邢不行 | 量化投资中如何计算机构、主力、散户资金流数据【视频】

引言：

邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。

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这是邢不行第 62 期量化小讲堂的分享

作者 | 邢不行、助教林奇

本文内容也有视频版本，点击下方小程序观看：

【邢不行】股市中的机构、主力、散户资金流入流出数据，如何计算

有一定炒股经验的朋友，都会在各种行情软件上看到下图这种资金流数据。

它展示了所谓的机构资金流入、散户资金流入等数据。

这数据光名称就会让很多人兴奋。机构、主力、散户，哇，那我跟着主力资金操作是不是就能赚钱了？

稍微理智一点的，会去思考这个数据到底是怎么算的，也有人会来问我。

本文就对此问题进行详细的讲解。

随便打开一个行情软件，比如同花顺（个人认为在手机上体验最好的炒股App），你就可以看到任一只股票的资金流数据。

比如下图是平安银行的数据：

我常用来抓数据的新浪财经也有平安银行的买入、卖出资金流数据：

再比如付费的金融数据库万得，我很多数据都从这里获取，每年得花个几十万元。它也提供主力流入、流出数据：

类似的数据在东方财富网、雪球等财经网站也有。我们将这些数据整理到下面的表格中：

同股票同日的资金流数据，却各不相同这是同一天、同一只股票的资金流入和流出数据。仔细观察就会有疑问，为啥每个平台的数据存在这么大的差异？

我们做量化投资的对数据很敏感。看到新的数据类型就像看到宝藏一样，两眼放光。

当第一次看到资金流数据时，我想象中它的计算方式是这样的。举个例子，假设下图是某股票某日逐笔交易数据。我们知道每一笔交易的成交价、买卖方向、成交额。

上市公司A日内逐笔数据因为之后要计算机构、主力、散户的资金进出，那我必然还要知道每笔交易对应的交易账号及背后账户人的信息。我们可以看到图中橙色部分代表着机构账户，有4笔交易。其中买入的有两笔：

那么把两笔加起来，就得到了机构流入：1779360+277200=4551360。

同样的还有两笔机构卖出的交易：

把这两笔加起来，就得到了机构流出资金：919296+159120=1078416。以此类推，我们还能算出大户、散户的相关数据，形成下面这张表：

以上就是我想象中的计算方法。我也问过很多人，他们也都以为是这么计算的。

但实际上，这种算法根本不可能实现。

一笔交易来自于哪个账户这样的信息，只有交易所自己知道。

而交易所是绝对不会对外提供这样的数据的。

交易所对数据的管控非常严格，访问数据有专门的数据室，进出要安检，也没有持续外泄的可能。

当然也有特例。在某些交易所正式对外公布的数据中，会包含一些账户信息的蛛丝马迹。

比如之前的TopView数据和目前的沪港通数据，部分的展示了交易账户信息，感兴趣的可以自己搜一下，或加我微信xbx9585了解详情。

另外，交易所虽然知道哪些账户是机构账户，但是如何区分散户、大户还有庄家呢？这些都属于个人账户，它们并不会告诉交易所自己是散户还是庄家。

那么资金流数据实际上是如何计算的呢？我们以万得的数据来进行讲解。

从上面的数据说明中，可以看到万得并不是以交易的归属账户来划分机构、散户等的，而是直接用这笔交易成交额的大小来区分：

根据这个标准我们重新划分一下刚刚的逐笔数据，重点注意倒数第二列橙色部分：

据此，我们再把逐笔数据分类汇总下，就能得到各类资金账户的流入、流出数据。

我们可以看到有三笔交易被定义为散户。其中有两笔买入：

把这两笔加起来就得到了散户资金流入：41048-8136=32912

同样的还有一笔是散户卖出的交易：

那么散户资金流出额就是8136元。以此类推，将其它分类的买入额累计相加得到资金流入数据，卖出额累计相加得到资金流出数据：

按照万得的规则计算的资金流数据以上是万得的资金流数据计算方法，其它软件也是也大同小异：

我们整理了几家行情软件的数据划分标准，可以看出每一家的标准都不同：

这也能解释为什么各个行情软件的数据会存在那么大的差异了，因为它们的划分标准不一样。

所谓的散户、大户、机构只不过是根据挂单的资金量来划分的名称而已。单子大的叫机构，单子小的是散户。

一个散户下单30万会被认为是机构。而有的机构把一个大单拆成很多个小单来下，却会被认为是散户。

这样的数据存在一定失真。

很多的朋友可能会说：这存在缺陷的数据，还能用吗？

其实还是能用的，并且一定要用。

很多数据都是存在缺陷的，但它们依旧能在很大程度上反应出真实信息。

就好比很多人觉得A股公司存在财务造假，财务数据不可靠。但实际上财务数据整体还是非常有价值的，基于财务数据能构建非常好的选股策略。

归根到底还是要看你对数据了解的深度以及如何应用这些数据。

比如下面就是我们依据万得的资金流数据构建的一个选股策略。年化收益率66%，13年至今累计翻46倍，总体来说还是不错的。

按照资金流数据构建策略

END

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