核心观点
　　传统资金流因子将资金流视为同质化指标，忽略了不同市场情境下各类资金行为的异质性。我们认为，资金流因子的有效性高度依赖于其所处的市场情境，脱离情境谈资金流意义有限。
　　通过对大小单成交单数/金额占比因子的绩效比较，我们发现，成交单数是优于成交金额的因子特征。另外，大单买入行为与卖出行为的因子绩效接近，小单卖出行为因子绩效要优于买入行为。
　　在不同涨跌情景下观察资金流因子的表现，小单因子在上涨区间失效、IC均值为负值，因子有效性收益来源主要来自于下跌阶段的信息；大单因子在不同区间的因子绩效大体接近，因子有效性与上涨或者下跌情境相关性不高。
　　按照市值进行分域观察资金流因子的表现，2021年以前，大单因子在大市值股票中选股能力优于小市值股票，2021年以后则情况相反；2021年前后，小单因子在不同市值成分中的选股能力整体接近，并未出现明显分化。
　　基于"情境-特征"匹配思路，我们构建IRCF因子。核心思路为：下跌日看小单卖出、上涨日看大单买入，大单只作用于小票。结合“小单卖出”和“大单买入”构建IRCF因子，2017年以来，因子多空年化收益25.8%，多头组合超额收益9.6%，多头IR为2.13；月度IC均值7.1%，ICIR达到3.29，IC胜率85%。
　　基于情境regime和行为behavior框架，我们拓展构建“情境-特征”因子体系。基于股票涨跌、成交额、振幅等情境刻画，结合小单买入/卖出笔数、大单买入/卖出笔数等行为特征，我们构建了数十个有效因子。等权组合后得到资金流综合因子，2017年以来，资金流综合因子多头年化超额收益9.9%，IC均值7.7%。
　　资金流综合因子与IRCF因子等权复合后绩效进一步提升。等权因子多头年化超额收益10.9%，IC均值7.7%，对于IRCF因子有一定边际增量。
　　风险提示：因子失效风险；模型失效风险；市场风格变动风险