大小单资金流研究回顾
　　对于大小单资金流的研究，在之前系列报告中，我们分别从资金流强度以及相关性结构两个角度出发，挖掘出了大小单残差以及散户羊群效应因子。其中在大小单残差因子的挖掘中，我们发现剥离收益率缠绕的资金流强度选股效果显著增强。而对于散户羊群效应因子，我们首次从小单资金流的角度进行了定义，选股效果较好且有独立信息增量。通过对两大因子的绩效跟踪，我们发现样本内外皆较为优异，但是其还有进一步改进的空间：1、变量的精筛；2、数据的高频化。
　　大小单残差因子的改进
　　对于原始大单残差，其使用的方式为大单资金流回归收益率，但是其中的非主动大单强度与收益率明显不相关，除此之外主动中单残差也具备一定正向选股能力，因此在变量精筛部分我们做的改进为：将主动大单净流入和主动中单净流入相加，计算主动大中单残差，再和非主动大单强度排序相加。相比于原始大单残差，改进大单残差10分组多空信息比率从3.48提升至4.81。
　　对于原始小单残差，其使用的方式为小单资金流回归收益率，但是其中主动小单性质在2017年后发生变化，其或和市场成熟度提高，机构的拆单行为有关，所以我们在计算小单残差时不再考虑主动小单，只使用非主动小单残差。相比于原始小单残差，改进小单残差10分组多空信息比率从3.02提升至3.56。
　　进一步地，我们对于改进大/小单残差进行高频化测算，最终发现维持日频的做法，即对于资金流强度以及月度收益率的计算，使用每月底回看过去20天的日度资金净流入和日度收益率是较优的做法。
　　散户羊群效应的改进
　　对于原始散户羊群效应而言，其计算方式为：当前交易日收益率与下个交易日小单净流入+1之间的秩相关系数。对于其的改进，我们可以归纳为以下3点：（1）对于的计算，使用日内收益率/ 1代替/11；（2）由于主动小单2017年后性质的变化，我们使用小单非主动净流入代替小单全部净流入；（3）对于小单非主动而言，使用开盘至10点之间的净流入代表+1。相比于原始散户羊群效应因子，改进散户羊群效应因子10分组多空信息比率从2.51提升至3.01，最大回撤从8.85%降至3.15%，为较为有效的改进方案。
　　大小单资金流综合应用方案
　　我们将改进大单残差、改进小单残差、改进散户羊群效应排序等权合成，将其命名为大小单综合资金流因子，该因子RankIC均值7.89%，RankICIR3.99，10分组多空对冲年化收益率35.36%，信息比率4.82，胜率89.19%，最大回撤2.09%，绩效非常优异。除此之外，该因子在沪深300、中证500、中证1000中多空对冲收益波动比分别为：1.92、2.71、4.26。最后，我们对大小单综合资金流因子进行行业风格中性化，纯净新因子多空对冲信息比率依旧可达3.83。
　　风险提示：模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化

研究报告全文：金金融工程专题融工程2022年12月18日大小单资金流alpha探究20变量精筛与高频测算研究金融工程研究团队市场微观结构研究系列18魏建榕首席分析师魏建榕分析师盛少成联系人证书编号S0790519120001weijianrongkyseccnshengshaochengkyseccn证书编号S0790519120001证书编号S0790121070009张翔分析师大小单资金流研究回顾证书编号S0790520110001对于大小单资金流的研究在之前系列报告中我们分别从资金流强度以及相关金性结构两个角度出发挖掘出了大小单残差以及散户羊群效应因子其中在大小融工傅开波分析师单残差因子的挖掘中我们发现剥离收益率缠绕的资金流强度选股效果显著增程证书编号S0790520090003强而对于散户羊群效应因子我们首次从小单资金流的角度进行了定义选股专效果较好且有独立信息增量通过对两大因子的绩效跟踪我们发现样本内外皆题高鹏分析师较为优异但是其还有进一步改进的空间1变量的精筛2数据的高频化证书编号S0790520090002大小单残差因子的改进对于原始大单残差其使用的方式为大单资金流回归收益率但是其中的非主动苏俊豪分析师大单强度与收益率明显不相关除此之外主动中单残差也具备一定正向选股能证书编号S0790522020001力因此在变量精筛部分我们做的改进为将主动大单净流入和主动中单净流入相加计算主动大中单残差再和非主动大单强度排序相加相比于原始大单残