这是邢不行第 88 期量化小讲堂的分享
有这么一批人，他们是股市的中坚力量，占据了A股流通市值的半壁江山。
他们擅长在3000点高地打持久战，敢于和资金量远超自己的对手近身肉搏，在市场大起大落之时，总能看到他们视死如归的身影。
经管之家
用Python量化散户操作，然后反着来，胜率竟然高达...?!
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在A股市场上，散户是真正做到了为国接盘的侠之大者。
但一直以来散户却备受嘲讽，被看作韭菜的代名词。甚至还有一句俗语流传甚广：散户反着买，别墅靠大海。
值得一提的是，一直以来市场上广为流传的俗语，都是我们量化策略开发的灵感源泉。
本文就尝试从这句俗语入手，构建一个量化策略，来看一看到底是散户反着买，别墅靠大海，还是跟着散户买，天天发大财。
如果你有其他觉得可以回测的股市俗语的话，可以扫描下方二维码或加我微信xbx783和我交流。
第二幸福的事，是有人一直错，我反着来就可以了，他买我卖，他卖我买。
从经验来看，散户不正是这样的角色吗？所以这次我们就尝试跟着学渣，反着操作，反向抄一波作业。
想实现上述策略，就要有散户操作的相应数据。
数据对量化投资至关重要，没有数据就是巧妇难为无米之炊。
我找到了一个非常合适的数据来验证猜想，这个数据和东方财富这家券商有关。
作为全国最大的互联网券商，东财的主要客户群体就是散户。
在东财开户后，无论你身处何地，都会被统一归结到它在拉萨的几家营业部。
由于这些营业部的交易量大多来自于散户，它们也被称为散户大本营。
需要注意的是，这几家营业部也是龙虎榜的常客。
有同学可能不知道什么是龙虎榜，这里简单介绍一下。
每个交易日都会有一些股票的价格出现异常的波动，只要符合下图中任意一个条件的股票，交易所就会把它列出来，放到一个榜单上，这个榜单就是龙虎榜。
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。
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。
感兴趣的同学可以扫描下方二维码或加我微信xbx783，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。
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。
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。
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。
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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。
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。
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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。
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。
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