资金流选股策略
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指标筛选：所有的指标采取百分制打分排序，并提取前 20%的优势股票组合进 行比较。考虑到这些指标对下期收益率的因素状况，资金流强度、当期收益率、 信息含量是降序排列，资金流杠杆倍数是升序排列。测试结果表明：单指标时 资金流强度指标最有效，多指标为资金流强度、杠杆倍数、当期收益相的综合 指标比较好，且比单指标更好。
1 详情参见 2011 年 5 月 23 日的报告《寻找股潮澎湃下的暗流——资金流特征分析》。 敬请阅读末页的重要说明
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金融工程
根据市场对潜在信息反应过度的结论以及市场投资者的行为特征，虽然我们在无法准确 获知潜在信息是否充分反应，也可采取逆向选择模型理论来构建选股模型，即反其道而 行之，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，得到稳定的选股模型，并对选股组合深入 的风险绩效评估分析。
敬请阅读末页的重要说明
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一、 选股模型构建原理
金融工程
资金流是能够反映股票潜在信息的指标，所以市场有许多机构都在测算资金流，并据此 来选择股票。但是大家都是直接引用绝对资金流指标，或者只是做一些简单处理，另外 根据这些指标选择股票的模型也比较简单，没有做深入的实证分析回测，指标的特性及 模型的有效性有待商榷。因此本文将对资金流选股做深入研究以及回测分析，寻找稳定 的资金流指标选股模型。
3. 指标及算法
根据招商证券资金流测算模型（CMSMF）测算了资金流净额，同时为了得到更多资金 流的信息，衍生了资金流信息含量、资金流强度、资金流杠杆倍数三个指标，资金流信 息指标的具体定义（见表 1）：
表 1：资金流选股指标及其定义
指标
定义
资金流净额（MF） 资金流信息含量（IC） 资金流强度（MFP） 资金流杠杆倍数（MFP）
1. 资金流特征分析
在上一篇资金流特征分析的报告中1，通过对资金流强度、信息含量、杠杆倍数等指标 进行了深入分析，并将这些指标与未来收益等指标进行建模分析，重点得出以下几个结 论：
1. 资金流的信息含量对研究资金流非常重要，如果资金流的信息含量较低，则可能受 噪音干扰，导致测算结果存在误差。实测证明，信息含量比率越高，则其与当期收 益率的回归拟合优度 R2 越高，说明有效信息含量高，其中超过 10%的信息含量才 是有效的资金流信息。
指标验证：对资金流强度、杠杆倍数、当期收益的综合指标进行验证分析，将 其综合得分排序并分 5 组进行风险收益评估。结果表明：5 个组合的平均收益、 累计收益以及其他风险评估指标成单调递增效应，得分越高表现越好。
多头策略回测：根据上述的验证结果采用资金流强度、杠杆倍数、当期收益综 合指标，选择前 20%的优势股票，每月调整一次构建多头组合。其平均收益为 3.63%，平均超额收益率为 1.35%（包含换仓成本），t 统计值为 2.567，战胜 比率和累计收益都比较高，累计收益率高达 668.5%，比沪深 300 高 551%。
多空策略构建：选择优劣各 20 只股票构建多空策略，平均收益率为 1.47%， 波动率为 3.91%，大约有 69%月份能实现正收益，累计收益率 167%，较沪深 300 累计收益 195%要少一点，但是多空组合的稳定性非常好，β系数为 -0.0114，α为 1.47%，收益与大盘波动基本不相关，能够获得稳定的正收益。 如果提高杠杆比率到 2，则收益率得到明显提高，平均收益为 2.94%，累计收 益为 541%，适合构建绝对收益型产品。
根据招商证券资金流金额测算模型（CMSMF），测算了 1600 只股票在 2005 年 1 月到 2010 年 12 月每日资金流净额数据，共计 2800 多万个日数据。根据资金流的特征分析， 选择资金流信息含量、资金流强度、资金流杠杆倍数以及当期收益率等 4 个资金流指标 为资金流选股因子（见表 1）。
4. 资金流对未来收益率是负的效应，在散户较多的非有效市场，知情交易者会利用私 有信息，引诱其他投资者，导致股价对潜在信息反应过度，一旦消息公布则市场会 逐渐纠正这种过度，形成收益率的反转效应，即股票的当期资金流则对其未来收益 率产生相反的作用。
5. 资金流杠杆倍数与未来收益率的回归系数为正，表明杠杆倍数与未来收益率成正相 关关系。根据微观结构理论，资金流撬动的市值上升越大，说明市场对该股票分歧 越小，阻力也越小；反之如果是负数则说明分歧越大，阻力也越大。因此在无涨跌 停的有效市场，信息公布后，理论上股价将在瞬间对信息作出反映。
2. 绝对资金流含量无法反映市值大小，必须进行标准化，将资金流除以流通市值的比 值记作资金流强度。同时为了表明资金流导致市值变化的效果，引入资金流杠杆倍 数的指标。实证表明：通过资金流强度、杠杆倍数与当期收益率的回归拟合优度 R2 得到了明显提高。
3. 利用资金流指标预测未来收益率与信息含量有关，资金流信息含量越高、持续的时 间越长，其预测效果越好，说明信息含量和持续时间能够给市场造成深远影响。但 是持续时间越长可能获得样本数据将会越小。
证券研究报告 | 金融工程
量化研究
逆向选择，驾驭暗流
2011 年 6 月 8 日
——资金流指标选股策略
优、劣势组合与基准走势比较
10
LR
HS300
5
WR
0 2005‐1 2007‐1 2009‐1
相关报告
寻找股潮澎湃下的暗流—— 资金流特征分析，2011/5/14
罗业华
0755-25310140 luoyh@cmschina.com.cn S1090511040010
敬请阅读末页的重要说明
金融工程
正文目录
