• 股票关联网络研究体系覆盖多视角，包括基金持仓、北向资金、小单资金流、隔夜价格行为与涨跌停情绪外溢，强化资金流同源性为关联基础的逻辑 [page::0][page::1].

• 日内触及涨跌停的个股数量庞大，平均每月近1000只，触及涨跌停个股的日内走势分析显示，开盘后早期及收盘前段涨跌停频繁，涨跌停情绪活跃具备外溢基础 [page::2].

• 涨跌停外溢关联网络构建流程包括：采集20个交易日内每日开盘90分钟1分钟频交易数据，判定涨跌停及涨跌方向，计算涨跌停股票对其他股票涨跌的时间序列同步比例作为关联度 [page::3].

- 关联度在同行业股票间更显著，行业分类越细化，关联度越高，验证了网络的行业内聚性 [page::3].

• 核心牵引因子TractionLUD构建基于涨跌停外溢关联网络，通过局域行业中带关联股票涨跌幅的加权平衡计算个股预期收益，联合反转、市值、行业中性化处理得到因子值 [page::4].

- 因子参数敏感性测试表明，采用开盘90分钟数据并剔除关联度最低50%的关系，因子RankIC均值达4.36%，IR达2.84，表现最佳且稳定 [page::4].
| 剔除比例 | 10% | 20% | 30% | 40% | 50% | 60% | 70% | 80% | 90% |
|---------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|
| 09:30-11:00 | 2.40% | 2.83% | 3.56% | 4.17% | 4.36% | 4.12% | 3.77% | 3.01% | 1.85% |

• TractionLUD因子表现稳健，5分组多头年化收益率8.97%，多空组合年化收益12.8%，月度胜率75.2%，最大回撤3.89%，细分市场均呈现正收益 [page::5].

• 因子在沪深300、中证500、中证1000及国证2000分市场均有较好表现，年化收益率区间为8.9%-12.2%，最大回撤6.8%-12.2%，月度胜率超过64% [page::6].

• 预期收益因子与传统反转因子存在此消彼长的有效性互补关系，且TractionLUD因子与Barra因子相关性低，表现出独立且有价值的信息量 [page::7].

• Traction系列因子互相关性较低，通过基金持仓、北向资金、小单资金流、隔夜价格行为及涨跌停外溢构建五个因子，并等权合成Tractioncomb，因子表现优异，年化收益率22%，IR4.46，最大回撤5%，月度胜率86% [page::7][page::8].

• Tractioncomb因子在沪深300、中证500、中证1000及全市场均有强势表现，多空组合年化收益率介于16.9%-22%，月均换手率73%，回测中各年度均见正收益，部分年份有所波动 [page::9].

- 采用约束优化实现指数增强，Tractioncomb因子在沪深300、中证500、中证1000指数增强组合中分别实现6.2%、9.5%、9.5%超额年化收益，月度胜率均超过65%，最大回撤控制在合理范围 [page::9][page::10].

• 风险提示：模型基于历史数据，未来市场环境与因子表现可能产生变化，投资应审慎对待 [page::10].

金融研究报告详尽分析 ——《从涨跌停外溢行为到股票关联网络 | 开源金工》

1. 元数据与报告概览

• 报告标题：从涨跌停外溢行为到股票关联网络 | 开源金工

- 作者与发布机构：
- 开源证券金融工程首席分析师 魏建榕
- 开源证券金融工程高级分析师 王志豪（联系人）
- 由开源证券研究所发布

• 发布日期：2024年4月16日

- 研究主题：基于涨跌停情绪外溢行为，构建股票关联网络，分析个股间涨跌传导机制，并提出关联网络牵引因子（TractionLUD）用以捕捉股票补涨逻辑，整合系列因子以提升选股策略表现。

