新型因子：资金流动力学与散户羊群效应 | 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开源证券金融工程研究员 盛少成（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
资金流间同步相关性蕴含的alpha信息
在本篇报告中，我们首次尝试从“各类资金流的相关性结构”出发，更深入地挖掘“资金流动力学”背后蕴藏的alpha信息。
对于同步相关性因子而言，超大单和小单的同步相关性 表现最好，IC均值为5.13%，ICIR达2.43。但其alpha来源是“伪动力学”，即在恒等式“超大单+大单+中单+小单=0”的约束下，资金流同步相关性alpha，可以被两者流入量级所解释，其底层alpha来源仍是资金流强度。
资金流间错位相关性蕴含的alpha信息
对于错位相关性因子而言，小单和小单的错位相关性 表现最好，IC均值为3.09%，ICIR达2.07，其alpha来源是“散户羊群效应”。
在目前的A股市场中，个人投资者比例依旧较高，散户“追涨杀跌”的羊群效应现象较为明显，本篇报告使用 来反映此现象。我们发现 在 N=1时选股效果最好，并且衰减得较快，滞后1期的散户羊群效应因子 是较为有效的选股因子。由于当天小单净流入 和当天收益率 存在较高的同步相关性， 与 相关性较高，而且使用 回归 后的残差基本没有选股效果，因此 的alpha来源就是“散户羊群效应”。
接着，我们对 进行回测，IC均值-4.52%，ICIR-2.35，多空对冲年化收益率12.51%，收益波动比2.18，胜率77.48%，而且该因子回看参数敏感性不高。同时，其在沪深300、中证500、中证1000中多空对冲收益波动比分别为：1.35、1.32、2.05，表现较好。
资金流动力学因子具备行业轮动能力
对于行业层面的散户羊群效应而言，我们发现使用一阶差分秩相关性 更有轮动效果。该指标在N=1,2的时候ICIR相对最显著，且呈现相反效果，这是由于二者强负相关性所导致。最终，我们采用 作为行业散户羊群效应的代理变量，具体解释为：对于某行业小单资金净流入的日度变化而言，若其跟随昨日行业收益日度变化越紧密，我们则认为该行业散户羊群效应较高，后市表现可能较差。
对于行业 而言，IC均值-5.85%，ICIR为-1.04。我们对其进行3分组回测，多空对冲的年化收益11.99%，信息比率1.25，胜率66.07%，最大回撤8.22%，整体绩效较为优异。
报告链接
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报告发布日期：2022-06-02
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。在之前系列报告中，我们分别从选股、择时、行业轮动上验证了资金流数据蕴含丰富的alpha信息，具体结论陈列如下：
（1）选股。在《主动买卖因子的正确用法》中。我们借助独家的“因子切割论”将资金主动买卖行为按照收益率进行切割，结果发现：大单和中单的主动买卖行为在高收益率端呈现较强正向选股效应，而小单的主动买卖行为在低收益率端呈现较强负向选股效应。在《大单与小单资金流的alpha能力》中，我们发现：大单资金流强度与涨跌幅显著呈同步正相关，且存在正向预测作用；相反，小单资金流强度与涨跌幅显著呈同步负相关，且存在负向预测作用；进一步，我们构造了剥离“反转缠绕效应”的大单和小单资金流强度，选股能力大幅提升。
（2）择时。在《知情交易者背后的择时信息》中，我们发现：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，其异常净流入流出具备一定择时能力—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。
（3）行业轮动。在《行业配置体系2.0：轮动模型的复盘、迭代与思考》中，我们发现“超大单抢筹+小单退出”的逻辑有明显的行业轮动能力。
值得指出的是，上述研究都是在“单一资金流”的维度上进行。在本篇报告中，我们首次尝试从“各类资金流之间的相关性结构”出发，更深入地挖掘“资金流动力学”背后蕴藏的alpha信息。
01
资金流间同步相关性蕴含的alpha信息
对于资金流间的相关性而言，同步关联是静态结构，不涉及时间先后的引领关系，较为容易理解，所以本节先行探究同步相关性蕴含的alpha信息。
