2024年A股投资者行为专题：美股市场定价结构解析

对冲基金在美股定价过程中话语权很大，散户对流动 性的贡献不断增加

相较于 A 股，美国股市的参与者种类更多、生态系统更加复杂

形形色色的参与者及他们之间复杂的关系交织成了美国股市的生态系统。在美国资本 市场中，做市商发挥的作用远大于国内，且各类中介机构的划分也非常细致。具体来看， 根据 Nasdaq 官网上的定义，经纪人（broker）是指那些因执行客户的订单而获得佣金的 机构（an individual who is paid a commission for executing customer orders）；其主要的 经营模式是接受客户的委托，为其代理证券市场上买卖股票的业务，并从中收取一定量的 手续费。经销商（dealer）是指那些随时准备并愿意为自有账户进行证券买卖的实体（an entity that stands ready and willing to buy a security for its own account or sell from its own account）；它们委托经纪人或通过其他方式为自有账户买卖股票。做市商（market maker）通常是在证券交易所和 OTC 市场中都具有会员资格的经销商，它们可以用自有 资金买卖股票（即经销业务），也可以把客户订单介绍给其他做市商并收取中介费（即经 纪业务）；纽约交易所目前实行垄断型做市商制度，即每只股票只有一家做市商，Nasdaq 交易所和 OTC 市场则采用竞争型做市商制度。

此外，零售商（retailer）通常被视为公众投资者买卖股票的代理人，它们用自有资金 从批发商手中买入股票，转手用高于批发价的零售价将股票卖给客户并赚取差价，它们是 零售市场上价格的主要制定者。批发商（wholesaler）在本质上也是经销商，它们的主要 客群是零售商，本身主要从事大宗有价证券交易，很少涉足零售业务。美国监管机构和自 律部门在发布数据或报告时对中介机构的分类很细，因此熟悉各机构的定义很有必要。

美国权益市场约 40%的交易发生在场外。根据 Nasdaq Economic Research（NER） 2020 年的数据，美国股市中有大约 40%的交易发生在场外，在交易所内进行的交易占比 约为 60%。在场外交易中，零售投资者的订单通过零售商的平台交易，而机构投资者的订 单大多通过暗池（dark pools）来撮合成交。另类交易系统（Alternative Trading System， ATS）是以互联网为基础，依据一定的规则自动撮合投资者委托买卖证券指令的电子交易 系统；ATS 交易属于场外交易的范畴，在很多语境下“暗池”指的就是 ATS。美国著名的 头部券商都拥有自己的 ATS，截至 2023 年 8 月在 FINRA（Financial Industry Regulatory Authority，美国金融业监管局）有备案的 ATS 已经超过了 90 余个。截至 2023 年 8 月， 根据 Cboe Global Markets 的统计数据，美国 16 家场内交易所的日均成交额累计占比为 56.75%，场外交易的占比已经达到 43.25%；在场内交易中，成交占比最大的三家交易所 为纳斯达克交易所、纽约交易所（NYSE）、NYSE Arca 交易所（群岛交易所），占比分别 为 18.3%、9.8%、8.4%。

在介绍美股成交价格形成机制之前，首先介绍几个概念： 1）证券信息处理器（securities information processor，SIP）负责汇总每只股票 在所有场所（包括场内和场外）的报价，并发布全国最佳买卖报价（national best bid and offer，NBBO）。具体来看，SIP 需要从每个交易所获得出价和报价，然后计算哪个交易所 的买入价格最高、哪个交易所的卖出价格最低，根据最高买入价和最低卖出价确定 NBBO 并对外发布相关信息。 2）场外交易的信息通过交易报告工具（trade reporting facility，TRF）发送到交易 所，然后通过 SIP 参与 NBBO 的形成。TRF 为经纪商的场外交易和 ATS 提供了信息传递 机制，通过该工具可以将场外交易的详细信息传递至交易所，并根据股票代码将此信息发 送给对应的 SIP，以此保证 NBBO 的形成同时考虑了场内和场外交易。目前美国有两个 TRF，分别由纳斯达克和纽约交易所运营，经纪商只需要将交易信息发送给任意一个 TRF 即可。需要说明的是，ATS 并不等于 TRF，前者主要是机构订单的暗池交易，NER 的数 据显示，其在所有场外交易（TRF）中的占比不足 30%。 3）NBBO 是美股订单执行和场外交易的重要参考。全美市场系统规则（Regulation NMS，Reg. NMS）要求美国券商应当以最好的价格执行客户的买卖委托订单。最基本的 要求是交易必须在 NBBO 规定的价差内（spread）成交，如果券商违反该规定，将会受到 FINRA 的处罚。场外交易同样必须以不低于交易所价格的价格发生，因此 SIP 和 NBBO 也为投资者的场外交易提供了保护。