胡亮勇分析师差改进大单残差10分组多空信息比率从348提升至481证书编号S0790522030001对于原始小单残差其使用的方式为小单资金流回归收益率但是其中主动小单性质在2017年后发生变化其或和市场成熟度提高机构的拆单行为有关所开王志豪分析师以我们在计算小单残差时不再考虑主动小单只使用非主动小单残差相比于原源证书编号S0790522070003证始小单残差改进小单残差10分组多空信息比率从302提升至356券进一步地我们对于改进大小单残差进行高频化测算最终发现维持日频的做证盛少成研究员法即对于资金流强度以及月度收益率的计算使用每月底回看过去20天的日券证书编号S0790121070009研度资金净流入和日度收益率是较优的做法究报苏良研究员散户羊群效应的改进告证书编号S0790121070008对于原始散户羊群效应而言其计算方式为当前交易日收益率与下个交易日小单净流入1之间的秩相关系数对于其的改进我们可以归纳为以下3点何申昊研究员1对于的计算使用日内收益率1代替11证书编号S07901220800942由于主动小单2017年后性质的变化我们使用小单非主动净流入代替小单全部净流入3对于小单非主动而言使用开盘至10点之间的净流入代表1相比于原始散户羊群效应因子改进散户羊群效应因子10分组多空信息比率从相关研究报告251提升至301最大回撤从885降至315为较为有效的改进方案主动买卖因子的正确用法市场微大小单资金流综合应用方案观结构研究系列9-20200905我们将改进大单残差改进小单残差改进散户羊群效应排序等权合成将其命大单与小单资金流的alpha能力名为大小单综合资金流因子该因子RankIC均值789RankICIR39910市场微观结构研究系列12分组多空对冲年化收益率3536信息比率482胜率8919最大回撤209-20210602绩效非常优异除此之外该因子在沪深300中证500中证1000中多空对冲新型因子资金流动力学与散户羊收益波动比分别为192271426最后我们对大小单综合资金流因子进群效应市场微观结构研究系列行行业风格中性化纯净新因子多空对冲信息比率依旧可达38314-20220602风险提示模型测试基于历史数据市场未来可能发生变化请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明118金融工程专题目录1大小单残差因子的再思考411原始大小单残差因子样本内外绩效皆较为优异412原始大单残差因子的改进变量精筛513原始小单残差因子的改进变量精筛714改进大小单残差因子的高频化测算92散户羊群效应的再思考1021原始散户羊群效应的历史绩效较为优异1022原始散户羊群效应的改进变量精筛1023原始散户羊群效应的改进高频化的新发现113大小单资金流因子综合应用方案1331大小单综合因子在其他样本空间依旧具备一定选股能力1432大小单综合因子剔除Barra风格因子后选股效果依旧优秀144其他相关讨论日内散户羊群效应155风险提示16图表目录图1以大单为例原始大单残差alpha来源的解释5图2原始大小单残差因子选股效果皆较为优异5图3除了超大其他三类资金流主动和非主动净流入强度与收益率相关性差别较大5图4大中单残差和非主动大单强度排序相加后10分组多空信息比率4816图5相比于原始大单残差改进后的大单残差多空信息比率从348提升至4817图6非主动小单残差10分组信息比率3568图7小单主动强度在2017年前和2017年后与收益率相关性差别较大8图8相比于原始小单残差改进后的小单残差多空信息比率从302提升至3569图9随着参数N的变化改进大单残差RankICIR在1500效果最优9图10随着参数N的变化改进小单残差的RankICIR变化不明显在1500时也是相对较优的状态9图11小单错位相关性的alpha来源10图12原始散户羊群效应的10分组多空对冲表现优异10图13主动小单2017年后的羊群效应明显弱于2017年前11图142017年后主动小单净流入在散户羊群效应中的贡献基本消失11图15对于散户羊群效应因子中的计算日内收益率为更优的选择12图16对于散户羊群效应因子中的计算使用开盘至1000前的非主动小单净流入为更优的选择12图17相比于原始散户羊群效应改进散户羊群效应10分组多空对冲从251提升至30113图18改进散户羊群效应的10分组分层绩效较为优异13图19大小单综