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◆ 摘要 ◆
在市场中，经常存在交易性机会，这是指股价在短期内可能受到某些消息的影响，或者某些市场内在因素的改变从而产生剧烈波动带来的价差投资机会。其中，一个典型的交易性策略就是资金流模型，该模型使用资金流流向来判断股票在未来一段时间的涨跌情况，如果是资金流入的股票，则股价在未来一段时间将可能会上涨；如果是资金流出的股票，则股价在未来一段时间会可能下跌，那么，根据资金流向就可以构建相应的投资策略。
1.MF指标
巴菲特曾经说过：“股市从短期看是投票机，从长期看一定是称重机。”有些投资者对股票基本面进行分析和预测来判断股票的长期价值，有些人则通过技术指标来进行短线投机交易。不管是长期还是短期，投资者必须通过投票机的方式来交易股票，而这种投票行为反映潜在的信息。股市高频数据行情准确地记录了交易者每天数以万亿计的投票数据，我们将这些涓涓细流的委托信息，按照驱动股票方向的委托流汇总成资金流净额，揭示了潜藏在股潮澎湃下的暗流，这些主导了大盘和个股的此起彼伏，就是我们下面要重点研究的资金流模型。
资金流是一种反映股票供求关系的指标。传统的量价无法区分市场微观结构中的流动性和私有信息对股价的影响，而根据委托测算的资金流，能够有效地观察微观市场交易者的真实意图及对股价造成的影响。
资金流定义如下：证券价格在约定的时间段中处于上升状态时产生的成交额是推动指数上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入；证券价格在约定的时间段中下跌时的成交额是推动指数下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出；若证券价格在约定的时间段前后没有发生变化，则这段时间中的成交额不计入资金流量。当天资金流入和流出的差额可以认为是该证券当天买卖两种力量相抵之后，推动价格变化的净作用量，被定义为当天资金净流量。数量化定义如下：
其中，Volume为成交量，P i 为i时刻收盘价，P i-1 为上一时刻收盘价。
从资金净流量的定义，可以发现以下问题：
（1）任何证券当日的买入金额总等于卖出金额，因此资金净流量并不表示当日真正新买进证券的资金量，而仅表示当日推升或压低股票价格的买卖力量对比。
（2）若股票在统计时段的首尾价格不发生变化，则不管该时间区段是否曾有过价格波动，区段内发生的所有交易金额将被简单忽略而并不计入资金流量。
（3）由于在计算资金流量时的成交金额为时间区段中的成交汇总，而判定是否变化的价格为时间区段末的瞬时成交价格，因此在时间区段中部存在异常数据扰动，有可能导致统计结果存在重大方向性差异。
（4）统计资金流量的时间区段越短，该指标受到区间内价格扰动的可能性越小。从理论上讲，若资金流量指标的实际使用意义很大，则该指标对高频数据有依赖性。
（5）高频成交数据对资金流量也是一把双刃剑，在超高频数据下资金流量的计算结果呈现显著的钝化，在较低频率下的统计规律可能将不再有效。这是由于当统计资金流量的时间区段由分钟级别提升至秒级时，两次间隔报价相等的情况大幅增加，当日大部分的成交金额可能被视为无方向资金流量而遭废弃。
（6）当资金发生净流入时，股价就会上涨，这是由资金流量的算法决定的，因此大部分时间资金流量仅是股价变化的同步指标。
（7）资金发生净流入与股价上涨尽管呈现极强的正相关性，但两者并不等价。资金净流入与股票交易量加权平均价格（VWAP）涨幅的相关性高于一般直观上看到的时间加权平均价格（TWAP）涨幅。
（8）当股票价格全天在小范围内振动时，资金净流入的计算结果可能失真。当股票成交量较低时，资金净流入占当日总成交金额的比例可能受到盘中异常单笔大单成交的影响。这类异常市况下获取的相应指标往往无法得到既定的统计规律。
（9）在计算资金净流入和横向比较时，不考虑盘口挂单数据、各股票价格高低及流通股本数量等重要参考数据。
2.资金流测算方法
严格意义上讲，每一个买单必须有一个相应的卖单，因此真实的资金流入无法准确计算，只能通过其他替代方法来区分资金的流入和流出，通过高频数据，将每笔交易按照驱动股价上涨和下跌的差异，确定为资金的流入或流出，最终汇聚成一天的资金流净额数据。测算资金流的方法很多，主要差别：一是在时间频率上；二是在参考价格上。
在测算资金流时间频率上的选择非常重要，目前有些采取日数据计算，即当日价格上涨全部计算为流入，否则计算为流出；而有些采取高频数据计算，如每笔数据或者1分钟数据等时间间隔，在选择时间频率上的差异会导致测算的资金流净额存在差异。
在参考价格上，有些采取前收盘价格，有些采取最近成交价或者前一个（或者后一个）报价，参考价的选择不同，也会导致差异较大。通常区分资金流入流出时，按照交易价格与之前的成交价比较，如果大于等于前成交价则为流入，小于等于前期成交价则为流出。当分时数据测算时，使用该方法较好，但是其损失部分相等价格的交易量。也有采取成交价与最近报价进行比较，如果成交价大于等于卖方最优价则为流入，如果成交价小于等于买方最优价则为流出。然而指令驱动市场，报价是实时匹配的，有可能买卖价格同时到达而配对成功，尤其在A股市场报价不是实时广播的，而是间隔3～5s产生成交均价和报单行情，这样就会导致采取该策略，许多成交价位于最优买卖报单之间的交易量未被统计进来。
