外资配置交易框架及买卖特征研究总论

1、在今年 4 月底 A 股开启超跌反弹以来，我们着重强调流动性逻辑，重视增量资金对于 A 股市场的积极作用。事实上，5-6 月 A 股市场最为明确的增量资金是以北向资金为代表的外资，这个让非常多投资者始料未及。根据我们的统计，5-6 月北向资金流入金额接近 900 亿元，不仅弥补 3 月大幅流出的 420 亿，并且呈现大幅流入。北向资金的持仓大幅回补支撑市场在5-6 月持续强势，我们认为本质上是对于国内相关政策不确定性逐渐缓解以及基本面预期开始修复的一种确认。而到了 7 月，受到外围市场和国内房地产局部风险事件影响，北向资金再次流出 210.69 亿元，在此期间上证指数从 3400 点震荡回落至

2、 3200 点。不难看出，以北向资金为代表的外资群体对于大盘市场的感知处于高度敏感的状态。而面对以北向资金为代表的外资流入流出行为，确实在研究落地上有较高的难度。我们在与投资者广泛的交流过程中，发现痛点在与三个方面：1、北向流入流出波动大，难以琢磨；2、北向流入金额和市场成交量悬殊，没有意义；3、外资是不是最主要的边际交易，无法判断。同时，研究外资的难点也比较多：例如：1、周度还是月度视角比较有效？2、多少金额有效，100 亿有效？流入哪些领域有更好的预示效果？3、交易型和配臵型？假外资和真外资？等等。我们认为在深度研究外资的过程中，以上这些问题都需要正视。客观而言，我们很难在一篇文章讲清楚以

3、上全部内容。因此，在本篇文章，我们重点聚焦在以北向资金为代表的外资在 A 股“择时”的问题，以供广大投资者参考。具体而言：对于外资在 A 股的配臵，我们基于政策、市场成熟度、经济环境三个维度进行分析，从配臵层面创新性地首次提出“安信策略EPU-成熟度-基本面三因素配臵分析框架”。具体而言：第一、当经济政策不确定性增加，政策风险加剧自然会压制外资的风险偏好；当经济政策不确定性趋缓，则为市场和经济正常运行提供的大前提。在这里我们用经济不确定指数（EPU 指数）衡量；第二、在一个成熟的市场中，市场参与者的认知相对理性，市场价格与价值的偏离程度较小，投机行为较少。因此，我们认为市场成熟化将有助于外资的

4、流入。在这里，我们用资本市场波动率等指标来衡量；第三、上市公司的基本面分析是市场中价值投资的普遍认知，决定着 DDM 模型的分子端；同时经济情况也通过政策等多方面影响利率水平，从而影响 DDM 模型的分母端。在这里，我们主要用反映宏观基本面的 PMI 来衡量。从历史印证上来看，安信策略EPU-成熟度-基本面三因素框架能够对外资流入情况起到较好的解释预判效果。外资集中流入期的普遍现象是：经济政策不确定性（EPU）下降，市场波动性（月均换手率）在 1%以下，经济环境 PMI 在荣枯线以上；外资集中流出期的普遍现象是：经济政策不确定性（EPU）上升，市场波动性（月均换手率）在 1.5%以上，经济环境

5、 PM I 在荣枯线以下。同时，我们认为当两个因素倾向于外资流入/流出时，这时候对外资流入/流出概率大，在流动幅度的影响程度上，经济政策不确定性指数 EPU 指数为观测外资流入流出行为的核心指标，经济政策不确定性 EPU市场成熟度经济环境。此外，在交易层面，我们认为以月度为单位观察北向资金流入流出对于外资行为进行观察是相对有效的。与此同时，如果在月度中单日北向净流入/流出超过 100 亿，可将其视为重要的交易特征与信号，其余单日低于 50 亿的流入流出我们认为研究意义并不大。具体而言，我们得到外资在交易层面配臵 A 股的十大启示：第一、外资买入特征：全部 A 股整体 PE 估值低于 14X，在

6、阶段性大盘指数跌 10%以上，波动性趋稳阶段时，北向资金流入概率大。具体而言，通过梳理外资流入时的 A 股市场环境，我们发现以下五大启示：1、从估值方面来看，当全部 A 股整体 PE 估值低于 14x 时是北向的明确流入信号；2、从市场情绪来看，北向资金在市场情绪偏低的时刻买入,加速流入时月均换手率低于 1%；3、从系统性风险来看，北向流入时更为关注 VIX 指数，VIX 指数往往在 50 以下或见顶回落时流入，与汇率并无严谨关联；4、从市场行情来看，北向资金在阶段性大盘指数跌 10%以上，波动性趋稳阶段时，外资流入的概率大；5、从行业层面的买入情况来看，在 2019 年以前消费与金融板块在流

7、入后相关领域行情演绎具备持续性；2019 年下半年以来，半导体、新能源等新兴产业在北向流入后相关领域旱情演绎具备持续性。综合评估来看，北向资金流入对于相应领域的配臵前瞻性（预示上涨）居前的行业有：电气设备（新能源）电子家用电器。第二、外资卖出特征：当市场出现系统性风险+上证指数阶段性拉升 20%时，北向资金流出概率大。具体而言，通过梳理外资流出时的 A 股市场环境，我们发现以下五大启示：1、从估值方面来看，当全部 A 股整体市盈率十年估值分位数回落至 30%左右，北向流出压力会出现明显缓解。2、从市场情绪来看，全 A 平均换手率回升至 1.5%，博弈色彩较严重的时期，北向资金倾向于流出。3、从

