流量or存量：北上资金选股策略的轮动 | 开源金工
开源证券金融工程首席分析师 魏建榕
摘要
流量因子与存量因子的有效性存在轮动效应
陆股通开通以来，北上资金的行为模式备受投资者关注。选股层面，北上资金可构建两类选股因子：流量因子与存量因子。分月度来看，流量因子与存量因子有效性相对强弱存在轮动效应。分年度来看，2017年、2019年及2020年，存量因子相比于流量因子更有效；2018年、2021年以及2022年至今，流量因子更有效。
本文核心逻辑在于，若北上资金以资产配置导向流入，则应关注北上在个股上的长期筹码分布，存量因子占优；若北上资金以个股alpha交易导向流入，则应关注北上资金的短期动态，流量因子占优。
寻找流量与存量的择时开关：5大宏观变量
中美十年期国债利差扩大，意味着国内资产收益率相对提升，外资流入A股以持有国内资产获取长期收益为主，存量因子占优。
若长周期中美股市收益差上升，则A股相比于美股长期收益更高，外资流入A股以获取A股市场Beta收益为主，存量因子占优。
金价上涨反映全球投资者避险情绪高涨，在此背景下流入A股市场的外资中，为博取短期Alpha的资金相对较少，外资流入以配置导向为主，存量因子占优。
社融存量同比增速反映了实体经济的货币需求，一定程度上体现了国内经济的繁荣状态。社融存量同比增速上涨时，国内资产回报率相对提升，流入A股的外资以配置导向为主，存量因子占优。
汇率经常作为影响外资流入流出的外生变量被广泛讨论，但二者间因果关系并不明了。本文中，我们认为美元兑人民币汇率是影响外资配置与交易导向的外生变量之一。短期人民币贬值，会带来其未来升值预期，流入A股的外资中配置导向占比相应提升，存量因子占优、
基于宏观变量的北上资金策略轮动方案
基于5大宏观指标构建因子择时合成信号，从合成信号择时策略表现来看，多空组合胜率75.8%，赔率为1.54。择时策略多空组合年化收益率为17.51%，年化IR为1.66。择时策略的多头胜率66.1%，赔率为1.71。多头对比来看，择时策略多头年化收益率为12.2%，相比于因子等权多头与资金等权多头，年化超额收益率接近5%，相比于沪深300指数，年化超额收益率接近8%，相比于中证500指数，年化超额收益率接近11%。
选股应用：北上Smart30组合
基于上述择时策略，我们构建了北上Smart30组合。一方面，北上因子多头相比于市场指数具有显著超额，另一方面，结合宏观择时信号，灵活选用流量或存量因子，使得超额收益更加稳定。从组合表现来看，北上Smart30组合年化收益率17.13%，相比沪深300年化超额12.85%，相比中证500年化超额16.28%。
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报告发布日期：2022-04-19
01
流量因子与存量因子的有效性存在轮动效应
陆股通开通以来，北上资金的行为模式备受投资者关注。选股层面，北上资金可构建两类选股因子：流量因子与存量因子。存量因子刻画北上资金在个股上的持仓分布。流量因子刻画北上资金个股持仓的边际变化。
北上存量因子构建方式：
取股票过去20日北上资金持仓市值与流通市值数据；
计算每日北上持仓市值/流通市值，记作持仓占比；
取过去20日持仓占比均值，作为存量因子值。
北上流量因子构建方式：
取股票过去20日北上资金净流入与流通市值数据；
计算过去20日北上资金累计净流入；
计算过去20日北上资金累计净流入/流通市值均值，作为流量因子值。
从因子有效性来看，北上流量因子RankIC均值为3.01%，RankICIR为2.04，北上存量因子RankIC均值为2.87%，RankICIR为0.74。总体上，流量因子有效性更稳定，存量因子有效性波动较大。
从月度对比来看，我们用流量因子与存量因子RankIC差值作为二者的有效性强弱指标。若RankIC Diff大于0，则当月流量因子更有效；反之，当月存量因子更有效。分月度来看，流量因子与存量因子有效性相对强弱存在轮动效应。分年度来看，2017年、2019年及2020年，存量因子相比于流量因子更有效；2018年、2021年以及2022年至今，流量因子更有效。
究其根源，我们认为：
