基于涨跌停情绪外溢构建股票关联网络 [page::2][page::3][page::4]

• 涨跌停情绪外溢定义为：一个股票涨停导致买入受限，投资者会寻找该股票的关联股票并推动其后续价格上涨。

- 统计数据显示多数月份超500只个股触及涨跌停，涨跌停板样本在不同日内时间点的占比随时间递增，涨停样本日内尾盘分布更均匀，跌停多集中于尾盘。

• 构建关联网络时通过前一分钟涨跌停方向与当前分钟跟随股涨跌方向匹配计算关联度，行业内股票关联度显著高于市场整体水平且越细分行业关联度越高。

TractionLUD 因子构建及表现 [page::5][page::6][page::7]

• 通过剔除关联度较低的50%关系，利用股票关联网络中周围股票加权月度涨跌幅构建预期收益因子，经反转、市值、行业中性化得到TractionLUD。

- 参数敏感性测试支持选取开盘90分钟数据和50%剔除比例，因子RankIC均值4.36%，RankICIR2.84。

• 多空组合年化收益率12.8%，IR2.75，最大回撤3.89%，月度胜率75.2%。

- 不同选股域表现均稳健，沪深300年化收益10.1%，中证500年化8.9%，中证1000年化12%，国证2000年化12.2%。

TractionLUD 因子与传统因子及潜力 [page::8][page::9]

• 预期收益因子与反转因子存在有效性此消彼长现象，IC相关度约29.7%，IC序列相关性64.8%。

• 与巴拉（Barra）因子相关性较低，具备独立因子特征。

- 多因子集合Tractioncomb由5个方向因子等权合成，RankIC均值6.5%，RankICIR3.9。

• 多头年化收益14.56%，月均换手率73%。

Traction_comb 因子策略回测与增强测试 [page::10][page::11]

• 全市场多空组合年化收益22.0%，IR4.46，最大回撤5%，月度胜率86%。

- 各主要指数成分股增强测试中，超额收益分别为沪深300：6.2%，中证500和中证1000均为9.5%，月度胜率均超65%。

• 分年度表现显示85%以上年份多空组合录得正收益，指数增强组合表现稳定。

金融研究报告详尽分析报告

报告题目：从涨跌停外溢行为到股票关联网络
作者及机构：开源证券金融工程研究团队，首席分析师魏建榕及其团队成员
发布日期：2024年4月16日
研究主题：基于涨跌停情绪外溢构建股票关联网络，研究其在A股市场中股票间关联及超额收益机会的作用机制。

---

一、元数据与概览

本报告由开源证券金融工程研究团队发布，主旨在揭示和利用涨跌停外溢现象的关联性，构建股票关联网络模型，并基于此开发一系列因子（Traction系列）以辅助选股和指数增强。报告聚焦A股市场，通过高频分钟级交易数据、涨跌停样本以及股票间价格行为的关联度测算，定量刻画股票间的“牵引力”关系，进一步从局域反转的角度挖掘个股补涨逻辑。报告重点展示了基于涨跌停情绪外溢构建的关联因子TractionLUD和系列合成指标Tractioncomb的稳健收益表现和风险表现。

作者核心论点是：

1. 股票涨跌停情绪外溢形成股票间动态关联，投资者在涨停股票无法买入时，倾向于转向其关联股票，导致后续涨幅表现良好。

2. 利用日内涨跌停的买卖限制，以及前一分钟涨跌停方向与当前分钟跟随个股涨跌方向的匹配度，可量化股票间关联度。

1. 构建关联网络牵引因子TractionLUD，并结合其他资金流和价格形态因子，形成合成因子Tractioncomb，均展现出显著的超额收益能力。

4. 多空组合表现稳健，最大回撤较低，月度胜率较高，具有良好的风险调整收益。

该研究建基于开源证券以往大量股票关联网络研究体系，融入多元资金流和价格行为维度，融合了高频数据分析和量化因子构建，是对市场微观结构和投资者行为的深度把握及应用。作者以此向投资者展示了利用涨跌停外溢信息打造的投资策略的科学性和盈利能力[page::0,2,5]。

