• 报告关注小单资金流行为的协同性，定义同向比例为股票对小单净流入净流出方向一致的比例，作为衡量股票间的资金流关联度指标 [page::2]。

• 同行业及细分行业股票间小单同向比例明显高于市场平均，且行业细分越细，同向比例越高。周期板块股票间同向比例最高，科技居次，消费板块最低 [page::3]。

• 小单资金流强度与股价涨跌幅呈负相关，而大单资金流强度与涨跌幅呈正相关，体现出明显的资金行为异质性 [page::2]。

• 股票对当月同向比例越高，次月股价日收益率R2越高，且随时间推移同向比例衰减缓慢，说明小单同向比例指标能够稳定揭示股票间的协同关系 [page::3][page::4]。

• 以中国神华为中心构建煤炭行业股票小单资金流关联网络，关联度最高达到85%，以此刻画行业内资金流行为关联结构 [page::4]。

• 构建基于小单资金流关联网络的Traction-SI因子：以个股关联股票涨跌幅加权构造预期收益，经过反转、市值和行业中性化，衡量预期收益与真实收益的预期差。[page::4][page::5]

• Traction-SI因子回测（2010-2022年）显示，RankIC均值3.98%，多空组合年化收益13.91%，最大回撤6.93%，月度胜率80.27%，5分组收益单调分化 [page::5]。

• Traction-SI因子在不同选股池表现差异明显，偏向小市值，全市场优于中证500，沪深300最弱。同时，与主流因子相关性较低，具有较强独立性[page::6][page::7]。

• 对Traction-SI因子提出三种改进方向：

- 稀疏网络（剔除关联度低于阈值的线），最佳阈值约为45%，对应Traction45p-SI因子，年化收益14.22%，最大回撤3.86%，胜率81.63% [page::7][page::8]。


- 平滑处理（采用过去5日小单累计净流入数据构建指标），有效性提升，Traction5d-SI因子年化收益15.5%，最大回撤5.36%，胜率80.95% [page::8][page::9]。


- 方向协同+规模协同（基于余弦相似度综合考虑资金流入方向和规模），构建TractionCorr-SI因子，年化收益14.57%，最大回撤7.34%，胜率76.19% [page::9][page::10]。

• Traction-SI因子和此前基于基金持仓构建的Traction-F因子相关性低（13%），合成因子表现优于单一因子，年化收益18.48%，年化IR3.26，月度胜率83.81% [page::10][page::11]。

• 附加因子：

- 基于小单净流入反向协同构建的Traction-SIO因子表现逊色，多空组合年化收益12.24% [page::11]。


- 基于大单净流入同向比例构建的Traction-LI因子，多空组合年化收益10.35% [page::11]。

• 风险提示：本报告因子和模型基于历史数据，未来市场结构变化可能导致效应改变，历史收益不代表未来表现 [page::11]。

金融研究报告详尽分析报告

报告标题：《从小单资金流行为到股票关联网络 | 开源金工》
作者与机构：上海开源证券金融工程首席分析师魏建榕，金融工程分析师王志豪，开源证券金融工程团队
发布日期：2022年7月21日
研究主题：基于小单资金流行为构建股票关联网络，并利用该网络构建具备预测能力的股票关联因子（Traction-SI因子及其改进版本）

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一、元数据与概览（引言与报告概览）

本报告延续开源金工系统多篇关于股票关联网络的系列研究逻辑，发力点为基于A股市场小单资金流的行为协同构建股票间关联网络，进一步提出基于该网络的股票涨跌牵引因子——Traction-SI因子，并对其进行细致回测验证和因子结构优化，旨在辅助揭示个股涨跌的传导机制及提高选股能力。

报告核心论点：

• 小单资金流的同向比例可以衡量股票间资金流行为的协同性，成为构建股票关联网络的有效指标；

- 基于该关联网络，构造的Traction-SI因子表现稳健，具备持续稳定的收益和良好的风险收益比；

• 通过稀疏处理、平滑处理和规模协同引入，进一步优化了因子表现，提升了因子有效性与稳定性；

- 因子在不同市值区间均有应用表现，尤其倾向于小市值股票池；

• 因子与传统常见因子的相关性较低，具有一定独立alpha来源。

综上，作者传达的主要信息是：基于小单资金流行为的关联网络提供了新的视角建立“涨跌传导模型”，所构建的关联网络因子（Traction-SI及其改进版）在A股市场实现了稳定且具有显著盈利能力的量化因子表现，为量化选股提供新增alpha来源。[page::0,1]