合资金流因子的10分组多空对冲信息比率达48214图20大小单综合因子提纯后的10分组多空信息比率38315图21日内散户羊群效应全A中位数为负值16表1资金流净流入强度因子的标准化方法5表2改进散户羊群效应与改进大小单残差相关性较低13表3大小单综合因子在其他样本空间依然具有一定选股能力14请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明218金融工程专题表4大小单综合因子与传统Barra因子相关性不高14请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明318金融工程专题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对于大小单资金流的研究而言在之前系列报告中我们分别从资金流强度以及相关性结构两个角度出发挖掘出了大小单残差以及散户羊群效应因子具体结论陈列如下1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在新型因子资金流动力学与散户羊群效应中我们首次从小单资金流的角度来定义散户羊群效应具体为针对某只股票而言计算当前交易日收益率与下个交易日小单净流入1之间的秩相关系数该因子选股效果较好且有独立信息增量对于大小单残差和散户羊群效应而言样本内外的绩效皆较为优异但是我们发现其还有进一步改进的空间主要的改进维度有如下两点1变量的精筛2数据的高频化1大小单残差因子的再思考11原始大小单残差因子样本内外绩效皆较为优异对于原始大小单残差而言其本质为剥离收益率缠绕的资金流强度就alpha的理解我们以大单为例给出其切分示意图1大单资金流强度因子具有正向alpha我们可以将整体alpha切分为正向alpha和负向alpha两部分我们假设大单资金流强度因子的多头组合对应大单的净流入而大单净流入往往伴随股价上涨因此组合会负向暴露反转因子贡献负向alpha另外由于大单本身具有正向预见性这一部分贡献正向alpha也即剥离涨跌幅影响后的大单残差资金流强度因子在20130101-20221031期间以全体A股为研究样本剔除ST停牌以及上市不足60个交易日的次新股市值行业中性化后进行10分组回测后续回测若无明确说明皆为市值行业中性化原始大单残差的RankIC均值671RankICIR34410分组多空对冲年化收益率2662信息比率348胜率7949最大回撤421原始小单残差的RankIC均值-556RankICIR-29010分组多空对冲年化收益率2304信息比率302胜率8291最大回撤338从回测绩效来看原始大单残差和原始小单残差的多空信息比率都达到了3以上而且从图2可以看出二者样本外的表现依旧较为稳健其中原始大单残差的效果会更加优异一些请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明418金融工程专题图1以大单为例原始大单残差alpha来源的解释图2原始大小单残差因子选股效果皆较为优异资料来源开源证券研究所数据来源Wind开源证券研究所12原始大单残差因子的改进变量精筛针对4类资金流超大大中小单而言主动与非主动的区分是否会对资金流属性与收益率相关性产生影响为了找到这一答案每月底回看过去20天我们将4类资金流按照主动非主动拆分开计算这8类资金流净流入强度由于考虑到不同股票净流入量级的差别在计算时需要对其进行标准化这里沿用之前报告大单与小单资金流的alpha能力里的方式如表1所示最后对于每类资金流我们分别计算与20天累积收益率的相关性结果如图3所示表1资金流净流入强度因子的标准化方法标准化方法标准化方法公式标准化方法含义分母是过去T个交易日个股的大单净流入金净流入金额绝对值3额绝对值之和进行标准化资料来源开源证券研究所图3除了超大其他三类资金流主动和非主动净流入强度与收益率相关性差别较大数据来源Wind开源证券研究所从图3我们可以发现除了超大单的主动和非主动净流入强度与收益率的相关请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明518金融工程专题性方向和幅度差不多其它三类资金流差别皆较大大单的非主动净流入强度与收益率基本无相关性中单的主动和非主动净流入强度与收益率的相关性是反向的小单主动与非主动净流入强度与收益率相关性虽