8、系统性风险来看，在出现全球系统性风险背景下（VIX 指数上升 200%或绝对值高于50），外资可能出现“止损式”卖出。4、从市场行情来看，在止盈背景下前三个月上证综指累计涨幅达 20%时，北向资金有较大兑现收益的可能。北向资金在高位兑现收益后，市场将进入相对疲软调整期。六轮集中流出区段中，上证综指在开始流出前三个月（算数）平均涨跌幅为 4.9%，开始流出前一个月（算数）平均涨跌幅为 1.2%，流出区间（算数）平均涨跌幅为-3.0%，开始流出后三个月（算数）平均涨跌幅为-3.6%。5、在行业层面，北向资金倾向于卖出行业估值水平处在高位，行业所属 PE 大多处于十年分位数 70%以上，前期累计收益

9、超过 30%的行业。同时，在各轮北向资金流出区间，北向资金持仓较为集中的食品饮料、医药生物、休闲服务等行业往往仍然有平均 5%-10%左右的超额收益。从目前评估来看，北向资金流出对于相应领域的配臵前瞻性（预示下跌）评估：非银金融房地产计算机。外资配臵分析框架：安信策略EPU-成熟度-基本面三因素框架外资对于 A 股的配臵，我们基于政策、市场成熟度、经济环境三个维度进行分析，从配臵层面创新性地首次提出“安信策略EPU-成熟度-基本面三因素配臵分析框架”并认为当两个因素倾向于外资流入/流出时，这时候对外资流入/流出概率大，在流动幅度的影响程度上，经济政策不确定性 EPU市场成熟度经济环境。具体而言

10、：第一、当经济政策不确定性增加，政策风险加剧自然会压制外资的风险偏好；当经济政策不确定性趋缓，则为市场和经济正常运行提供的大前提。在这里我们用经济不确定指数（EPU 指数）衡量；第二、在一个成熟的市场中，市场参与者的认知相对理性，市场价格与价值的偏离程度较小，投机行为较少。因此，我们认为市场成熟化将有助于外资的流入。在这里，我们用资本市场波动率等指标来衡量；第三、上市公司的基本面分析是市场中价值投资的普遍认知，决定着 DDM 模型的分子端；同时经济情况也通过政策等多方面影响利率水平，从而影响 DDM 模型的分母端。在这里，我们主要用反映宏观基本面的 PMI 来衡量。图 1：安信策略EPU-成熟

11、度-基本面三因素配臵分析框架经济政策不确定指数（EPU）：当 EPU 指数回落时，外资倾向于增配从经济政策不确定性的角度看，BAKER（2016）基于南华早报进行文本分析，构建了中国经济政策不确定性指数 EPU。南华早报是香港领先的英文期刊，具有较广泛的影响力，该 EPU 指数在学术界也有广泛认知与使用。指数具体构建方法：首先，挑选出有关中国经济不确定性的文章，要求 China, Chinese 、economy, economic、uncertain, uncertainty 三个术语集中都有单词出现在文章内；第二，要求在步骤一中挑选出的讨论经济不确定性的文章，也讨论政策问题，所以文章还需要

12、满足包含特定政策词汇。第三，挑选出每月满足上述要求的文章。用讨论中国经济政策不确定性的文章数量除以当月总发文数量，之后进行标准化处理最终得到 EPU 指数。我们发现，北向资金倾向于在 EPU 回落期间流入，以 2022 年为例，自 2022 年 2 月-4 月，受地缘政治、全球通胀等系统性风险影响，经济政策不确定 EPU 迅速上升，北向资金进入月度净流出阶段；到 2022 年 4 月-6 月，EPU 自 843.92 高位回落至 700.43，北向资金随之连续三月净流入，且规模逐步扩大。中美 EPU 具有较高的正相关性，相关系数达 0.64，故需要密切关注国内国际经济政策不确定性情况。我们认为

13、随着美国加息节奏的逐渐明晰，中美经济基本面触底，有利于不确定性趋于缓和，为北向资金流入提供稳定的政策环境。图 2：经济政策不确定性EPU 指数回落，北上流入回暖BAKER表 1：北向资金流入区段 EPU 变动情况开始结束EPU 变动2022 年 4-6 月843.92700.43-143.492020 年 11 月-2021 年 12 月723.91589.81-134.102020 年 4 月-6 月819.18843.6224.442019 年 6 月-2020 年 1 月959.85755.26-204.592019 年 1 月-2 月654.96720.1665.202018 年 1

14、月-5 月122.94374.10251.17BAKER2017 年 2 月-8 月464.52265.26-199.262014 年 11 月-2015 年 3 月112.7482.09-30.65图 3：中美EPU 具有较高的相关性BAKER资本市场成熟度（波动率、FDI 监管限制指数等）：当市场波动率提升时，外资倾向于避险减配市场趋于成熟体现在市场波动水平降低，机构持股比例上升，市场开放水平提升，服务实体经济能力增强。市场波动加剧与外资持股风险相关联，而市场开放水平则意味着在必要情况下外资是否能够及时自主可控地流入流出，对风险做出反应。金融市场开放水平是市场成熟的表现之一，M SCI 提

