跟踪大资金：四类方法，只有一类站得住

散户总想跟着大资金走，看龙虎榜、看北向、看 13F、看期权异动大单，本质上都是同一件事：想在那笔钱动手之前，看见它要往哪走。

一个最干净的先例，标普 500 的纳入效应 —— 名单提前公布，时间和方向是公开的，规模也能较准确地估算出来，是“提前知道大资金要买什么”的教科书案例。它的异常收益从 1980 年代平均 3.4%、1990 年代 7.6%，一路跌到 2010 至 2020 年的 0.8%，在统计上已经和零没有区别；被剔除的那一侧同步塌陷，从 1990 年代的 -16.6% 收窄到 -0.6%。¹

关键在于，这发生在挂钩该指数的资金大幅增加的同时。直觉是“被动资金越多，纳入效应越强”，数据却是反的。

两个问题

一：从哪观测到他的仓位和方向的？ 如果答案是“从价格反推出来的”，直接关掉，不用往下做。各种情绪指标、拥挤度、融资余额都倒在这里 —— 我算过，融资余额的回撤几乎就是指数回撤乘一个系数，它是价格的影子，不是资金的脚印。

二：就算观测到了，时间、方向、规模是不是事前就全公开？ 如果是，超额大概率会被抢跑抢薄。标普纳入从 7.6% 跌到 0.8%，是这个过程的一次全程录像。作者的解释是，市场学会了提前预判，更重要的是，有机构专门准备好在纳入时卖给指数基金。规模越大，越招来抢跑，窗口关得越快。

两条都过了，才轮到看数字。

约束要能被看见

前提其实没错：确实有一类人因为非价格的原因被迫在某个位置交易 —— 对冲义务、产品负债、保证金、赎回压力，都是真的。问题是：这个方向，你是观测到的，还是假设出来的。

基金被大额赎回，你只要估出流出规模，“必须卖”就自动跟着出来，不用知道它持仓的多空。GEX 反过来：总量能看到，归属看不到，你得先替做市商假定一个方向，图才画得出来。前者的方向是约束推出来的，后者是自己填进去的。

学界里做成了的那些研究，共同点都在前一边：

基金遭遇大额净流出之后，倾向于卖出手里已有的持仓。Coval 和 Stafford 并没有直接看到每一笔申赎 —— 他们用基金的月度总资产和收益反算净流量，再和季度持仓拼起来，测出了被迫抛售造成的价格压力和随后的反转。² 净流量这个约束能从披露数据里估出来，不需要去猜基金想干什么。期权到期日的钉住效应，Ni、Pearson 和 Poteshman 用的是真实持仓数据，测出可期权股在到期日的收益平均被改变至少 16.5 个基点。³ 而“需求压力推动期权价格”这个说法的源头，Gârleanu、Pedersen 和 Poteshman 那篇，成立的前提同样是他们拿到了一份能区分做市商和终端客户持仓的数据集。⁴

反过来，只给总量的公开仓位数据，未必具有稳定的预测力。美国的 CFTC 持仓报告就是一个被测过的例子：用格兰杰因果检验去测十个农产品期货，几乎找不到持仓能预测收益的证据；倒是反过来的方向证据充分 —— 交易者在跟着价格调仓，非商业头寸表现出明显的趋势跟随。⁵ 那份报告更像价格的回声，再加三天发布延迟。

而真能观测到方向的数据源，我找到并且被研究验证过的只有几类：Cboe 的 Open-Close 与逐笔参与者记录、KOSPI 的账户级数据、能区分做市商与客户的专有持仓库 —— 全是要花钱买或者申请的专有数据。

Pan 和 Poteshman 用客户开仓买入的 put-call ratio 把股票分成五组，1990 到 2001 年，最低组减最高组，风险调整后每天 40 多个基点、每周约 1%，几周后逐渐消失 —— 信息被吸收进股价了。⁶