存量因子占优阶段：2017年北上资金处于建仓阶段；2019年—2020年A股牛市背景下，北上资金以获取A股市场Beta为目的入场。
流量因子占优阶段：2018年A股市场熊市背景下，以及2021年至今，A股市场波动加剧，行业分化明显，北上资金均以获取A股市场短期Alpha为目的入场。
综上，本文核心逻辑在于，若北上资金以资产配置导向流入，则应关注北上在个股上的长期筹码分布，存量因子占优；若北上资金以个股Alpha交易导向流入，则应关注北上资金的短期动态，流量因子占优。因此，我们从宏观变量出发，寻找影响北上资金配置与交易导向的外生变量，构建基于流量因子与存量因子的因子择时策略。
02
寻找流量与存量的择时开关：5大宏观变量
本文中，我们分别选取：中美十年期国债利差、中美股市收益差、伦敦金现、社融存量同比以及美元兑人民币汇率，作为影响外资配置导向或交易导向的外生变量。
2.1、中美十年期国债利差：利差扩大，存量因子占优
中美十年期国债利差扩大，意味着国内资产收益率相对提升，外资流入A股以持有国内资产获取长期收益为主。
从中美十年期国债利差与累计RankIC Diff的关系来看，长周期上，利差扩大时存量因子占优，利差缩小时流量因子占优，并且利差变化领先于存量与流量因子的强弱变化。
我们用短周期均线（N日均值）与长周期均线（M日均值）对比，衡量中美十年期国债利差的缩放变化。将过去62个月划分为“利差缩小”与“利差扩大”两组，分别计算各组内流量因子与存量因子RankIC均值的差值作为因子强弱指标。
我们测试了不同参数组下，利差缩小（扩大）组流量因子与存量因子RankIC均值的差值。在不同参数下，利差缩小组的RankIC差值均大于0，即流量因子优于存量因子；利差扩大组的RankIC差值均小于0，即存量因子优于流量因子。
为确定最优参数，我们计算上述不同参数下利差缩小与扩大组的差值，作为该参数下指标对流量与存量因子相对强弱的区分能力，差值越高说明区分能力越强（本报告中其他宏观变量参数选择方式相同）。
根据图7测试结果，我们选择中美十年期国债利差过去60日均值与140日均值的差作为利差变动指标。利差缩小，则选流量因子，利差扩大，则选存量因子。
每月末，根据利差信号选择对应的流量或存量因子作为次月选股因子，得到最终的多空净值（多空-择时策略）。作为对比组合，我们分别选取：流量因子多空净值、存量因子多空净值、因子等权多空净值（流量与存量因子等权合成）及资金等权多空净值（流量与存量因子在资金层面等权配置，月末再平衡）。
利差择时策略，多空组合胜率高达74.2%，赔率为1.61。因子等权多空组合年化收益为10.24%，年化IR为0.72。资金等权多空组合年化收益为3.62%，年化IR为0.36。流量因子多空组合年化收益8.57%，年化IR为1.43。存量因子2021年以来多空回撤较大，多空组合年化收益为-1.59%。择时策略多空年化收益为17.19%，年化IR为1.6。
2.2、中美股市收益差：中强美弱，存量因子占优
本文以中证800指数收益率代表A股收益，以标普 500指数收益率代表美股收益，二者作差，得到中美股市收益差。若长周期中美股市收益差上升，则A股相比于美股长期收益更高，外资流入A股以获取A股市场Beta收益为主。
从中美股市收益差与累计RankIC Diff对比来看，长周期上，A股收益高于美股时，存量因子占优，A股收益低于美股时，流量因子占优。
参数方面，参考2.1节中的参数确定方式，根据图11测试结果，最终选取过去60日均值与240日均值对比，计算股市长期收益。
中美股市收益差择时策略，多空组合胜率为72.6%，赔率为1.24。多空组合年化收益为14.93%，年化IR为1.66。
2.3、伦敦金现：金价上涨，存量因子占优
我们以金价作为避险情绪代理变量，金价上涨反映全球投资者避险情绪高涨，在此背景下流入A股市场的外资中，为博取短期Alpha的资金相对较少，外资流入以配置导向为主。
从伦敦金现与累计RankIC Diff对比来看，长周期上，伦敦金现下降时，流量因子占优，伦敦金现上涨时，存量因子占优。
根据图15测试结果，我们选取伦敦金现过去10日均值与180日均值对比，衡量金价上涨与下跌状态。金价上涨，选择存量因子，金价下跌，选择流量因子，构建择时策略。
