为增加对比维度，我们首先对净流入占比因子设置前月、前两月、前三月共三类回看周期，其次对北向整体、外资银行、外资券商分别构建因子并测试。

从整体测试结果看，全部因子中表现最突出的是北向整体前三月净流入最大抬升占比因子，多头及多空业绩指标均明显优于其它基础北向因子或内资净流入因子。该因子IC9.4%，t值3.42，多空年化收益20%，多空夏普1.45，多头年化超额收益15.0%，IR1.62，月均双边换手率63.5%。

结构上，从净流入占比因子的期限对比看，偏长周期的净流入效果明显好于短周期。尤其是一个月的净流入因子多空及多头均不理想，这说明投资者无需过度关注短期内北向的行业交易变化，在三个月的维度上考察北向对哪些行业持续买入更为合理。

从持仓占比与普通净流入占比的最优因子对比看，两者多头收益较为接近，但净流入占比回撤小一半以上，因而信息比例更高，但多空收益明显持仓占比更强。这一方面体现了长线投资理念与波段投资的差别：对优/劣势资产的长期持有/舍弃本身能获得不错的收益，优劣资产的表现也能在长期中逐渐显现，但代价是可能经历大幅回撤，而加大切换频率后长期看不一定能显著提升收益但能规避大回撤；另一方面也说明普通的北向净流入占比因子用于择行业时同样面临选股时的难题，即净流入与收益间的非线性，卖出最多的行业本身蕴含此前买入多的信息（卖的前提是买），行业本身具备一定关注价值。

从托管机构类别对比看，外资券商更高的换手能有效降低多头及多空最大回撤但并未带来明显的收益提升，综合来看动态类因子中北向整体类因子表现更优。

从内外资对比看，有两点结论：一是跟踪内资短周期交易行为效果好于长周期，这与跟踪北向相反；二是普通的北向净流入占比因子仅多头表现略好于内资，而多空表现明显更弱，这进一步说明当下跟踪北向资金不应限于普通的简单指标，应寻求差异化因子以获取相对跟踪内资更好的收益。本报告中的北向整体净流入最大抬升占比在多空及多头方面均明显优于内资净流入因子。

结合因子业绩与相关性，我们进一步考虑构建内外资共振因子。前文提到内外资在行业净流入占比上相关性低，而一个月的内资净流入占比本身具备不错的多空及多头表现，若将内外资结合选行业或能实现较单因子更好的效果。我们筛选4个因子进行相关系数测算，分别是前三月净流入最大抬升占比-整体、前三月净流入占比-整体、持仓占比-外资银行、前月内资净流入占比-整体。与净流入最大抬升占比相关性较低的仅有内资净流入占比，为3.2%，因此我们将二者等权复合构建内外资共振因子。

内外资共振因子多空收益明显提升，而多头历史业绩与净流入最大抬升占比持平。内外资共振因子IC12.8%，t值4.27，多空年化收益28.1%，多空夏普1.84，多空胜率74.6%，多头年化超额收益15.1%，IR1.44，月均双边换手率118.9%。

本节我们将因子穿透到具体托管机构层面进行测试。具体的，我们仅选取2023年1月31日持股市值最大的十家托管机构（见表1），其他机构由于市值较小暂不纳入。

整体上看，动态类因子在机构上的分化度明显高于静态类指标，换言之北向机构在交易能力差距较大，而在存量资金的差异上相对较小。

对比表3，将托管大类拆分为单家机构的做法能在大部分因子上区分出优于或劣于大类的机构因子。但对于前三月净流入最大抬升占比因子而言，这一“化整为零”的做法普遍削弱了因子表现。

分机构看，摩根士丹利（券商）的行业筛选能力较其他机构明显更强，其在持仓占比、超额配置比例、前三月净流入占比因子上的表现均强于其他机构。

摩根士丹利前三月净流入占比多头表现优异、超额稳健，避开了2021下半年以来北向因子普遍的大幅回撤。在多头同样录得年化收益16%的情况下，其相对最大回撤仅9.5%显著低于前述内外资共振因子及北向整体前三月净流入最大抬升占比因子，但需注意其多空表现不及后二者。

为测试北向风格轮动效果，我们需要构建A股风格指数（对应行业轮动中的行业指数），并以之作为个股风格标签（对应行业标签）。参考BARRA CNE5模型（D.J.Orr等，2012）及BetaPlus 1000因子指数（石川等，2020），具体构建步骤如下：

选样空间：每个月末剔除停牌、ST、*ST、涨跌停、上市不满60个交易日股票后筛选出总市值最大的1000只股票。

风格因子：价值、盈利、成长、红利、低波、规模、动量（因子介绍见下表）。

选样方式：经BARRA异常值处理与标准化后，对风格因子进行市值、行业中性化（市值因子只做行业中性，股息率因子不做任何中性）；按因子值大小降序排列取前 200 只个股、自由流通市值加权构造风格指数。以上步骤每月末重复以进行调仓。

我们测算北向资金在七大风格指数内个股数量覆盖度，结果显示三类托管类别资金在指数内覆盖度较高，在90%附近；而细化到托管机构层面，前十大北向托管机构的覆盖度亦较高，除渣打（银行）、JP摩根（银行）、法巴（券商）外，其他机构覆盖度普遍在80%-90%之间。风格间对比看，成长与小市值指数内北向覆盖度略低。