1.1、同步相关性因子具备一定选股能力针对任意两类资金流，其同步相关性被定义为：两类资金流在过去N个交易日同步净流入的秩相关系数。若某只股票过去N个交易日A类资金净流入序列为 ，B类资金净流入序列为 ，则该股票的同步相关性被记为 。在2013/01/01-2022/04/30期间，以全体A股为研究样本（剔除ST、停牌以及上市不足60个交易日的次新股），每月底针对四种类型的资金流：超大单EL、大单L 、中单M、小单S，我们两两求过去20个交易日同步秩相关系数 ，并测算其选股能力，结果如表1所示。
从表1我们可以看出，超大单和小单的同步相关性 表现最好。除此之外， 以及 也具备一定选股能力，但是和 相关性较高：-55.19%、27.25%，而且将 回归掉之后的ICIR分别为-0.45、0.87，基本没有选股能力。因此 以及 基本可以被 解释，所以后续主要对 展开讨论。
接着，我们对 进行回测，IC均值为5.13%，ICIR达2.43，其5分组及多空对冲净值走势如图1所示。多空对冲年化收益为12.09%，信息比率为1.93，月度胜率76.79%，最大回撤7.17%。
1.2、 的alpha解释：伪动力学
通过上一节的测算，我们发现同步相关性因子具备一定alpha，其中利用超大单与小单计算出的同步相关性 表现最好，所以本节主要从该因子出发，尝试给出其alpha解释。
通过《大单与小单资金流的alpha能力》这篇报告的研究，我们可以得知：对于四类资金流，其净流入满足如下恒等式“超大单+大单+中单+小单=0”。受此恒等式的约束，超大单和小单具有天然的负相关；若在极端情况下，某只股票大单+中单=0，则超大单和小单的相关系数就会等于-1。因此，我们猜想：超大单和小单的量级水平，可能会影响恒等式的约束强度，进而影响两者之间的同步相关性。
为了验证这一猜想，我们计算了每只股票在过去20天中，超大单和小单净流入量级之和占全体资金净流入量级之和，并将其记为指标 。具体来看，若将超大、大、中、小单每天净流入记为 、 、 、 ，则 可以被表达为：
接下来，同样以2013/01/01-2022/04/30为回测时间段，以全体A股为研究样本，指标 的5分组及多空对冲净值走势如图2所示。
从 指标的多空对冲曲线可以发现，其和 多空对冲曲线走势极为相似。进一步，我们对两个因子做了相关性分析，发现二者相关性高达-54.56%，所以同步相关性因子 的alpha很可能会被 指标所解释。因此，我们使用 回归 指标，观察残差是否依旧具有选股效果，结果如图3所示。
从图3我们可以看到，原始因子 回归掉 指标之后，基本不具备选股能力，所以我们前面的猜想基本正确：在恒等式“超大单+大单+中单+小单=0”的约束下，资金流同步相关性alpha，可以被两者流入量级所解释。换言之，资金流同步相关性因子，是“伪动力学”因子，其底层alpha来源仍是资金流强度。
02
资金流间错位关系蕴含的alpha信息
本节我们聚焦于资金流的错位相关性。错位相关性，由于引入了时间先后引领的要素，天然具有更多的“动力学”涵义，直觉上讲可能蕴藏有更丰富的alpha信息。
2.1、错位相关性因子具备一定选股能力
类似于同步相关性因子，针对任意两类资金流，其错位相关性被定义为：两类资金流在过去若干交易日错位净流入的秩相关系数。若某只股票过去一段时间A类资金净流入序列为 ，B类资金净流入序列为 ，则该股票的错位相关性被记为 。
在2013/01/01-2022/04/30期间，以全体A股为研究样本（剔除ST、停牌以及上市不足60个交易日的次新股），每月底针对四种类型的资金流，以错位1期为例，我们两两求过去20个交易日秩相关系数 ，并测算其选股能力，结果如表2所示。
从表2我们可以看出， 表现最好。除此之外 、 、 也具备一定选股能力，但是和 相关性很高，分别为-62.92%、35.30%、-54.44%，而且将 回归掉之后的ICIR分别为-1.25、1.22、-0.56，基本没有选股能力，所以后续主要对 展开讨论。
接着，我们对 进行回测，IC均值为3.09%，ICIR达2.07，其5分组及多空对冲净值走势如图5所示。多空对冲年化收益为8.45%，信息比率为2.05，月度胜率76.58%，最大回撤4.21%。
2.2、 的alpha解释：散户羊群效应
通过上一节的测算，我们发现错位相关性因子具备一定alpha，其中利用小单与小单计算出的错位相关性 表现最好，所以本节主要从该因子出发，尝试给出其alpha解释。
