从小单资金流行为到股票关联网络 | 开源金工

开源证券金融工程首席分析师 魏建榕

执业证书编号：S0790519120001

开源证券金融工程分析师 王志豪（联系人）

微信号：13127569858执业证书编号：S0790522070003研究领域：行业轮动、因子模型

摘要

通过小单资金流的行为协同，识别股票关联关系

利用股票关联网络探寻关联股票对个股涨跌的牵引力作用，有助于理解A股市场中个股间的涨跌传导机制。我们在报告《从基金持仓行为到股票关联网络》中，从基金持仓行为出发，寻找共同持仓股票间的关联关系，构建基金关联网络。在报告《从北向资金持仓行为到股票关联网络》中，我们利用北向托管券商持仓，寻找共同持仓股票间的关联关系，构建北向托管券商关联网络。两篇报告主要从资金流的同源性寻找股票间的关联性。本篇报告中，我们从小单资金流维度出发，通过小单资金流的行为协同，识别股票间的关联关系，构建股票关联网络。

构建小单资金流关联网络：同向比例衡量股票关联度

若两只股票，小单资金入场与离场时间点高度一致，则认为二者的小单资金行为高度协同，二者关联性较高。因此，我们用同向比例，作为股票间小单净流入协同性的强弱指标。首先，从行业层面来看，同行业股票间小单同向比例高于市场平均，且行业划分越细，股票间同向比例越高；从板块层面来看，整体上同板块股票间小单同向比例高于市场平均，周期板块股票间同向比例最高，科技板块次之。其次，当月股票间同向比例越高的股票间，次月日收益率R2越高，且单调性良好，说明小单同向比例指标越高的股票对，未来股价也会倾向于有更高的关联。最后，小单同向比例指标作为股票协同性指标具有延续性，随时间推移，其衰减速度较慢，保证了股票关联网络的稳定性。

构建关联网络牵引因子：Traction-SI因子表现稳健

基于小单资金流关联网络，我们构建小单资金流关联网络牵引因子。根据关联网络刻画的股票关联关系，我们放大高关联股票涨跌幅权重，缩小低关联股票涨跌幅权重，重构股票A当月收益对比的基准，得到股票A预期收益因子，预期收益因子做20日反转、市值、行业中性化处理，衡量股票当月真实收益与预期收益之间的预期差，得到Traction-SI因子。Traction-SI因子RankIC均值3.98%，RankICIR2.74。多空组合年化收益13.9%，年化IR2.99，最大回撤发生在2010年12月，为6.93%，月度胜率80.27%。从常见因子相关性来看，Traction-SI因子与常见因子相关性均保持较低水平。

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报告发布日期：2022-07-21

01

开源金工关联网络研究框架

利用股票关联网络探寻关联股票对个股涨跌的牵引力作用，有助于理解A股市场中个股间的涨跌传导机制。开源金工在报告《从基金持仓行为到股票关联网络》中，从基金持仓维度出发，寻找基金共同持仓股票的关联关系，构建基金关联网络。在报告《从北向资金持仓行为到股票关联网络》中，我们利用北向托管券商持仓结构，寻找托管券商共同持仓股票的关联关系，构建北向托管券商关联网络。两篇报告内在逻辑均是从资金流的同源性寻找股票间的关联性。本篇报告中，我们从小单资金流维度出发，通过小单资金流的行为协同，识别股票间的关联关系，构建股票关联网络。在关联网络的以往研究中，我们遵循以下基本框架。第一步，构建关联网络：

• 选点：选定关联网络所覆盖股票池（网络节点）；
• 连线：寻找股票之间的关联关系（关联线）；
• 定粗细：确定股票间的关联性强弱（关联度指标）。

第二步，构建关联网络牵引因子：

• 计算预期收益率：将个股关联股票涨跌幅按关联度加权，作为个股当月预期收益率（正向因子）；
• 中性化处理：做反转、市值、行业中性化处理，其中，预期收益因子与反转因子正相关，反转中性较为关键；
• 得到关联网络牵引因子：将个股当月预期收益与真实收益对比，若上涨不及预期，则未来倾向于出现补涨行情。

02

构建小单资金流关联网络：同向比例衡量股票关联度

根据Wind的定义，对挂单金额的划分标准为：小单（4万以下）、中单（4万~20万）、大单（20万~100万）、超大单（100万以上）。在报告《大单与小单资金流的alpha能力》中，我们讨论了小单、大单资金流强度与个股涨跌幅的相关关系。同步相关性来看，小单资金流与涨跌幅呈负相关，且R2较高，偏向于被动资金，符合我们对于散户行为的认知；大单资金流与涨跌幅呈正相关，偏向于主动资金，但拟合R2较低。考虑到大单的划分标准为20万至100万的挂单，大单资金难以撇开中单及超大单，独自代表机构整体行为。基于此，本文主要从小单资金流维度，寻找资金流的行为协同性，构建股票关联网络。