北向风格轮动测试其他数据说明：

风格分类：七大类风格指数成分标签，投资标的为[文]相应风格指数

数据预处理：为消除前视偏差，北向日度持股及净[章]流入做一期滞后处理

因子预处理：标准化

回测区间：2016.12.30 - 2023.01.31

分档方式：根据月末风格因子值，从小到大分为3[来]档

调仓周期：每月最后一个交易日以风格指数收盘价[自]调仓

多头对比基准：七大风格指数等权组合

暂不计交易费用

仿照前文行业轮动的思路，我们对七大风格构建类似的静态（存量）和动态（增量）指标以构建北向跟随策略。

因子1：持仓占比计算方式为月末截面北向对某风格指数内个股持股市值之和占该风格指数市值比例。

因子2：前N月净流入占比计算方式为过去N月内北向对某风格指数内个股净流入金额之和比该风格指数市值。

因子3：前N月净流入最大抬升占比计算方式为过去N月内北向对某风格指数累计净流入金额曲线的最大上升量比该风格指数市值。

3.3

分托管类别因子测试

首先按托管大类对北向整体、外资银行、外资券商分别构建因子并测试。

从结果看，前三月净流入最大抬升占比因子同样体现出较基础北向因子更强的选风格能力，其中又以外资券商类型更出色。无论是多空还是多头组合，该因子不仅在收益端表现更优，最大回撤也较持仓占比或净流入占比低近一半。该因子t值3.48，多空年化收益13.5%，多空夏普1.31，多头年化超额收益6.1%，IR0.98，相对最大回撤10%，月均双边换手率73.7%。

基础北向因子中，短周期的净流入占比效果明显弱于长周期（三个月），具有明显的高换手而低效能特点。三个月净流入占比与持仓占比相比业绩较为接近，但换手的提升降低了回撤。即便如此，两因子多空或多头的回撤也大幅高于外资券商净流入最大抬升占比。

3.4

分托管机构因子测试

我们将因子穿透到具体托管机构层面进行测试，结果显示除个别机构外，大部分机构因子整体业绩不及托管大类。与行业轮动结果类似，摩根士丹利（券商）总体上较其他托管机构有更强的选风格能力。

因子间对比看，净流入最大抬升占比的最优因子（摩根士丹利）效果好于其他因子。其次，净流入类因子在机构上的分化度明显高于持仓占比，即北向机构在交易能力差距较大，而在存量资金的差异上相对较小。

尽管综合各方面业绩看机构因子相比托管大类因子无明显提高，但我们也发现个别机构因子具有差异化的特点。如前三月净流入最大抬升占比中，JP摩根（券商）罕见地实现了2022年多头超额的增长、摩根士丹利（券商）在2021年底前保持了稳健的多头超额增长。

总结

 Summary

本文基于北向资金托管机构持股数据构建的月度行业及风格因子，测试了北向跟随策略在A股行业轮动/风格轮动上的效果。从投资者的直观体验上来说，通过观察北向数据来进行择行业/风格在历史上是比较有效的，但近一两年来效果似乎不如以往，通过因子测试我们证实了常见北向因子表现较差。我们认为可以通过构建有差异化的因子或者细化数据颗粒度来提升轮动效果。

具体的，我们基于北向“关注度”构建的前三月净流入最大抬升占比因子较基础北向因子在行业与风格轮动上有明显的多空、多头业绩提升。在行业轮动层面上，通过将该因子与低相关的内资资金流因子结合，我们构建了内外资共振因子，其全历史业绩进一步提升。另外，我们通过测试单家托管机构因子，发现了一些在多头时序表现上有差异化特征的因子。例如行业轮动层面上，摩根士丹利（券商）前三月净流入占比多头表现优异、超额稳健，避开了2021下半年以来北向因子普遍的大幅回撤；风格轮动上，JP摩根（券商）罕见地实现了2022年多头超额的增长。

在第一章中，我们介绍了北向资金的分类、行业买入与风格交易特征。从持股市值看，托管机构呈现出高度的头部集中化，主力是外资银行（配置型资金）与外资券商（交易型资金）。从覆盖度、换手率、与内资相关性三个方面，我们论证了北向行业轮动的可行性。同时，通过考察北向相对全A风格超配月度变化的低自相关性，我们认为北向风格轮动具备前提条件。

在第二章中，我们按托管大类与按托管机构分别测试北向行业因子的轮动效果。其中，北向整体前三月净流入最大抬升占比较基础北向因子有着明显业绩提升，该因子IC9.4%，t值3.42，多空年化收益20%，多空夏普1.45，多头年化超额收益15.0%，IR1.62，月均双边换手率63.5%。将该因子与低相关的内资净流入占比等权复合，我们得到内外资共振因子，业绩进一步提升，IC12.8%，t值4.27，多空年化收益28.1%，多空夏普1.84，多空胜率74.6%，多头年化超额收益15.1%，IR1.44，月均双边换手率118.9%。在控制多头回撤方面摩根士丹利前三月净流入占比多头表现优异，其多头超额在时序上更稳健，避开了2021下半年以来北向因子普遍的大幅回撤。

在第三章中，我们构建了七大风格指数，并以之为风格分类进行北向因子风格轮动测试。结果显示依然是前三月净流入最大抬升占比因子业绩出众，其中又以外资券商类型更优。在多空及多头表现上，该因子不仅在收益端更出色，最大回撤也较持仓占比或净流入占比低近一半。该因子t值3.48，多空年化收益13.5%，多空夏普1.31，多头年化超额收益6.1%，IR0.98，相对最大回撤10%，月均双边换手率73.7%。另外，个别托管机构因子具有差异化的特点。如前三月净流入最大抬升占比中，JP摩根（券商）罕见地实现了2022年多头超额的增长、摩根士丹利（券商）在2021年底前保持了稳健的多头超额增长。

总结来看，我们给出了北向数据应用于行业/风格轮动的新思路，检验发现了较常见因子历史业绩更出色的轮动指标。但同时，我们应理性地意识到北向数据历史较短这一问题，在北向中挖掘Alpha将是一个需要持续紧密跟踪与思考的任务。