在上篇文章量化投资中如何计算机构、主力、散户资金流数据中我们讲解了资金流向数据是怎么被划分成机构、主力和散户的。
看完文章就知道，这些所谓机构、主力、散户资金的定义并不是我们理解的字面意思。
而是仅仅按照每笔交易的成交额大小，人为进行划分的，详情可见上篇文章。
关于资金流数据还有另一个知识点，我们要在本文讲解。
假设下表是某股票的逐笔交易数据，每一行代表一笔交易：
我们可以看到第三列“资金流方向”中包含了资金流入、流出分类。
粗看这个流入、流出数据好像没有什么问题，一般人不会多想。
但我们做量化交易的会去考虑这个数据究竟是怎么算出来的，有什么含义，方便之后用来开发策略。
这样仔细一想，就会发现这个数据似乎很有问题。
我们看下图09:35:25的这笔被标记为流入的交易，双方以13.23元的价格交易2600股，总额34398元。
对于买家而言，花费34398元买入股票，这些钱流入市场。
对于卖家而言，卖出股票获得34398元，这些钱流出市场。
这笔交易中，虽然买家的钱确实流入了市场，但卖家也拿了钱离开了市场，理论上似乎没有净资金流入。
但这笔交易却最终被记为资金流入，为什么？
再来看10:02:36的这笔被标记为流出的交易，双方以13.26元的价格交易33700股，总额为446862元
对于买家而言，花费446862元买入股票，这些钱流入市场。
对于卖家而言，卖出股票获得446862元，这些钱流出市场。
这两笔交易似乎没什么差别，都是买卖双方一手交钱一手交股票，一方带资金入场，一方拿资金离场，净流入为0。
但这笔交易却被标记为资金流出，这又是为什么？
要想搞明白怎么定义资金流的方向，我们先要明白一笔交易是如何形成的。
上图是股票交易的盘口，包含了买五到卖五的价格。我们做交易有两种下单方式。
比如我们以卖三价46.77的价格挂单10手，盘口委托数就也会从1变成11。
这笔交易不会马上交易，而是进入成交队列等待。假设最终成交了，我们称之为“被动成交”，因为我们一直在被动等待别人来成交。
比如我们觉得当前的卖一价46.75比较合适，于是主动下单10手买入。这笔交易会马上成交，此时卖一的委托数也会减10。
这种下单立即成交的情况，我们称之为“主动成交”。
一笔交易的双方，必定有一方是被动成交，另一方是主动成交。当然也有一些意外情况，感兴趣可以在评论区留言和我交流。
那么这笔交易中，买卖双方哪方是主动成交，就决定了这笔交易资金流入的流向。
买方是主动成交，那这笔交易就是资金流入。卖方是主动成交，那就是资金流出。
我们再回过头看刚刚09:35:25这笔交易。它被标记为流入。说明这笔交易，一方是挂单卖出股票，另外一方是主动下单买入。
而10:02:36这笔交易标记为流出，所以它是一方挂单买入股票，另外一方主动卖出股票。
另一种定义资金流入流出的方式相对来说要简单一些。
上图中股票的价格一直在上涨，股价整体处于上升状态。股价不断上升是因为背后有资金在不断推动。
同样的，上图股价处于下跌状态。股价下跌也一定是有持股者一直在往下卖出砸盘，资金在不断流出。
所以我们可以通过该笔交易对价格影响，来判断资金流入流出：
1. 如果该笔交易成交价比上一笔高，那么该笔交易就是资金流入。
2. 如果该笔交易成交价比上一笔低，那么该笔交易就是资金流出。
3. 如果和上一笔交易一样，那么就是不流入也不流出。
这就是我们判断资金流的第2种方法。
根据这个方法我们可以对资金流进行分类，比如下面这张逐笔交易图：
图中红框部分，成交价格13.80比上一笔的13.79高，我们认为这笔交易推动股价上涨1分钱，是资金流入。
图中绿框部分，成交价格13.79比上一笔低，该笔交易推动价格下跌1分钱，我们认为这笔交易是资金流出。
白框框出来的这些交易价格和上一笔价格是相同的，所以既不算资金流入也不算资金流出。
一般来说我们是使用第1种方法来计算资金流数据。
这种方法需要原始数据本身就提供买入和卖出的字段。这个字段交易所是直接提供的，分别用b和s代表买入和卖出。
在缺乏b和s字段时，我们可以用第2种方式来计算资金流，和第一种方法计算的结果有一定的区别。
当然，我们花这么多精力搞清楚资金流数据的来源，主要也是为了用它开发交易策略，感兴趣的朋友可以在多多点赞，需要资金流数据研究的朋友也可以在评论区留言。
我之前发过的一篇文章呢，就是运用了资金流的数据，分析了散户交易的规律，通过反向操作形成了一个好的量化策略，具体的可以看：用Python量化了1000万次散户操作，原来散户才是真股神
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