对指数的预测
对于沪深300指数来说，由于没有每笔交易数据，因此我们只能采用1分钟的分时交易数据，另外我们得不到主动买卖盘的信息，因此我们采用第一种计算方法来计算指数的每日资金流向数据。
通过统计2007年11月到2008年1月沪深300指数日收益和资金流向之间的关系，可以很明显看到，两者有很强的同向变动关系。检验发现，两者的相关系数达到0.79，99%统计显著。
对资金流向对当天的市场收益做一元回归，得到的结果显示，我们利用1分钟分时高频交易数据计算出来的资金流向数据是能够很好代表当天的市场涨跌，因此是有效的。
接下来，对沪深300指数资金流向指标的预测功能进行检验，这里采用过去1天、2天、5天、10天以及20天的资金流向数据，来看不同时间长度的资金流向数据对于未来1天、2天和5天的市场收益到底有没有预测功能。
检验的时间长度是2006年7月到2007年7月，检验的结果令人意外：唯独具有显著统计关系的是过去20个交易日的累计资金流向和未来5个交易日的市场累计收益，回归系数的t值在99%置信度下显著，因此在统计意义上，这两个指标有很强关系。
然而这个检验结果与我们的直觉判断大相径庭，因为如果在过去20个交易日里，资金累计流入的话，那未来上涨的可能性应该更大。这里却得出一个相反的结果，即未来一周市场下跌的可能性更大。
仅就统计意义而言，利用这个检验结果画图，两者显示了反向关系，同时过去20个交易日的累计资金流向基本是在-0.05到0.05区间之内波动，因此可以把这个区间的上限和下限作为累计资金流向的警示线。
至于为什么会出现这种反向关系，我们认为可能是来自于均值回归效应。由于资金流向本身可能存在均值反转的特点，使得累计资金流向达到一个临界点时就会开始反转。
进一步的深层次原因有可能来自于指数收益的反转，因为资金流向数据本身是根据市场的涨跌计算出来的，逻辑上是市场上涨了使得计算出来的资金流向是流入，从本质上来看，过去资金流向和未来市场收益会有如此的负相关关系，最关键是来自于累计收益本身的反转，只不过通过资金流向指标反映出来罢了。 对指数预测的小结如下： 1.当天资金流向对当天的指数收益有很好的解释能力，但无法对未来做预测。 2.资金流向对于未来指数收益的预测能力很弱。但唯一的例外是之前20天的累计资金流向，能够在99%的统计显著性下反向预测未来一周的累计收益，其原因可能来自于市场的均值反转。 3.由于当天资金流向和当日收益有很强的正相关关系，但对于未来毫无预测功能，因此更要关注当日资金流向和当日收益相背离的情况。我们发现背离时，当天的资金流向有57%的概率会在下一交易日反映出来。
对个股的预测
我们首先对股票样本做了分组，按照换手率的高低将沪深300指数的成份股分为高、中、低三组，从中各取20只股票，分别对不同换手率股票的资金流向数据进行检验。
对于股票来说，我们分别采用两种方法计算，以检验哪种方法计算出来的资金流向更加有效。
首先我们检验股票资金流向指标的有效性。结果表明，用两种方法计算出来的资金流向指标都是有效的，而第一种方法计算出来的资金流向数据更加有效。
因此对于股票来讲，还是采用第一种方法计算。
检验结果是，无论对于高换手率股票还是低换手率股票，过去短期的资金流向对于股票都有比较明显的正向促进作用，从统计显著性来看，对于高换手率股票，资金流向的促进作用更加显著。
接下来检验对于未来2天和5天股票累计收益的预测功能。可以发现，对于高换手率股票，资金流向主要还是对股票有短期正向促进作用；而低换手率股票，两者主要是反向关系。 对股票预测的小结如下： 1.股票的资金流向对于未来一天的收益具有比较好的预测能力，无论是对交易活跃还是对交易不活跃的股票，这和指数的资金流向是不一样的。 2.对于高换手率股票，累计资金流向对于未来股票收益的预测能力是以趋势性表现出来的，1-2天的累计资金流向可以作为未来1-2天的股票累计收益的正向指标。 3.对于低换手率股票，累计资金流向对未来的股票收益有一个反向预测能力，具体而言，5天的累计资金流向可以作为未来5天的股票收益的反向指标。
至于为何高换手率股票和低换手率股票有此差异，原因可能在于，高换手率股票通常流通盘比较小，因此资金容易对其产生正向促进作用；低换手率股票通常是大盘股，和指数具有差不多的特征，因此反转回归的特征更明显。
(作者为东方证券研究所研究员)
