• 识别方法与量化私募出现频率 [page::1][page::2]

- 选取4家代表性头部量化私募，2018年Q4以来分别进入前十大流通股东次数分别为397、134、98、21次。
- 量化私募持股股票整体偏向中小市值，行业内市值分位均值约为34.7%，估值处于中等水平（PE分位55.6%）。

• 量化私募营业部锁定及协同效应 [page::2][page::3]

- 通过龙虎榜买入席位汇总，锁定中国中金财富北京宋庄路、华泰证券总部、中国国际金融上海黄浦路和招商证券深圳深南东路4营业部，认定其为量化私募关联营业部。
- 4营业部之间存在较高协同效应，多次同时买入同一股票，可能代表同一私募机构或策略相关联。
| 营业部名称 | 上榜次数 | 与其他量化私募的协同上榜次数 |
|----------------------|----------|-----------------------------|
| 中国中金财富北京宋庄路 | 6 | >100次 |
| 华泰证券股份有限公司总部 | 5 | >100次 |
| 中国国际金融上海黄浦路 | 5 | >200次 |
| 招商证券深圳深南东路 | 7 | >100次 |

• 交易活跃度与行业、个股偏好 [page::3][page::4][page::5][page::6]

- 2021年四个量化私募营业部成交额分别为279.7亿、196.4亿、195.3亿、166.3亿，均位列龙虎榜前十。
- 上榜次数显著多于普通游资营业部，反映程序化量化交易的广泛覆盖和频繁交易。
- 偏好中小盘和热点趋势股，2021年成交额最高的20只股票多为行业热点品种，如云天化（20.79亿）、西藏矿业（15.79亿）、江淮汽车（14.41亿）、联创股份（12.93亿）。

- 2021年1~9月，量化私募营业部上榜主要行业集中于化工（644次）、机械设备（529次）、电气设备（389次）、医药生物（313次）等热门板块。

• 量化私募营业部交易行为产生的超额收益 [page::0][page::1][page::6][page::7]

- 将4个营业部合并，计算单只股票龙虎榜的净流入/流出额，设定不同阈值界定异常资金流入或流出。
- 异常净流入时，个股后续20个交易日相对Wind全A累计超额收益明显为正，净流入超2亿时15日后累计超额收益达+5.28%。
- 异常净流出时，个股后续20个交易日累计超额收益显著为负，净流出超1亿时20日后累计超额收益达-5.60%。

金融研究报告详尽分析——《量化私募行为的蛛丝马迹：龙虎榜营业部的新视角》| 开源金工

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一、元数据与概览

• 报告标题：《量化私募行为的蛛丝马迹：龙虎榜营业部的新视角》

- 作者与发布机构：开源证券金融工程首席分析师魏建榕及团队，开源金工量化研究发布

• 发布日期：2021年10月31日

- 研究主题：本报告聚焦于通过龙虎榜营业部数据识别量化私募交易行为特征及其市场表现，尤其探讨关联营业部的甄别方法、交易偏好和策略表现。

• 核心论点：

- 量化私募虽行为隐匿，但可以通过龙虎榜营业部交易数据和前十大流通股东数据的匹配，识别其交易特征及具体营业部席位。
- 量化私募活跃于中小市值股票，且喜欢交易热门趋势股和热门行业。
- 量化私募营业部的异常资金流入和流出往往能预示后续股价的显著正向或负向超额收益。

• 无明确评级或目标价，报告侧重行为识别与量化交易风格分析，强调数据驱动的市场实证研究。

总的来说，报告旨在通过公开市场数据发掘量化私募在中国A股市场的行为轨迹，辅助投资者理解市场“黑暗森林”中的量化玩家活动细节及潜在的策略优势。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

2.1 量化私募行为识别方法

报告定义“龙虎榜”为每日交易所披露的当日买卖金额前五大营业部名单，涵盖市场最活跃资金。识别量化私募营业部的核心思路，是通过如下步骤：

1. 获取所有A股个股前十大流通股东明细。

2. 选定4家头部量化私募（私募M、私募H、私募J1、私募J2）作为研究对象。

1. 筛选其进入前十大流通股东范围内的股票。

4. 对这些股票对应报告期末的龙虎榜买入营业部做盘点和匹配。

1. 按照上榜次数排序，确定与量化私募高度关联的营业部。

该方法利用私募资金持股公开披露数据与龙虎榜的高频交易数据交叉验证，创造出一种识别量化私募席位的创新路径，从而绕过传统难以捕捉量化资金特征的盲区。报告强调龙虎榜作为“市场热点交易导航”，成为追踪资金流向的有效工具。[page::1]

2.2 量化私募频繁现身中小市值股票

数据显示，2018年Q4起，选取的4家量化私募分别进入前十大流通股东的次数累计为397次、134次、98次、21次，趋势显示数量逐年上升，尤其私募M的数量显著增长（图1）。这反映出量化私募正在加大中小盘股票的布局力度。