伦敦金现择时策略，多空组合胜率为64.5%，赔率1.12。择时策略多空组合年化收益为10.24%，年化IR为0.75。
2.4、社融存量同比增速：同比增速上涨，存量因子占优
社融存量同比增速反映了实体经济的货币需求，一定程度上体现了国内经济的繁荣状态。社融存量同比增速上涨时，国内资产回报率相对提升，流入A股的外资以配置导向为主。
从社融存量同比增速与累计RankIC Diff对比来看，长周期上，社融存量同比增速上涨时，存量因子占优，下降时，流量因子占优。
根据图19测试结果，我们以社融存量同比增速过去1个月均值与7个月均值对比，衡量社融存量同比的上涨与下跌状态。上涨时选存量因子，下跌时选流量因子，构建择时策略。
社融存量同比增速择时策略，多空组合胜率65.6%，赔率1.17。择时策略多空组合年化收益率为11.12%，年化IR为0.97。
2.5、美元兑人民币汇率：人民币贬值，存量因子占优
汇率经常作为影响外资流入流出的外生变量被广泛讨论，但二者间因果关系并不明了。本文中，我们认为美元兑人民币汇率是影响外资配置与交易导向的外生变量之一。短期人民币贬值，会带来其未来升值预期，流入A股的外资中配置导向占比相应提升。
从汇率与累计RankIC Diff对比来看，长周期上，汇率一定程度滞后于累计RankIC Diff变动。短周期上，汇率指标的变动具有领先性，人民币贬值，存量因子表现占优，人民币升值，流量因子表现占优、
根据图23测试结果，我们以美元兑人民币汇率月末值与过去8日均值对比，衡量人民币短期升贬值状态，人民币贬值，选存量因子，人民币升值，选流量因子，构建择时策略。
美元兑人民币汇率择时策略，多空组合胜率61.3%，赔率1.33。多空组合年化收益率10.82%，年化IR为0.93。
03
基于宏观变量的北上资金策略轮动方案
我们基于上述5大宏观变量构建合成信号：
其中，若宏观变量i看过流量因子，则 为1，反之， 为-1。合成信号值大于0，则选流量因子，合成信号值小于0，则选存量因子。从合成信号择时策略表现来看，多空组合胜率75.8%，赔率为1.54。择时策略多空组合年化收益率为17.51%，年化IR为1.66。
主要原因在于，分月度来看，2021年之前，流量多头收益显著高于存量多头的月份非常少，意味着简单持有存量多头就是非常好的策略。在后验视角下，若每月持有当月流量多头与存量多头中收益最高的一组，即得到多头择时策略的最优解。可以看到，2021年之前的4年，最优解相比于存量多头的累计超额只有10%，主要超额源于2021年之后，流量多头跑赢存量多头的频率逐渐提升，而本文择时策略相比于存量多头的超额收益也正是在2021年后取得。
04
选股应用：北上Smart30组合
基于上述择时策略，我们构建了北上Smart30组合。一方面，北上因子多头相比于市场指数具有显著超额；另一方面，结合宏观择时信号，灵活选用流量或存量因子，使得超额收益更加稳定。每月末，根据宏观择时信号选择流量因子或存量因子值最高的30只股票，等权配置。从组合表现来看，北上Smart30组合年化收益率17.13%，相比沪深300年化超额12.85%，相比中证500年化超额16.28%。
分年度来看，北上Smart30组合在2020年相比于沪深300录得30%左右正超额，在2021年相比于中证500录得4%左右正超额。
从组合历史行业分布来看，因2020年择时信号主要看多存量因子，存量因子构建的北上Smart30组合中，医药生物、电子、电气设备等行业配置比例较高；2021年2月开始，择时信号转向流量因子，北上Smart30组合中，化工和机械设备配置比例提升；医药生物行业配置比例从2021年5月开始逐步降低，至2021年7月，组合中不含医药生物行业股票，避开了当月9.99%的行业跌幅。
从北上Smart30组合4月份持仓来看，电气设备、机械设备与医药生物三个行业配置比例较高。
05
风险提示
本报告模型基于历史数据测算，市场未来可能发生重大改变，历史数据不代表未来业绩。
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团队介绍
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