅（Ret20）的情况下，资金流强度的选股能力如何？ 我们对大单和小单资金流强度因子，进行上述回归后得到残差资金流强度因子。进一步，我们测试了大单和小单残差资金流强度因子的选股能力（图8，图9，表2）。可以发现，残差资金流强度因子的选股效果有了明显提升：大单残差资金流强度因子IC均值提升至0.054，信息比率IR提升至3.96；小单残差资金流强度因子IC均值提升至-0.057，信息比率IR提升至3.81。残差资金流强度因子表现显著优于资金流强度因子。

残差资金流强度因子在沪深300和中证500样本的选股效果表现优异。大单残差资金流强度因子在沪深300和中证500样本的多空信息比率分别为2.05和3.18，小单残差资金流强度因子在沪深300和中证500样本的多空信息比率分别为2.27和2.47。

最后我们以大单为例，给出资金流强度因子的alpha切分示意图（图12）。大单资金流强度因子具有正向alpha，然而alpha的内部成份并不单纯。我们可以将整体alpha切分为正向alpha和负向alpha两部分。正向alpha部分非常明显，是因为大单行为本身的正向预见性直接带来的。而负向alpha部分比较隐蔽：大单资金流强度因子的多头组合对应大单的净流入，而大单净流入往往伴随股价上涨，因此组合会因为暴露反转因子而获得负向alpha。我们回归的动作，形象地讲，相当于从“大单资金流强度alpha”中，将反转因子带来的“负向alpha”剔除，最终获取到更纯粹、更强劲的“正向alpha”即大单残差资金流强度因子。

04

反转因子改进：残差反转因子

从第三节可以看出，残差资金流强度因子比资金流强度因子表现更加优异，这种方式不由得让我们想到，如果使用反转因子Ret20对大单和小单强度因子进行回归，是否可以实现对传统反转因子的改进呢？

以大单为例，从大单资金强度来看，若两只股票A和B本月的收益率相同且上涨，但是相比较而言A股票的大单净流入强度更大，则可能代表着A股票的背后大单资金强度更强，这种上涨更具有持续性。同样的若A和B本月的收益率相同且下跌，而A股票大单净流入强度更小，其代表着这种下跌伴随着大资金的抛售，其后市可能会延续下跌效应。如上讨论使用图形可以表示为：

为了验证这一想法，我们分别使用反转因子回归大单资金强度和小单资金强度得到大单和小单残差反转因子，具体回归式如下：我们将ε_t代替原来的反转因子进行全市场选股回测（图14, 图15, 图16, 图17, 表3），可以发现，残差反转因子的选股效果有了明显提升：传统反转因子Ret20的多头信息比率IR为0.53，空头信息比率IR为-0.05，多空对冲信息比率IR为1.42。大单残差反转因子的多头信息比率IR提升至0.62，空头信息比率IR降低至-0.11，多空对冲信息比率IR提升至1.87。小单残差反转因子的多头信息比率IR提升至0.72，空头信息比率IR降低至-0.14，多空对冲信息比率IR提升至2.26。可见残差反转因子显著优于传统反转因子，而且小单残差反转因子的表现更好。

进一步地，我们对比了大单、小单残差反转因子多头和市场等权组合的逐年绩效表现(表4)，可以发现，在回测期间内，残差反转因子的多头组合的绩效表现基本上都优于市场等权组合，而且小单残差反转多头组合表现的更加优异。

以上的测试都是在全市场进行的，接着我们探讨了残差反转因子在沪深300和中证500样本空间中的表现（表5，表6）。可以发现，残差反转因子在沪深300和中证500的样本空间内的表现依然优于传统反转因子。其中在沪深300中，大单残差反转因子的多头信息比率IR提升至0.51，空头信息比率IR降低至-0.02，多空对冲信息比率IR提升至1.59。小单残差反转因子的多头信息比率IR提升至0.59，空头信息比率IR降低至-0.05，多空对冲信息比率IR提升至2.05。在中证500中，大单残差反转因子的多头信息比率IR提升至0.41，空头信息比率IR降低至-0.01，多空对冲信息比率IR提升至1.14。小单残差反转因子的多头信息比率IR提升至0.56，空头信息比率IR降低至-0.04，多空对冲信息比率IR提升至1.68。

05

风险提示

模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。

往期报告回顾（可点击链接）：

[1] 市场微观结构研究 | A股反转之力的微观来源[2] 市场微观结构研究 | 交易行为因子的2019年[3] 市场微观结构研究 | 聪明钱因子模型的2.0版本[4] 市场微观结构研究 | A股行业动量的精细结构[5] 市场微观结构研究 | APM因子模型的进阶版[6] 市场微观结构研究 | 交易者行为与市值风格

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团队介绍

开源证券研究所金融工程团队，是一支年轻而富有创造力的团队，我们致力于提供全面深入、独家创新的量化研究。团队首席魏建榕，复旦大学理论物理学博士，专注量化投资研究近10年，历任东方证券研究员、上投摩根基金研究员、方正证券高级分析师、东吴证券联席首席分析师。在实证行为金融学、市场微观结构研究等领域取得了多项独创性研究成果，在国际学术期刊发表论文7篇，代表研报《蜘蛛网CTA策略》系列、《高频选股因子》系列、《因子切割论》系列，在量化圈内有较好反响。2016年获新财富最佳分析师第6名、金牛分析师第5名、水晶球分析师第6名、第一财经最佳分析师第5名。目前，开源金工团队成员来自复旦大学、上海交通大学、华东师范大学、南京大学、厦门大学等知名院校，欢迎志同道合的优秀学子加入我们。

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