然都是负向的但主动净流入强度与收益率的相关性较弱对于原始大单残差其使用的方式为大单资金流回归收益率但是其中的非主动大单强度与收益率明显不相关我们改进的方式可以为计算主动大单残差以及非主动大单强度然后将主动大单残差和非主动大单强度排序相加除此之外主动中单残差也具备一定正向选股能力RankIC为252RankICIR为161所以我们将主动中单残差也考虑进去观察是否能够进一步改进因子的效果综上针对原始大单残差的改进我们尝试了如下3种测算方案1主动大单残差2主动大单残差与非主动大单强度排序相加3将主动大单净流入和主动中单净流入相加计算主动大中单残差再和非主动大单强度排序相加以上3种测算净值图与原始大单残差的10分组多空对冲如图4所示从图中可以看出1相比于原始大单残差主动大单残差与非主动大单强度排序相加之后虽然多空年化收益相近但更加稳定信息比率从348提升至3982主动大中单残差和非主动大单强度排序相加之后的效果最好10分组的多空信息比率达到481是对原始大单残差较为有效的改进图4大中单残差和非主动大单强度排序相加后10分组多空信息比率481数据来源Wind开源证券研究所最终我们将大中单残差和非主动大单强度排序相加后作为改进大单残差因子其10分组分层净值图如图5所示改进大单残差的RankIC均值670RankICIR38410分组多空对冲年化收益率2837信息比率481胜率9145最大回撤236请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明618金融工程专题图5相比于原始大单残差改进后的大单残差多空信息比率从348提升至481数据来源Wind开源证券研究所13原始小单残差因子的改进变量精筛结合图3对于原始小单残差其使用的方式为小单资金流回归收益率但是其中的主动小单强度与收益率明显不相关我们改进的方式可以为计算非主动小单残差以及主动小单强度然后将非主动小单残差和主动小单强度排序相加除此之外非主动中单残差也具备一定负向选股能力RankIC为-173RankICIR为-135所以我们将非主动中单残差也考虑进去观察是否能够进一步改进因子的效果综上针对于原始小单残差的改进我们也尝试了如下3种方案的测算1非主动小单残差2非主动小单残差与主动小单强度排序相加3将非主动小单净流入和非主动中单净流入相加计算非主动中小单残差再和主动小单强度排序相加以上3种测算净值图与原始小单残差的10分组多空对冲如图6所示从图中可以看出1相比于原始小单残差非主动小单残差与主动小单强度排序相加之后虽然多空年化收益相近但更加稳定信息比率从302提升至3172非主动小单残差效果最好10分组的多空信息比率达到356是对原始小单残差较为有效的改进3在非主动小单残差356的信息比率基础上叠加主动小单强度后下降至317再考虑非主动中单后进一步下降至297请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明718金融工程专题图6非主动小单残差10分组信息比率356数据来源Wind开源证券研究所对于叠加主动小单强度后效果变差的现象我们认为是主动小单性质发生了变化为了解释这一现象我们统计了主动小单和非主动小单净流入强度与同期收益率的相关系数结果如图7所示从图7中我们可以看出在2017年后市场成熟度逐渐变高包括机构的拆单行为变得更加频繁主动小单的性质逐渐变化与收益率之间的相关性从原来的负相关变成现在的正相关所以我们在计算小单残差时不再考虑小单主动图7小单主动强度在2017年前和2017年后与收益率相关性差别较大数据来源Wind开源证券研究所而对于叠加非主动中单资金流效果变差的原因我们认为是其存在正IC部分首先通过测算我们发现非主动小单残差和非主动中单残差相关性较高达到了5142进一步地非主动中单残差回归非主动小单残差之后的部分RankIC为176RankICIR为149具有正向选股能力所以直接相加去叠加非主动中单残差会削弱非小单主动残差的负向选股效果最终我们使用非主动小单残差作为改进小单残差因子其10分组多空对冲曲线如图8所示改进小单残差的RankIC均值-559RankICIR-32010分组多空对冲年化收益率2578信息比率356胜率8120最大回撤332请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明818金融工程专题图8相比