15、到进一步纳入 A 股须以中国 A 股市场的准入状况及国际接轨水平为依据，体现了外资对金融市场开放水平的密切关注。OECD 编制的 FDI 监管限制指数，对各经济体外国直接投资的监管限制程度进行评价，其中包括针对金融业的评价。金融市场开放水平决定了外资流入流出的自由便利程度。指数具体构建方法：OECD 根据对各国FDI限制政策的加权打分，衡量一个国家对外国直接投资的限制程度。该指数主要衡量的是各经济体对 FDI 的法定限制，主要包括四种限制类型：(1)外国股权限制；(2)歧视性筛选或审批机制；(3)聘用外国人作为关键雇员的限制；(4)其他经营限制，如外资企业设立形式、利润汇回等。指数分值介于 0

16、-1 之间，分值越低代表开放程度越高，限制程度越低，0 代表完全开放，1 代表完全封闭。行业方面，FDI 限制指数共覆盖了包含初级产业、制造业以及服务业的 22 个主要的经济部门，并对主要经济部分进行了细分。一国总体限制指数是各部门得分的平均值。自 1997 年以来，我国 FDI 限制指数及金融业 FDI 限制指数均持续下降，意味着外国投资者进入中国各行业投资更加自由便利，自 2018 年金融业限制指数下降尤为明显。2018 年4 月，国家主席习近平在博鳌亚洲论坛开幕式上向世界宣布，“中国开放的大门不会关闭，只会越开越大”，表示将大幅放宽包括金融业在内的市场准入。央行行长易纲随后公布了详细的开

17、放路线图和清晰的落地时间表。2018 年成为了新一轮力度空前的金融大开放启幕，2018 年金融业 FDI 限制指数下降明显，由 2017 年的 0.56 下降至 0.33，大大刺激了外资的流入。市场开放水平一定程度解释了在 2018 年中美贸易战背景下，外资逆势流入 A 股的现象。图 4：2018 年金融业限制指数下降明显，外资加速流入OECD图 5：沪深股市每年募集资金及 IPO 家数整体呈上升趋势图 6：A 股机构持股比例提升至 40%左右暂时维稳而金融市场的作用在于服务实体经济，股票市场募集资金的能力是其核心价值体现。沪深两市每年募集资金及 IPO 家数整体呈上升趋势，体现了 A 股在经

18、济发展中起到的重要作用。基于对中国经济发展的信心，我们相信股市也将持续健康发展，这也构成外资长期配臵 A 股的原因。长期来看机构持股比例的提升体现了市场机构化进程，市场参与者专业水平的提高意味着市场走向成熟。基于机构持股市值及私募证券投资基金规模等数据，我们估算出 A 股市场的机构持股比例从 2014 年底的 27%上升至 2021 年底的 41%。在 2021 年前，机构持股比例处在上升通道，未见其与市场及北向资金流入之间的联动；但 2021 年后， A 股机构持股比例已升至 40%左右的较高位臵，较高的机构化程度意味着 A 股市场的逐步成熟，短期来看市场波动率也是市场成熟度的观察维度，北向

19、资金倾向于在 A 股市场波动加剧时流出。波动加剧，意味着短期内市场投机行为的增多或市场分歧的存在。自 2018 年以来，上证综指月度日涨跌幅标准差以 1%为中枢振荡，近四轮北向资金集中流出阶段，标准差均出现明显峰值达 1.5-2%；而近四轮北向资金集中流入阶段，标准差均处在下降通道或 1%的振荡中枢附近。故上证综指月度日涨跌幅标准差超过 1.5%时，北向资金倾向于避险流出。图 7：波动率中枢为 1%，提升至 1.5% 以上时北向资金较大概率净流出宏观经济基本面（GDP、PMI 和工业企业数据）：当经济发展态势良好，外资倾向于增配在经济基本面较差无明显改善阶段，资金流动性充裕为市场提供流动性逻辑

20、，刺激经济复苏。在资金流动性层面， M2 同比所代表的国内流动性供给宽松有利于北上流入。2020 年 4 月-2020 年 6 月，M2 同比维持 11.1%高位；2022 年 5-6 月，M2 同比分别录得 11.1%、11.4%增长，以上区段均为北向资金集中流入区段。M2 同比高于 10%更可能对应北上净流入。图 8：M2 同比高于 10%为市场提供流动性逻辑图 9：债市收益率对外资流动影响并不明显从宏观层面来，长期来看我国基本面向好的趋势不会改变，作为全球第二大经济体经济增速持续维持相对高增长。从经济基本面的层面来看，我国仍然维持 5%左右的中高速 GDP 增长，这也为 A 股公司经营业

21、绩表现提供大环境保障。从反映经济情况的社会融资增量、PMI 指标以及上市企业 ROE 的水平对北向净流入进行验证来看，经济情况与外资流入流出的关联度验证关系规律有以下两条：其一，PMI 深 V 时，北向资金处在流入萎缩或净流出的阶段。在系统性风险引发经济走弱的情况下，从 PMI 上可以显著看到深 V 形态，如 2020 年 2 月 PMI 由前值 50.0 降至35.7，随后 2020 年 3 月北向资金单月净流出 678.7 亿元；2022 年 4 月 PMI 降至 47.4，北向资金在 2022 年 3 月已有反映，净流出 450.8 亿元。其二，当企业盈利的基本面预期开始出现改善，上证综