---

二、逐节深度解读

1、基于涨跌停情绪外溢构建股票关联网络

本节首先回顾了开源证券以往发布的股票关联网络研究体系，包括基金持仓、北向资金、小单资金流与隔夜价格行为等多个视角的研究，强调资金流同源性和价格行为协同性是股票关联性的核心驱动力。
本篇研究从“涨跌停情绪外溢”出发，即涨停股票受买入限制，投资者转向关联股票的现象，建立股票关联度指标：通过对过去20个交易日、每日开盘90分钟以内的分钟级交易数据，依据“前一分钟涨跌停股票涨跌方向”与“当前分钟跟随股票涨跌方向”的同向匹配程度，量化股票A对股票B的关联度。

图1系统阐释了基金持仓、北向资金、小单流入、隔夜价格行为及涨跌停外溢五大股票关联网络构建路径，表明本研究从价格形态切入，补充了之前资金流视角的研究体系。

涨跌停个股数量众多，平均每月接近千只，且多数月份超过500只，表现了这一现象的普遍性。涨跌停的日内分布数据显示，涨跌停板样本占比在开盘和收盘间逐步上升，目前涨停样本收盘时仍保持较高占比（73%），跌停样本略低（66%），边际变化揭示了日内涨停刚触及时点均匀，跌停多集中在尾盘，反映投资者情绪和买卖行为时序性差异[page::2,3]。

通过构建关联矩阵（表1）和分析局部示例（图4），验证了股票关联网络的非对称性和显著的同行业内高度关联现象（图5和图6）。具体而言，同一行业股票的涨跌停关联度显著高于市场整体，且行业分类越细分，关联度越强，体现了同质信息传播和共同行为的行业效应。这为后续因子赋能及实证结果提供坚实基础[page::4]。

2、构建关联网络牵引因子（TractionLUD）刻画股票补涨逻辑

本章揭秘了核心投资因子TractionLUD的构建逻辑和流程。创新点在于从全市场超涨超跌的全局反转，转换到“局域”反转逻辑：用高关联股票的月涨跌幅加权构建个股预期收益，反转处理后得到局域补涨因子—TractionLUD，衡量股票与其关联股之间超额预期收益的差距。

因子构建过程（表2、图7）具体包括：

• 选取过去20个交易日的日内1分钟数据构建关联网络；

- 剔除关联度最低的50%边，以保证网络质量；

• 对每只股票，计算其关联股票的加权月度涨跌幅，权重即关联度；

- 对该预期收益因子进行截面反转和中性化处理，得到价格牵引因子值。

参数敏感性测试（图8）显示，用开盘90分钟区间数据，剔除关联度最低50%的关系，因子RankIC最大且稳定（均值4.36%，IR 2.84），参数配置科学合理。

因子在2014年至2024年验证期间显示优良表现，五分组收益分化明显，最高组年化收益接近9%，多空组合年化收益率12.8%，IR 2.75，最大回撤控制在3.89%，月度胜率75.2%（图9至图11）。

不同市场域（沪深300、中证500、中证1000、国证2000）均展现积极表现，最高在国证2000，年化收益12.2%，较低最大回撤（6.8%），体现该因子在不同规模和流动性层级市场均具备良好的穿透力和代表性（图12）。

2023年以来，TractionLUD表现较佳，尤其在沪深300与中证1000股票池，月度收益具备较高波动性及脉冲期（图13）。月度有效性体现因子与传统反转因子呈现“此消彼长”特征，即反转强月因子有效性较弱，反之亦然。这说明TractionLUD捕获了与传统反转不同的补涨信号，且与Barra风格因子相关性极低（表4），具备独立的选股视角和风险收益特征[page::5,6,7,8,9]。

3、Traction系列合成因子表现稳健

报告进一步整合包括基金关联网络（TractionF）、北向资金持仓（TractionNS）、小单资金流（TractionSI）、隔夜收益行为（TractionORE）与涨跌停外溢（TractionLUD）五个视角的关联因子。因子间截面相关性普遍较低，其中资金流角度因子间相关度稍高，表明不同因子捕获不同市场信号。

