摘 要
資金流的alpha來源是大單的預見性
從橫截面上，我們可以看到，大單與小單的資金流之間，存在較強的負相關。我們使用比較常見的成交額標準化（資金淨流入金額/同期的總成交金額），得到大單和小單資金流因子。大單資金流因子具有穩定的正向選股效果，小單資金流因子具有穩定的負向選股效果。從alpha產生的角度來討論，大單資金流的正向alpha能力，源自大單資金的預見性；而小單資金流的負向alpha能力，源自大單資金的「擠出效應」。
資金流因子構造的關鍵：標準化
資金流強度因子的改進：殘差資金流強度
大單資金流強度與漲跌幅同步正相關，小單資金流強度與漲跌幅同步負相關。為了剝離資金流強度因子中漲跌幅的影響，我們採用比較常見的橫截面回歸方法，回歸後的殘差記為殘差資金流強度因子。殘差資金流強度因子的選股效果有了明顯提升：大單殘差資金流強度因子IC均值提升至0.054，信息比率IR提升至3.96；小單殘差資金流強度因子IC均值提升至-0.057，信息比率IR提升至3.81。殘差資金流強度因子表現顯著優於資金流強度因子，另外其在滬深300和中證500內的效果也較好。
反轉因子改進：殘差反轉因子
為了剝離傳統反轉因子中資金流強度的影響，本節同樣採取橫截面回歸的方法將殘差記為殘差反轉因子。其中回歸掉大單、小單的殘差反轉因子，多空對沖信息比率IR分別為1.87、2.26，相比於傳統反轉因子1.42的信息比率都提升了，而且殘差反轉因子的多頭相比於傳統反轉因子也改善了較多，是一個切實可行的改進方案。
報告鏈接
點擊文末閱讀原文，提取碼：cul8
報告發布日期：2021-06-02
01
資金流的alpha來源是大單的預見性
資金流行為通過逐筆成交數據計算得到, 反映了股票的微觀供求信息。按照通常習慣，資金流向被依據掛單金額的大小，分為四種類型進行統計：超大單（>100萬元）、大單（20-100萬元）、中單（4-20萬元）和小單（<4萬元）。資金淨流入意味着該類資金持有的籌碼增多，資金淨流出則意味着持有的籌碼減少。在A股市場中，各類資金流的行為特徵如何？蘊含了怎樣的領先信息？其alpha信息的來源是什麼？這些問題至今沒有得到很好的釐清。我們逐一做了考察，主要結論陳列如下。
（1）恐懼與貪婪的不對稱性。圖1我們給出了四類資金的淨流入變化（曲線為全部A股每周淨流入金額的中位數的5周移動平均）。一個非常突出的現象是，小單資金基本呈現淨流入，大單資金基本呈現淨流出。這種現象與A股市場投資者的行為特徵有關：在買入時，傾向於小心翼翼地、試探性地分批建倉；在賣出時，往往容易出現恐慌式的快速拋售。以上這種「恐懼與貪婪的不對稱性」，直接導致了「小單淨流入、大單淨流出」結構性偏移。
02
資金流因子構造的關鍵：標準化
上面提到，我們在使用資金流因子前會進行標準化操作，這主要是考慮到不同股票的成交情況不同。最為常見的方式是使用成交額標準化，用來衡量資金流入強度(Cash Inflow Strength，簡記為S)。我們這裡討論不同標準化方式對於因子最終選股效果的影響，以期望更好地衡量資金流入強度。除了成交額外，我們提出了兩種標準化方法，分別是「資金流買入金額+賣出金額」標準化和「資金淨流入金額絕對值」標準化（表1）。
03
資金流強度因子的改進：殘差資金流強度
為了剝離資金流強度因子中漲跌幅的影響，我們採用比較常見的橫截面回歸方法，回歸後的殘差記為殘差資金流強度因子。具體回歸式如下：
殘差資金流強度因子在滬深300和中證500樣本的選股效果表現優異。大單殘差資金流強度因子在滬深300和中證500樣本的多空信息比率分別為2.05和3.18，小單殘差資金流強度因子在滬深300和中證500樣本的多空信息比率分別為2.27和2.47。
最後我們以大單為例，給出資金流強度因子的alpha切分示意圖（圖12）。大單資金流強度因子具有正向alpha，然而alpha的內部成份並不單純。我們可以將整體alpha切分為正向alpha和負向alpha兩部分。正向alpha部分非常明顯，是因為大單行為本身的正向預見性直接帶來的。而負向alpha部分比較隱蔽：大單資金流強度因子的多頭組合對應大單的淨流入，而大單淨流入往往伴隨股價上漲，因此組合會因為暴露反轉因子而獲得負向alpha。我們回歸的動作，形象地講，相當於從「大單資金流強度alpha」中，將反轉因子帶來的「負向alpha」剔除，最終獲取到更純粹、更強勁的「正向alpha」即大單殘差資金流強度因子。
04
反轉因子改進：殘差反轉因子
以大單為例，從大單資金強度來看，若兩隻股票A和B本月的收益率相同且上漲，但是相比較而言A股票的大單淨流入強度更大，則可能代表着A股票的背後大單資金強度更強，這種上漲更具有持續性。同樣的若A和B本月的收益率相同且下跌，而A股票大單淨流入強度更小，其代表着這種下跌伴隨着大資金的拋售，其後市可能會延續下跌效應。如上討論使用圖形可以表示為：