小单净流入代表小单资金选择当天入场，小单净流出代表小单资金选择当天离场。若两只股票，小单资金入场与离场时间点高度一致，则认为二者的小单资金行为高度协同，二者关联性较高。因此，我们用同向比例指标，作为股票间小单净流入行为协同的强弱指标。

如图5所示，取股票A与股票B过去20日的小单净流入数据作散点图，每个点代表一个交易日。图中第一象限为两只股票小单均净流入的交易日，第三象限为两只股票小单均净流出的交易日，二者均属同向区域，反之，二、四象限属反向区域。本文中，同向比例定义为同向区域中交易日数量（图中红点）占总交易日数量的比例。股票间的协同性常见于同行业或同板块的股票之间。本文将同向比例作为股票间的协同性指标，则其必要条件之一为“同行业或同板块股票间的同向比例应该更高”。从行业层面来看，同行业股票间小单同向比例高于市场平均，且行业划分越细，股票间同向比例越高；从板块层面来看，整体上同板块股票间小单同向比例高于市场平均，周期板块股票间同向比例最高，科技板块次之，而消费板块股票间同向比例最低，低于市场平均。我们按照当月股票间同向比例指标，从小到大排序，将股票对划分为100组，测算次月每组内各股票对日收益率R2，取均值作为每组整体R2水平。结果显示：当月股票间同向比例越高的组，次月股票日收益率R2越高，且单调性良好，说明小单同向比例指标越高的股票对，未来股价也会倾向于有更高的关联，这也符合直觉判断。我们按照当月同向比例从小到大排序分组，观察未来1-3个月各组股票间小单同向比例变化。可以看到：当月同向比例较低的股票组，未来几个月股票间小单同向比例仍相对较低；当月同向比例较高的股票组，未来几个月股票间小单同向比例仍相对较高。小单同向比例指标作为股票协同性指标具有延续性，随时间推移，其衰减速度较慢，保证了股票关联网络的稳定性。基于股票间小单同向比例的上述统计特性，我们将小单同向比例作为股票间的关联度指标，构建基于小单资金流维度的股票关联网络。作为示例，我们以中国神华（601088.SH）为中心节点，以煤炭开采行业成分股为范围，选取与中国神华关联度较高的7只股票，刻画股票间关联关系。其中，中国神华与电投能源关联度最高，为85%，华阳股份与兰花科创关联度最低，为50%。

03

构建关联网络牵引因子：Traction-SI因子表现稳健

基于小单资金流关联网络，我们构建关联网络牵引因子。因子构建如图11所示，以股票 A为例，以其关联股票关联度为权重，对关联股票月度收益率加权平均，得到股票A当月预期收益因子，预期收益因子做20日反转、市值、行业中性化处理，衡量股票当月预期收益与真实收益之间的预期差，得到Traction-SI因子。根据关联网络刻画的股票关联关系，我们放大高关联股票涨跌幅权重，缩小低关联股票涨跌幅权重，重构股票A当月收益对比的基准。在预期差的处理中，我们选择回归20日反转而非减法处理，主要原因在于：预期收益-月收益的处理方式会在反转因子上过分暴露，其Alpha来源主要来自月收益部分，预期收益贡献甚微。我们对Traction-SI因子进行回测分析，回测区间20100101-20220531，费率双边千三，月末再平衡。Traction-SI因子RankIC均值3.98%，RankICIR2.74。从5分组表现来看，5分组收益分化且单调，多头组年化收益10.04%。全区间内，Traction-SI因子表现稳健，多空组合年化收益13.91%，年化IR2.99，最大回撤发生在2010年12月，为6.93%，月度胜率80.27%。分年度来看，2010年、2018年和2021年，多空组合收益偏低，其余10年每年均取得不错收益。分选股域来看，Traction-SI因子偏向于小市值股票池，全市场表现最优，中证500次之，沪深300表现较弱。中证500选股域内，多空组合年化收益10.63%，年化IR1.81，最大回撤8.14%。沪深300选股域内，多空组合年化收益8.66%，年化IR1.35，最大回撤9.23%。
从常见因子相关性来看，预期收益因子与20日反转呈较高正相关，说明个股当月涨跌幅会反映部分预期收益，因此当月涨跌幅的反转效应本身会削弱预期收益因子表现。从二者RankIC时序相关性来看（图16所示），预期收益因子有效性与反转因子有效性确实存在月度间的此消彼长关系，反转因子越强的月份，预期收益因子越弱。经过反转、市值、行业中性化处理后，Traction-SI因子与常见因子相关性均保持较低水平。