将五因子等权合成得到Tractioncomb，RankIC均值提升至6.5%，IR3.9，显著优于单因子表现。多头年化收益14.56%，月均换手率73%（图15至17）。

在全市场及各主流指数股票池（沪深300、中证500、中证1000）均能实现显著超额收益，多空组合年化收益分别达到22%、16.9%、17.6%、21.5%。最大回撤及年化IR均显示出良好风险回报比，月度胜率超过70%（图18、表5）。

指数增强测试采用约束优化模型，控制风格、行业及权重偏离，确保组合紧贴指数结构，减少跟踪误差。增强组合在沪深300、中证500、中证1000均实现超额收益6.2%、9.5%、9.5%，年化IR稳定且胜率表现良好（图19、表6）。即使考虑到调仓成本和约束影响，Tractioncomb体现良好的实际可操作性和增值能力[page::9,10,11]。

4、风险提示与限制

报告强调模型测试基于历史数据，未来市场环境可能发生结构变化，导致策略表现不及预期。投资者应注意因子有效性的时变性和模型假设的局限性，谨慎对待收益预测。缺乏明确缓解措施，提示投资风险仍需投资者自行管理[page::0,12]。

---

三、图表深度解读

• 图1（开源金工股票关联网络研究体系）：清晰展示五类关联网络来源，分类为资金流视角和价格形态视角，突出本报告的涨跌停外溢属于价格形态关联。该图帮助理解不同关联视角的互补性及本报告逻辑定位。

• 图2（多数月份超500只个股触及涨跌停）：展示2014年至2024年每月涨跌停股票数，红色柱状表示涨停数量，蓝色为跌停，灰色为去重涨跌停数，显示月份间波动，反映市场活跃及波动剧烈时期涨跌停现象的显著普遍性。说明研究对象覆盖面广，样本充足。

• 图3（日内涨跌停样本占比）：涨停与跌停样本在日内不同时间点的累计占比，涨停占比高于跌停，表明涨停板维持性较好。边际触及跌停时点主要集中尾盘，涨停较均匀，反映投资者买卖心理差异，支持日内捕捉外溢效应的合理性。

• 表1（涨跌停外溢关联网络构建）：详列关联网络构建步骤，逻辑严谨，从涨跌停方向与个股即时涨跌方向匹配出发，创新性捕捉分钟级价格动作间的联动，实现数量化股票关联度指标。为后续因子开发提供坚实数据基础。
• 图4（股票关联网络局部示例）：通过关联度矩阵展示典型股票间的非对称关联关系和高关联密度，显示关联网络结构的丰富多样性，验证构建方法有效性及经济合理性。
• 图5-6（同行业股票关联度对比）：量化验证同行业内部股票关联度显著高于市场平均，且细分行业关联度更高，符合行业同质性和信息传递效率假设，增强关联网络的解释力和稳定性。

• 图8（参数敏感性测试）：详尽罗列不同日内时间段及剔除比例下的因子RankIC表现，科学选定开盘90分钟和剔除50%低关联边为最优策略，实现因子最大化有效性和稳定性，这一点体现了研究的严谨性和实操可行性。
• 图9-11（TractionLUD因子表现）：展示因子分组收益差异显著且呈单调递增趋势，且多空组合长期稳定正收益，低回撤，验证了因子在实际选股中的有效性和风险可控性。
• 表3（年度多空组合收益）：展示2014-2024年区间内因子持续稳定的年度收益和高信息比率，尤其中高波动年份仍表现稳健，提升对未来表现的信心。
• 图12-14（分域表现及因子相关性）：因子在主流股票池均具良好表现，多头收益强劲，反转因子与预期收益因子呈互补特性，低相关性说明TractionLUD具有独立和增值的选股价值。
• 图15-19、表4-6（Traction系列因子汇总及合成因子表现）：说明了系列因子间多样化信号资源和合成因子Tractioncomb的优异收益表现、波动控制能力及指数增强潜力，尤其是在不同市场细分指数中的差异和稳健超额收益，强化策略的实践应用价值。