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二、逐节深度解读（逐章精读与剖析）

2.1 研究框架及基本思路

报告最初回顾了此前两篇报告分别基于“基金持仓行为”和“北向资金持仓行为”构建股票关联网络的研究体系，三者均依托资金流同源性作为股票间关联关系的寻找逻辑。
本报告创新点是切入“高频小单资金流行为”，即通过捕捉两只股票小单资金的净流入/净流出时间点高度一致的行为协同性，构造出新的股票关联网络。

关联网络构建由三步骤组成：

1. 选点：确定股票池（即网络节点）；

2. 连线：通过同向比例等指标界定股票间的关联关系（边）；

1. 定粗细：通过关联强度指标度量股票连接的权重。

继而构建关联网络牵引因子，通过对关联股票当月涨跌幅权重加权，计算个股的预期收益，并以反转、市值、行业因素中性化调整，得到最终因子因子信号。若个股当月涨幅不及预期，则未来倾向于补涨。

此部分明确了关联网络因子逻辑基于同步资金流行为预测未来价格协同变动的核心思路。[page::1]

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2.2 小单资金流与关联网络构建

依据Wind定义，小单资金流指单笔挂单金额低于4万元的资金流。报告提及此前研究发现：

• 小单资金流与次月个股涨跌幅呈负相关（图3），代表散户行为及被动资金；

- 大单资金流与涨跌幅正相关（图4），代表较主动的资金操作。

鉴于大单数据标准的局限（20万~100万区间），难以完全代表机构行为，报告重点聚焦小单资金流。

同向比例定义与计算

以过去20日为窗口，股票A和B每日小单净流入为坐标轴绘制散点图（图5），将处于第一象限（均净流入）和第三象限（均净流出）的点比例定义为同向比例。该指标量化了两只股票小单资金流行为的同步性。

股票协同性验证

• 从行业层级看，分三级行业的股票对较二级、一级行业股票对有更高的同向比例（图6），说明细分行业内资金流协同性更强，行业细致划分增强指标辨识力；

- 从板块层面，周期板块最高，其次为科技板块，消费板块最低且低于市场平均（图7），符合周期板块股票集体波动特点；

• 同向比例与次月股价日收益率R²呈单调正相关（图8），即同向比例越高，未来股价同步性越强，验证了同向比例作为关联度指标的合理性；

- 同向比例具有良好延续性，随时间推移衰减缓慢（图9），保证股票关联网络的稳定性；

• 基于同向比例指标建立的关联网络示例以煤炭行业中国神华为中心，展现不同股票间的关联度差异（图10）。

该章节详实的验证了基于小单资金流的同向比例指标，具有行业分级特征、板块特征及股价协同性，并形成稳定关联网络的能力。[page::2,3,4]

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2.3 构建关联网络牵引因子Traction-SI

费用考虑双边千三，回测长达12年，体系完善。

因子构建逻辑

• 对股票A，根据关联网络对其关联股票加权月度收益，得出股票A当月预期收益（图11中公式）。

- 对预期收益与真实收益做20日反转、市值、行业中性化处理，剔除部分市场噪声和系统性风险，得到Traction-SI因子信号。

• 反转处理采用回归方式代替简单减法，避免Alpha主要来自月收益部分，保证因子效果真实反映预期收益贡献。

性能表现

• RankIC均值3.98%，IR2.74，表现稳健（表明因子信号与个股回报排序有一定正相关性）；

- 多空组合年化收益13.91%，年化IR2.99，最大回撤仅6.93%，月度胜率高达80.27%（图12、13、14），表现出色且风险控制良好；

• 分年度表现多数年份收益优异，仅少数年份表现偏弱；

- 因子对小市值及全市场股票池表现较好，中证500次之，沪深300表现弱（图15）。

因子相关性分析

• Traction-SI因子与20日反转因子正相关较高，但与其他常见因子（换手率、波动、市值、估值、成长、盈利等）相关性较低，提供了新的alpha来源（表2、图16）。