一、 选股模型构建原理 ................................................... 3 1. 资金流特征分析 ...................................................... 3 2. 逆向选择理论 ........................................................ 3 3. 指标及算法 .......................................................... 4 4. 数据样本及参数设定 .................................................. 4 二、量化选股模型 ........................................................ 5 1. 模型选股思路 ........................................................ 5 2. 指标选择 ............................................................ 5 3. 指标验证 ............................................................ 6 三、选股策略 ............................................................ 8 1. 多头策略组合 ........................................................ 8 2. 多空策略 ........................................................... 10 三、最新推荐组合 ....................................................... 11
杨向阳
0755-82943205 yangxy@cmschina.com.cn S1090511040036
研究助理
陈军华
chenjh2@cmschina.com.cn
根据资金流特征分析得出市场对潜在信息反应过度的结论，采取逆向选择策略，运 用资金流指标建立选股模型，将能够有效地筛选优劣股票。
选股模型构建原理：通过对资金流强度、信息含量、杠杆倍数等资金流指标进 行了深入分析，发现前期资金流入对下期收益率是反作用，并得出市场对信息 普遍存在反应过度的结论，因此根据逆向选择理论，可以运用资金流指标建立 选股模型。
2. 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存在差异。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来进行投资，一旦机构率先对 市场潜在信息作出反应，羊群效应的散户投资者则追涨杀跌，往往导致许多情况下市场 会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。
当期收益率（R）
根据 CMSMF 模型测算的资金流净额 资金流净额/交易额
资金流净额/流通市值 流通市值变动/资金流净额
取样期内股票的收益率
资料来源：招商证券研发中心
意义 资金流绝对金额 资金流中的有效信息含量 标准化资金流的强度 衡量资金流的撬动效应 衡量最近一个月的收益率
Байду номын сангаас
4. 数据样本及参数设定
图表目录
表 1：资金流选股指标及其定义 ................................................................................. 4 表 2：资金流指标选股测试结果（20%） ................................................................... 6 表 3：MFP-MFL-R 选股指标分组测试结果 ................................................................ 7 表 4：MFP-MFL-R 组合指标选股模型的历史组合测试结果 ....................................... 8 表 5：MFP-MFL-R 组合指标选股模型历史组合的各年度收益率................................ 9 表 6：多空组合的历史年度累计收益率 .................................................................... 10 表 7：20 只优势组合.................................................................................................11 表 8：20 只劣势组合.................................................................................................11
图表 1：MFP-MFL-R 组合指标的历史信息系数统计................................................. 7 图表 2：MFP-MFL-R 组合指标选股模型的历史组合数量.......................................... 8 图表 3：MFP-MFL-R 组合指标选股的优势组合历史超额收益率 ............................... 9 图表 4：MFP-MFL-R 组合指标选股的优势组合历史净值表现 .................................. 9 图表 5：多空组合历史净值表现 .............................................................................. 10