对于股票风格：

• 市值分位均值约为34.7%，说明量化私募青睐中小市值公司。

- 估值PE分位均值为55.6%，表明股票大致处于市场中等估值水平，既非极端高估也非极端低估（图2）。

因此，量化私募更偏好投资于市值适中、估值合理且流通性较好的中小盘股，这符合量化策略讲求流动性与波动性适中以捕捉统计套利的逻辑。[page::1,2]

2.3 关联营业部识别与协同效应

通过汇总量化私募持股股票在报告期末龙虎榜的买入营业部数据，得出四个营业部高度匹配量化私募交易席位：

• 中国中金财富证券北京宋庄路

- 华泰证券股份有限公司总部

• 中国国际金融上海黄浦区湖滨路

- 招商证券深圳深南东路

表3展示了这些营业部在不同私募的样本中多次出现的频率，体现了营业部与量化私募的深度绑定，尤其前三个营业部与私募M的关联最为紧密，同时机构专用席位也频现。

进一步，表4显示4个量化私募营业部间存在明显的协同买入行为，协同次数从百次至上百次不等，表明这些营业部常常作为联合买盘出现在同一只股票的龙虎榜上，可能反映量化策略的群体协同及交易执行策略一致性，进一步佐证营业部与量化资金的关联性。[page::3]

2.4 2021年量化私募营业部交易活跃度与偏好

表5分析了2021年上龙虎榜营业部的成交金额和上榜次数，四个量化私募营业部的成交额均位列前十，显示其活跃度和资金规模均处于行业领先，单次动用资金量也稳定，反映量化策略全面且高频。量化策略利用程序化交易，覆盖股票更多，导致上榜次数显著高于传统游资。

在交易标的偏好上，表6列出2021年量化私募营业部交易金额前20名个股，典型代表如云天化、西藏矿业、江淮汽车、联创股份等，均表现出显著的累计收益（最高超500%）。报告用西藏矿业的K线走势（图3）示例显示量化私募在其多次交易日持续活跃，表明量化私募注重捕捉热门趋势股的多次交易机会。

同时，图4揭示2021年1-9月量化私募营业部的行业偏好，以化工、机械设备、电气设备、医药生物为主，且行业热点随行情变动动态调整，反映了量化策略的行业轮动和适应性。[page::4,5,6]

2.5 超额收益表现分析

报告对量化私募营业部资金异常净流入和净流出的超额收益效应进行了实证分析，具体如下：

• 净流入超过1亿元的股票，在随后20个交易日的累计超额收益为1.43%，峰值达到2.28%（第14日）；净流入超过2亿元的股票累计超额收益更优，为3.28%，峰值5.28%（第15日）（图5）。
• 净流出超过0.5亿元的股票，随后20日累计超额收益为-3.69%；净流出超过1亿元的股票累计超额收益高达-5.6%（图6）。

通过观察净流入（买盘主导）和净流出（卖盘主导）时的价格趋势偏离基准（Wind全A指数），印证量化私募资金流明显拥有价格预测能力，显著体现了量化私募的制度性市场影响力和择时效果。

