基于二阶段模型的中国股市资金流向研究，本文主要内容关键词为：流向论文,中国论文,模型论文,股市论文,阶段论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
资金流向(money flow)作为股票市场的一项常用技术指标，对此进行的实务研究已比较完善，Welles Wilder于1989年在Stock & Commodities杂志首次发表资金流量指标（Money Flow Index，简称MFI），用该指标衡量资金和整体市场的脉动，该理论认为：当MFI超过数值80时属于超买区，市场可能产生逆转，应该卖出；当MFI低于数值20时属于超卖区，市场可能产生逆转，则应该买进；MFI数值在50附近，则表示市场没有大的变化趋势。《华尔街日报》于1998年10月率先报告每日市场资金流向以及资金净流入额和资金净流出额前30名的股票。除此之外，越来越多的金融投资网站根据各自的资金流向计算方法，开始提供资金流向数据。
资金流向作为技术指标已经在股票实践中得到广泛地运用。尽管证券分析师对每日、每周的资金流向进行统计，并经常在报纸及财经媒体中发表资金流向与股市走势判断的观点，但在现有文献中，从成交量的角度研究较多。学者们大多从成交量与价格关系(Chen et al.,2002；Cai et al.,2006；Huang and Ting，2008)、成交量与股票收益关系（华仁海和仲伟俊，2002；王杉、宋毓明，2006；Ning and Wirjanto，2009）、成交量与运行趋势关系(Chordia and Swaminathan，2000；Glaser and Weber，2009；Emawtee and Brooks，2010)以及成交量与股价波动关系(Wu and Xu，2002；Tay and Ting，2006)4个角度来研究成交量和其他变量之间的关系。
后来，有的学者也从量的角度对资金流向进行直接实证检验，如Kim(2000)采用资金流向数据，发现订单的不平衡对股票收益有负向预测作用。Bennett和Sias(2001)发现资金流向与同期收益正相关，历史资金流向可以预测未来资金流向，而Chan和Lakonishok(1995)认为资金流向与历史收益率呈正相关关系。Frazzini和Lamont(2008)使用共同基金流量作为衡量个人投资者对不同股票的情绪，发现当前高涨的情绪导致未来较低的股票收益。Campbell和Ramadorai(2009)等人认为机构日订单流对股票未来收益有负向作用，尤其是机构委卖订单对股票未来收益的负向作用更显著。高莉和樊卫东(2002)通过对我国股票市场资金流的估算，分析进入股市的资金来源、股市中资金的分布结构、流入到股市中资金的使用效率及股票市场资金流向引起的这种宏观资金结构变化对宏观经济各主体的市场行为的影响。郎六琪(2008)从计算机工程的角度，对证券交易资金流向的计算机辅助分析系统进行研究，并提出一种以资金流为主线的行情揭示系统。
然而，长期以来，文献中对资金流向度量只基于资金在股市波动中的作用。事实上，现有的各种资金流向计算方法得出的结果相差很大，这就对资金流向度量的准确性和实用性带来了疑问。资金流向是股市中资金主动选择的方向，它不仅反映出投资者的行动轨迹，而且在相当程度上指示股价未来变动的方向，因此在股市实际操作中，需要资金方向的指标来指导。本文将遵循上述资金流向研究方法论的演化历程，对现有资金流向计算方法进行改进和补充，将资金流向分为方向确认和数量确认两个阶段，首次提出二阶段资金流向理论模型，并通过构建资金流向指标体系对历次牛、熊市中的大盘、板块及个股的资金流向与股票收益率关系进行实证分析。在资金流向二阶段计算理论模型中，引入排队论、预期效用函数诠释资金流向方向的确认和资金流向数量的确认，相比已有的资金流向计算方法，二阶段资金流向理论模型不仅全面考虑整个资金流向过程，而且计算方法更加科学，也更具实用价值。