他们再用公开的成交和报价记录构造一个近似信号，只能预测一到两天，而且随后反转，更像短期价格压力。把公开信号和非公开信号放进同一个回归，公开信号的预测力完全消失。

关键差别在于：公开记录分不出开仓和平仓，买卖方向也只能用算法推断；专有数据则能识别非做市商的开仓买入。这些恰好就是第一个问题要的东西。

样本是二十多年前的，40 个基点是五分位多空的毛收益；而且它给出的是全市场知情流的聚合方向，不是“某家机构在买” —— 想顺着它找到具体是谁，这份数据同样给不了。

四类方法，只有一类站得住

把这两个问题架到“任何提前看见大资金的方法”上，我手里的路子分成了四类。

第一类是事前基本能看全的。 学界确实做成过，但它内建自毁。标普纳入效应就是这一类的全程录像：从 7.6% 到 0.8%，被抹平的过程和挂钩资金的膨胀是同步的。

第二类是看得到但被延迟或掐断的。 13F 有四十五天延迟。而且有研究发现，基金的初始申报本身就可能不准 —— 先把交易意图藏起来，过一阵再修正；跟随交易和价格收敛，是等修正出来之后才发生的。⁷ 这不等于“故意骗人接盘”，但足以说明：你在四十五天后看到的那份持仓，未必是他当时真实的样子。国内更直接：北向资金从 2024 年起不再披露实时买卖额和每日个股买卖明细，公开信息主要剩下市场汇总数据（日/月成交总额、成交笔数、ETF 成交额）、前十大活跃证券，以及每季度末后第五个交易日发布的持股数据。⁸

第三类是你以为在看机构，其实在看价格。 这一类里最真实的是订单流失衡 —— Cont、Kukanov 和 Stoikov 的结果很硬：价格变化与盘口买卖失衡呈线性关系，斜率反比于市场深度，跨股票、跨时间尺度都稳定，比成交量的平方根律还稳。⁹ 但它测的是同一个时间窗内的订单簿变化和价格变化 —— 基准窗口 10 秒，检验到 10 分钟 —— 不是拿当下的订单流去预测后面的价格。它不是“提前看到机构”，它就是价格形成过程本身。

期权的 Gamma Wall —— 也就是常说的 Call Wall、Put Wall —— 也倒在同一个地方：它看上去在数机构的持仓，实际拿到的只有总量，方向不是观测来的，是自己补上去的假设。

第四类，只有它站得住。 “站得住”只表示它没有被前面那把筛子排除掉，不表示它已经是一个可交易的策略。

这一条是融券费率。有人把它跟另外 102 个异象和做空指标放在一起比，多空月收益 4.01%、月夏普 0.66，两项都是第一名；其中 42% 的超额来自其他异象里没有的信息。¹⁰

融券费率虽然也是“价格”，但它是另一个市场的价格 —— 借券市场对“谁想做空、券有多紧”的定价，不是股价的倒影。而且它原则上是事前的：你得先付费才能建仓。

但这条有三点保留：

一是排第一不等于别的全无效。那份比较说的是“在这 103 个里它最强”，不是“另外 102 个都归零”。

二是同一篇论文不同版本给出的结果差得很远：工作论文版摘要写的多空月收益是 1.17%，发表版是 4.01%。中间可能变的东西不止一样 —— 样本区间、组合切点、加权方式都可能动过，摘要没交代。单拎 4.01% 出来，容易高估它的可复现程度。

三是发表版摘要只报了 4.01%，没有交代费用口径。而这个策略的空头腿恰恰是全市场借券最贵的那批股票 —— 融券费本身就是成本，所以真正能拿到手的净收益，从摘要判断不了，我也没自己做过。

还有一点我没解决：说它“事前”，前提是费率在空头真正动手之前就涨上去。这个时序我没看到直接证据。

所以我把它放在“值得继续跟”，不是“已经通了”。这条边在美股能用，在 A 股很难照搬 —— 不是说费率信号在 A 股一定失效，而是可操作空间被压得很窄：证监会 2024 年 7 月 11 日起暂停转融券，存量合约 9 月 30 日前了结，并在 7 月 22 日上调融券保证金比例。按证监会自己的口径，到那时融券、转融券规模已累计下降 64% 和 75%，融券卖出量占 A 股成交额从 0.7% 降到 0.2%。¹¹

