穿过股价的迷雾：从资金流向揭示市场心理

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	资金流向在国际上是一个成熟的技术指标。为了检验资金流向与指数（股价）变动之间的关系，全景网随机选取了牛年以来的两个月作为统计的样本。     经过统计发现，无论大盘还是具体的行业，当天资金流向与当天的指数收益之间存在明显的同向变动关系。而在当天资金流向和收益发生背离时，当天的资金流向有较大概率会在下一交易日反映出来。     大盘资金流向与上证综指的关系     我们统计了牛年开始至今，也就是2009年2月2日—3月25日期间，每个交易日大盘的资金流向情况，以及当天上证综指的涨跌幅度，把两者进行了比较。     通过统计可以发现，资金流向和上证综指的日收益之间，存在很强的同向变动关系，资金流向数据能够很好代表当天的市场涨跌。     列入统计的38个交易日中，有32个交易日资金流向与上证综指的日收益出现同向变动。当天资金流向对当天的指数收益有很好的解释能力，甚至当天早段的资金流向数据便能较好地预测全天的收益表现，不过对于未来指数收益的预测能力则相对较弱。     值得注意的是，在当日资金流向与当日收益出现背离的时候，当天的资金流向有较大概率会在下一交易日反映出来。在出现走势背离的6个交易日中，有4个交易日的资金流向趋势在下一交易日里得到了验证。 大盘资金流向与沪指涨跌幅比较日期资金流量（亿元）沪指涨跌幅（%）沪市成交额（亿元）2月2日24.791.06625.162月3日62.552.44980.462月4日49.692.281123.492月5日-31.54-0.461246.72月6日146.723.971228.422月9日7.491.991527.532月10日-9.051.821376.012月11日-72.9-4.341748.592月12日-54.35-0.561442.042月13日93.823.231672.792月16日-39.012.961806.932月17日-171.38-2.931722.162月18日-136.61-4.721385.042月19日-35.060.781108.192月20日45.761.541110.092月23日64.591.961410.292月24日-183.62-4.561611.092月25日-56.930.271342.762月26日-158.68-3.871301.782月27日-74.62-1.811002.743月2日1.150.51736.953月3日-17.01-1.05815.53月4日141.626.121304.663月5日-41.91.041575.283月6日-29.18-1.261075.053月9日-137.21-3.391058.233月10日14.461.88707.643月11日-30.75-0.91898.533月12日-47.96-0.24723.343月13日-24.23-0.24724.883月16日17.221.15629.573月17日117.183.021146.023月18日36.820.241281.083月19日63.41.891294.183月20日-9.20.681354.953月23日66.091.951521.413月24日8.640.561519.883月25日-86.74-21340.64     行业资金流向与其收益率的关系     此外，为了检验行业资金流向与其涨跌之间的关系，我们还选取了证监会行业分类中的证券期货板块为例，统计了自2009年2月2日—3月25日期间，该板块每个交易日的资金流向情况及日收益率，将两者进行对比。     通过统计同样发现，资金流向与行业的收益率之间，同向变动关系明显。在列入统计的38个交易日中，有32个交易日证券期货板块的资金流向与其收益率出现同向变动。当天的资金流向亦很好地解释了该板块当天的收益。     而在出现走势背离的6个交易日中，有4个交易日的资金流向趋势在下一交易日得到了延续。     另外，从统计中还可以发现，资金流量的大小与行业的涨跌幅度也有很强的正相关关系。当天的收益率较大，往往是由大量资金净流入推升所致（如3月4日、2月13日等），而出现较大的负收益，也与当天资金净流出量较大有关（如2月24日、3月9日等）。这一点在行业上要比大盘体现得更为明显。 证券期货板块资金流向与收益率比较日期资金流量（亿元）收益率(%)成交额（亿元）2月2日-1.78-0.3527.962月3日3.512.5855.22月4日6.554.1264.782月5日1.77-1.0178.812月6日6.194.1762.82月9日0.611.0282.572月10日-1.350.2765.192月11日8.094.6136.532月12日-4.48-2.0180.882月13日8.184.8689.982月16日5.864.35110.62月17日-7.92-4.4683.262月18日-6.36-5.4681.652月19日-2.89-0.1465.132月20日1.611.3153.482月23日2.983.0271.232月24日-15.09-9.74112.962月25日-2.960.2882.132月26日-6.45-6.4763.992月27日1.740.2159.243月2日-0.350.1236.453月3日-1.45-1.6140.083月4日11.369.1591.123月5日-2.990.76117.63月6日5.560.6395.63月9日-9.88-7.2183.713月10日3.73.348.663月11日-1.12-0.5762.433月12日-2.47-0.6442.913月13日-3.09-2.0841.613月16日1.742.6237.533月17日6.543.7368.593月18日3.250.2171.563月19日6.433.2274.963月20日-1.72-0.8760.233月23日6.473.9692.383月24日-0.430.1685.293月25日-5.58-3.5466.67     东方证券研究所曾针对资金流向与股价涨跌的关系做过一个统计。结果显示，对于沪深300指数而言，过去一个月的累计资金流向数据会对未来一周的市场涨跌产生反向的影响。比如，如果过去一个月沪深300指数是累计资金流入，那么在未来一周，市场上涨的力量将会减弱，极端的话可能会转而下跌。反之，如果累计流出的话，未来一周市场下跌的力量将会减弱，极端的话可能会转而上涨。     资金流向作为一个指标，早在上个世纪70年代，就已被应用于市场分析。但由于指标计算对计算机性能要求较高，因此该指标在很长一段时间内被市场所忽略。随着计算机技术的发展，到了90年代，这个指标被广泛关注。比如，从1998年10月开始，《华尔街日报》每日公布市场主要的股指以及最大和最小资金流量的30只股票的资金流向数据。     资金流向关注到了市场心理与成交之间的关系，将主动卖出所成交的金额计为资金净流出，将主动买入所成交的金额计为资金净流入。通过计算机对高频交易数据的计算，分辨出是买盘成交还是卖盘成交，进而逐笔累计，最后计算出总的资金流向，从而帮助投资者透过指数涨跌的迷雾观察市场心理的变化。