本文其他部分安排如下：第二部分基于资金流向经历方向和数量确认两个阶段提出二阶段资金流向模型，并构建计算资金流向的指标体系；第三部分利用通过二阶段资金流向模型计算出的资金流向数据对中国股市历次牛熊市大盘、行业、个股的资金流向与股票收益率关系进行了实证评估；第四部分论证通过二阶段资金流向理论模型计算出的资金流向指标的合理性；第五部分是结论与建议。
二、二阶段资金流向理论模型及指标体系的构建
在证券市场中，资金是股票交易链的源头，资金流入或资金流出表明市场对该股票有超额需求或超额供给，资金流向的变化反映出超额需求或超额供给发生变化。一般来说，资金流向存在两种情况：一种是资金总量发生变化，即外来资金的进场或出场；二是总量不变，资金结构发生变化，即股票市场内资金流向不同的证券板块和个股。
目前计算资金流向的方法主要有两种。一种是根据市场价格的涨跌来反推资金流入还是资金流出，即根据当前市场的交易价格来判断资金是流入还是流出，如果此时刻或此时间区间内的交易价格相对于上一时刻或上一时间区间内的交易价格是上涨的，则资金是流入，反之为资金流出。另一种是根据买卖双方力量的强弱来判断资金是流入还是流出，即通过主动性买盘与主动性卖盘力量对比计算资金流入和资金流出：如果主动性买盘愿意以比当时成交价更高的价格来买入股票，则为资金流入，如果主动性卖盘愿意以比当时成交价更低的价格来卖出股票，则为资金流出。目前绝大多数财经网站都是采用第一种方法对资金流向进行计算，如华尔街日报、大智慧、新浪财经、凤凰财经等采用第一种方法，而只有和讯网等较少的财经网站采用第二种方法计算资金流向。
从直觉上来讲，第二种计算方法存在着一定的缺陷，因为主动性卖盘和主动性买盘并不能反映实际交易中买卖盘力量；同时，这两种计算资金流向的方法只是从某一方面对资金流向进行确认，忽略了在资金流向数量确认之前，应该首先对资金流向的方向进行确认。基于此，本文提出二阶段资金流向理论，并以此为理论依据构建资金流向指标体系。
（一）二阶段资金流向理论模型
在股票市场中，实际资金流向包括方向确认和数量确认两个阶段。在第一阶段中，方向确认是根据排队论原理成功完成股票交易过程的确认和对交易过程中订单方向的判定；在第二阶段中，数量确认是根据散户和主力效用函数，对方向确认后的资金流向结果统计，具体如下。
第一阶段：方向确认。
方向确认是建立在股票成功交易过程基础之上，因为股票交易成功后市场中才会产生实际意义上的资金流，实际资金流产生后才能进行对资金流向的方向进行确认和判定。
在股票买卖成交过程中，根据我国证券市场的实践，采用价格优先和时间优先原则进行订单匹配处理和成交，即按照以下规则进行处理和成交：(1)较高价格的委买申报优于较低价格的委买申报，较低价格的委卖申报优于较高价格的委卖申报；(2)买卖方向相同、价格相同时，先申报者优于后申报者；(3)委买订单和委卖订单按照(1)和(2)规则进行匹配处理；(4)当一个买卖订单匹配处理过程完成后，进入间隔休息阶段，直到有新的买卖订单匹配为止；(5)按照(1)、(2)、(3)和(4)规则完成股票每一笔交易或每一时间区间的交易过程。
