接上文
3 龙虎榜表现

只要上了龙虎榜，交易所就会公布买入和卖出该股票活跃的营业部。

找到龙虎榜的历史数据，就会发现东财的东环路第一证券营业部经常上榜。

我还发现了某财经网站，它统计了该营业部在上榜后相关股票的未来表现。

东环路上榜后结果惨淡

细看上表，可以发现该营业部相关的股票，上榜后大概率是亏的，且上榜越久亏得越多，同时胜率也极低，简直就是追涨杀跌最好的反面教材。

并且除了东环路第一营业部，东财的其他三家营业部也有相应数据，表现也是同样的惨不忍睹。

更为魔幻的是，这个统计还是来自东财的官网，妥妥的我打脸我自己。

感兴趣的同学可以加我微信xbx1717，我把相关网址发给你们，大家可以去围观一下。

言归正传，通过龙虎榜数据我们可以初步判定，散户的操作确实不行。

但这个数据有一定的局限性，毕竟每天能上龙虎榜的股票是很有限的，东财的营业部也无法代表所有散户的操作。

如果数据不够全面，那基于这个数据构建的量化策略就会有失偏颇。所以我们需要寻找其他可靠的数据。

03 资金流数据

1 资金流概念

我曾写过一篇文章，介绍过大家在炒股软件上经常能看到的资金流入流出数据。

比如某股票的机构资金流入、散户资金流出，以及主力资金流入、大户资金流出等。

我在这篇文章里也详细讲过资金流数据是如何计算出来的，感兴趣的可以去看看。

邢不行 | 量化投资中如何计算机构、主力、散户资金流数据

我先简单说下结论：实际上资金流数据它只是一个简单的近似的模拟，它通过算法估算出机构、散户相关的资金流入流出数据，而不是真去汇总了所有机构、大户、中户、散户的买卖数据。

2 资金流数据

我同样帮大家整理好了数据，包含了所有股票（包括已退市的股票）上市至今每天的开高收低价和资金流数据：如散户买入/卖出金额、机构买入/卖出金额等等，非常完备。

数据情况如图所示：

我们还可以这样来看数据。比如2022年3月31日这一天，浦发银行的成交额是20690万，其中散户买入6106万，中户买入6146万，大户买入5773万，机构买入2663万。

我们就能知道散户资金在浦发银行当天的交易中占了多大的作用。

如果你需要这个数据的话，可以加我微信xbx1717，都是可以免费发给你的。

3 散户卖出信号

既然我们要反着抄散户的作业，那理论上散户集中买入的股票我要卖出，散户集中卖出的股票我要买入。

这其实是多空策略，我们可以同时做空和做多，但考虑到 A 股目前无法自由做空个股，我们只能构建一个单边的做多策略，也就是去买入散户大量卖出的股票。

那我们该如何判断哪些股票是散户集中卖出的呢？

比如在2021年12月31日，我们针对散户卖出额从大到小排序，看看当天散户卖出成交最多的股票是哪些。

需要注意的是，股票的市值和成交量都有大小之分，大市值股票天生成交量就高，小市值股票的成交量就低。

所以我们不能通过绝对值来判断某个股票有没有被散户集中卖出。

我们要看相对值，去找散户卖出金额占成交额比重最高的股票，这些才是被散户集中卖出的。

04 散户表现统计

1 数据统计

据此，我们计算出所有股票每天的散户卖出额占比，并尝试做出下表来进行初步统计。

这张表统计了散户卖出金额占比大于10%的情况在历史上共出现905万次左右，其中在次日上涨的次数大概是450万次，上涨的概率是49.75%，平均涨跌幅是0.07%，跟抛硬币相差无几。

我们不仅只看1天，还可以看未来3天/5天的数据。当然你会发现都和抛硬币一样

我们还可以看大于20%、大于30%、甚至大于90%的情况。

按照预期，比例越高时，应该更容易展现出明显的预测效应。

我们很难用手工去计算出这张表格的结果，需要借助Python编程来完成。

如果你需要相关数据和代码的话，可以加我微信xbx1717，都是可以直接发给你的。

2 统计结果

代码运行结果如图所示：

首先我们可以明显的看到散户卖出金额占比越高，出现的次数就越少。比如占比大于90%的情况只出现了9600次。

而随着占比越高，未来上涨的概率也越高，平均涨幅也越大，特别是占比大于80%和90%的时候，胜率已经达到了惊人的65%+，平均涨幅甚至有4%+、8%+。

大家要知道，在 X 场里面庄家只要相对你有51%的胜率就可以赚的盆满钵满了，60%+的胜率有多惊人也就可想而知了。

而散户卖出金额占比越高、股票未来表现越好的统计结果，也这正应了那句俗语：散户反着买，别墅靠大海。

3 策略衍生

至此，我们通过对资金流数据的分析，得到了一个较好的统计结果。

但我们还没有办法通过这个结论来赚钱。因为你有了结论，也不知道如何执行交易。

因为我们量化策略需要非常的精确，它会明确的告诉你什么时候买什么股票、买多少、占多少仓位、什么时候卖出。

我们还可以得到策略相应的资金曲线，看看你根据策略买卖，到底是赚是赔。

到底如何将前文的表格转化成一个清晰的量化策略呢？由于篇幅有限，我们下期再讲。

如果你对这个策略的构建有自己的想法，也欢迎加我微信xbx1717和我交流。

05 后记

文章的最后，和大家分享一点量化投资的心得。

很多人问我小白如何开始学习量化投资，有什么可以书单推荐。

我的建议是千万不要直接找本书来看。

你找本编程书看，那跟着敲完“Hello World”就结束了；你找本数学书看，那看到第七页的公式就睡着了。

更好的学习方式是做实际的项目，在实践中学习量化策略。

研报就是很好的量化实践项目。

一篇研报就是一个策略，作者都是年薪百万的高学历券商分析师，你要做的就是读懂策略研报，并用代码实现。

在此期间什么不会学什么，哪里不会点哪里，抱着解决问题的心态去学习，事半功倍。

熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。

那么哪里可以获取研报呢?
你可以加我的微信xbx1717，我这里有分门别类几万份研报，还会实时更新。
我会区分难度，精选之后发给你。

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聊的开心，聊得有缘，很多量化的数据、资料都是可以送给你的。
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