22、指成分股一致预测 ROE 同比水平处于触底回升的时间阶段，北向资金往往会呈现出集中流入，因此北向资金的交易指引信号仍然围绕基本面展开。2016 年 8 月至 2018 年 8 月、2020 年 8 月至 2021 年底，上证综指成分股一致预测 ROE 同比处在明显上升通道，期间出现三轮北向资金集中流入。以 2020 年 2 月-10 月最为明显，当该指标走弱时，出现了 2020 年 2-3 月净流出；当企稳横盘时，出现了 2020 年 4-6 月的净流入；当在再次走弱时，出现了 2020 年 7-10月的净流出。图 10：中国 GDP 及实际增速表现图 11：PMI 与北向净流入与北向净流入图

23、 12：一致预测 ROE 同比与北向净流入ChoiceChoice图 13：社会融资增量当月同比 3 期移动平均与北向净流入图 14：OECD 综合领先指标与北向净流入历史验证：EPU-成熟度-基本面三因素框架对于外资流入的复盘从历史印证上来看，安信策略EPU-成熟度-基本面三因素框架能够对外资流入情况起到较好的解释预判效果。外资集中流入期的普遍现象是：经济政策不确定性（EPU）下降，市场波动性（月均换手率）在 1%以下，经济环境 PMI 在荣枯线以上；外资集中流出期的普遍现象是：经济政策不确定性（EPU）上升，市场波动性（月均换手率）在 1.5%以上，经济环境 PMI 在荣枯线以下。外资集中

24、流入期的普遍现象是：经济政策不确定性（EPU）下降，市场波动性（月均换手率）在 1%以下，经济环境 PMI 在荣枯线以上。以 2022 年 5-6 月为例，EPU 下降明显，3 月及4 月EPU分别为863.94 及843.92，5 月及6 月EPU分别为735.83 及700.43；月均波动率处在 0.9-1.0%的低位；区间平均 PMI 为 49.9，5 月及 6 月 PMI 分别为 49.6及 50.2，相较于 3 月及 4 月 PMI 的 49.5 及 47.4 有较明显的改善，存在经济基本面改善预期。从三个维度来看，2022 年 5-6 月与外资净流入现象相符，其余区段类似。但 20

25、18 年 1-5 月 EPU 上升，但仍出现外资净流入的现象。我们观察后认为该区段经济表现较优，区间平均 PMI 达 51.3，经济持续改善及月均波动性处于低位为外资流入带来动力。但鉴于 EPU 作为政策层面的衡量指标，其重要性居于首位，EPU 的不符合预期导致 2018 年 1-5 月的月均净流入 263.4 亿元较其他净流入区间较为舒缓，同时区间市场收益为-6.4%，为所有净流入区段中唯一录得负收益的区段，充分体现了 EPU 上升对市场的压制作用。外资集中流出期的普遍现象是：经济政策不确定性（EPU）上升，市场波动性（月均换手率）在 1.5 %以上，经济环境 PMI 在荣枯线以下。以 20

26、22 年 2-4 月为例，EPU 上升明显，俄乌冲突叠加 Omicron 疫情冲击导致 EPU 由 2 月的 406.18 快速上升至 4 月的 843.92；同时市场波动性加剧，月均波动率达 0.9-1.8%，上限超 1.5%；经济环境走差，区间 PMI 为 49.0，尤其 4 月份上海实施严格的疫情管控后，消费及生产受到明显压制。从三个维度来看，2022 年 2-4 月与外资净流出现象相符，其余区段类似，仅 2020 年 7-10 月与 2015 年 10-11 月略有不同。2020 年 7-10 月在 EPU 下降，且经济环境持续改善的情况下外资净流出，我们认为最重要的原因是 2020

27、年初新冠疫情爆发，市场出现恐慌性下跌，2-3 月外资大规模流出；4-6 月疫情得到初步控制且中国复工复产节奏快，外资进而转向净流入，市场进入快速上涨的阶段，7-10 月区间滚动 40 日涨跌幅峰值达 20.0%，外资有较强的盈利兑现的动力，由此引发 2020 年 7-10 月的外资净流出。而 2015年 10-11 月处在大熊市回调的阶段，该区段前三个月市场整体下跌 28.6%，前一个月下跌 4.8%，猛烈下跌态势短期缓解，北向资金部分解套而外逃，其流出主要受到交易层面的因素影响。进一步，我们拆分出外资集中流入的八个时间段与六个时间段，可以清晰地发现配臵层面的市场成熟度、政策层面、经济情况三个

28、维度视角下的规律：1、经济政策不确定性指数 EPU为观测外资流入流出行为的一项核心指标，一旦 EPU 指数出现持续下降，则外资流入的可能性极高，反之流出压力明显上升。2、三因素框架当中有两个因素得到明显边际改善，则外资往往呈现大幅流入；三因素框架中三个因素均边际恶化，则外资往往呈现大幅流出。2022.05-2022.06：经济政策不确定性 EPU 指数进入下行，经济基本面探底回升，市场成熟度整体平稳，外资回流月均净买入 449.1 亿元。疫情后经济开始逐步进入弱修复区间，更加科学精准的防疫防控政策驱动不确定性指数出现下行，与此同时，PMI 指数和工业企业利润同比在 4 月见底后，5-6 月出现

29、连续回升，其中 6 月官方制造业 PMI 回升至 50.2 的扩张区间，因此三因素模型框架当中有两项出现了明显边际改善，故而外资大幅回流。2022.02-2022.04：经济政策不确定性 EPU 指数显著上升，经济基本面恶化，市场成熟度下降，外资月均净流出 116.0 亿元。俄乌冲突叠加 Omicron 疫情爆发，导致政策不确定性上升，多地因疫情进行严格管控，对制造业供应链及终端消费均有较大负面影响。同时机构持股比例显著下降，市场波动性上升。2020.11-2021.12：经济政策不确定性 EPU 指数整体处在下降通道，经济基本面持续改善，市场成熟度整体平稳，外资月均净买入 391.0 亿元。