假设间隔休息阶段T服从参数为λ的泊松分布，并且间隔休息阶段T及其概率密度函数由随机分解结果给定。假设委买订单和委卖订单匹配处理时间S是平均值为1／μ的非负随机变量，并且匹配处理时间S的广义分布函数为G(x)。假设间隔休息阶段队列T的广义分布函数为G*(s)，交易休息时间V及交易处理完关闭时间C的分布函数分别为V(x)和C(x)，交易休息时间V和交易处理完关闭时间C各自的间隔休息阶段队列T函数为V*(s)和C*(s)。T、S、V、C相互独立，并服从时间优先和价格优先处理原则。
第二阶段：数量确认。
在股票市场中，参与股票交易的无外乎有个人投资者和机构投资者两种，其中机构投资者包括政府机构、金融机构、企业和事业法人以及各类基金。因此，本文假设参与股票交易的投资者有个人投资者（简称散户）和机构投资者（简称主力）两类。
在t时刻完成的股票交易中，散户和主力都有买卖股票的可能性，即委买订单可能是由散户或主力下单，委卖订单也可能是由散户或主力下单。因此，在这“买单—卖单”匹配处理过程中，存在着“散户买—散户卖，散户买—主力卖，主力买—主力卖，主力买—散户卖”4种交易情况。现假设散户购买股票的概率为ε，主力购买股票的概率为η，则他们卖出股票的概率分别1-ε和1-η，见表1所示，则在t时刻完成的交易存在的4种交易
（二）资金流向指标体系的构建
在资金流向的3个方向中，只有资金流入和资金流出对证券市场的方向选择起到关键性作用。因此，根据以上二阶段资金流向理论模型，将资金流向区分为资金流入方向和资金流出方向，构建出资金流向指标体系。资金流向指标体系包括绝对指标和相对指标，其中绝对指标包括资金流入／流出额、资金净流入／流出额及累计资金净流入／流出额，相对指标包括相对资金净流入／流出和资金净流入／流出率。
三、中国股市资金流向实证分析
计算资金流向的基础数据不同，导致同样采用二阶段资金流向理论模型得到不同的资金流向数据。一般来说，计算资金流向的基础数据有免费数据和Level-2数据两种。免费数据是从免费行情软件上获得的数据，这种数据仅提供5个买卖档，以及以6秒为单位的分时成交数据。Level-2数据翻译为行情2代数据，提供10个买卖档，以及逐笔成交的分笔数据，上海证券交易所和深圳证券交易所提供的Level-2数据不直接对用户，而是通过中间机构向用户提供。
虽然采用不同的基础数据计算出的资金流向数据精确程度有所不同，但是对于普通行情免费数据，只要采取科学的统计方法进行计算和归纳，所得到资金流向数据从某一天或者更长的一段时间整体来看，并不会影响资金流向方向和趋势的判断。因此，本文计算资金流向的基础数据为免费行情数据，根据二阶段资金流向理论模型，通过计算机编程，得到1990年12月19日～2010年4月15日资金流向日数据。根据以上构建的资金流向指标体系，对资金流向日数据进行处理得到资金流向各指标数据，在此基础上，对中国股市历次牛熊市大盘、行业及个股资金流向进行统计分析，并对资金流向的预测作用以及资金流向与股票收益率关系进行实证分析。
（一）大盘资金流向特征
自1990年12月19日中国股市运行以来，至今已有20年。回首中国股市，发现这20年基本上都是以暴涨暴跌的“对称美”而出现。参照何兴强和周开国(2006)、何诚颖等(2009)及何诚颖等(2010)对中国牛、熊市周期的划分，本文将这20年划分为5次牛市和5次熊市，见表3所示。
在中国股市正式营业时，上市的股票数量只有几只，规模很小，供求关系极不平衡，造成股价在最初两年出现暴涨的局面。由于股市规模较小，可以投资交易的股票数量较少，因而在第一次牛市期间内每日资金流入、资金流出及资金净流入量、资金净流出量的绝对数值都非常之小。随着股市规模的逐步扩容，上市公司数量的逐渐增多，参与股市交易的资金量逐渐增大，尤其从2000年以后，整个市场的资金流向数量越趋明显化，每日进出市场的资金额逐步增大，资金净流量超过100亿元的交易天数也开始增多，并在第五次牛市和第五次熊市阶段中，资金净流入额和资金净流出额达到历史最大值，见表4和表5所示。