核心论点与结论简介

报告主张通过细致挖掘涨跌停情绪“外溢”效应，即当个股涨停导致买入受限时，资金和投资需求向其关联股票转移，从而形成这种股票间的涨跌牵引关系。基于这一现象，构建涨跌停外溢股票关联网络，提炼关联度指标，并进一步以此构造衡量个股超涨超跌的“局域反转”因子TractionLUD。该因子具备良好RankIC表现，显示出稳健的预测能力，策略的年化收益率优异，最大回撤较小。通过合成包含基金持仓、北向资金、小单资金流、隔夜价格反应等角度的Traction系列因子，进一步提升整体信号效度，构建综合因子Tractioncomb，整体表现优异，具备显著的实用价值与策略应用前景。[page::0,1,3,4,5,7,8]

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2. 逐节详细解读

2.1 报告摘要与关联网络研究体系简介

报告开篇介绍了开源证券在股票关联网络研究中积累的多维视角，包括：

• 基金共同持仓产生的资金流同源性关联；

- 北向资金托管券商共同持仓关联；

• 小单资金流向协同性；

- 隔夜价格反应的协同性；

• 涨跌停情绪外溢的价格形态关联。

上述研究维度体现了“资金流同源”和“价格行为协同”是构成股票间关联的重要来源，为构建更精准的因子模型提供坚实理论和实证基础。[page::0,1]

2.2 涨跌停情绪外溢现象与股票关联特征

报告定义“涨跌停情绪外溢”为某只股票在日内触及涨停时，买盘受限，资金转向其关联股票，随后导致这些股票价格上涨。选用日内开盘后90分钟的一分钟交易数据，提取涨跌停方向与关联股票涨跌方向的匹配度，构建股票关联网络。

• 数据统计显示，历史上多数月份有超500只股票触及涨跌停，月均近1000只；涨停样本日内持续涨停占比逐渐上升，收盘前涨停持板比例可达73%；

- 跌停股票触及时间后期偏多，尾盘阶段上涨跌停样本现象显示显著交易行为差异性；

• 市场交易活跃期对应涨跌停情绪外溢概率较高。[page::1,2]

图1清晰展示了不同股票关联研究的路径，包括基于基金持仓、北向资金、小单资金、隔夜价格和涨跌停外溢五个维度，构建股票关联网络的整体框架。

图2与图3分别呈现了涨跌停数量的历史统计及日内触及涨跌停的样本占比趋势，体现了涨跌停现象的普遍性与时间分布特征。

2.3 涨跌停外溢关联网络的构建与特征

报告通过明确步骤构建关联网络：

• 选取过去20个交易日每日开盘90分钟的1分钟频数据；

- 给涨停方向赋1，跌停赋-1，非涨跌停为0；

• 计算涨跌停股票前一分钟的涨跌停方向与关联股票当前分钟涨跌方向的同向比例，推断关联度指标。

关联网络是非对称的，比如世嘉科技对华脉科技的关联高达97%，反向华脉对世嘉也是94%。且高关联多现于同行业股票间，显示关联网络具有行业聚类特征，且行业分类越细，关联度越高。[page::3]

图4展示关联度在具体股票间的非对称数值矩阵；图5和图6进一步证明同行业相关性显著高于市场整体，强化了关联网络合理性。

2.4 构建关联网络牵引因子（TractionLUD）

突破传统利用全市场涨跌幅构建反转因子，报告提出局域反转逻辑：

• 基于关联股票涨跌幅构建股票A的预期收益（预期收益LUD）；

- 将预期收益与实际收益差值经过反转、市值和行业中性化，得到TractionLUD因子。

其基本公式：

$$
ExpAve^{A}=\frac{\sum{i=1}^{NA} Ki^A \times Reti}{\sum{i=1}^{NA} Ki^A}
$$

其中，$Ki^A$为股票A与其关联股票i的关联度，$Reti$为关联股票i当月涨跌幅。

敏感性测试显示，选取开盘09:30-11:00共90分钟交易窗口、并剔除关联度最低50%关联关系，获得RankIC均值4.36%，表现最佳且参数稳定。[page::4]

