上一节我们讲了筹码的换手率模型。在这一节中，我们解释主力和散户资金比例的模型。 　　

　　1.主力和散户资金比例模型。严格来说，主力资金配比属于资金流分析模型，需要对盘面上的订单数据进行分析。我们需要明确我们得到的因素的意义： 　　

　　主力净比例=主力净金额/成交净金额=大单净金额注：一般来说，大单为50万股或100万元的订单，大单为10万股或20万元且不足50万股或100万元的订单。 　　

　　所以主力的净量就是大盘投资者下单时在市场上留下的痕迹。虽然目前开单工具很多，但还是有很多投资者，尤其是机构投资者和大规模游资，直接大仓位下单交易。可以通过软件和网站查找资金流向数据，学会看以下指标： 　　

　　今日主力净流入 主力净比 　　

　　今日超大单净流入 超大单净比 　　

　　今日大单净流入 大单净比 　　

　　今日中单净流入 中单净比 　　

　　今日小单净流入 小单净比 　　

　　主力净比例因子是主力开始建仓的表现，是一个积极的因子。应该是按因子价值降序排列，买因子价值较大的股票。 　　

　　对应主力的是小单。我们假设小单大量流入的股票是散户行为驱动的，流入就是追涨。假设这种行为中的小单净占比意味着该股大幅上涨，上涨趋势已经告一段落，那么这就是一个反转因素。所以我们按因子值升序排列，买因子值较小的股票。 　　

　　小单净占比=小单净额/成交额注：小单定义为2万股或4万元以下的交易单。 　　

　　当天的资金流也会有数据噪音，就像换手率一样。可以用平均值来降低噪声，可以得到该时段主力净占比等数据。如果要做一个非常高频的日交易模型，资金流向是其中一个因素，就需要直接引用当天的数据，而不是作为平均数据处理，甚至引用更高频的分线资金流向数据。在程序中，我们需要检索主力的净份额(%)和小单的净份额(%)的字段数据，分析最近20天的资金流向数据，然后进行日段的排名分析，试图找到对股价有显著影响的因素。 　　

　　2.追踪主力部队的行踪。有时候，主力的去向是很难追踪的，从主力的净占比分析，几乎没有超额收益。而且当我们按升序排序，找到主力介入最少的股票时，并没有看到明显的反转，说明数据的市场判别能力较弱。这充分说明主力有能力和意图隐藏踪迹，主要是通过把大单拆成小单买入来实现的。 　　

　　而是实现小单的净比例。如果主力很难跟踪，小单很容易跟踪。如果20天内小单持续净流入，且流入速度超过单单、大单、超大单等机构，这类股票一般没有前途，收益显著为负。 　　

　　反之，寻找小单低流入的股票，循环买入，就会有超额收益。这表明，当散户无法再有更多资金流入一只股票时，机构投资者开始收获筹码，或者开始拉升个股。 　　

　　3.总结另一个模型是芯片变化率模型。我们假设筹码集中度是主力的吸筹过程，然后开始上升。筹码分散是主力在分发筹码，主力的撤退会开始下降。这个模型需要股东人数变动的高频数据，最好是日频数据。但目前能查到的数据都集中在季度财报更新时公布的股东人数上，信息严重滞后，不利于计算筹码的动向。 　　

　　最后，我想提醒你，证券市场的规则是复杂的，在交易和开户方面有许多漏洞，所以 　　

　　此外，主力的净投放量受到机构开仓单、下单和高净值散户行为的影响，也存在判断不准的情况。因此，如果实盘使用类似的模型和因素，就需要获得更精确的数据，或者对数据进行精确的清洗和处理，这样才能看到市场交易推动价格的痕迹。这就是为什么我们不能通过主力的净占比得出有效的结论，但是无论如何可以通过小单的净占比得出有效的结论。