为进一步分析大盘资金流向的分布特征，我们对历次牛市高点、历次熊市低点的资金流向进行统计。结果显示：从上证综合指数历次牛市顶部来看，资金净流入额与资金净流出额之比在2.3～3之间，第四次牛市资金净流入额与资金净流出额比值最大，顶部当天资金净流入额占当天资金流入额的13%～18%，第五次牛市顶部当天资金净流入额占当天资金流入额的比重最大；从上证综指历次牛熊转换的熊市底部来看，资金净流出额与资金净流入额之比在1.3～1.8之间，第四次熊市资金净流出额与资金净流入额比值最大，底部当天资金净流出额占当天资金流出额的45%～55%，第三次熊市底部当天资金净流出额占当天资金流出额的比重最大，见表6和表7。
上述分析显示，我国股票市场在历次牛市和历次熊市资金流向分布的路径转化是从牛市中资金净流入天数为主体向熊市中资金净流出天数为主体的方向转变。这也印证了累计资金净流入推动一轮牛市行情的上涨，而累计资金净流出导致一轮熊市的诞生。
进一步研究表明：在上证综指达到牛市顶部之前，每日资金显示为连续净流入，并且逐步放量资金净流入，连续10日的资金净流入率在2以上，在到达牛市顶部时，资金净流入额为历史最大，随后资金为净流出，牛市行情结束；在上证综指达到熊市底部之前，每日资金显示为连续净流出，并且放量净流出，连续10日资金净流出率在1以上，在到达熊市底部时，资金净流出额为历史最大，随后资金为净流入，熊市行情结束。
另外，我们把牛市和熊市中的资金净流入／出与资金流入／出之比进行分组，结果显示：第一次牛市的资金净流入率为0.5～1的天数占总交易天数的27%，第五次牛市的资金净流入率为1.5～2的天数占总交易天数的25%，第四次牛市的资金净流入率为2以上的天数占总交易天数的17%，而第二次牛市和第三次牛市的资金净流入率分布比较均匀；第四次熊市的资金净流出率为1.5～2的天数占总交易天数的23%，而其他几次熊市的资金净流出率为1～1.5天数占总交易天数的比重较高，平均达到27%。
资金的大量流入及累计资金净流入额的逐渐增加推动股票价格的上涨，造成股票指数的节节攀升，形成历次牛市行情，但历次牛市的产生仍然离不开当时良好的宏观经济环境。在第一次牛市中，政府采取宽松的货币政策，在1990年4月、8月、1991年4月连续降息，经济增长率由1990年的3.8%上升至1992年的14.2%，引起了投资需求和消费需求的高度膨胀；在第二次牛市中，政府为了刺激经济增长，采取有利于股票市场的减息货币政策，于1996年5月、8月降息了两次；在第三次牛市中，1999年实施了“扩大内需”的积极的财政政策和推出了自1996年以来连续7次降息的宽松货币政策；在第四次中牛市中，2005年、2006年和2007年的经济增长率分逐年上升，分别为9.9%、10.7%和11.35%，经济的高速增长为股票市场的强势走牛提供坚实的宏观基础；在第五次牛市中，2008年央行连续降息5次采取特别宽松货币政策，并推出4万亿投资计划项目建设扩大国内需求，这些宏观经济政策大大地刺激我国经济的回暖和复苏，为股票市场的强烈反弹提供强有力的经济基础。
（二）行业资金流向比较
从历次牛市行业资金净流入率分布图可以看出，各行业平均资金净流入率都在0.2以下，机械设备行业、石油化工及房地产行业资金净流入率较高，而采掘业、建筑业及农林牧业资金净流入率较少，都在0.05之下，见图1所示。在牛市行情中，每个行业板块都是资金净流入，行业板块间的资金净流入率有明显的差别。不同行业板块的资金净流入差别导致各行业板块区间涨幅有所不同，各行业板块资金净流入率在历次牛市中的轮动变化则反映出该行业在市场中的总体表现及行业热点轮换特征。