美股成交价格的形成需要综合考虑场内与场外的大量信息。1994 年随着《非上市交 易特权法》（unlisted trading privileges，UTP）的出台，美股可以在任何交易所或 ATS 交易，无论其主要上市交易所如何1。场外交易信息通过 TRF 传递到交易所内，并通过 SIP 将场内与场外信息进行综合分析，最终形成个股的 NBBO。NBBO 为股票交易提供了价格 基准，即使 NBO（national best offer）和 NBB（national best bid）出现在不同市场上， 场内和场外交易都必须遵循最优价格的原则。

美国股市中，不同的交易场所都在想方设法吸引流动性。采取的方法主要有： 1）订单流付款（payment for order flow，PFOF）。零售订单通常交易规模较小， 并且与机构订单相比做市商能获得更大的价差，批发商会向零售经纪商付款以吸引流量； 零售经纪商可以使用这些款项来补贴个人投资者，或者干脆免除个人投资者的交易佣金以 获取其订单流信息。 2）价格改善（price improvement）。可视为 PFOF 的替代方案，经纪商可以与做市 商联系，在合理范围内给予投资者比当时 NBBO 更好的价格。例如，根据 Reg. NMS-612 的规定，订单应当以整美分发送，而许多零售交易的成交价为小数点后 4 位，这样便可以 获得价格改善。 3）折扣（discounts）。核心思路是降低大客户的平均交易成本，以此来吸引客户、 扩大交易规模；主要方法包括降低交易保证金率、降低资金托管费用、提供更有竞争力的 佣金率或提供补贴等。 4）客户分级（tiers）。ATS 最主要的营销优势是可以进行客户分级，并针对分级提供 差异化的服务，同时可以尽量避免信息泄露和逆向选择。 5）回扣（rebates）。交易所有时会使用回扣来鼓励有吸引力的报价进入市场，不过 该现象已经引起了美国证券交易委员会（Securities and Exchange Commission，SEC） 的关注，采用该方法吸引现金流也将面临更大的监管风险。

美国股市中各类参与者成交占比测算框架简述

研究美股的定价权在谁手中，本质上是研究不同市场主体对流动性的贡献。换言之， 就是研究各类市场参与者在成交额中的占比。基于数据的可得性，目前对美股成交占比的 测算并不多，2020 年 NER 曾给出了一个相对精准的测算框架，其基本思路如下2。 1）市场总成交额：以美元计价的全市场成交额；由于美国股市的参与者种类繁多， 且许多交易的对手方是做市商等中介机构，因此采用双边成交额计算全市场成交规模。 2）共同基金（含跨国基金）：共同基金的净资产规模（约 21 万亿美元，2019 年年末 的数据，下同）×美国投资公司协会（Investment Company Institute，ICI）跟踪的平均 单边换手率（约 28%）×2（换算为双边）＋净流入现金调增项。

