知情交易者背后的择时信息 | 开源金工
微信号：brucewei_quant执业证书编号：S0790519120001开源证券金融工程研究员 盛少成（本报告联系人）
微信号：15000762026
执业证书编号：S0790121070009
研究领域：因子模型、基本面量化
摘 要
知情交易者异常净流入存在一定择时能力
在A股中通常采用订单委托金额的大小将每笔交易分为超大单（>100万元）、大单（20-100万元）、中单（4-20万元）和小单（<4万元），其中资金的异动往往体现了其进攻性，可能包含了更多关于股价未来走势的观点。通过回测发现，超大单和大单异常净流入具备一定的正向择时能力，其中对wind全A进行纯多头择时的收益波动比为0.79，相比于基准的0.29来说明显提升。
由于超大单和大单交易意愿更强，交易金额更大，在筹码流动的过程中更加主动，在异常净流入能获得正收益，所以我们认为超大单和大单为知情交易者，与此相对的中单和小单为噪音交易者。
知情交易者净流入密集度可对异常净流入进行择时增强
通过描绘知情交易者异常净流入和净流出的时序分布可以发现：异常净流入和净流出密集区出现一定的错峰现象。为了观察到不同时间段异常净流入和异常净流出密集度的差别，这里定义了密集度D指标，具体定义方式为：每个交易日往前回溯K=20个交易日，并使用异常净流入的个数减去异常净流出的个数，D>0代表异常净流入密集区，D<0为异常净流出密集区。D指标显示异常净流入密集区多在市场下跌末期和上涨初期，异常净流出密集区多在市场上涨末期和下跌初期。在市场下跌末期和上涨初期，市场的情绪较温和，此时资金量大、交易活跃的知情交易者的异常净流入较为容易引起市场的同向变动，而在市场上涨中后期和下跌阶段是市场情绪较为亢奋阶段，冲动交易行为变多之后知情交易者的交易带来的择时意义就会减弱，这也解释了为什么异常净流入比异常净流出的择时能力强。
我们将D>0和异常净流入信号进行结合，即D>0和发生异常净流入两个条件同时满足时才开多仓，除此之外的其他条件都空仓，该信号下的wind全A择时绩效明显高于仅使用异常净流入信号，收益波动比从0.79上升至1.04，而且历史上大的回撤基本都避免了。除此之外，该择时策略也适用于其他宽基指数。对于宽基择时来说，沪深300相对于中证500和中证1000的表现在只使用异常净流入和加入D>0两种情况下都更好。
报告链接
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报告发布日期：2021-10-24
01
知情交易者异常净流入存在一定择时能力
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，其中资金的异常变动往往体现了其进攻性，可能包含了更多关于股价未来走势的观点。如何定义异常净流入流出呢？比较常用的做法是当资金净流高于 N日均值M倍标准差时我们认为其为异常净流入，当低于N日均值-M倍标准差时为异常净流出。为了验证四种资金流异常净流入流出对市场的影响，这里我们以N=120，M=0.5为例统计了全市场平均净流入发生异常时wind全A下个交易日的平均收益，结果如图1所示：
从图1可以看出，超大单和大单在异常净流入时wind全A在下个交易日的收益为正且较高，但是在异常净流出时收益基本在0轴附近。从中单和小单角度来看，在异常净流入时其收益在0轴附近，但是在异常净流出时呈现了明显的正收益，这和超大单和大单的结论正好相反。其实这也不难理解，因为A股筹码处于配平的状态，即超大单和大单在净流入时对应的就是中单和小单的净流出。对于四种资金流而言，超大单和大单交易意愿更强，交易金额更大，在筹码流动的过程中更加主动，又由于其在异常净流入往往能获得正收益，所以我们认为超大单和大单为知情交易者，与此相对的中单和小单为噪音交易者。这里需要提出的是，超大单作为划分标准比较极端的资金流，其在选股层面由于覆盖度低和超大单拆分现象的存在导致效果不好，这在我们之前资金流选股报告《主动买卖因子的正确用法》和《大单与小单资金流的alpha能力》中也得到了验证，但是从市场整体出发进行择时就没有如上的问题了，所以我们在这里将超大单和大单作为一个整体（即知情交易者）进行择时。
进一步地，我们对知情交易者异常净流入这一信号进行回测，具体做法为：计算每天全市场知情交易者净流入均值，若其超过过去120日均值+0.5倍标准差，则认为是异常净流入，此时第二天开盘开多仓；若低于过去120日均值+0.5倍标准差，则第二天开盘平仓，这里手续费设为双边万五。在万得全A上的择时效果如图2所示：