30、社会进入后疫情时代，地方疫情小规模爆发但疫情影响钝化，经济政策不确定性下降。海外疫情态势严峻，利好国内出口和经济，期间 PMI 连续十个月处在荣枯线以上。2020.07-2020.10：经济政策不确定性 EPU 指数下降，经济基本面持续改善，市场成熟度上升，外资月均净卖出 61.0 亿元。本次净流出与三因素框架分析相悖，我们认为主要系交易层面因素导致。海外疫情严重压制了外资的风险偏好，同时该区间上证综指滚动 40 天累计涨跌幅峰值达 20.0%，外资因盈利兑现目的而外流。2020.04-2020.06：经济政策不确定性 EPU 指数止涨保持平稳，经济基本面显著改善，市场成熟度平稳，外资月均净买

31、入 453.5 亿元。社会及市场从疫情冲击初期的恐慌中维稳，各项应对措施逐步有序推进，政策不确定性止住上涨趋势；经济从 PMI 看相较 2 月改善幅度大。2020.02-2020.03：经济政策不确定性 EPU 指数显著上升，经济基本面严重恶化，市场成熟度下降，外资月均净流出 281.4 亿元。新冠疫情爆发，外生冲击导致三因素同时严重恶化，不确定性上升，股市波动剧烈，2 月 PMI 深 V 至 35.7。2019.06-2020.01：经济政策不确定性 EPU 指数下降，经济较弱，市场成熟度有所进步，外资月均净买入 420.5 亿元。不确定性在振荡中下降；经济较弱但在改善过程中，区间前 5 个

32、月 PMI 低于荣枯线，后 3 个月转为荣枯线以上；机构持股比例上升。2019.03-2019.05：经济政策不确定性 EPU 指数上升，经济由强走弱，市场成熟度下降，外资月均净流出 224.4 亿元。中美贸易摩擦升级、政策不确定性走高；从 PMI 看由荣枯线上方下穿进入萎缩区间；机构持股比例下降，市场波动加剧。2019.01-2019.02：经济政策不确定性 EPU 指数下降，经济略走弱，市场成熟度有所进步，外资月均净买入 605.4 亿元。中美贸易战有所缓和，不确定性下降；经济 PMI 略低于荣枯线；市场波动性维持低位。2018.01-2018.05：经济政策不确定性 EPU 指数上升，经

33、济基本面走强，市场成熟度上升，外资月均净买入 263.4 亿元。中美贸易战升温，不确定性上升；但 PMI 持续处于扩张区间；机构持股比例上升，市场波动性维持低位，同时 2018 年我国FDI 限制指数显著下降。2017.02-2017.08：经济政策不确定性 EPU 指数下降，经济走强，市场成熟度整体平稳，外资月均净买入 194.7 亿元。不确定性处在下降通道，PMI 持续处在扩张区间，市场波动性维持低位，但机构持股比例有所下降。2015.10-2015.11：经济政策不确定性 EPU 指数下降，经济走弱，市场成熟度下降，外资月均净流出 105.1 亿元。经济政策不确定性下降，但经济处于萎缩区

34、间，外资受到市场成熟度下降，波动率剧增的影响，在熊市反弹阶段一定程度上解套外流。2015.06-2015.07：经济政策不确定性 EPU 指数上升，经济平稳，市场成熟度显著下降，外资月均净流出 128.0 亿元。本轮集中流出主要是市场波动性显著加剧，牛市见顶熊市暴跌导致外资出逃。2014.11-2015.03：经济政策不确定性 EPU 指数保持平稳，经济平稳，市场成熟度整体平稳，外资月均净买入 210.8 亿元。三因素均保持稳定，该阶段处在牛市阶段，外资顺势流入。图 15：外资流动分析框架与各轮次外资集中流动对应关系图 16：2014 年 11 月至 2022 年 6 月北向资金当月成交金额（

35、亿元）及沪深 300 走势注：红色阴影时期表示北向资金密集流入，绿色阴影期间北向资金流出图 17：北向资金行业流向及其前瞻性作用交易视角下外资买入：何时开始抄底流入？行文之前，我们需要对于研究外资的样本做界定：作为从整体的评估上来看，以月度为单位我们认为是相对有效的。与此同时，如果单日外资净流入超过 100 亿，我们同样将其视为相对重要的交易特征与信号，其余单日的扰动我们不将其作为研究的重点样本。总体来看，北向资金整体对于 A 股的成交额占比 2020 年以来提升至 10%左右，因此从总体上来看外资成交占比并不算在高位，但从对 A 股的边际影响来看并不低，因此，我们仍然需要重视北向资金的动向。

36、其中，北向成交额市场占比=（北向的月度买入金额+北向的月度卖出金额）/沪深两市月度总成交金额。图 18：北向资金成交金额及市场占比有较明显提升Wind具体而言：其一，从增量资金的维度来看，外资是 2016 年来 A 股市场明确的边际买入者。自沪深港通开通后，大量北向资金流入 A 股，以年度维度来看其中 2016-2021 年北向资金年度平均净流入 2579.13 亿元，截至 2022 年 6 月底北向资金对 A 股的持股市值达 25109.88 亿元，占全部 A 股的自由流通市值比例达 6.5%。图 19：年度北向资金净买入金额整体呈现上升态势图 20：北向资金持股比例得到持续提升W ind其