3）指数基金：指数基金换手率通常很低，NER 估算标普 500 年度换手率约 4.4%、 罗素 1000 约 3%，其交易大多发生在收盘后及成分股调整日；根据 BlackRock 的测算， 即使对指数基金换手率适当高估，其在美国股市全部流动性中的占比仍不到 0.5%。 4）对冲基金：对冲基金资产管理规模（约 1 万亿美元）×平均杠杆率（约 2 倍）× 单边换手率（每年 120%~200%）×2（换算为双边）＋现金调整项。 5）ETF：指数成分股调整产生的流动性在“指数基金”部分测算，ETF 套利产生的 成交额在后续“中介机构”部分测算；根据 Bloomberg 的数据，2019 年美国 ETF 每天的 交易量约为 900 亿美元（即可以提供的日均双边流动性约为 1800 亿美元），约占美国总交 易量的 26%；在剔除上面两类交易后剩余的成交额并不大。

6）零售交易者：利用 Charles Schwab、E*TRADE、Robinhood、TD Ameritrade 等 零售经纪商披露的交易数据估算（Reg. NMS Rules 605 要求其披露相关数据），不过存在 高估零售贡献的可能。由于零售交易倾向于场外交易低价股，所以成交份额的贡献远大于 成交金额的贡献；此外，某些零售商公布的成交占比存在“双边÷单边”的问题。 7）批发商：机构投资者、零售经纪商、甚至某些散户等都能与其交易；TRF 的数据 显示，批发商提供了近 25%（日均 1170 亿美元）的流动性。 8）期货套利：股票期货日均交易额（约 6200 亿美元）×其中期货与股票、ETF 之间 可能存在套利交易的机会（占比约 5%）。 9）ETF 套利：ETF 日均交易额（约 1800 亿美元） ×其中与 ETF 转股套利相关的 交易占比（约 4%~10%），且只有授权交易者可以参与。 10）期权套利：股票期权日均交易额（约 2210 亿美元）×其中股票对冲和套利交易 相关部分的占比（约 30%）。

11）做市商：假定交易所内的每笔交易都由做市商负责提供单边流动性，大致可估算 出其对流动性的贡献。 12）机会主义交易者（opportunistic traders）：美股市场中许多机构实施各类套利 策略来纠正错误定价、同时提供流动性，机会主义交易者主要是对冲基金；由于他们几乎 没有隔夜头寸和杠杆，所以前文利用存量资产管理规模来估算对冲基金的流动性时该部分 并未纳入计算。 需要说明的是，上述 7~12 是金融中介结构，在教科书中通常认为它们作为专业的流 动性提供商保持市场效率，并利用短期错误定价套利。 13）其他交易。是轧差项，包括完全缺少数据进行估算的交易，特别复杂的对冲策略 对应的交易等，此外还包括了假设及估计误差。

基于数据的可得性，特别是中介机构和场外交易的数据很难通过公开途径获得，我们 无法完全更新 NER 的测算结果。在下文中，我们尽可能地跟踪了机构和个人投资者近年 来与交易相关的数据，进而判断不同主体对市场成交额贡献程度的变化。

机构投资者持有 60%左右的市值，仅提供约 23%的流动性

美国权益资产的持有者中，机构投资者的占比接近 60%。根据美联储的数据，家庭部 门是美国权益资产最主要的持有者，其持股占比的历史极值高达 51.1%（1992 年），截至 2023 年上半年该数据为 40.9%。此外，共同基金（18.2%）、外资（17.4%）、养老与退休 基金（9.1%）、ETF（7.9%）的持股同样较高，机构投资者的累计持股比例为 58.2%。

美国共同基金的换手率逐年降低，对流动性的贡献不断减小。根据 ICI 的数据测算， 美国权益类共同基金的加权平均换手率逐年降低的趋势非常明显，由 2000 年的 78%下降 至 2021 年的 27%（均为单边计算）。换手率的下降与被动投资的兴起密不可分，美国指 数型共同基金与 ETF 的合计资产规模已逼近主动产品，且被动产品的换手率更低。此外， 根据 ICI 统计的数据可知，1990 年至 2022 年，美国共同基金的净资产规模总额虽然出现 大幅增加（约为 20.8 倍），但三大交易所的累计成交额增幅更大（约为 115 倍）。共同基 金在全市场的成交占比下滑叠加平均换手率不断降低，使得其对流动性的贡献大幅减小； 如果假定 2020 年以来共同基金对流动性的贡献能够稳定在 2019 年的水平，则根据 NER 的测算结果，其大约占市场成交额的 8%左右（含跨国共同基金）。