从图2的择时效果可以发现，基于异常净流入信号的择时曲线明显比基准更好，年化收益率9.88%，收益波动比为0.79，胜率为54.2%，盈亏比为1.13，为了进一步验证在不同回溯窗口期N和不同标准差倍数M下的稳健性，这里做了稳健性参数测试，结果如表1所示。从表1可以看出在不同的回看窗口下，随着标准差倍数M的升高，交易次数在降低，年化收益也在降低，但是胜率是在提升的，这间接证明了该信号的有效性，同时我们观察到收益波动比的变化并没有差距很大，这也证明了该信号的稳定性。另外值得一提的是，这里的每笔成交时间比较短，基本上都在2天以内，比较偏向短期择时。
02
知情交易者净流入密集度可对异常净流入进行择时增强
2.1、 净流入流出密集度蕴含着交易结构信息
在第一部分我们可以观察到知情交易者在发生异常净流入时，市场并没有呈现明显的负收益，即知情交易者的异常净流出并不能作为负向指标进行反向择时。为了进一步找寻该现象的根源，我们将知情交易者异常净流入和净流出的分布描绘出来，结果如图3所示：
回到前面的问题，即为什么异常净流入比异常净流出的择时效果更好？我们认为在市场下跌末期和上涨初期，市场的情绪比较温和，此时资金量大、交易活跃的知情交易者的交易较为容易引起市场的同向变动，而该区间为异常净流入密集区，所以异常净流入正向择时能力显著。在市场上涨中后期和下跌阶段是市场情绪较为亢奋阶段，冲动交易行为变多之后知情交易者的交易带来的择时意义就会减弱，而该区间为异常净流出密集区，所以异常净流出的择时效果并不好。比如在2015年牛市期间，市场情绪主导严重，当时知情交易者的净流出密集区，从卖出信号的意义上看，就显得过早了。
2.2、 密集度D>0+异常流入为更好的择时方案
进一步地，对于异常净流入而言，虽然其密集区在D>0部分，但是还是有一小部分的样本点落在D<0这一区间，可能会对异常净流入的择时效果产生一定的干扰。所以我们尝试将异常净流入加上D>0这一限制，即D>0和发生异常净流入两个条件同时满足时才开多仓，除此之外的其他条件都空仓，其择时的结果如图5所示：由于D指标的计算也涉及到了回看天数K，为了避免参数敏感性的干扰，这里我们对K值进行遍历，观察择时曲线的收益波动比变化，结果如图6所示：
上述是针对wind全A进行的择时，接下来我们尝试在其他指数上进行择时操作。这里需要提出的是，每个指数择时信号的发出都是基于自身成分股的异常净流入，其中定义异常净流入的回看窗口和标准差倍数这里统一设定为N=120，M=0.5，而计算密集度D指标的K参数设定为20，即和上文对wind全A择时的参数保持一致。我们可以看到异常净流入在沪深300、中证500、中证800和中证1000都有一定的择时效果，相比于基准来说无论是在年化收益还是在收益波动比上都有一定的改进，其中沪深300和中证800的效果改进更明显。而在加上D>0这一条件之后沪深300和中证800的效果变得更好了，中证500和中证1000的择时曲线虽然变的更加稳定了，但收益波动比并没有明显提升。我们认为对于沪深300而言，机构参与度较高，密集度D指标显示出的交易行为周期，即知情交易者异常净流入密集区多在市场下跌末期和上涨初期，知情交易者异常净流出密集区多在市场上涨末期和下跌初期表现的更加明显，反而在中证500尤其是中证1000内，机构参与度相比于沪深300并没有那么高，所以效果并没有明显改善。
对于密集度D指标而言，其不仅仅能够改进异常净流入的择时效果，而且也能单独作为一个择时指标，而且相比于异常净流入择时其对应的是偏长周期的择时。其能够帮助我们把握未来一段时间指数的走势，即当D<0到D>0而且此时股价也从阶段性高点调整一段时间后，此时往往代表市场有转好的倾向；而当D>0到D<0而且此时股价也上涨一定程度后，此时往往代表知情交易者慢慢开始离场了则后续市场可能面临下跌，这里我们利用如上的指标进行择时，即D>0时开多仓，D<0时空仓。这里参数选择还是保持和上面测试一致，即N=120，M=0.5，K=20，其中wind全A的测试结果如图11所示：
03
风险提示
模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。
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