金工深度研究：行业资金流向图应用于行业轮动

摘要

华泰证券金融工程团队（徐特、何康）从微观资金流视角研究行业轮动增强，核心逻辑是主动买卖行为直接推动价格、真金白银的押注比口头观点更能反映投资者真实想法。 报告先以 Wind 主动买入、卖出金额占全体行业比例之差除以成交额占比、再做 W 日移动平均，构造行业主动净买入因子并每周等权持有因子值最高的 5 个行业；W 取 20 至 24 时平均年化收益 21.97%，跑赢行业等权基准 12.66 pct，但平均最大回撤高达 -34.86%，且 2022、2023 年未能持续跑赢基准。 为获取更微观的信息，报告将行业间资金流类比河网水流、借鉴流体力学曼宁公式并施加质量守恒约束，把反演问题松弛为无约束优化后以多初值梯度下降求解；2026-06-24、2026-06-30、2026-07-06 三个典型交易日建模误差最大值均小于 5‰，资金流向图清晰呈现 AI 硬件主线从分化“缩圈”到共识一致（电子净流入为正比例 37/39）再到抱团松动（降至 13/39）的演化。 报告随后从资金流向图提取行业间最大净流入、净流入为正比例、净流出之和、市场外部净流入四个维度微观信息，与主动净买入因子相关性低，五因子截面标准化等权合成行业资金流向综合因子。 在 2018-12-31 至 2026-07-31 的相同回测条件下，综合因子平均年化收益 22.63%（较原因子提升 0.66 pct、跑赢基准 13.32 pct），平均最大回撤收窄至 -22.27%（改善 12.59 pct、优于基准 6.50 pct），且 2022、2023 年均获正超额收益。 报告还指出综合因子偏向动量效应、与偏向反转效应的量价模型或能互补，并强调提及的具体行业仅用于示例解读，不代表投资建议。

主要观点

• 研究出发点：主动买卖行为直接推动市价，真金白银的押注比口头观点更能反映投资者真实想法，因此从微观资金流视角增强行业轮动，不区分谁在买卖、只关注主动买入与主动卖出孰多。

• 数据修正：Wind 客户端提供的主动买入金额与主动卖出金额之差存在长期为负的系统性误差，自 2016 年至今累计误差在数十亿元人民币级别，报告改用两者占全体行业比例之差、除以成交额占比并做 W 日移动平均来消除误差，行业轮动模型共涉及 N=40 个行业。

• 行业主动净买入因子回测（2018-12-31 至 2026-07-31，每周等权持有因子值最高的 5 个行业）：W 取 20/21/22/23/24 五组平均年化收益 21.97%，跑赢年化 9.31% 的行业等权基准 12.66 pct，年化收益标准差 1.50%，参数敏感性在可接受范围内。

• 行业资金流向图建模：将行业间资金流类比河网水流，借鉴流体力学曼宁公式建立资金流与超额收益贡献的关系，辅以节点与边的质量守恒约束；因方程欠定且非线性，解表示为最小二范数特解加 SVD 齐次通解，松弛为无约束优化后以梯度下降求解。

• 求解设置：梯度下降易陷局部最优，全体交易日采用相同随机数种子、设置 32 组待求解变量初始值，取目标函数最小的结果为最终解，并以红蓝区分净流入与净流出。

• 2026-06-24 示例（科技股行情向电子“缩圈”前兆）：建模误差最大的行业为电子，真实涨幅 4.19%、拟合值 3.80%、误差 3.9‰；电子净流入为正比例 29/39 且来自市场外部的净流入为正，而通信设备仅 9/39 且外部净流入为负，主线内部已现分歧。

• 2026-06-30 示例（电子共识高度一致）：电子净流入为正比例高达 37/39，除石油石化和商贸零售外其余行业均向电子净流入，净流入红色色带整体偏深；当日最大建模误差行业为基础化工（真实涨幅 1.37%、拟合 1.20%、误差 1.7‰），在可接受范围内。