37、二，从外资大幅流入时期对 A 股的影响来看，由于外资主要流入集中于大盘，我们可以看到沪深 300 指数表现优于上证综指整体，而从集中买入的行业来看，可以发现后续相对大盘以及相对买入较少的行业存在有明显的超额收益。图 21：各轮流入时期集中买入行业具有明显超额收益其三，从整体的行情来看，外资往往能在 A 股反转之时大幅买入，即外资流入后往往行情出现较大幅度上涨。复盘外资流入超过 100 亿的时间段来看，在流入超 100 亿的当日、未来 3个交易日、5 个交易日、未来 20 个交易日大盘股均相较于市场整体存在一定超额收益，分别为 0.33%、0.29%、0.27%、0.85%。图 22：北向资金净

38、流入与大盘股超额行情存在正向关系而针对外资的评估来看，从交易层面上来看外资每日的波动性相对较大，会存在有一天净流出超过 50 亿，下一个交易日净流入超过 50 亿的现象，因此从整体的评估上来看，以月度为单位我们认为是相对有效的。与此同时，如果单日外资净流入超过 100 亿，我们同样将其视为相对重要的交易特征与信号，其余单日的扰动我们不将其作为研究的重点样本。分时段来看，自 2014 年 11 月沪股通正式开通以来，我们最终选择历史的八轮集中流入与六轮流出时段。具体而言，集中流入的时间段分别为 14 年 11 月-15 年 3 月、17 年 2 月-8 月、 18 年 1 月-5 月、19 年

39、1 月-2 月、19 年 6 月-20 年 1 月、20 年 4 月-20 年 6 月、20 年 11月-21 年 12 月、22 年 4 月-6 月；密集流出则发生在 15 年 6-7 月、10-11 月、19 年 3-5 月、20 年 2-3 月、20 年 7-10 月、22 年 2-4 月。整体层面：短期关注来自市场特征，全部 A 股整体 PE 估值低于 14X，换手率低于 1%最为值得关注站在中长期配臵的角度，必须要明确的是经济政策的不确定性、宏观基本面以及 A 股市场的成熟度是外资的核心关切，对于买入行为起到决定性作用。但是站在短期角度，扰动因素则会变得更为复杂，综合考虑之后我们认为

40、从估值、情绪、风险、收益、国内投资者行为角度进行探索是比较合适的。通过梳理外资流入时的 A 股市场环境，我们发现以下几点特征：1、从估值方面来看，当全部 A 股整体 PE 估值低于 14x 时是北向的明确流入信号；2、从市场情绪来看，北向往往在市场情绪偏低的时刻买入,加速流入时月均换手率低于 1%；3、从系统性风险来看，北向流入时更为关注 VIX 指数，VIX 指数往往在 50 以下或见顶回落时流入，与汇率并无严谨关联；4、从市场行情来看，北向资金在阶段性大盘指数跌 10%以上，波动性趋稳阶段时，外资流入的概率大。5、从行业层面的买入情况来看，在 2019 年以前消费与金融板块在流入后相关领域

41、行情演绎具备持续性；2019 年下半年以来，半导体、新能源等新兴产业在北向流入后相关领域旱情演绎具备持续性。综合目前评估来看，北向资金流入对于相应领域的配臵前瞻性（预示上涨）评估：电气设备（新能源）电子家用电器。图 23：总结八轮外资流入时市场特征概览估值层面：当全部 A 股估值低于 14x 时，北向资金买入概率大从历史的角度来看，外资密集买入时期和 A 股整体估值往往不存在明确的关联，但一旦估值低于 14x，外资则开始果断买入：2017 年底至 2018 年底，估值持续下跌，而外资大部分月份均呈现了净流入的状态，仅 2018 年 2 月及 10 月有较小幅的净流出，整体呈现越跌越买的情形。在

42、 2018 年 12 月触及全部 A 股 12.2x 的低点后，估值迅速反弹。2019 年期间估值多次下探均未再次跌破 14x，估值整体在 14x 到 15x 左右的区间振荡，A 股估值处于低位刺激了外资全年较大幅度净流入。2020 年初疫情冲击下，估值仍在 14x 处止跌。此后由于低估值且国内基本面较快恢复，估值快速拉升，外资净流入幅度大。2021 年估值整体在振荡中回落，由 19x 左右的高位回落至 16x，估值回落的速度相对较为缓和，外资持续净流入。而自 2022 年以来。由于俄乌冲突、全球通胀、Omicron 疫情对经济产生了极大程度地冲击等一系列因素相互叠加，外资再度出现较大规模净流

43、出，而在 4 月底估值水平下探至 14x 的时间段当中，外资重新开始转入坚定买入的趋势当中。溢价指数上来看，其代表两地的套利机会，北上资金倾向于在 AH 股溢价下滑时流入。恒生 AH 股溢价指数追踪的是在内地和香港两地同时的股票的价格差异，指数数值越大说明 A 股相对 H 股溢价越高。在八轮外资集中流入时，恒生 AH 股溢价指数算数平均为 127.7。自 2018年初以来，AH股溢价指数整体上行，导致近四轮流入阶段AH股溢价指数明显较前四轮更高， AH 股溢价指数不构成影响流入的主要因素。但各轮流入均不处于 AH 股溢价指数明显上升阶段，2020 年 7 月-10 月 AH 股溢价指数明显上升

