资金流入流出的小秘密~
一、两家券商流入流出反方向
前几天有个小伙伴们来私聊我，说他的券商有问题，他要换券商，因为同一个标的，盘口资金在两家不同的券商居然显示不一样，不仅流入流出金额不一样，连流入流出方向都是相反的~
这还怎么玩儿？每次买卖可转债的时候都特意去留意了下正股的盘口资金，天天那么关心盘口资金变化，结果哪个软件是正确的都不知道~
下图来自紫金矿业（601899）在2022年8月8日同一时间两家不同券商的截图：
上图可以看出来，两家不同的券商资金流入流出的金额是有差距的。
二、资金流入流出的统计方式
有很多小伙伴疑惑，为什么不同软件的资金流向数据不一致，甚至同一只股票的资金流向相反。这是什么原因?到底以哪个为准呢?
目前市场上主要有两类算法:
算法一:对每一笔成交的委托进行分析
一笔成交一定既有买方又有卖方。可以将买入委托的成交金额记为流入资金，卖出委托的成交金额，记为流出资金。再判断每笔成交买卖双方属于超大单、大单、中单、小单中的哪一类。举例:某只股票“卖1”价10元，仅有1笔1000手大单卖出;随后陆续共有100笔(每笔10手)，价格为10元的买入委托与之匹配成交;此时共有101笔委托，1笔卖出委托为1000手(100万元)超大单，100笔买入委托均为10手(1万元)小单。
统计资金流向为:
超大单净流入=流入0元-流出100万元=-100万元;
小单净流入=流入1万元/笔*100笔-流出0元=100万元;
通常我们使用的行情为Level-1行情数据，成交数据均为合并展示的3秒切片数据，无法知晓每笔成交的内部买卖委托结构。故上述的统计无法使用Level-1行情进行统计，只能借助Level-2行情进行分析。
这种统计方法，主要用于分析市场上不同资金量级的投资者之间的筹码流动情况。优点是，可以通过尽可能详尽的数据来还原投资者之间的交易情况;缺点是，投资者可能会进行拆单的操作，因此会有一定的偏差。
算法二:对每一笔成交明细进行分析
在了解此算法前，我们需要先了解主动性买卖:主动性买入指，买入委托价格>卖一价，主动去吃卖盘而成交的买入委托
主动性卖出指，卖出委托价格≤买一价，主动去配合买盘而成交的卖出委托
软件成交明细中通常将主动买入标识为B，主动卖出标识为S
在对每一笔成交进行分析的过程中，若这笔成交是主动性买入，则记为流入资金，反之则记录为流出资金;再判断每笔成交属于超大单、大单、中单、小单中的哪一类。
举例:
某只股票“卖1”价10元，仅有1笔1000手大单卖出;
随后陆续共有100笔(每笔10手)，价格为10元的买入委托与之匹配成交;
此时在成交明细中会生成100笔成交记录，均为金额为1万元(10元/股*10手)的主动性买入成交，显示为如下，共100笔，且均为小单;
统计资金流向为:
小单净流入=流入1万元*100笔-流出0元=100万元;
无超大单、大单资金流向数据。
使用该统计算法，对于涨停的股票，其资金流向会被统计为流出，这是因为涨停情况下，每笔成交均为主动性卖出导致(卖出委托价格≤买一价(涨停价))
这种统计方法，主要是反映个股的市场风向和趋势。当市场上投资人多方力量较强时，会更积极主动地买入;空方力量较强时，会更积极地卖出。优点是，作为一种传统方法，对于数据的精细程度要求不高，适用于多种行情信息(Level 1可以使用定时产生的分笔，Level2可以使用连续的逐笔);缺点是，分析的信息细节不足，可能会有样本偏差。
三、哪种算法比较好?
资金流向数据并非交易所发布的标准行情数据，各分析软件按照自己算法计算，这样计算的结果不尽相同。同时各家对超大单、大单、中单、小单的划分标准不同也会影响计算结果。
所以大家平常也不要太迷信盘口资金啦。买卖一个标的，也得结合成交量，位置，板块趋势等综合考虑啦。
好了，今天就先聊到这儿，后面会持续跟大家分享更多小白投资干货。
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风险提示：本号所提及的任何标的，仅作个人投资记录或举例说明，不代表任何投资意见，据此操作风险自担，投资有风险，入市需谨慎。