指数基金的成交规模很小，并不足以影响价格发现。指数基金要尽量减小跟踪误差， 其交易几乎都发生在收盘后（market-on-close，MOC），而美股的盘后交易在日成交额中 占比并不高。不过，在指数成分调整日，指数基金的交易会因跟随调仓而明显增加。根据 NER 的数据，在 S&P、MSCI、罗素等指数的成分股调整日，跟踪相关指数的基金因为调 整持仓而产生的交易额在盘后交易总额中的占比会明显增加，该占比在其他交易日则只有 5%左右。由于指数基金交易主要发生在收盘后，且非指数成分调整日其在盘后交易的占比 较低，再加上盘后交易在总成交规模中的占比很低，指数基金的换手率天然不高。

对冲基金的持股占比不高，但因高杠杆和高换手贡献了不少的流动性。根据美联储的 数据，截至 2021 年，对冲基金在美国权益资产（包括上市公司与非上市公司）总规模中 的占比约为 3%，对应的资产管理规模约 1 万亿美元。Charles Cao、Bing Liang、Andrew W. Lo 等人在 2018 年发表的论文《Hedge Fund Holdings and Stock Market Efficiency》 中测算了对冲基金在美国上市公司权益中的占比，结果表明金融危机爆发前，在美国三大 交易所上市的普通股中，对冲基金平均持股比例一度超过 10%。杠杆率方面，根据 NER 的测算，美国对冲基金的平均杠杆水平 2007 年之前稳定在 2.3 倍，金融危机爆发后明显 下降、最小值为 1.4 倍，历史均值约为 2.1 倍。换手率方面，Charles Cao、Bing Liang、 Andrew W. Lo 等人在论文中测算，2000~2015 年美国对冲基金的年化换手率的中位数为 143%，高、低换手率的公司分别平均累计持有 2.8%、4.6%的市值。

ETF 换手率逐年降低，并且活跃产品的交易大多来自对冲基金等机构。与指数型共同 基金一样，当指数的成分股调整时，挂钩该指数的 ETF 会出现被动调仓，这提供了不小的成交额。此外，ETF 的交易非常集中，NER 统计数据显示，成交活跃度排名前 5%的 ETF （约 120 只）提供了超过 85%的交易额，且大多数 ETF 年度换手率在 1 倍左右。换手率 较高的 ETF 通常跟踪常见指数（常被称为 vanilla ETF）且带杠杆，对冲基金等机构特别 喜欢这类产品，并充分利用其流动性进行短期交易。

零售投资者持有 34%的市值，仅提供约 6%的流动性

美国监管当局认为，所谓的零售投资者应当是“实实在在的人（real people）”，而并 非机构或计算机所驱动的交易策略。Reg. NMS 中并未明确提及自然人（natural person） 的概念，但是在行业自律组织及 FINRA 的文件中将零售投资界定为：1）代表个人或家庭 的订单，即使股票被公司或个人退休账户（individual retirement accounts，IRA）所持有； 2）不包括通过交易算法或其他计算机化的方法所下的订单；3）除此之外，一些为机构工 作的专业投资者也有资格成为自然人。与零售交易对应，FINRA Rule 4512 将机构账户 （institutional accounts）定义为：1）银行、保险公司、投资公司等机构的账户；2）注 册投资顾问（registered investment advisor，RIA）的账户；3）资产规模超过了 50 万美 元的任何人所持有的账户，即使他们是自然人。