于原始小单残差改进后的小单残差多空信息比率从302提升至356数据来源Wind开源证券研究所14改进大小单残差因子的高频化测算对于改进后的大单残差和小单残差而言效果已有较大的提升这里我们对其进行数据升频观察效果能否有进一步提升具体做法如下1在计算资金流强度时每月底回看过去20天每天只使用昨收至今天第N分钟的净流入2同样地在计算月度收益率时每月底回看过去20天每天也只使用昨收至今天第N分钟的收益率随着N从0925遍历至1500改进大单残差和改进小单残差的效果如图9及图10所示从图中我们发现对于改进大小单残差而言在1500时的效果都是相对较优的所以我们维持日频的做法即对于资金流强度以及月度收益率的计算使用的是每月底回看过去20天的日度资金净流入和日度收益率图9随着参数N的变化改进大单残差RankICIR在图10随着参数N的变化改进小单残差的RankICIR1500效果最优变化不明显在1500时也是相对较优的状态数据来源Wind开源证券研究所数据来源Wind开源证券研究所请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明918金融工程专题2散户羊群效应的再思考21原始散户羊群效应的历史绩效较为优异针对第一部分探讨的大小单残差因子而言其属于资金流强度范畴而我们在新型因子资金流动力学与散户羊群效应中发现资金流相关性结构也存在一定alpha信息其中当前交易日的小单与下个交易日小单净流入1之间的秩相关系数效果较好究其根源我们发现散户羊群效应即当前交易日收益率与下个交易日小单净流入1之间的秩相关系数1可以完全解释小单错位相关性为真正的alpha源示意图如图11所示在20130101-20221031期间以全体A股为研究样本剔除ST停牌以及上市不足60个交易日的次新股市值行业中性化后10分组进行回测原始散户羊群效应的RankIC均值-490RankICIR-23510分组多空对冲年化收益率1688信息比率251胜率8120最大回撤885通过图12可以看出该因子有效但信息比率不高以及最大回撤较大尤其在2021年以来波动较大因此我们想对该因子进行改进改进的思路主要为代理变量的细化以及高频化的尝试图11小单错位相关性的alpha来源图12原始散户羊群效应的10分组多空对冲表现优异资料来源开源证券研究所数据来源Wind开源证券研究所22原始散户羊群效应的改进变量精筛在第一部分小单残差的改进中我们发现主动小单强度与收益率同期的相关性在2017年前后发生了较大的变化进一步地为了验证主动小单的羊群效应是否也在2017年后发生较大的变化我们分别在2017年前后计算全体A股过去N日收益率与主动小单未来N日净流入的相关系数中位数作为对照我们对非主动小单净流入也做了如上的操作结果如图13所示从图13我们可以看出主动小单2017年后的羊群效应明显弱于2017年前而非主动小单的羊群效应并没有发生明显变化请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明1018金融工程专题图13主动小单2017年后的羊群效应明显弱于2017年前数据来源Wind开源证券研究所进一步地为了测试由于主动小单的性质变化散户羊群效应因子受到的影响程度如何我们使用全部小单资金流和非主动资金流计算散户羊群效应其二者10分组多空对冲曲线以及相对强弱如图14所示我们可以发现代表相对强弱的灰色阴影部分在2017年以后就基本走平说明主动小单性质的变化确实对因子的效果产生了影响所以后续使用非主动小单来计算散户羊群效应图142017年后主动小单净流入在散户羊群效应中的贡献基本消失数据来源Wind开源证券研究所23原始散户羊群效应的改进高频化的新发现1的高频化对于原始散户羊群效应1而言之前在计算时我们使用的是11在本篇报告中我们将计算维度细化到分钟频具体做法为每月底回看过去20天计算从昨天收盘至今天收盘这个时间段内第N分钟至今天收盘的区间收益率与下个交易日非主动小单净流入之间秩相关系数并验证其选股效果RankICIR如图15所示从图15可以看出随着N从1457至0925选股RankICIR绝对幅度基本呈现了单调递增的情况而从0925到昨1500选股效请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明1118金融工程专题果明显变差所以对于散户羊群效应因子中的计