1 详情参见 2011 年 5 月 23 日的报告《寻找股潮澎湃下的暗流——资金流特征分析》。 敬请阅读末页的重要说明
Page 3
金融工程
根据市场对潜在信息反应过度的结论以及市场投资者的行为特征，虽然我们在无法准确 获知潜在信息是否充分反应，也可采取逆向选择模型理论来构建选股模型，即反其道而 行之，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，得到稳定的选股模型，并对选股组合深入 的风险绩效评估分析。
敬请阅读末页的重要说明
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一、 选股模型构建原理
金融工程
资金流是能够反映股票潜在信息的指标，所以市场有许多机构都在测算资金流，并据此 来选择股票。但是大家都是直接引用绝对资金流指标，或者只是做一些简单处理，另外 根据这些指标选择股票的模型也比较简单，没有做深入的实证分析回测，指标的特性及 模型的有效性有待商榷。因此本文将对资金流选股做深入研究以及回测分析，寻找稳定 的资金流指标选股模型。
3. 指标及算法
根据招商证券资金流测算模型（CMSMF）测算了资金流净额，同时为了得到更多资金 流的信息，衍生了资金流信息含量、资金流强度、资金流杠杆倍数三个指标，资金流信 息指标的具体定义（见表 1）：
表 1：资金流选股指标及其定义
指标
定义
资金流净额（MF） 资金流信息含量（IC） 资金流强度（MFP） 资金流杠杆倍数（MFP）
1. 资金流特征分析
在上一篇资金流特征分析的报告中1，通过对资金流强度、信息含量、杠杆倍数等指标 进行了深入分析，并将这些指标与未来收益等指标进行建模分析，重点得出以下几个结 论：
1. 资金流的信息含量对研究资金流非常重要，如果资金流的信息含量较低，则可能受 噪音干扰，导致测算结果存在误差。实测证明，信息含量比率越高，则其与当期收 益率的回归拟合优度 R2 越高，说明有效信息含量高，其中超过 10%的信息含量才 是有效的资金流信息。
指标验证：对资金流强度、杠杆倍数、当期收益的综合指标进行验证分析，将 其综合得分排序并分 5 组进行风险收益评估。结果表明：5 个组合的平均收益、 累计收益以及其他风险评估指标成单调递增效应，得分越高表现越好。
多头策略回测：根据上述的验证结果采用资金流强度、杠杆倍数、当期收益综 合指标，选择前 20%的优势股票，每月调整一次构建多头组合。其平均收益为 3.63%，平均超额收益率为 1.35%（包含换仓成本），t 统计值为 2.567，战胜 比率和累计收益都比较高，累计收益率高达 668.5%，比沪深 300 高 551%。
多空策略构建：选择优劣各 20 只股票构建多空策略，平均收益率为 1.47%， 波动率为 3.91%，大约有 69%月份能实现正收益，累计收益率 167%，较沪深 300 累计收益 195%要少一点，但是多空组合的稳定性非常好，β系数为 -0.0114，α为 1.47%，收益与大盘波动基本不相关，能够获得稳定的正收益。 如果提高杠杆比率到 2，则收益率得到明显提高，平均收益为 2.94%，累计收 益为 541%，适合构建绝对收益型产品。
根据招商证券资金流金额测算模型（CMSMF），测算了 1600 只股票在 2005 年 1 月到 2010 年 12 月每日资金流净额数据，共计 2800 多万个日数据。根据资金流的特征分析， 选择资金流信息含量、资金流强度、资金流杠杆倍数以及当期收益率等 4 个资金流指标 为资金流选股因子（见表 1）。
4. 资金流对未来收益率是负的效应，在散户较多的非有效市场，知情交易者会利用私 有信息，引诱其他投资者，导致股价对潜在信息反应过度，一旦消息公布则市场会 逐渐纠正这种过度，形成收益率的反转效应，即股票的当期资金流则对其未来收益 率产生相反的作用。
5. 资金流杠杆倍数与未来收益率的回归系数为正，表明杠杆倍数与未来收益率成正相 关关系。根据微观结构理论，资金流撬动的市值上升越大，说明市场对该股票分歧 越小，阻力也越小；反之如果是负数则说明分歧越大，阻力也越大。因此在无涨跌 停的有效市场，信息公布后，理论上股价将在瞬间对信息作出反映。
2. 绝对资金流含量无法反映市值大小，必须进行标准化，将资金流除以流通市值的比 值记作资金流强度。同时为了表明资金流导致市值变化的效果，引入资金流杠杆倍 数的指标。实证表明：通过资金流强度、杠杆倍数与当期收益率的回归拟合优度 R2 得到了明显提高。
3. 利用资金流指标预测未来收益率与信息含量有关，资金流信息含量越高、持续的时 间越长，其预测效果越好，说明信息含量和持续时间能够给市场造成深远影响。但 是持续时间越长可能获得样本数据将会越小。
证券研究报告 | 金融工程
量化研究
逆向选择，驾驭暗流
2011 年 6 月 8 日
——资金流指标选股策略
优、劣势组合与基准走势比较
10
LR
HS300
5
WR
0 2005‐1 2007‐1 2009‐1
相关报告
寻找股潮澎湃下的暗流—— 资金流特征分析，2011/5/14
罗业华
0755-25310140 luoyh@cmschina.com.cn S1090511040010
敬请阅读末页的重要说明
金融工程
正文目录