此章节展示了基于小单资金流关联网络构成的预测因子在实证上的有效性和稳健性，为该策略提供了坚实的量化基础。[page::4,5,6,7]

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2.4 因子改进方向及衍生因子

作者提出三条因子优化途径：

1. 稀疏网络

去除关联度低于阈值的网络边，避免全关联网络噪声影响。
- 因子有效性随稀疏阈值上升先升后降，最高在40%~50%区间，选定45%为阈值（图17）。
- 新因子Traction45p-SI表现更优，RankIC 4.4%，IR3.34，年化收益14.22%，最大回撤3.86%，胜率81.63%（图18）。

1. 平滑处理

考虑日度小单净流入数据连续性弱，采用滚动累计5日小单净流入（5日累计）数据平滑处理，提升因子有效性（图19）。
- Traction5d-SI因子有效性更好，RankIC 4.85%，年化收益15.5%，IR3.2，最大回撤5.36%，月胜率80.95%（图20）。

1. 规模协同

除方向协同外，同时考虑小单净流入成交占比的规模协同，基于余弦相似度构造改进关联度指标（图21）。
- 新因子TractionCorr-SI RankIC 4.27%，年化收益14.57%，IR2.92，回撤7.34%，月胜率76.19%（图22）。

总结表现：改进因子均较原始Traction-SI表现更佳或接近，显示网络稀疏化、数据平滑及引入规模信息均为提升因子的有效手段。[page::7,8,9,10]

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2.5 相关因子对比、扩展与风险提示

• 因子合成

将Traction-SI（基于小单资金流）与此前基于基金持仓行为的Traction-F因子合成，低相关性（13%），合成因子表现优于单因子，年化收益18.48%，IR3.26，最大回撤5.37%，月度胜率83.81%（图23、24），显示多维资金行为视角叠加提升预测能力。

• 反向协同因子

基于小单资金流反向比例构建Traction-SIO，表现弱于正向同向协同因子，说明资金流“协同买卖”比“对立买卖”对涨跌关系作用明显（图25、26）。

• 大单资金流关联因子

利用大单资金流同向比例构建Traction-LI因子，表现逊色于小单类因子，但仍具选股能力，年化收益10.35%，IR2.13（图27、28），显示大单行为虽有信息，但小单资金流更具有效率。

• 风险提示

报告明确历史数据构建模型，未来市场环境或发生变化，历史表现不代表未来，需谨慎对待因子指标的稳定性与应用风险。

整体来看，报告在因子构建、优化及实证验证方面均详尽展开，注重了多维资金行为的结合分析和因子泛化能力，同时客观提示风险。[page::10,11]

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2.6 团队介绍与法律声明

报告最后附上了开源证券金融工程团队介绍，彰显了团队量化研究的专业背景和学术实力，同时包含必要的合规法律声明，保障研究合规性和版权约定。[page::12]

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三、图表深度解读

• 图3 & 图4（小单与大单资金流强度对涨跌幅关系）

图3显示小单资金流与个股月收益率呈负相关（R²=0.2686），表明散户或被动资金买入越多个股涨幅反而越小，或资者倾向卖出。图4展现大单资金流与收益呈正相关，但R²仅0.1013，机构资金流对涨跌的相关性较小单弱。两图表达资金流分类对价格影响的差异逻辑。