44、，对应北上资金净流出，故认为北上资金倾向于在 AH 股溢价指数企稳或下滑时流入。图 24：全 A 估值低于 14x 是北上资金的流入信号图 25：北向资金在相对性价比高位基本不净流出图 26：高隐含风险溢价吸引北上资金流入图 27：流入期间 AH 股溢价处于阶段性低位情绪：北向资金在市场情绪偏低的时刻买入,加速流入时月均换手率低于 1%；换手率反映 A 股市场的流动性和交易活跃度。北向资金倾向于在市场活跃程度持续减弱，月度日均换手率（算数平均法）下滑至低位阶段加速流入。在历史八轮流入阶段，开始月份日均换手率均值为 1.06%，结束月份日均换手率均值为 1.31%。图 28：外资在全 A 月均换

45、手率低于 1%时加速流入系统性风险：北向流入时更为关注 VIX 指数，VIX 指数往往在 50 以下或见顶回落时流入，与汇率并无严谨关联从汇率角度来看，北向资金密集流入阶段当中并未呈现出清晰一致的规律。其中在 2018 年3 月开始的北向资金的密集流入时期，由于中美贸易摩擦持续发酵，人民币出现由 6.3 迅速贬值至 6.9，而在 2021 年外资流入时间段当中，由于供应链存在错配关系，我国出口仍然维持强劲，人民币汇率一路升值。因此，历史上来看，外资的流入与汇率之间的关系并不存在直接关联。从 VIX 指数来看，北向资金往往在 VIX 指数处于历史低位或触顶下调的阶段集中流入、增配 A 股。而在

46、VIX 指数迅速上行的市场较为恐慌的阶段，往往出于避险的考虑，北向资金会出现短暂大幅流出的过程。图 29：人民币汇率与北向资金流向无直接关联图 30：北向资金流入期间 VIX 指数处于阶段低位市场行情：北向资金在阶段性大盘指数跌 10%以上，波动性趋稳阶段时，外资流入的概率大北向资金在阶段性大盘指数跌 10%以上，北上资金抄底概率大。上证综指滚动 40 天累计收益率长期处在-7%至 7%的振荡区间。其中，2019 年 5 月、2020 年 3 月、2022 年 4 月均出现了滚动 40 天累计收益率跌破 10%的局面，此后北向资金很快恢复净流入，而滚动 40 天累计收益率很快回到振荡区间。在

47、2019 年 1-2 月、2020 年 4-6 月，随着北向资金的流入，上证综指滚动 40 天收益率大大突破 7%的振荡上限，随着北向流入接近尾声也到达高点。北向资金有较强的抓住反转机会的能力。对比流入区间前一个月及流入开始后一个月上证综指的表现，流入前一个月平均收益率为-2.0%，流入开始后一个月平均收益率为 4.9%，亦可认为北向资金是重要的行情反转催化剂。图 31：上证综指滚动 40 天累计收益率上扬突破阶段大幅买入图 32：北向资金擅长反转处买入，流入区间上证综指涨幅最大国内投资者行为：2019 年以前往往是内资的领先信号，当前指示意义有所减弱2014 年 11 月沪港通开通时国内基金

48、仓位正处在高位，2017 年前三季度北向资金大举流入时国内基金在前期持续减仓，7 月才开始有资金进场。2018 年市场行情走低，国内外资金差异表现得最为明显，外资持续流入，国内资金则持续减仓。2019 开年外资大举流入，而国内基金则显得犹豫。自 2019 年之后，随着内资的配臵思路逐渐转向以产业赛道为核心，整体公募基金在仓位股票的投资比例持续维持在 68%左右相对恒定的水平，因此外资流入整体来看和国内公募基金仓位的变化程度关联度在逐步减弱。图 33：2019 年以来内外资行为相关度较弱行业层面：消费转向新能源，高质量发展聚焦度显著提升在行业配臵方面，2019 年来外资不仅偏好消费、医药，新能源

49、相关的行业同样获得外资偏好。在 2019 年以前的外资偏好当中，消费与金融板块为北向资金最为青睐的品种，其中食品饮料行业几乎每轮获得了 200 亿元以上的净买入加仓，但这一现象在 2019 年来的外资买入当中出现了较为明显的改变，新能源、电子等高景气成长板块开始逐步成为北向资金的心头好，其中 2020 年 11 月-2021 年 12 月的这一轮买入过程当中，北向资金净买入电气设备行业 1328.26 亿元，而对于食品饮料行业则呈现出净卖出 117.92 亿元，截至 2022 年 6 月底，北向资金对于电气设备持仓一度超过食品饮料，当前持股市值 3627.26 亿元，基本与食品饮料相接近，说明

50、整体来看，外资的持股偏好开始逐步由最开始的消费金融逐步转向高景气成长行业，侧面也说明了其对我国高质量发展的转型认可度也逐步提升。2022 年 5 - 6 月2 020 年 11 月- 2021 年 12 月2020 年 4 月- 6 月2019 年 6 月- 2020 年 1 月行业名称持股市值累计净买入持股市值累计净买入持股市值累计净买入(亿持股市值(亿累计净买入(亿 ( 亿元)( 亿元)( 亿元)( 亿元)( 亿元)元)元)元)食品饮料3639.35 240.61 3848.08 - 117.92 3084.98 134.86 2310.75 184.15 电气设备3627.26 114.