Gamma Wall

它的故事讲得最硬：做市商在某个行权价堆了很大的敞口，为了维持 Delta 中性，他被规则逼着必须买、必须卖。有人被迫交易，价格就会在那里卡住 —— 听上去正好满足了“约束可观测”。

Gamma 是 Delta 变化的速度。持续维持 Delta 中性的话，负 Gamma 的人涨了补买、跌了卖出，放大波动；正 Gamma 相反，涨了卖、跌了买，缓和波动。GEX 这类指标就是把各个行权价上的 Gamma 按未平仓量加总，画成柱状图，高的地方叫墙。

问题出在符号。 常见算法给 Call 记正、Put 记负，等于假定做市商是多 Call、空 Put 的。¹² 但公开的未平仓量只告诉你有多少合约没平掉，不告诉你谁拿多头、谁拿空头 —— 多头恒等于空头，总量能看到，归属看不到。那个正负号是假设，不是数据。连最常被拿来背书的那篇学术研究（Baltussen 等人关于日内动量的那篇）用的也是这种假定符号的算法，论文里写得很明白。¹³

而符号其实能算。SPX 只在 Cboe 交易，Cboe 的 Open-Close 数据按参与者类别、买卖方向和开平仓分类；⁶ 期权又是零净供给，知道客户和自营拿了多少，做市商那一边就定下来了。Amaya 等人用 Cboe 的逐笔参与者记录重建了做市商真实的 Gamma，结论是样本期内多数时候为正，和民间那套“市场长期处在负 Gamma 里”的默认假设相反。（正 Gamma 不代表没有反馈，只是方向相反：涨了卖、跌了买，把价格往回按。）至于幅度，模型估计的最大影响是把年化日波动推高 3.3 个百分点，而日波动自身每天变动的标准差就有 4.5 个百分点 —— 作者的原话是“不算大”。¹⁴

最要命的一环：做市商到底对不对冲。二十三年的 SPX 日均统计是这样的：¹⁵

指标（SPX 做市商日均）	张数
期权成交量	415,840
假设每笔成交立刻对冲，所需 Delta 当量	110,953
日终 Call 未平仓量变动绝对值	5,999
日终 Put 未平仓量变动绝对值	9,020
日终净持仓变动（经 Delta 调整）	3,466

论文摘要里那个“三十二倍”，是 110,953 ÷ 3,466，不是拿四十一万去比三千多。它说明的是：做市商日终净持仓的变化，没有按成交量的规模积起来 —— 但这只是日终口径，上午建好对冲、下午解掉，收盘一样接近零，论文自己也写明 Open-Close“无法直接研究个体做市商的 Delta 对冲和盘中调仓”。所以美股这份数据能证的只有一件事：高成交量不等于高对冲需求。

盘中那一环要靠韩国。KOSPI 200 的指数期权基本只能用指数期货对冲，而交易所的账户级数据同时覆盖两边，等于能看到一个做市商的全部仓位。在识别出的 43 个做市账户里，同时持有隔夜期权和期货仓位、因而可能在对冲的有 18 个，其中只有 4 个持续做 Delta 对冲；平均账户的期货 Delta 落在目标对冲比率上下五成区间里的日子只占 9.1%；不做对冲的那批人，持仓中位数只拿 5.6 分钟。而这 43 家里有 39 家是外资机构，Optiver、SIG、IMC、Virtu 这些名字正是在美股做市的那几家。

那约束到底落在哪？Muravyev 把期权成交的价格冲击拆开，发现库存风险那一块比信息不对称更大；¹⁶ Bollen 和 Whaley 则测到净买压会推高隐含波动率。¹⁷ 做市商受约束是真的，而它有稳定证据的表现形式，是隐含波动率曲面的形状，不是标的价格上的一堵墙。