此外，许多高净值自然人或机构还会被定义为合格投资者（accredited investors）： 美国 1933 年的证券法（Securities Act of 1933）规定，拥有 100 万美元资产或年收入超 过 20 万美元的自然人是合格投资者，可以直接投资私人公司。2020 年 8 月，美国 SEC 修改并完善了合格投资者的定义，扩大了其认定标准：1）具有特定职称、持有某些专业 证书或资格证书、持有 SEC 认可的教育机构签发的其他证书；2）私人公司学识渊博的雇 员（knowledgeable employees of the private company）；3）拥有 500 万美元资产的有限 责任公司、拥有超过 500 万美元投资的实体（包括政府机构、基金公司等）；4）资产管理 规模超过 500 万美元的家族办公室（family offices）。 零售投资者更喜欢交易小盘、微盘股，且换手率通常较高。FINRA 披露的场外非 ATS 交易数据（Non-ATS-TRF）主要来自零售投资者，可将其视为散户交易行为的代理变量。 分析该数据可以发现，零售交易者更青睐小盘股（small-cap）和微盘股（micro-cap），且 这类股票的价格通常不高。除此之外，零售交易占比更高的个股通常具有更高的换手率， 这在很大程度上说明了散户对这些股票的流动性贡献很大。零售投资者偏好交易小盘股和 微盘股的现象使他们在场外交易中的份额占比明显高于金额占比，NER 数据显示，2021 年前者约为 47%，而后者约为 40%。因此，如果以成交份额作为计算口径，则很可能会 高估散户对流动性的贡献。

疫情爆发以来，美国股市中零售交易的占比明显抬升。疫情爆发以来，美国的投资者 拥有更多的闲暇时间，且政府补贴等措施增加了可支配收入，叠加多家零售经纪商推出了 力度很大的费率优惠政策，美股的零售交易占比明显增加。根据 NER 的数据，截至 2022 年 5 月，零售交易累计流入超过 3000 亿美元，且在市场大幅回撤时未明显回落。此外， 根据 NER 和 FINRA 的数据，2021 年初美国前 5 大批发商的场外交易规模在市场总成交 额中的占比同比翻了一倍，由 15.2%增加到 30.5%；如果假定批发商的业务中与零售商的 交易占比基本维持稳定，这意味着零售交易的规模同样增幅巨大。

中介机构持有不足 7%的市值，提供了约 70%的流动性

美国股市中，70%的流动性是由中介机构提供的。经纪商、做市商、衍生品套利者等 中介机构持有极少的美股市值，但却提供了 70.7%的流动性。截至 2019 年年底，根据 NER 的估算，美股中批发商和做市商分别提供了 18.6%和 16.2%的流动性；与跨品种套利相关 的交易占比同样很高，期权套利、期货套利、ETF 套利分别贡献了 14.2%、6.6%、2.3% 的流动性；机会主义交易者（主要是对冲基金）很少持有隔夜头寸，他们在日内的交易也 提供了 8.0%的流动性；此外，其他机构及复杂的交易策略等贡献了 4.8%的流动性。 需要说明的是，由于缺乏必要的数据，我们无法对 NER 的上述结果进行更新，不过 有两条结论是比较确定的。其一是，由于做市商的存在及大量经销商喜欢用自有资金买卖 有价证券，使得美股成交占比的测算要比 A 股复杂和困难很多；其二是，许多交易的参与 者在“表面”上是中介机构，但其背后明显有对冲基金的身影，比如各种套利交易和日内 机会交易，交易发起人大概率是对冲基金。

对冲基金的持股比例不高但交投活跃，很容易放大短 期市场波动

金融危机的影响消退后，全球对冲基金行业卷土重来

2008 年金融危机后，全球对冲基金的资产管理规模大幅萎缩，但在 2020 年后又迅速 扩张。根据 BarclayHedge 的数据，2008 年二季度全球对冲基金的资产管理规模为 2.35万亿美元，但是随着金融危机的爆发迅速萎缩，截至 2009 年一季度管理规模下降至 1.16 万亿美元，降幅超过 50%。不过在金融危机的不利影响逐渐消退后，对冲基金行业迎来了 规模的再次扩张。截至 2023 年二季度，全球对冲基金规模已达 5.14 万亿美元，其中固定 收益、股债平衡、多策略、股票多头、行业策略规模较大，管理规模分别为 9731 亿美元、 7648 亿美元、6949 亿美元、5744 亿美元、5155 亿美元。此外，头部对冲基金管理人的 资产管理规模也在不断增加。根据 Pensions & Investments 的数据，截至 2022 年年末， Bridgewater Associates（桥水基金）的资产管理规模为 1264 亿美元、同比增加 19.6%， 已连续两年突破千亿美元；此外，Man Group（英仕曼集团）和 Renaissance Technologies （文艺复兴科技）的资产管理规模也分别达到了 735 亿美元和 570 亿美元。