• 图5（同向比例计算示意）

通过绘制股票A与B20日小单净流入散点，红点落在第一及第三象限反映两股均净流入或均净流出，定义同向比例为其占比，数学定义公式清晰表现同步买卖的频率。

• 图6 & 图7（行业与板块同向比例特征）

细分行业（三级）同向比例最高，逐级归纳显示资金流更细分集中于具体行业内股票行为，周期板块最高，反映其周期性共振。

• 图8（同向比例分组与股票收益率R²关系）

将股票对按同向比例分组，后续月内股价收益协同性显著正相关，验证同向比例构建关联网络基础的合理性。

• 图9（同向比例指标延续性）

未来1至3个月同向比例曲线仍维持分层，一致性说明网络节点关联关系具稳定性，非短期随机现象。

• 图10（关联网络示例）

以中国神华为中心，煤炭行业内部股票关联度排序及区分，直观展示同向比例的行业应用。

• 图11（Traction-SI构建公式）

以加权关联股票收益为预期收益，中性化处理产生成果的因子表达式。

• 图12-14（Traction-SI因子历史表现）

多分组收益曲线分化清晰，累计涨幅稳步向上，回撤与月胜率数据说明风险可控。

• 表1 & 图15（因子年度与市值域表现）

绝大多数年份保持稳定收益，市值偏好分析体现对策略适用范围的限制和定向。

• 表2 & 图16（因子相关性分析）

因子独立性展示，以反转因子为主相关，合理避免高度共线性。

• 图17-20（因子稀疏化与平滑改进）

无噪声网络构造和滑动累计净流入提升因子预测能力。

• 图21 & 22（规模协同关联度构建与表现）

余弦相似度引入资金流规模因素，改善因子理论基础和实测效果。

• 图23-24（合成因子表现）

多因子整合提升整体选股效率和稳定性。

• 图25-28（相关因子拓展与对比）

反向协同、大单资金流等衍生因子表现及其对比，拓展研究视野。

图表均清晰展示论文论点，充分结合实证数据与数学建模，验证了报告核心逻辑。

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四、估值分析

本报告不涉及直接的企业估值分析，而是聚焦金融工程中的定量因子构建与回测验证，属于量化投资模型方法论与策略研发范畴，无企业估值估算，也未涉及DCF或P/E等传统估值手法。

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五、风险因素评估

报告简明指出主要风险：

• 基于历史回测数据构建模型，市场未来可能发生结构性变化，历史表现不代表未来业绩；

- 小单资金流数据的代表性和有效性存在假设风险；

• 关联网络构造中参数选择（如稀疏阈值、平滑期等）可能影响因子表现稳定性。

未具体展开缓解措施，但通过多版本因子验证与稳健性测试体现一定抗风险能力。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告基础逻辑依赖小单资金流代表投资者行为，部分结论假设散户行为为被动、机构为主动，现实可能存在重叠；

- 虽有体现不同细分类别对同向比例的影响，但行业、板块划分仍可能导致关联度测量的偶然性或偏向特定风格；

• 因子回测区间较长，但大幅震荡区间与中短期效应波动或未充分讨论，未来研究可增设动态风险调整模型；

- 因子虽与常见因子相关较低，但反转因子相关性较高，提示实际应用须留心可能的因子风格重叠问题；

• 大单资金流因子的性能较弱，是否是由于数据定义或时间窗口限制，尚需更深入探索。

总的来看，报告稳健严谨，实证丰富，潜在偏差与假设均在合理范围内控制，建议结合其他多因子和真实市场动态综合验证。

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七、结论性综合

本篇报告创新性地基于小单资金流行为，利用同向比例指标有效捕捉股票间资金流的协同性，并通过该资金流关联度构建股票关联网络。证据显示：

• 小单资金流与涨跌幅的负相关关系及其与行业、板块特征的映射为构建网络指标提供理论基础；

- 同向比例作为关键关联度指标，展现出良好的时间稳定性与未来股价同步性预测能力；

• 基于该网络的Traction-SI因子及其改进版本（稀疏化、平滑处理、规模协同整合）均取得了显著的历史收益和风险收益比，在A股市场展现出强大的Alpha捕捉能力；

- 因子独立于传统常用因子，特别是与反转因子的时序相关性、及与换手率、波动率等相关性低，显示出差异化的选股信息；

• 多因子组合进一步提升整体选股效果，验证多维资金流视角的价值；

- 风险提示明确，强调历史数据对未来有效性的限制，提醒理性介入。

综合来看，报告从数据驱动的资金流行为角度，补充并丰富了股票间关联网络和涨跌传导理论，为量化投资因子研究开拓了新的方法路径。其系统科学构建与周密实证分析，为学术与实践提供创新且实用的工具，具备较强的指导意义和推广价值。

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参考溯源

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此分析覆盖报告全文结构，详解各章节关键论点、方法与数据，图表深度解读全面，应充分支持后续研究和量化策略设计需求。

报告