从历次熊市行业资金净流出率分布图可以看出，各行业平均资金净流出率都在0.18以下，资金主要流出机械设备行业、石油化工及房地产行业，采掘业、农林牧业、金融保险行业的流出的资金较少，资金净流出率都在0.025以下，见图2所示。在熊市行情中，每个行业都表现出资金净流出，并且行业间的资金净流出率大有不同，行业资金净流出率的不同造成了行业区间跌幅的不同。各行业资金净流出率在历次熊市中的变化反映了市场对该行业的评价程度。
由于各行业的总市值不同，板块间的资金流量用绝对值进行比较会有失偏颇，因此，为进一步分析行业资金流向的分布状况，我们采用相对资金净流入指标来度量行业的资金流向状况，对历次牛市和熊市中资金净流入和资金净流出最大的行业进行统计。在历次牛市中，行业平均资金相对净流入值为0.0242，其中第五次牛市中房地产行业资金净流入与净流出之比为1.78，累计资金净流入975.55亿元，资金相对净流入为0.045，见表8所示。在历次熊市中，行业平均资金相对净流入值为0.0246，其中第四次熊市中房地产行业累计资金净出980.35亿元，资金相对净流入为0.055，见表9所示。
从历次牛市和历次熊市整体上来看，累计资金净流入较多的行业主要有房地产开发、汽车零配件、机械、设备、仪表、制药、金属非金属行业。这些行业基本上都是与消费升级、重工业化有着直接关系的行业，其中机械设备仪表行业是历年资金流入最多的行业，其根源在于我国从1993年开始进入重工业化阶段，1993年到1999年是我国重工业化的前导时期，2000至今，在人口不断增长、人均收入水平不断提高和国际制造业转移、城镇化、市场化进程加快的推动下，重工业呈加速发展势头，而装备设备业是重工业的核心组成部分。这些资金净流入较多的行业与过去中国经济发展背景一致：城市化进程的加快给房地产行业带来快速增长和巨大的市场空间；重工业化不仅对上游行业（能源和基础原材料）创造了持续的增量需求，同时使得机械、电气设备行业面临着良好的发展机会；人民生活水平的提高使得非周期性消费行业如制药、食品饮料，也获得快速地增长。
（三）个股资金流向与股票收益率
从以上历次牛市和历次熊市的市场资金流向及行业资金流向中可以发现，资金的净流入、累计资金净流入推动牛市中大盘指数和行业板块的上涨，而资金的净流出、累计资金净流出造成熊市中大盘指数和行业板块的下跌。直观上来看，资金流向与股票市场的上涨或下跌存在一定关系，是否历史资金流向与未来资金流向也存在关系？资金流向与股票收益率关系具体如何？为了进一步分析资金流向之间的关系以及其与收益之间的关系，参照Bennett和Sias(2001)资金流向与股票收益率模型，建立以下回归方程进行大样本分析：
从未来资金净流向与历史资金净流向各回归结果（公式10）来看：历史的资金净流向对未来资金净流向有预测作用，历史10天、20天、30天资金净流向与未来10天、20天、30天资金净流向存在正向关系（显著水平99%以上），即过去资金净流量较高的股票接下来也会继续较高的资金净流量，过去资金净流量较低的股票接下来也会继续较低的资金净流量；资金净流向平均自相关系数
随着历史天数增加逐渐增大和变得越来越显著，同时调整
也随历史天数增加逐渐增大。从未来股票收益率与历史资金净流向各回归结果（公式11）来看：未来股票收益率与历史资金净流向存在正相关关系（系数
），未来5天、10天、20天的股票收益率与历史5天、10天、20天的资金净流向正向相关，即过去持续的资金净流入会产生正的股票收益率，过去持续的资金净流出会产生负的股票收益率，但这种正向关系并不显著。从表10还可以看出，不管从全样本，还是牛市、熊市子样本来看，历史资金净流向天数越长，资金净流向的自相关关系越大以及显著水平越高，而未来资金净流向与历史股票收益率（系数