表1-2及图7-8详述了因子计算步骤与参数调优过程，展现了方法论严密性。

2.5 TractionLUD因子实证表现

• 分组回测显示五分组之间收益分化明显，单调性良好（5组年化收益约8.97%），换手率稳定（约77%）；

- 多空组合表现优异，年化收益12.8%，最大回撤仅3.89%，月度胜率75.2%；

• 不同股票池测试表明，沪深300、中证500、中证1000及国证2000均取得积极收益，表现稳健；

- 因子有效性部分月份表现波动，显示其与经典反转因子效果呈此消彼长关系，具有独立选股信息；

• 与Barra主流因子相关性较低，指示该因子提供了差异化投资信号。[page::5,6,7]

图9至图14涵盖分组收益曲线、年化收益柱状、收益回撤时间序列及因子间相关性分析，为因子有效性提供全面验证。

2.6 Traction系列合成因子Tractioncomb表现

• 利用基金关联网络（TractionF）、北向资金（TractionNS）、小单资金流（TractionSI）、隔夜价格关联（TractionORE）及涨跌停外溢关联（TractionLUD）五个因子进行等权合成；

- Traction系列因子之间截面相关性较低，说明各因子提供互补信息，尤其涨跌停外溢因子相关性最低；

• 合成因子Tractioncomb表现最优，RankIC均值6.5%，IR3.9，分组单调且分化显著；

- 多空组合年化收益22%，最大回撤5%，月度胜率高达86%；不同股票池表现均优；

• 指数增强测试（沪深300、中证500、中证1000）显示，超额收益最大可达9.5%，风险控制良好。[page::7,8,9,10]

图15-19直观体现了因子相关性热图、回撤及收益曲线，强化了该因子组合的成功实践可行性。

2.7 风险提示

报告提醒：

• 模型构建及测试基于历史数据，未来市场环境可能发生变化，模型效用不保证恒久；

- 相关风险包括非结构性风险、市场波动及流动性风险；

• 报告仅供客户参考，不构成具体投资建议，存在潜在利益冲突，使用需谨慎。[page::10,11]

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3. 图表深度解读

图1（股票关联网络研究体系）

结构清晰梳理五大维度的研究路径：基金持仓、北向托管券商持仓、小单资金流、隔夜价格行为、涨跌停外溢行为，起点均为股票关联，通过不同资金流和价格形态视角赋权关联度，形成多角度关联网络。

图2（多数月份超500只股票涨跌停）

展示了2014年至今的月度涨跌停股票数，红色条表示涨停股票数量，蓝色表示跌停。可以明显看到，月均触及涨跌停股票数约1000，表明涨跌停现象常见且市场活跃。

图3（日内涨跌停样本占比）

显示日内各分钟累计的涨停（红）及跌停（蓝）样本占比的时间演进，收盘前涨停持续占较高比例，反映涨停股一般保持涨停状态至收盘。

图4（股票关联网络局部示例）

关联矩阵表明股票之间关联度并非对称，且整体关联度水平较高，反映了个股间涨跌停情绪的实际传导关系。

图5、图6（同行业关联度对比）

图5表明同一级、二级、三级行业内部股票的关联度明显高于全市场整体水平，且级别越细，关联度越高。图6进一步显示在一级、二级、三级行业间，平均关联度和胜率均呈上升趋势，验证关联度的行业依赖性和有效性。

图7-8（因子构建及敏感性测试）

图7为预期收益因子计算示意，表达式及数据处理流程明确。图8展示多时间段和剔除比例下RankIC表现，对比显示09:30-11:00开盘90分钟、剔除50%低关联度的方案最优，因子效果稳定且有效。

图9-11（TractionLUD因子表现）

多组分组收益及回撤图，标明高因子值分组收益显著优于低分组，因子带来的多空组合收益稳定且最大回撤持控于较低水平。

图12-14（分域表现与相关性）

显示因子在沪深300、中证500、中证1000、国证2000等不同市场细分的有效性，且与传统反转因子呈现此消彼长的关系，进一步阐释因子的选股差异性与互补性。

图15-19（Tractioncomb合成因子）

图15为因子间相关性矩阵，证明组合因子的多样性；图16-17表现因子的分组收益分化和累计收益；图18为不同股票池多空收益表现；图19显示合成因子对沪深300、中证500及中证1000的指数增强效果，带来明显超额收益。