目前的A股市场，个人投资者比例依旧较高，相比于一些发达市场而言，散户“追涨杀跌”的羊群效应现象也更加明显。如何定量考察散户“追涨杀跌”行为的强度呢？在这里我们提供一个度量方法：（1）对于每只股票，都可以计算“过去N日收益率”与“小单未来N日净流入”的相关系数，前者代表市场涨跌，后者代表散户行为；（2）考察全体A股，统计所有个股该项相关系数的中位数。作为对照，我们对另外三类资金流（中单、大单、超大单）也做了类似计算，整体结果如图6所示。
进一步，我们分析上述散户羊群效应的选股潜力，具体做法为：在每月底回溯过去20个交易日，统计 在不同参数N下的选股ICIR，如图7所示。从图7可以发现， 在N=1时选股效果最好，并且衰减得较快，所以滞后1期的散户羊群效应因子 是较为有效的选股因子。
接下来，同样以2013/01/01-2022/04/30为回测时间段，以全体A股为研究样本，指标 的5分组及多空对冲净值走势如图8所示。
从 指标的回测情况可以发现，该因子为负向选股因子，即“股票的散户羊群效应越高，未来预期收益越差”。除此之外，我们也观察到其和 的多空对冲曲线走势极为相似。进一步，我们对两个因子做了相关性分析，发现两者相关性高达-58.77%，这主要是由于当天小单净流入 和当天收益率 存在较高的同步相关性。所以，我们猜想：错位相关性因子 的alpha很可能会被散户羊群效应因子 所解释。接下来，我们使用 回归 指标，观察残差是否依旧具有选股效果，结果如图9所示。
从图9我们可以看到，原始因子 回归掉 指标之后，基本不具备选股效果，所以我们认为 的alpha来源于 代表的散户羊群效应。具体的alpha传导链如图10所示。
2.3、 指标相关测试
指标是资金流错位相关性的alpha来源，而且 指标在我们之前的报告中也没有涉及，所以本节将对其进行展开讨论。
首先，我们进行了回看参数的敏感性分析，在前文的探讨中，我们使用了过去20个交易日的净流入做了秩相关性的计算。为了防止参数过拟合，我们对其进行不同回看天数下的绩效遍历。从表3可以看出，随着回看参数的提升，绩效敏感性并不高。
通过上述分析，我们知道 指标在全市场具备一定的选股能力，接下来我们进一步探讨该因子在其他样本空间中的表现。以回看天数20天为例，在沪深300内多空和多空收益波动比分别为1.35和0.60，中证500内因子的多空和多头的收益波动比分别为1.32和0.43，中证1000内因子的多空和多头的收益波动比分别为2.05和0.61。
进一步地，我们对 和常见Barra风险因子进行相关性分析，这里的因子以回看天数20天为例。从表5可以看出，该因子和流动性、波动性因子相关性较高。为剔除风格和行业的干扰，每月月底将该因子进行Barra风格因子以及行业中性化，全市场5分组及多空对冲净值走势如图11所示。纯净新因子多空对冲的年化收益为8.49%，信息比率为2.27，胜率为75%，最大回撤为2.37%。
03
延伸应用：资金流动力学因子具备行业轮动能力
在前面两节的探讨中，我们主要聚焦“资金流动力学”的选股alpha，并挖掘出以 和 秩相关系数代表的散户羊群效应因子 。本节将从行业角度出发，研究其在行业上的轮动能力。首先，我们遍历参数N得到行业 的ICIR，结果如图12所示。
从图12我们可以观察出，行业 随着N的增大， ICIR呈现正负震荡、不断减弱的现象，所以对于行业层面的散户羊群效应而言，使用一阶差分秩相关性 可能更有轮动效果。进一步，我们遍历参数N得到行业 的ICIR，结果如图13所示。
从图13可以看出，行业 在N=1,2的时候ICIR相对最显著，且呈现相反效果，这是由于二者强负相关性所导致。最终，我们采用 作为行业散户羊群效应的代理变量，具体解释为：对于某行业小单资金净流入的日度变化而言，若其跟随昨日行业收益日度变化越紧密，我们则认为该行业散户羊群效应较高，后市表现可能较差。对于行业 而言，IC均值-5.85%，ICIR为-1.04。我们对其进行3分组回测，多空对冲的年化收益11.99%，信息比率1.25，胜率66.07%，最大回撤8.22%，整体绩效较为优异。
04
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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团队介绍
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