算1为更优的选择图15对于散户羊群效应因子中的计算日内收益率为更优的选择数据来源Wind开源证券研究所2的高频化对于原始散户羊群效应1而言之前在计算1时我们使用的是日度的非主动小单净流入进一步地我们从分钟频角度出发每月底回看过去20天计算当日收益率与下个交易日非主动小单第N分钟之前净流入的秩相关系数并验证其选股效果RankICIR如图16所示从图16可以看出随着N从0925至1500选股RankICIR在早盘出现了极值点所以对于散户羊群效应因子中1的计算后续我们使用开盘至1000前的非主动小单净流入图16对于散户羊群效应因子中的计算使用开盘至1000前的非主动小单净流入为更优的选择数据来源Wind开源证券研究所请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明1218金融工程专题3改进后的羊群效应综上对于原始散户羊群效应1的改进可以归纳为以下3点1对于使用日内收益率1代替112对于1使用小单非主动净流入代替小单全部净流入3进一步地对于小单非主动净流入使用开盘至10点之间的相比于原始散户羊群效应因子改进后的散户羊群效应因子10分组多空年化收益略有降低从1688降至1649但信息比率从251提升至301最大回撤从885降至315为较为有效的改进方案图17相比于原始散户羊群效应改进散户羊群效应10图18改进散户羊群效应的10分组分层绩效较为优异分组多空对冲从251提升至301数据来源Wind开源证券研究所数据来源Wind开源证券研究所3大小单资金流因子综合应用方案在本文的第12部分我们分别改进了大小单残差和散户羊群效应因子其中大单残差的10分组多空对冲信息比率由348提升至481小单残差的10分组多空对冲信息比率由302提升至356散户羊群效应的10分组多空对冲信息比率由251提升至301皆为较为成功的改进进一步我们将三者进行合成在合成之前我们测算了三者的相关性如表2所示其中改进大单残差和改进小单残差由于资金流配平公式超大单大单中单小单0导致其天然负相关而改进散户羊群效应与改进大小单残差相关性较低为较为独立的alpha源最后我们将三者等权合成将其命名为大小单综合资金流因子其市值行业中性化后的10分组效果如图19所示大小单综合资金流因子RankIC均值789RankICIR39910分组多空对冲年化收益率3536信息比率482胜率8919最大回撤209表2改进散户羊群效应与改进大小单残差相关性较低改进大单残差改进小单残差改进散户羊群效应改进大单残差-5324-1306改进小单残差-5324970改进散户羊群效应-1306970数据来源Wind开源证券研究所请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明1318金融工程专题图19大小单综合资金流因子的10分组多空对冲信息比率达482数据来源Wind开源证券研究所31大小单综合因子在其他样本空间依旧具备一定选股能力接下来我们进一步探讨大小单综合因子在其他样本空间中的表现大小单综合因子在沪深300内多空和多头收益波动比分别为192和042中证500内因子的多空和多头的收益波动比分别为271和057中证1000内因子的多空和多头的收益波动比分别为426和067表3大小单综合因子在其他样本空间依然具有一定选股能力多空对冲多头全市场沪深300中证500中证1000全市场沪深300中证500中证1000年化收益率3536140119983319222492814372090年化波动率7337317387782832221625383125收益波动比482192271426079042057067最大回撤2097566343933625420639274106月度胜率89197027792885595856576658566036数据来源Wind开源证券研究所32大小单综合因子剔除Barra风格因子后选股效果依旧优秀进一步地大小单综合因子和传统Barra因子进行相关性分析从表4可以看出该因子和流动性波动性市值因子相关性较高为剔除风格和行业的干扰每月底将大小单综合因子因子进行Barra风格因子以及行业中性化全市场10分组及多空对冲净值走势如图20所示纯净新因子多空对冲的年化收益为2263信息比率为383胜率为8829最大回撤为397表4大小单综合因子与传统Barra因子相关性不高Beta价值杠杆盈利成长