04

Traction-SI因子进一步改进方向：稀疏、平滑、规模协同

在Traction-SI因子的基础上，我们提出三种因子进一步改进的方向，供读者参考。4.1、稀疏网络考虑到本文构建的关联网络为全关联网络，我们按照股票间关联度指标对关联网络进行稀疏处理。具体方式为剔除关联度指标低于N%阈值的关联线，保留高于N%阈值的关联线。如图17所示，稀疏阈值由低到高的过程中，因子有效性呈先升后降的变化趋势。稀疏阈值在40%至50%范围内达到有效性峰值，因此我们选45%作为稀疏阈值，构建Traction45p-SI因子。Traction45p-SI因子RankIC均值4.4%，RankICIR3.78，多空组合年化收益14.22%，年化IR3.34，最大回撤3.86%，出现在2015年7月，月度胜率81.63%。4.2、平滑处理考虑到日度小单净流入数据连续性较弱，我们滚动取过去N日的小单累计净流入数据，构建股票间同向比例指标。如图19所示，随着累计天数增加，因子有效性逐渐提高，在累计天数超过4天后，因子有效性达到基本稳定状态，因此我们取5日小单累计净流入数据，构建Traction5d-SI因子。Traction5d-SI因子RankIC均值4.85%，RankICIR3.65。多空组合年化收益15.5%，年化IR3.2，最大回撤5.36%，出现在2015年7月，月度胜率80.95%。4.3、方向协同+规模协同如图21所示，若股票当天小单净流入赋值为1，净流出赋值为-1，则小单净流入同向比例与余弦相似度之间存在线性转换关系。Traction-SI因子考虑的是小单净流入的方向协同，而没有考虑小单净流入规模协同。因此，我们按照小单净流入成交占比计算余弦相似度，在参照上述转换关系计算新的关联度指标，构建TractionCorr-SI因子，综合考虑小单净流入的方向协同与规模协同。TractionCorr-SI因子RankIC均值4.27%，RankICIR2.71。多空组合年化收益14.57%，年化IR2.92，最大回撤7.34%，出现于2010年11月，月度胜率76.19%。

05

重要讨论

5.1、Traction-SI&Traction-F合成因子：年化收益18.48%，年化IR3.26在前期报告《从基金持仓行为到股票关联网络》中，我们构建了Traction-F因子。Traction-SI因子与Traction-F因子相关性为13%，从因子合成表现来看，合成因子RankIC均值4.61%，RankICIR2.97，优于单因子表现。5分组收益分化且单调，多头组年化收益16.62%。多空组合年化收益18.48%，年化IR3.26，最大回撤出现在2015年4月，为5.37%，月度胜率83.81%。5.2、小单净流入反向协同弱于同向协同前述关联网络主要基于小单净流入同向比例，考虑的是小单净流入行为的同向协同关系，与之相对，小单净流入反向比例考虑的是小单净流入行为的反向协同关系。基于小单净流入反向比例构建的Traction-SIO因子，RankIC均值-3.63%，RankICIR-2.25。5分组收益分化且单调，多头组年化收益10.04%，多空组合年化收益12.24%，年化IR2.5，最大回撤7.68%，出现在2010年11月，月度胜率75.51%。5.3、大单净流入同向比例构建Traction-LI因子：多空年化收益10.35%本节，我们通过大单净流入同向比例构建股票关联网络，从而构建Traction-LI因子。Traction-LI因子RankIC均值3.54%，RankICIR2.47。5分组收益分化且单调，多头组年化收益8.56%，多空组合年化收益10.35%，年化IR2.13，最大回撤在2015年9月，为6.69%，月度胜率73.47%。

06

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。
更多交流，欢迎联系:开源证券金融工程团队 | 魏建榕 张翔 傅开波 高鹏 苏俊豪 胡亮勇 王志豪 盛少成 苏良 何申昊

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团队介绍

开源证券金融工程团队，致力于提供「原创、深度、讲逻辑、可验证」的量化研究。团队负责人：魏建榕，开源证券研究所所长助理、金融工程首席分析师、金融产品研究中心负责人，复旦大学理论物理学博士，浙江大学金融硕士校外导师、复旦大学金融专硕校外导师。专注量化投资研究10余年，在实证行为金融学、市场微观结构等研究领域取得了多项原创性成果，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，在业内有强烈反响。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。团队成员：魏建榕/张翔/傅开波/高鹏/苏俊豪/胡亮勇/王志豪/盛少成/苏良/何申昊。

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