）以及未来股票收益率与历史股票收益率（系数
）关系并不显著。
为进一步分析个股收益率与资金净流向的关系，我们选择在历次牛市中领涨个股进行分析。在以上海本地股领涨的第一次牛市中，资金流向实施高送配的申华控股（股票代码600653）和爱使股份（股票代码600652）等三无概念股；在绩优股带动的第二次牛市中，领涨的个股都有良好的基本面，市场资金涌向这些具有良好基本面的个股；在历史股票涨幅最低的第三次牛市中，资金流向以科技股、以网络股为主的科技股、重组股和次新股；在历史指数最高点的第四次牛市中，资金流向具有显著业绩增长特征的高成长股；在历时最短的第五次牛市中，宏观经济政策大大地刺激了我国经济的回暖和复苏，为股市的强烈反弹提供经济基础，资金流向与房地产、技术硬件与设备等与基础设施有关行业的个股。从历次牛市中的领涨前5名个股的资金流向中，我们发现：在每一次的牛市中大量资金净流入到这些领涨个股中，资金净流入与资金净流出的比值平均为3.09，累计资金净流入平均0.054亿元，见表11。
四、二阶段资金流向指标合理性分析
根据二阶段资金流向理论模型计算出的资金流向数据，以上对中国股市的历次牛熊市的大盘、行业以及个股资金净流向与股票收益率之间的关系进行了实证分析，并得出相关结论。由于本文提出的计算资金流向的方法与已有的计算方法有所区别，自然而然地，我们会问：本文提出的计算资金流向指标与已有的计算资金流向指标相比，是否合理？是否有效？因此我们接下来对本文计算出的资金流向指标与已有的资金流向指标进行比较分析。
在已有的资金流向指标中，Welles Wilder(1989)设计的MFI指标的运用较多，其应用原则为：当MFI超过数值80时属于超买区，市场可能产生逆转，应该卖出；当MFI低于数值20时属于超卖区，市场可能产生逆转，则应该买进；MFI数值在50附近，则表示市场没有大的变化趋势。采用二阶段模型计算出的资金流向的实证研究表明：在上证综指达到牛市顶部之前，每日资金显示为连续净流入，并且逐步放量资金净流入，连续10日的资金净流入率在2以上，而在到达牛市顶部时，资金净流入额为历史最大，随后资金为净流出，牛市行情结束；在上证综指：达到熊市底部之前，每日资金显示为连续净流出，并且放量净流出，连续10日资金净流出率在1以上，而在到达熊市底部时，资金净流出额为历史最大，随后资金为净流入，熊市行情结束。因此，选取到达每次牛市顶部与熊市底部之前的10日为样本区间，对本文的资金流向指标（资金净流入／流出率）与MFI进行对比分析。
从表12中可以看出：第一次牛市顶部区间的MFI均值超过80，其他4次的牛市顶部区间MFI均值介于62～72；第一次熊市底部区间MFI均值低于30，其他4次熊市底部区间MFI均值大于30，尤其第二次熊市底部区间MFI均值达到64。根据MFI指标的原则，MFI超过数值80时是超买区，MFI低于数值20时是超卖区，市场在这两种情况下都可能产生逆转，但据表12所示，市场产生逆转的牛市顶部和熊市底部时，只有第一次牛市顶部区间的MFI指标发出正确信号，而第二次熊市底部区间的MFI指标发出明显错误的信号，在其他牛市顶部和熊市底部区间的MFI指标发出的信号不明显。表12显示，历次牛市顶部区间资金净流入率均值都在2以上，历次熊市底部区间资金净流出率均值都在1.5以下。另外，资金净流向数据表明：资金净流入率在牛市顶部时达到最大，牛市顶部平均资金净流入占资金流入的14.84%，随后资金为净流出；资金净流出率在熊市底部时达到最大，熊市底部平均资金净流出占资金流出的50.80%，随后资金为净流入。MFI指标是指导市场进行短期买卖的指标，对于判断整个阶段的牛市顶部和熊市底部的指导作用有限，而本文通过二阶段模型计算出的资金流向指标体系，不仅对于判断牛市顶部和熊市底部具有指导作用，而且能掌握牛熊市阶段累计资金净流向额及市场中实际发生的资金净流向额。