流动性动量非线性规模波动规模-9047556031027484-1657-003491-18771749数据来源Wind开源证券研究所请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明1418金融工程专题图20大小单综合因子提纯后的10分组多空信息比率383数据来源Wind开源证券研究所4其他相关讨论日内散户羊群效应在上述散户羊群效应因子的讨论中我们始终围绕的是当日收益率与下个交易日小单净流入的秩相关性其为日间羊群效应进一步地本篇报告基于分钟高频数据计算了日内羊群效应的效果具体做法为对于某只股票每月底回看过去20天每天以10分钟为单位间隔计算前10分钟收益率和下10分钟小单净流入的相关性最后进行20天相关性的平均作为月末因子值通过回测我们发现日内羊群效应并没有明显的负向选股效果其RankIC为281RankICIR为089反而呈现了一定微弱的正向选股效果采用1分钟以及5分钟等其他频率结果类似为了进一步探讨其微弱正向alpha的来源我们首先观察了日内散户羊群效应的全A中位数幅度结果如图21所示从图21我们可以看出其并不是正相关而是负相关这有悖小单背后的散户交易群体跟随的现象我们认为其和日内小单净流入的惯性较强有关为此我们测算了日内前10分钟小单净流入和下10分钟小单净流入的相关性我们发现高达28而如果变成日频即当天小单净流入和下个交易日小单净流入的相关性仅仅只有11其说明日内小单惯性远强于日间的小单惯性这也导致了日内散户羊群效应呈现负值上述的讨论只是解决了日内羊群效应为负值的现象但是没有解决其为正向选股能力的现象为此我们测试了日内收益率和日内小单以10分钟为间隔单位的日内同步相关性并在月底取过去20天的均值作为因子值进行回测发现为更强的正向选股效果效果RankIC为459RankICIR为181而且其和日内羊群效应相关性高达39进一步地我们使用日内羊群效应回归日内同步相关性残差基本没有选股效果残差RankIC为104RankICIR为035所以日内羊群效应的微弱正alpha来源于日内同步相关性而日内同步相关性究其根源还是资金流强度其在新型因子资金流动力学与散户羊群效应有详细解释综上讨论日内羊群效应并不存在强负向选股效果使用小单来衡量散户羊群效应需要从日间维度出发请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明1518金融工程专题图21日内散户羊群效应全A中位数为负值数据来源Wind开源证券研究所5风险提示模型测试基于历史数据市场未来可能发生变化请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明1618金融工程专题特别声明证券期货投资者适当性管理办法证券经营机构投资者适当性管理实施指引试行已于2017年7月1日起正式实施根据上述规定开源证券评定此研报的风险等级为R3中风险因此通过公共平台推送的研报其适用的投资者类别仅限定为专业投资者及风险承受能力为C3C4C5的普通投资者若您并非专业投资者及风险承受能力为C3C4C5的普通投资者请取消阅读请勿收藏接收或使用本研报中的任何信息因此受限于访问权限的设置若给您造成不便烦请见谅感谢您给予的理解与配合分析师承诺负责准备本报告以及撰写本报告的所有研究分析师或工作人员在此保证本研究报告中关于任何发行商或证券所发表的观点均如实反映分析人员的个人观点负责准备本报告的分析师获取报酬的评判因素包括研究的质量和准确性客户的反馈竞争性因素以及开源证券股份有限公司的整体收益所有研究分析师或工作人员保证他们报酬的任何一部分不曾与不与也将不会与本报告中具体的推荐意见或观点有直接或间接的联系股票投资评级说明评级说明买入Buy预计相对强于市场表现20以上增持预计相对强于市场表现证券评级outperform520中性Neutral预计相对市场表现在55之间波动减持underperform预计相对弱于市场表现5以下看好overweight预计行业超越整体市场表现行业评级中性Neutral预计行业与整体市场表现基本持平看淡underperform预计行业弱于整体市场表现备注评级标准为以报告日后的612个月内证券相对于市场基准指数的涨跌幅表现其中A股基准指数为沪深300指数港股基准指数为恒生指数新三板基准指数为三板成指针对协议转让标的或三板做市指数针对做市转让标的美