对冲基金独有的三大特征使很多学术研究将其视为“理性的机构投资者”，认为其能 主动地纠正市场的错误定价。首先，对冲基金受到的监管约束通常比较少，可以比较自由 的利用各种衍生品工具或策略同时进行多、空交易；其次，对冲基金通常具有充足的自有 资金，并且对投资收益有一定比例的分成，因此充分参与市场一切盈利机会的动机更强； 最后，对冲基金对投入的资金通常会设置锁定期，避免其投资者因对短期收益不满而大举 撤资，保证自身投资策略的稳定。 然而，现实市场中观察到的现象与教科书的假设存在差异，进而可以提出许多问题： 对于那些热度很高但是已经被明显高估的股票，对冲基金是选择抬升泡沫还是刺破泡沫？ 对于那些持续下跌并且已经被明显低估的股票，对冲基金是选择跟风卖出还是抄底买入？ 对冲基金是否具有纠正错误定价的主观意愿，他们究竟是不是“理性的机构投资者”？ 下文将通过两个比较“极端”的案例来研究对冲基金的行为特性。一个是 1998~2000 年美股互联网泡沫，另一个是 2007~2009 年全球金融危机。

1998~2000 年美股互联网泡沫期间，对冲基金持续加仓、推高泡沫

在互联网泡沫形成的过程中，存在大量价格被明显高估的科技股。互联网泡沫的开端 可以追溯到 1995 年，在欧美及亚洲多个国家的股市中，与科技及互联网相关的企业股价 高速上升。2000 年 3 月 10 日，纳斯达克指数上涨至 5048.62，相较于 1998 年初上涨了 219.2%、是 1995 年初的 6.8 倍，此后泡沫破裂。Brunnermeier 和 Nagel 在 2004 年发表的论文《Hedge Funds and the Technology Bubble》中提到，在泡沫形成的过程中，存在 大量价格被明显高估的科技股；这些股票的价格增速远大于其营业收入增速（即明显偏离 公司基本面），它们组成的投资组合在 1998~2000 年的累计收益超过 300%。

通过机构投资者提交给美国证监会的 13F 表格可以直接观察对冲基金的持仓变动。 13F 表格（Form 13F）是由管理规模超过 1 亿美元的资产管理机构向美国 SEC 披露的， 反映该机构持有美国公司股权情况及资金流向的文件。根据规定，需要提交 13F 文件的机构包括对冲基金、信托公司、养老金、保险公司等，频率为季度。不过，13F 表格中并不 包含机构卖空股票和买卖衍生品的数据，所以在 Brunnermeier 和 Nagel 的论文《Hedge Funds and the Technology Bubble》中通过基金的收益率表现反推出了基金的空头头寸和 衍生品头寸。 泡沫形成过程中，对冲基金明显超配了价格已经被高估的科技股。Brunnermeier 和 Nagel 的论文中指出，1998~1999 年对冲基金相较市场组合持续超配高估值科技股（这些 股票在他们的论文中被称为“High P/S stocks”，下同），且持仓占比不断增加。2000 年 纳斯达克指数达到巅峰时，对冲基金持有的高估值科技股在其总持仓中的占比高达 31%， 而市场组合中仅为 21%。此后随着互联网泡沫的破裂，对冲基金和市场组合均大幅减少了 对高估值科技股的配置，2000 年末两者的持仓占比已非常接近。