3.招商资金流指标（CMSMF）
招商证券的研究员开发了CMSMF指标，采用高频数据进行资金流测算，主要出于以下两方面考虑：一是采用高频数据进行测算，可以尽可能反映真实的市场信息；二是采取报价（最近买价、卖价）作为比较基准，成交价大于等于上期最优卖价视为流入，成交价小于等于上期最优买价视为流出。具体计算方法如表2-14所示。
表2-14 招商资金流模型（CMSMF）计算方法
资料来源：
[罗业华 2011]
除此之外，为了得到更多资金流的信息，衍生了资金流信息含量、资金流强度、资金杠杆倍数等更多指标，定义如表2-15所示。
表2-15 招商资金流模型（CMSMF）选股指标定义
续表
资料来源：
[罗业华 2011]
1.逆向选择理论
在非强势有效的A股市场，普遍存在信息不对称的问题。机构投资者与散户投资者在对同一信息的评估能力上存在差异。在大部分情况下，散户投资者缺乏专业的投资能力和精力，那么根据“搭便车”理论，希望借助机构投资者对股价的判断进行投资，一旦机构投资者率先对潜在市场信息做出反应，羊群效应的散户投资者则追涨杀跌，往往导致在很多情况下市场对潜在信息反应过度。这样根据逆向选择理论，能够准确评估信息价值的投资者便会对反应过度的股价做出交易，买入低估的、卖出高估的股票，从而纠正这种信息反应过度行为。
根据市场对潜在信息反应过度的结论及市场投资者的行为特征，可以采取逆向选择模型理论来构建选股模型，即卖出前期资金流入、价格上涨的股票，买入前期资金流出、价格下跌的股票。按照这个思路，对一些指标参数进行回测分析，可以得到稳定的选股模型。
2.策略模型
根据资金流各种指标的特点，在选股模型中采用比较简单的方法，即以指标排序打分的方式来筛选股票。首先通过对各个资金流指标进行排序打分，然后将股票对各个指标的得分进行求和，最后以总得分值大小来筛选股票，具体步骤如下：
（1）确定待选股票池。在选择组合构建时，剔除上市不满一个月的股票，剔除调仓期涨跌停及停牌的股票，防止因涨/跌停无法交易。剔除信息含量小于10%的股票，因为这部分股票信号不明显，无法取得有效信息。
（2）构建股票组合。
①指标打分：首先将待选股票池中的股票按照各个指标进行排序（指标即为前面介绍的GSMS和CMSMF系列指标），然后采用百分制整数打分法进行指标打分，即以股票在各个指标中所处位置的百分数作为股票对于该指标的得分，前1%得分为1，依次递减，最后1%得分为100。
②求和排序：将股票相对于各个指标的得分进行求和，将和值从小到大排序，进行分组比较；另外，选择排名靠前的N只股票构建组合。
③股票权重：采用等量权重。
（3）组合定期调整，调整时间从1到3个月不等。持有到期后，利用更新后的指标数据重新确定待选股票池，重复步骤（2）打分求和过程，并将股票按照指标得分从小到达排序，将原来分组中跌出组合的股票剔除，调进新的股票，同时将新组合内样本股的权重调整到相等。
（4）统计检验。分别计算各组合的收益率情况，考察组合的效果。
本案例的结果来自于D-Alpha量化对冲交易系统的后验平台‘模拟交易所’，主要数据情况如下：
（1）后验开始时间：2007-2-1，后验结束时间：2011-2-18。
（2）股票池范围：沪深300成分股；全市场。
（3）资金规模：现货1亿，3亿，10亿；期货∶现货=1∶1。
（4）撮合规则：高频数据撮合，与交易所类似。
1.案例结果1：沪深300
该结果的股票池来自于沪深300成分股，结果如表2-16所示。
表2-16 资金流模型策略—沪深300
续表
数据来源： D-Alpha量化对冲交易系统
从表2-16中可以看出，在资金为3亿、调仓期限为3个月时效果最好，这是因为资金量比较大的时候，对市场的冲击比较大，从而吞噬了部分收益率，收益率曲线如图2-8所示。
图2-8 资金流模型策略收益率曲线（沪深300-3亿-3个月）
数据来源： D-Alpha量化对冲交易系统
2.案例结果2：全市场
该策略结果的股票池来自于全市场，结果如表2-17所示。
表2-17 资金流模型策略——全市场
数据来源： D-Alpha量化对冲交易系统
从表2-17中可以看出，在资金为3亿、调仓期限为1个月时效果最好，这可能是因为全市场中选择的股票大多数为小盘股，其波动性比较大，适合做一些短期的波段交易，收益率曲线如图2-9所示。
图2-9 资金流模型策略收益率曲线（全市场-3亿-1个月）
数据来源： D-Alpha量化对冲交易系统
本节小结
资金流模型是非常易于理解的一个选股方式，但是传统的资金流模型效果并不明显，这可能是因为市场的有效性越来越强。招商证券在研究员的基于高频数据的基础上，开发了加强版的资金流模型CMSMF，取得了较好的效果。D-Alpha对冲交易系统的高频数据后验平台对资金流模型进行了测试，结果证明该指标具有良好的收益。