一、 选股模型构建原理 ................................................... 3 1. 资金流特征分析 ...................................................... 3 2. 逆向选择理论 ........................................................ 3 3. 指标及算法 .......................................................... 4 4. 数据样本及参数设定 .................................................. 4 二、量化选股模型 ........................................................ 5 1. 模型选股思路 ........................................................ 5 2. 指标选择 ............................................................ 5 3. 指标验证 ............................................................ 6 三、选股策略 ............................................................ 8 1. 多头策略组合 ........................................................ 8 2. 多空策略 ........................................................... 10 三、最新推荐组合 ....................................................... 11
杨向阳
0755-82943205 yangxy@cmschina.com.cn S1090511040036
研究助理
陈军华
chenjh2@cmschina.com.cn
根据资金流特征分析得出市场对潜在信息反应过度的结论，采取逆向选择策略，运 用资金流指标建立选股模型，将能够有效地筛选优劣股票。
选股模型构建原理：通过对资金流强度、信息含量、杠杆倍数等资金流指标进 行了深入分析，发现前期资金流入对下期收益率是反作用，并得出市场对信息 普遍存在反应过度的结论，因此根据逆向选择理论，可以运用资金流指标建立 选股模型。
2. 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存在差异。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来进行投资，一旦机构率先对 市场潜在信息作出反应，羊群效应的散户投资者则追涨杀跌，往往导致许多情况下市场 会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。
当期收益率（R）
根据 CMSMF 模型测算的资金流净额 资金流净额/交易额
资金流净额/流通市值 流通市值变动/资金流净额
取样期内股票的收益率
资料来源：招商证券研发中心
意义 资金流绝对金额 资金流中的有效信息含量 标准化资金流的强度 衡量资金流的撬动效应 衡量最近一个月的收益率
Байду номын сангаас
4. 数据样本及参数设定
图表目录
表 1：资金流选股指标及其定义 ................................................................................. 4 表 2：资金流指标选股测试结果（20%） ................................................................... 6 表 3：MFP-MFL-R 选股指标分组测试结果 ................................................................ 7 表 4：MFP-MFL-R 组合指标选股模型的历史组合测试结果 ....................................... 8 表 5：MFP-MFL-R 组合指标选股模型历史组合的各年度收益率................................ 9 表 6：多空组合的历史年度累计收益率 .................................................................... 10 表 7：20 只优势组合.................................................................................................11 表 8：20 只劣势组合.................................................................................................11
图表 1：MFP-MFL-R 组合指标的历史信息系数统计................................................. 7 图表 2：MFP-MFL-R 组合指标选股模型的历史组合数量.......................................... 8 图表 3：MFP-MFL-R 组合指标选股的优势组合历史超额收益率 ............................... 9 图表 4：MFP-MFL-R 组合指标选股的优势组合历史净值表现 .................................. 9 图表 5：多空组合历史净值表现 .............................................................................. 10