剩下的希望在个股。论文作者自己也留了余地：流动性较差的市场，比如最活跃名字之外的个股期权，做市商可能持仓更久、更依赖对冲 —— 但这只是猜想，个股数据更差，他们没能检验。

“数据更差”具体差在哪，因为这里有个很自然的念头：这份 open/close 数据 Cboe 在 DataShop 上公开卖，买一份不就行了？买得到，但它只覆盖 Cboe 自家的四个交易所（BZX、C1、C2、EDGX），不是全美期权市场。⁶ SPX 独家在 Cboe 上市，所以那边拼得齐；个股期权分散在十几个交易所成交，Cboe 只看得见自己那一份，拼不出全市场的做市商持仓。而 Call Wall、Put Wall 的讨论对象恰恰是个股。

另外它给的是成交量，不是持仓 —— 要还原持仓得从合约上市那天起逐日累计，Amaya 他们就是这么做的。

而在一个有监管调查数据可查的个股事件里，SEC 关于 2021 年 1 月 GameStop 的报告明确表示，在掌握的数据中没有发现 Gamma squeeze 的证据，做市商当时在买入而非卖出 Call。¹⁸

我自己在中金所三个股指期权品种上试过一次：按简化 GEX 的正负分组，沪深 300 的负 Gamma 日之后波动更高，中证 1000 却更低，两个都“显著”，符号相反。这只是探索性检验，样本期不长、指标是简化版、没控制波动聚集和到期日效应，不构成证据；但同族品种给出相反符号，至少说明这个信号不稳定。

把前面几段并到一起，问题其实是一个：GEX 需要的输入，是「会被迫做 Delta 对冲的那部分净 Gamma」有多大。而这个数字不存在于任何人买得到的数据里。

它要两个乘数。归属 —— 这份 Gamma 在谁手里，专有数据在指数期权上给得出。行为 —— 这个人会不会真去做对冲，连专有数据都给不出：Cboe 那份只有期权、没有标的，论文自己写明“无法直接研究个体做市商的 Delta 对冲和盘中调仓”。要看到行为，得有账户级、同时覆盖期权和标的的持仓，而这种数据美国没有商业渠道，韩国那份是交易所给研究者的，不卖。

这还不算完：就算这个量存在，它的市场效果也会自我抵消 —— 一家净多 Gamma、一家净空，两边都对冲，方向相反，价格上什么都看不出来。所以你连从结果反推都做不到。

能做的只有从别处给它定个上界。韩国 18 个账户里只有 4 个持续对冲、平均账户 9.1%，说明在一个高度活跃的指数期权市场里，「会对冲的那部分」是小的。

所以这条线我关掉了。不是因为机制不存在 —— 反馈机制是存在的，Amaya 他们测到了，只是幅度不大；韩国那 4 个账户也确实在持续对冲。关不掉的是另外两件：公开数据定不准那个价位，也没有证据表明这种调仓会在公开 GEX 指出的位置上稳定、大规模地发生。

值钱的不是“能看到”

真正值钱的不是“能看到”，而是“能看到，且别人做不了”。

而别人做不了的原因，多数时候不是信息优势，是准入 —— 数据、券源、资金量、保证金、能扛多大的回撤。标普纳入效应那条曲线至少说明了一种情形：当一个机会只剩信息优势，而信息本身是公开的，钱越多，抢跑越多，窗口关得越快。

至于那堵墙，证据强弱分三层。最硬的一层：做市商受约束，并且稳定地显现在隐含波动率曲面的形状上 —— Bollen 和 Whaley 直接测到了。中间一层：对冲行为确实会反过来影响标的波动，Amaya 他们也测到了，只是模型估计的幅度不大。最缺证据的一层，恰恰是散户最想要的那个：在公开 GEX 指出的那个价位上，有人被迫、稳定、大规模地跟着价格调仓。

最后这一层，韩国的账户级样本显示它不是多数做市账户的日常行为；美国二十三年的日终账本也没有提供它大规模发生的证据。那份账本上，一天四十一万张成交，收盘时净持仓只动三千多张，只有“每笔都对冲”所需量的三十二分之一。那更像一个中转站。