進一步地，我們對比了大單、小單殘差反轉因子多頭和市場等權組合的逐年績效表現(表4)，可以發現，在回測期間內，殘差反轉因子的多頭組合的績效表現基本上都優於市場等權組合，而且小單殘差反轉多頭組合表現的更加優異。
05
風險提示
模型測試基於歷史數據，市場未來可能發生變化。
往期報告回顧（可點擊鏈接）：
[7] 市場微觀結構研究 | 振幅因子的隱藏結構
[8] 市場微觀結構研究 | 結合行業輪動的300增強
[9] 市場微觀結構研究 |主動買賣因子的正確用法
[10] 市場微觀結構研究 | 因子切割論
[11] 市場微觀結構研究 | 分層效應的普適規律
end
團隊介紹
開源證券研究所金融工程團隊，是一支年輕而富有創造力的團隊，我們致力於提供全面深入、獨家創新的量化研究。團隊首席魏建榕，復旦大學理論物理學博士，專注量化投資研究近10年，歷任東方證券研究員、上投摩根基金研究員、方正證券高級分析師、東吳證券聯席首席分析師。在實證行為金融學、市場微觀結構研究等領域取得了多項獨創性研究成果，在國際學術期刊發表論文7篇，代表研報《蜘蛛網CTA策略》系列、《高頻選股因子》系列、《因子切割論》系列，在量化圈內有較好反響。2016年獲新財富最佳分析師第6名、金牛分析師第5名、水晶球分析師第6名、第一財經最佳分析師第5名。目前，開源金工團隊成員來自復旦大學、上海交通大學、華東師範大學、南京大學、廈門大學等知名院校，歡迎志同道合的優秀學子加入我們。
團隊願景
開源金工團隊，將恪守「原創、深度、講邏輯、可驗證」的量化研究準則，努力為量化投資研究做出屬於我們的微小貢獻，共同見證中國量化投資事業的持續進步！
開源證券股份有限公司是經中國證監會批准設立的證券經營機構，由陝西開源證券經紀有限責任公司變更延續的專業證券公司，已具備證券投資諮詢業務資格。
本報告僅供開源證券股份有限公司（以下簡稱「本公司」）的機構或個人客戶（以下簡稱「客戶」）使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。本報告是發送給開源證券客戶的，屬於機密材料，只有開源證券客戶才能參考或使用，如接收人並非開源證券客戶，請及時退回並刪除。
本報告是基於本公司認為可靠的已公開信息，但本公司不保證該等信息的準確性或完整性。本報告所載的資料、工具、意見及推測只提供給客戶作參考之用，並非作為或被視為出售或購買證券或其他金融工具的邀請或向人做出邀請。本報告所載的資料、意見及推測僅反映本公司於發布本報告當日的判斷，本報告所指的證券或投資標的的價格、價值及投資收入可能會波動。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告。客戶應當考慮到本公司可能存在可能影響本報告客觀性的利益衝突，不應視本報告為做出投資決策的唯一因素。本報告中所指的投資及服務可能不適合個別客戶，不構成客戶私人諮詢建議。本公司未確保本報告充分考慮到個別客戶特殊的投資目標、財務狀況或需要。本公司建議客戶應考慮本報告的任何意見或建議是否符合其特定狀況，以及（若有必要）諮詢獨立投資顧問。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見並不構成對任何人的投資建議。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。若本報告的接收人非本公司的客戶，應在基於本報告做出任何投資決定或就本報告要求任何解釋前諮詢獨立投資顧問。
本報告可能附帶其它網站的地址或超級鏈接，對於可能涉及的開源證券網站以外的地址或超級鏈接，開源證券不對其內容負責。本報告提供這些地址或超級鏈接的目的純粹是為了客戶使用方便，鏈接網站的內容不構成本報告的任何部分，客戶需自行承擔瀏覽這些網站的費用或風險。
開源證券在法律允許的情況下可參與、投資或持有本報告涉及的證券或進行證券交易，或向本報告涉及的公司提供或爭取提供包括投資銀行業務在內的服務或業務支持。開源證券可能與本報告涉及的公司之間存在業務關係，並無需事先或在獲得業務關係後通知客戶。
本報告的版權歸本公司所有。本公司對本報告保留一切權利。除非另有書面顯示，否則本報告中的所有材料的版權均屬本公司。未經本公司事先書面授權，本報告的任何部分均不得以任何方式製作任何形式的拷貝、複印件或複製品，或再次分發給任何其他人，或以任何侵犯本公司版權的其他方式使用。所有本報告中使用的商標、服務標記及標記均為本公司的商標、服務標記及標記。
開源證券股份有限公司
地址：西安市高新區錦業路1號都市之門B座5層
郵編：710065
電話：029-88365835
傳真：029-88365835
留言列表