• 2026-07-06 示例（电子抱团明显松动）：电子净流入为正比例降至 13/39 且来自市场外部的净流入转负；化学制药净流入为正比例高达 33/39 且外部净流入为正，成为市场调整期间承接资金的主要方向；当日最大误差行业为交通运输，误差 1.5‰。

• 三个交易日求解示例建模误差最大值均小于 5‰（误差绝对值不超过 5‰ 视为可接受），行业资金流向图清晰呈现了 AI 硬件主线从分化“缩圈”到共识一致再到松动的演化，微观信息与投资者主观感受基本一致。

• 从资金流向图提取行业间最大净流入、行业间净流入为正比例、行业间净流出之和、市场外部净流入四个维度，各自均为弱因子，但与行业主动净买入因子的长期截面相关系数均值仅 -0.13、0.03、0.19、0.00，能提供增量信息。

• 行业资金流向综合因子（五因子 W 日移动平均后截面标准化、等权合成）在相同回测条件下全面改善：平均年化收益 22.63%，较原因子提升 0.66 pct、跑赢基准 13.32 pct；平均最大回撤 -22.27%，改善 12.59 pct、优于基准 6.50 pct；年化收益标准差降至 1.33%，且 2022、2023 年均获正超额收益。

• 延伸应用：综合因子整体偏向动量效应，与整体偏向反转效应的量价模型或许能够形成互补；报告并指出流体运动有层流与湍流之分，短时间数值较大的资金流可能引起股价剧烈波动，本研究暂未考虑这类非线性影响。

论述逻辑

• 逻辑起点与问题提出：主动买卖行为直接推动市价、真金白银的押注比口头观点更真实 → 基于 Wind 主动买卖金额构造行业主动净买入因子（占比差 ÷ 成交额占比、W 日移动平均）→ 每周持有 Top5 行业回测，收益可观（平均 21.97%）但回撤大（-34.86%）、2022/2023 年失效 → 判定需要更微观的行业间资金流信息改进因子。

• 建模与求解路径：行业间资金流类比河网水流 → 借鉴曼宁公式建立资金流与超额收益贡献的关系，加入节点与边质量守恒约束 → 方程欠定且非线性 → 解写成最小二范数特解加 SVD 齐次通解 → 松弛为无约束的最小化误差平方和问题 → 以 32 组初值梯度下降求解。

• 示例验证：以 2026 年 6 月底至 7 月初 A 股围绕 AI 硬件主线的博弈为样本，三个典型交易日建模误差最大值均小于 5‰，资金流向图呈现的微观信息（电子从 29/39“缩圈”到 37/39 共识、再到 13/39 抱团松动，化学制药 33/39 承接资金）与投资者主观感受基本一致，验证方法有效性。

• 因子合成与结论：从资金流向图提取四个维度弱因子 → 与主动净买入因子相关性低、提供增量信息 → 五因子采用相同 W 平滑、截面标准化后等权合成综合因子 → 相同回测下收益提升（22.63%）、回撤收窄（-22.27%）、2022/2023 年转正超额、参数敏感性下降 → 综合因子表现相较主动净买入因子全面改善。

关键展望

• 报告提出方向性设想（原报告用“或许”表述、未量化）：将蕴含动量效应的资金流数据一并作为输入变量加入因子挖掘流程，或许能够提升模型对不同市场状态的适应能力，并与前期报告《量化行业轮动的“崎岖之路”》（2026-03-13）中偏向反转效应的量价因子形成互补。

• 后续研究空间：借鉴流体力学层流与湍流之分，数值较小的资金流对行情的影响可能更偏线性，而短时间内数值较大的资金流可能引起股价剧烈波动，本研究暂未考虑这类非线性影响。

• 风险提示：行业资金流向图构建基于质量守恒、能量最低等假设，可能与市场真实状况有所出入；资金流策略有其适用的市场条件，无法保证在任何市场条件下均可取得超额收益；报告提及的具体行业仅用于示例解读，不代表任何投资建议。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的或评级：这是金融工程方法论研究，覆盖对象为 N=40 个中信一级行业及部分二级行业指数（含电子、通信设备、化学制药等仅作示例解读），报告明确声明提及的具体行业不代表任何投资建议。