---

四、估值与策略表现分析

本报告虽未采用传统股票估值模型（如DCF等），但通过构建因子基的量化投资策略，实现风险调整后的正向超额收益。因子表现的评价主要基于信息系数（RankIC）、年化收益率、年化信息比率(IR)、最大回撤及月度胜率。

核心因子TractionLUD通过关联度加权预期收益构造体现出市场微观结构下的局域反转现象，盈余来源稳健且参数稳定。合成因子Tractioncomb则结合多种市场信息，收益和风险指标均优于单因子，符合因子多样化和风险分散原理，且被成功应用于多指标指数增强策略，表现出较强的实操性和容错性。约束优化模型进一步保证了跟踪误差控制，为量化投资组合管理提供有效工具[page::5,9-11]。

---

五、风险因素评估

报告提醒投资者，因子表现基于历史回测，未来市场结构、监管环境及投资者行为可能发生改变，导致策略失效或收益下滑。模型依赖分钟级数据的微观结构特征，一旦市场波动性减弱或涨跌停机制调整，策略有效性可能受损。未见明确缓解措施，投资者需结合风险管理手段谨慎应用。此外，策略月度换手率高达70%以上，交易成本和市场冲击风险需充分考虑[page::0,12]。

---

六、批判性视角与细微差别

报告整体逻辑严密，研究体系完善，但仍存在以下需关注之处：

• 依赖涨跌停样本，若市场波动机制或涨跌停限制政策调整，因子有效性可能大打折扣。

- 关联度非对称，捕捉市场信息传递可能不完整，有部分关联关系来源未详解。

• 尽管因子相关性低，但未来不同因子表现的交互影响需持续观察，潜在共振风险未完全揭示。

- 交易成本与执行风险略有忽略，尤其在流动性较低市场环境下。

• 过去2023-2024年因子收益下降，应重视因子有效性的时变性，市场环境变化敏感。

这些细节警示投资者应结合其他指标和市场判断，综合评估因子实施风险[page::7,8,12]。

---

七、结论性综合

本报告系统阐述并实证了基于涨跌停外溢行为构建的股票关联网络及其在A股市场选股策略中的应用价值。研究表明：

1. 涨跌停情绪外溢为股票间有效的价格信号传递机制，日内高频价格数据有效支撑关联网络构建，其行业内部相关性显著。

2. 以涨跌停网络为基础的局域反转因子TractionLUD表现稳健，超额收益显著且风险可控，展现独特的投资视角和补涨捕捉能力。

1. 将涨跌停外溢因子与其他资金流与价格行为视角的Traction因子合成，形成更全面、更稳健的Traction_comb因子，收益和风险指标均大幅优化。

4. Traction系列因子适应多市场多层次环境，适合指数增强，展现良好的投资实用性。

1. 风险提示强调模型偏历史依赖，市场环境变化带来的不确定性。

总体来看，报告在数据充分性、模型创新性及实证稳健性方面均表现突出，构建的投资因子体系体现了对市场微观机制的深刻理解及量化应用能力。投资者可将其作为选股和策略组合的有力工具，但应注意潜在的执行和环境风险，动态调整因子使用策略。

报告无直接股票评级，属策略性研究报告，其科学分析、数据详实，极具参考价值，为量化投资领域提供了前沿且富有洞察的模型思路和投资方法论[page::0-12]。

---

参考文献

报告内多次引用开源证券历年关联研究报告，构成本研究理论和方法框架基础：

• 《从基金持仓行为到股票关联网络》（2021.10.02）

- 《从北向资金持仓行为到股票关联网络》（2021.11.07）

• 《从小单资金流行为到股票关联网络》（2022.07.21）

- 《从隔夜价格行为到股票关联网络》（2023.12.19）

• 本报告为续作（2024.04.16）[page::0,2]

---

此乃基于原报告内容的详尽分析，拆解了研究的核心思想、数据与方法、实证结果、因子构建与策略表现，结合图表展示和风险提示，力求为投资专业人士和研究人员提供专业且深入的理解。

报告