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三、图表深度解读

图1（页2）：量化私募进入前十大流通股东频率逐季增长

• 条形堆积图展示私募M、H、J1、J2四家机构在2018年Q4到2021年Q2期间进入前十大股东次数。

- 明显趋势为私募M逐季快速上升，至2020年Q3达到峰值，此趋势说明其资金规模及市场活跃度显著增长。

• 其他私募虽增幅较缓，但呈稳定活动迹象。

此图表清楚反映量化私募加码市场参与，尤其是中小市值股票的布局动态。

图2（页2）：量化私募持股股票市值及PE分位曲线

• 折线图展示2018Q4至2021Q2期间，这四家私募持股个股的市值分位（蓝线）和PE分位（红线）水平。

- 市值分位整体下滑趋势，说明目标股票规模趋向更小型化。

• PE分位呈波动式上升，表明其关注估值相对合理，甚至波动至中高估值区间。

图形佐证量化私募强调“中小市值，合理估值”的选股风格。

表3（页3）：量化私募对应龙虎榜营业部出现频次

• 表格显示各私募样本中，龙虎榜营业部的上榜次数。

- 中国中金财富北京宋庄路、华泰证券总部、中国国际金融上海黄浦湖滨路及招商证券深圳深南东路四个席位频繁出现，成为核心关联席位。

• 还出现了“机构专用”席位，暗示大量机构投资者参与交易。

该表为判断量化私募营业部的重要依据来源。

表4（页3）：4大量化私募营业部间协同买入次数

• 矩阵表明4个营业部两两之间多次协同出现，频次高达上百次。

- 例如，中金财富北京宋庄路与华泰总部协同396次。

• 说明量化私募多个席位可能采用联动策略或共享交易信号。

协同效应表支持量化私募交易的集群化和协作特征。

表5（页4）：2021年成交金额Top20营业部排名

• 量化私募营业部在市场成交排名居前，多个席位成交额近两百亿以上。

- 单次交易金额均在0.2亿左右，显示资金拆分较细，符合程序化交易风格。

该表反映量化私募高频、广泛的市场介入性质。

表6（页5）：量化私募营业部2021年交易金额Top20股票

• 多只股票成交金额超过10亿元，累计收益大多超过100%，有的如联创股份收益超过五倍。

- 上榜次数多，体现持续锁定和反复交易热门品种。

• 结合图3西藏矿业K线，可见交易信号和价格变动高度同步。

数据展示量化私募关注成长性或中长期表现优异标的。

图4（页6）：2021年热门行业月度龙虎榜上榜量

• 堆叠面积图显示化工、机械设备、电气设备、医药生物等行业上榜频次领先。

- 行业上榜频次呈波动趋势，反映量化私募对行情热点敏感，动态调整行业配置。

此图支持量化私募行业轮动策略的假设。

图5（页7）：异常净流入与正向超额收益关联

• 折线图显示两档资金净流入量级（>1亿，>2亿）对应随后的累计超额收益走势，高净流入样本表现出更强势正收益。

- 基准线（全部营业部）则表现疲弱。

图表直观体现量化私募大额净买入信号具有较强市场超额盈利指示效力。

图6（页7）：异常净流出对应的负向超额收益

• 净流出0.5亿及1亿以上的样本均出现大幅负收益，且1亿以上负收益幅度最大。

- 说明量化私募大额卖盘行为后股价通常承压下跌。

两图综合验证资金净流向对价格的领先指示功能。

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四、估值分析

本报告不涉及传统证券估值模型或目标价制定，核心为行为识别和交易特征描述，及资金流向与收益关联的实证结论，因此无DCF、PE估值等内容。

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五、风险因素评估

报告风险提示明确指出：

• 研究基于公开市场数据，模型和识别方法可能存在误差。

- 仅分析了4家代表性量化私募及其高概率对应营业部，不代表整个量化私募群体的全面表现。

• 量化私募的隐蔽性和策略的多样性可能导致识别偏差。

该风险声明体现了作者对方法局限性的谨慎态度，提醒投资者合理评估研究结论的适用范围。[page::7]

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六、批判性视角与细微差别

• 样本局限性：报告仅选取4家代表性量化私募，难以涵盖整个量化私募市场多样性，存在代表性风险。

- 营业部归因假设：基于龙虎榜买入席位频次匹配量化私募席位，但营业部席位可能服务多个不同客户，存在归因误差。

• 数据时效性：截至2021年10月，后续市场结构变化可能影响结论延续性。

- 超额收益因果性：虽然资金流入与超额收益存在相关性，但报告未深度剖析因果机制、策略是否易被复制或包含市场风险。

• 协同效应解释：营业部协同虽被理解为量化私募多席位协调，但也可能由其他外部因素导致，需谨慎解读。

整体而言，报告方法创新、数据详实，但识别推断存在一定假设和潜在偏差，需结合其他信息综合判断。

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七、结论性综合

本报告通过创新性的交叉匹配龙虎榜营业部交易数据与量化私募前十大流通股东持股信息，成功甄别出四个高概率对应量化私募交易席位的营业部。分析显示：

• 量化私募偏好中小市值、估值合理的股票，频繁参与多个热门行业的交易。

- 其营业部交易资金活跃度高，交易覆盖面广，更倾向于热门趋势股长线布局与短线交易结合。

• 资金异常净流入或流出均与后续市场表现呈显著超额收益和亏损关联，揭示量化私募资金具备较强的市场预判和择时能力。

- 多个营业部间存在高频协同买入现象，体现量化机构多席位同步交易的可能性，增强交易策略的执行效率。

图表数据充分支撑以上结论，如图1和图2揭示持股风格；表3和4明确识别营业部特征及协同关系；图5和图6量化资金流入流出与价格表现的正负超额收益。

尽管存在样本和归因局限，报告为理解量化私募交易行为、监测市场机构资金动态提供了一个清晰且实用的框架。其研究成果对于市场参与者理解量化私募的市场角色与策略表现具有重要参考价值。[page::0-7]

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参考图表

• 图1：量化私募进入前十大流通股东频率（条形图）

• 图2：量化私募持股股票市值与PE分位趋势折线图

• 图3：西藏矿业K线及量化私募营业部上榜交易日（红星标示）

• 图4：2021年热门行业月度龙虎榜上榜量堆叠面积图

• 图5：量化私募营业部异常净流入与正向超额收益折线图

• 图6：量化私募营业部异常净流出与负向超额收益折线图

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总结： 该报告以详实数据和严谨方法，揭示了量化私募通过特定营业部资金流动对市场的影响路径和投资风格特点，体现了量化策略在A股市场的重要地位和潜在收益优势，为投资决策提供了重要数据支持和研发方向。

报告