51、98 3641.84 1328.26 599.08 130.76 377.86 150.90 医药生物2040.19 98.77 2646.42 492.97 2350.50 170.58 1520.49 429.01 银行 2026.31 145.93 1846.49 545.30 1103.96 - 15.95 1305.82 421.94 化工 1764.07 137.32 1753.41 732.78 395.70 90.33 312.60 119.78 电子 1494.54 - 18.99 2223.98 649.15 1271.53 257.02 1020.03 210.46 家用

52、电器1430.87 - 3.06 1677.88 83.94 1555.08 85.68 1570.32 426.09 非银金融1144.08 75.90 1377.93 392.89 1034.44 61.87 1193.32 194.85 机械设备1031.38 80.80 1135.27 348.54 473.14 80.37 367.25 95.36 有色金属713.67 - 38.31 661.87 244.62 200.90 42.85 161.22 84.71 计算机 711.02 32.09 1021.10 457.83 613.46 72.07 408.65 203.65 汽

53、车 699.38 57.88 765.20 43.16 384.50 61.85 399.37 75.20 公用事业685.57 43.76 610.59 147.50 363.52 8.44 350.07 41.00 交通运输645.11 57.42 575.54 168.55 461.66 25.30 461.74 31.63 休闲服务496.93 37.32 532.39 52.69 379.81 - 22.53 237.87 8.78 采掘 476.01 51.46 285.39 144.37 74.53 3.75 98.57 23.47 建筑材料437.43 10.92 458.85

54、 5.83 391.10 15.66 386.29 109.64 农林牧渔316.98 29.41 344.75 109.76 337.50 2.25 252.13 91.73 传媒 312.24 16.34 375.12 103.07 383.01 97.96 271.61 113.10 房地产 301.49 - 24.61 307.82 - 32.98 430.86 39.30 455.51 184.73 建筑装饰273.81 9.51 228.87 36.69 150.37 - 21.98 170.57 89.12 轻工制造220.54 - 17.85 273.28 85.79 158.

55、86 32.12 123.45 63.01 通信 196.61 30.03 193.87 12.87 196.11 15.56 186.61 95.26 钢铁 176.33 - 30.37 275.52 63.07 92.96 17.86 102.68 42.39 国防军工115.27 - 5.74 165.23 - 56.88 119.95 21.73 98.12 46.23 综合 73.29 - 2.16 100.42 - 5.83 66.89 3.14 68.85 13.35 商业贸易39.46 1.31 66.61 - 9.80 128.25 21.06 73.96 31.28 纺织服

56、装20.69 - 0.26 33.45 28.25 10.34 - 0.43 23.50 12.98 表 2：北向资金行业配臵逐渐从偏好消费、金融转向高景气成长 （按 2022 年 6 月末持股市值排序）行业名称 2019 年持股市值(亿元)1 月- 2 月累计净买入(亿元)2018 年持股市值(亿元)1 月- 5 月累计净买入(亿元)2017 年持股市值(亿元)2 月- 8 月累计净买入(亿元)食品饮料 1842.15 230.13 1392.51 301.09 711.20 140.66 电气设备 173.04 49.71 106.10 30.83 53.98 28.56 医药生物 795

57、.34 97.68 824.90 148.95 356.73 152.58 银行 885.97 162.04 406.19 88.94 315.77 85.58 化工 209.67 29.16 147.26 57.06 73.75 8.99 电子 637.12 98.25 638.94 163.04 385.62 107.43 家用电器 1027.66 198.71 787.04 13.03 462.93 264.30 非银金融 897.99 75.18 485.22 74.74 457.06 198.40 机械设备 196.60 46.65 58.61 13.95 47.25 17.94 有

58、色金属 93.74 25.81 69.45 32.41 48.03 15.71 计算机 138.45 41.87 76.72 25.78 43.64 145.61 汽车 348.08 35.48 359.21 46.32 229.11 20.64 公用事业 310.35 30.45 261.50 36.91 180.26 55.50 交通运输 426.97 29.33 327.94 34.44 217.66 38.47 休闲服务 179.59 - 1.22 173.03 15.77 51.29 20.55 采掘 71.74 11.68 36.54 11.97 15.49 - 1.83 建筑材料

59、 188.66 16.72 117.38 51.21 48.94 - 21.91 农林牧渔 124.10 27.32 59.57 18.05 26.96 13.86 传媒 126.17 19.11 83.48 45.17 51.24 17.84 房地产 259.38 48.60 94.58 13.10 60.59 25.20 建筑装饰 127.13 35.92 54.65 17.59 50.39 0.77 轻工制造 53.09 7.12 61.57 33.23 23.74 14.66 通信 95.80 20.75 49.45 6.13 30.83 4.57 钢铁 115.91 6.70 68.

60、20 23.17 28.53 5.11 国防和军工 34.95 5.21 15.17 3.53 16.88 - 8.86 综合 26.79 7.79 12.57 2.50 6.91 2.38 商业贸易 60.53 10.99 49.82 19.29 17.93 1.58 纺织服装 12.94 0.76 18.66 7.35 11.21 3.55 外资密集流入时期流入的行业前期表现均较有韧性，在市场走弱的背景下抗跌，同时市盈率十年期分位数在 50%以下，偏好消费、高景气行业。从表现上来看，电子、电气设备、汽车、家用电器、食品饮料等在流出阶段表现较好。这表明在外资流入的背景下，市场的风险偏好上升，