股基准指数为标普500或纳斯达克综合指数我们在此提醒您不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准我们采用的是相对评级体系表示投资的相对比重建议投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素投资者应阅读整篇报告以获取比较完整的观点与信息不应仅仅依靠投资评级来推断结论分析估值方法的局限性说明本报告所包含的分析基于各种假设不同假设可能导致分析结果出现重大不同本报告采用的各种估值方法及模型均有其局限性估值结果不保证所涉及证券能够在该价格交易请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明1718金融工程专题法律声明开源证券股份有限公司是经中国证监会批准设立的证券经营机构已具备证券投资咨询业务资格本报告仅供开源证券股份有限公司以下简称本公司的机构或个人客户以下简称客户使用本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户本报告是发送给开源证券客户的属于商业秘密材料只有开源证券客户才能参考或使用如接收人并非开源证券客户请及时退回并删除本报告是基于本公司认为可靠的已公开信息但本公司不保证该等信息的准确性或完整性本报告所载的资料工具意见及推测只提供给客户作参考之用并非作为或被视为出售或购买证券或其他金融工具的邀请或向人做出邀请本报告所载的资料意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断本报告所指的证券或投资标的的价格价值及投资收入可能会波动在不同时期本公司可发出与本报告所载资料意见及推测不一致的报告客户应当考虑到本公司可能存在可能影响本报告客观性的利益冲突不应视本报告为做出投资决策的唯一因素本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户不构成客户私人咨询建议本公司未确保本报告充分考虑到个别客户特殊的投资目标财务状况或需要本公司建议客户应考虑本报告的任何意见或建议是否符合其特定状况以及若有必要咨询独立投资顾问在任何情况下本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议在任何情况下本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任若本报告的接收人非本公司的客户应在基于本报告做出任何投资决定或就本报告要求任何解释前咨询独立投资顾问本报告可能附带其它网站的地址或超级链接对于可能涉及的开源证券网站以外的地址或超级链接开源证券不对其内容负责本报告提供这些地址或超级链接的目的纯粹是为了客户使用方便链接网站的内容不构成本报告的任何部分客户需自行承担浏览这些网站的费用或风险开源证券在法律允许的情况下可参与投资或持有本报告涉及的证券或进行证券交易或向本报告涉及的公司提供或争取提供包括投资银行业务在内的服务或业务支持开源证券可能与本报告涉及的公司之间存在业务关系并无需事先或在获得业务关系后通知客户本报告的版权归本公司所有本公司对本报告保留一切权利除非另有书面显示否则本报告中的所有材料的版权均属本公司未经本公司事先书面授权本报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝复印件或复制品或再次分发给任何其他人或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用所有本报告中使用的商标服务标记及标记均为本公司的商标服务标记及标记开源证券研究所上海深圳地址上海市浦东新区世纪大道1788号陆家嘴金控广场1号地址深圳市福田区金田路2030号卓越世纪中心1号楼10层楼45层邮编200120邮编518000邮箱researchkyseccn邮箱researchkyseccn北京西安地址北京市西城区西直门外大街18号金贸大厦C2座9层地址西安市高新区锦业路1号都市之门B座5层邮编100044邮编710065邮箱邮箱researchkyseccnresearchkyseccn请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明1818