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4. 估值分析

本报告未直接涉及公司股价估值模型或DCF估值等传统估值分析，重点聚焦量化选股因子的构建与有效性验证。因子通过构建局域预期收益，利用前瞻信息推进价格反转，实现策略alpha提取。

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5. 风险因素评估

• 历史数据拟合风险：模型在回测期表现优异，但未来市场环境变化可能削弱因子有效性。

- 参数稳定性风险：尽管敏感性分析显示部分参数稳定性良好，但参数选择仍具有一定主观成分。

• 市场波动与极端风险：因子可能在极端市场条件下表现异常，面临收益波动和回撤风险。

- 模型依赖市场结构变化：随着市场微观结构调整，资金流动路径和价格反应机制可能转变，影响因子表现。

报告未具体提出缓解策略，但通过行业中性化、市值中性化等手段对基础因子进行了风险控制。[page::10]

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6. 批判性视角与细节

• 因子构建主要基于涨跌停板情绪外溢假设，虽然设计合理且数据支持，但非因果关系，可能存在由于市场其他因素导致的关联性，存在一定认知上的风险；

- 关联度非对称现象说明市场资金流动和信息传导并非简单双向，提醒策略应用需警惕非对称影响带来的复杂性；

• 部分年份及月份因子表现波动较大，显示该模型对短期市场行情敏感，需密切关注市场结构性风险；

- 沪深300中Tractioncomb因子在2020年以后表现有所下滑，可能与大盘结构调整或流动性变化有关，值得进一步研究原因；

• 建议未来研究加入更多实证检验，如跨市场验证、宏观变量嵌入，提升模型的鲁棒性。

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7. 结论性综合

研究价值与创新点

本报告系统构建基于涨跌停情绪外溢的股票关联网络，透视了个股涨跌传导机制的微观结构，首次采用涨跌停股票的分钟级交易数据计算关联度，设计了基于局域反转逻辑的TractionLUD因子，验证了其稳健的有效性。此外，结合基金持仓、北向资金、小单资金、隔夜价格等多角度因子，形成多维度互补的Traction系列综合策略，显著提升量化选股绩效。

主要结论

• 涨跌停情绪外溢现象明显，且具备较强的行业相关性，构建的关联网络有效捕捉市场微观结构；

- TractionLUD因子在多市场、多股票池和多参数设定下保持正收益和良好收益稳定性，多空组合年化收益率超12%，最大回撤低于4%；

• 多个资金流和价格行为维度因子互补性强，合成因子Tractioncomb年化收益率22%，具备较高实用价值；

- 指数增强测试结果显示，因子可有效实现超额收益且风险可控。

研究局限与风险提示

• 依赖历史交易数据，未来市场结构变化可能影响因子表现；

- 因子多集中于短期交易行为，需要结合长期基本面因素优化；

• 关联网络非对称性及行业集中度可能导致部分股票因子信号失真。

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8. 重要图表索引

• —— 股票关联网络研究体系路径图

- —— 月度涨跌停股票数量统计

• —— 日内涨跌停样本占比

- —— 同行业股票关联度对比

• —— TractionLUD因子构建示意

- —— TractionLUD因子分组收益表现

• —— 不同选股域因子表现

- —— 预期收益因子与反转因子相关性

• —— Tractioncomb因子分组表现

- —— Traction_comb指数增强超额收益表现

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本报告全面展现了通过涨跌停外溢行为构建股票关联网络及选股因子的全过程，实证结果显示该方法不仅理论合理且在实际市场中具有显著的预测与投资价值，为量化投资者提供了新的高效工具和视角。[page::全卷]

# 完

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