五、结论与建议
资金流向是投资股票必须密切注重的一项动量技术指标，它不仅反映出投资者的行动轨迹，而且在相当程度上指示股价未来变动的方向，因为资金流向不仅反映出当期股票的超额需求与超额供给，而且也反映出未来股票的超额需求与超额供给。资金流向的判断无论对于分析股市大盘走势还是对于个股操作上，都起着至关重要的作用。在资金流向的3个方向中，只有资金流入和资金流出对证券市场的方向选择起到关键性作用。资金流入表示市场对股票的超额需求，资金流出表示市场对股票的超额供给。如果资金持续出现超额需求和超额供给，则会出现资金的持续净流入和资金的持续净流出，形成股票的上涨和下跌，即资金流向与股票收益相关。
本文从理论上首次建立二阶段资金流向理论模型，其原理是第一阶段资金流向方向的确认是对根据排队原理成功完成股票交易过程的确认和对交易过程中的订单方向进行判定，而第二阶段资金流向数量的确认是根据散户和主力效用函数，对第一阶段资金流向方向确认之后对资金流向结果进行统计。采用二阶段资金流向理论模型计算出的资金流向数据，按照本文构建的资金流向绝对指标和相对指标进行数理处理，对我国牛熊市中市场资金流向、行业板块资金流向以及个股资金流向与股票收益的关系进行实证分析，得出了如下结论：(1)整个市场资金净流向与股票指数变化的方向基本上是一致，牛市中的资金累计净流入推动股指的上涨，熊市中的资金累计净流出形成股票指数的下跌，资金净流入／资金净流出＞2.3为牛市上证综指顶部，资金净流出／资金净流入＞1.3为熊市上证综指底部，牛市顶部平均资金净流入占资金流入的14.84%，熊市底部平均资金净流出占资金流出的50.80%；(2)行业资金净流入／资金净流出＞1.78为高成长行业，资金净流出／资金净流入＞1.54为低增长行业，而高成长股资金净流入／资金净流出比值＞2，牛市和熊市中各行业板块的资金净流入率和资金净流出率明显不同，牛市中各行业平均资金净流入率都在0.2以下，熊市中各行业平均资金净流出率都在0.18以下；(3)历史资金净流向对未来资金净流向有预测作用，即历史10天、20天及30天的资金净流向对未来10天、20天及30天的资金净流向有显著的预测作用，历史资金净流向与未来股票收益率存在正相关关系，即过去持续的资金净流向会对未来股票收益率产生正向的影响，但这种正向关系并不显著。
本文的实证结果表明，资金净流向具有持续性，即历史资金流向为净流入／出的股票，在未来一段时间也会保持资金净流入／出，资金流向由净流入向净流出变化时可以看做是进行股票交易的先行指标，作为股票交易的参考。例如，持续5天的资金净流入接下来当资金净流入又达到5天时，则可以看做是对股票交易的信号。另外，资金净流向对股票收益率有一定的预测作用，历史资金流向为净流入／出的股票，未来股票收益率为正／负，虽然这种预测作用大样本检验效果不明显，但仍然对投资有着一定的参考价值。例如，当股票出现持续10天资金净流入时，则可以看成是股票未来将涨的信号，则可以考虑在适当时机介入买入股票；相反，当股票出现持续10天资金净流出时，则可以看成是股票未来将跌的信号，则可以考虑在适当时机介入卖出股票。因此，投资者可以根据资金净流向的变化及持续天数，进行相关的股票买卖操作。
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