在泡沫形成过程中，对冲基金增配价格已被明显高估的股票可能处于两个动机。 对冲基金推升泡沫的动机之一：可以获得持续的超额收益。Brunnermeier 和 Nagel 的论文中指出，1998~2000 年间，持有高估值纳斯达克股票的对冲基金在 13F 文件披露 后的两个季度依然可以获得显著为正的超额收益（两者分别为 4.51%、2.71%）。相同计算 方法下，持有其他纳斯达克股票在后续两个季度可以获得统计意义上并不显著的超额收益 （分别为 0.55%、0.36%）。持有 NYSE 和 AMEX 交易所的股票在后续两个季度只能获得 微弱的超额收益（分别为 0.24%、0.25%）且在统计学意义上并不显著。

对冲基金推升泡沫的动机之二：可以避免被投资者大量赎回。对比互联网泡沫期间索 罗斯基金（Soros fund management）和老虎基金（Tiger management）的表现可知，如 果不去“蹭热度”很可能会因为业绩压力被投资者赎回。具体来看，两家基金公司的 13F 文件显示，老虎基金在 1999 年几乎卖出了所有的科技股，而索罗斯基金的科技股持仓在 1999 年三季度从不足 20%大幅增加至 60%。此后，随着科技股的价格被不断推高，两只 产品的收益也出现了明显分化，对科技股持仓更多的索罗斯基金充分享受了股价泡沫带来 的高收益，而老虎基金的收益相对较差。此后索罗斯旗下的量子基金（Quantum Fund） 吸引了大量资金流入，而老虎的美洲豹基金（Jaguar Fund）遭遇了大量赎回。为了抑制 资金流出，老虎基金在 1999 年 10 月将投资者的赎回期限从 3 个月增加到 6 个月，随后的 1999 年四季度老虎基金由于赎回损失了 25%的资产，并在 2000 年 3 月遭遇了清算。

对冲基金其实已经发现了泡沫的存在，甚至还利用了泡沫。Brunnermeier 和 Nagel 在其论文《Hedge Funds and the Technology Bubble》中得到的一个重要结论是：投资者 情绪驱动的股价泡沫是可预测的，对冲基金可以利用这个机会盈利；对其而言抬升泡沫是 短期最优策略。 具体来看，Brunnermeier 和 Nagel 认为在股价不断上涨的过程中，对冲基金已经发现 了泡沫的存在，甚至能在一定程度上判断出哪些股票很可能会下跌。主要的证据体现在以 下两点。一方面，对于那些价格被高估的科技股，对冲基金在其股价达到峰值之前的一个 季度已经开始减仓；根据 Brunnermeier 和 Nagel 的测算，平均持仓占比从 0.54%下降到 0.40%。对冲基金在股价上涨的过程中减仓，意味着它们认为股价已经被高估到了需要及 时兑现收益的程度，为了获利了结它们甚至愿意放弃后续可能存在的动量收益。另一方面， 在泡沫破裂的过程中（1999 年三季度至 2000 年三季度）对冲基金持有的高估值科技股收 益明显高于全市场同类组合。这意味着对冲基金的持仓在很大程度上有效避开了泡沫破裂 的个股，它们在提前卖出那些可能会下跌的股票同时，持有的个股依然具有上涨的动力。

2007~2009 年金融危机期间，对冲基金大幅减持、加剧股价负反馈

金融危机期间，美股价格出现系统性下跌，对冲基金大幅减仓。2007~2009 年的金融 危机以美国次贷危机为起点，2007 年 8 月开始席卷美国、欧盟、日本等主要金融市场， 最终引发了全球范围内的金融危机。2009 年 3 月 9 日，纳斯达克、标普 500 分别下探至 阶段性低点 1268.6 点、676.5 点，相较于 2007 年 10 月下跌 55.6%、56.8%。金融危机 期间对冲基金出现大幅减仓，Ben-David、Franzoni 和 Moussawi 在论文《Hedge Fund Stock Trading in the Financial Crisis of 2007-2009》中测算了对冲基金的持仓变化情况， 他们所使用的指标是对冲基金持股在美股总市值中的占比；结果表明，2007 年三季度至 四季度对冲基金平均单季度减仓幅度为 6%（约 0.2pct），2008 年三季度至四季度对冲基 金的平均单季度减仓幅度为 15%（约 0.4pct）。换言之，在金融危机期间大量个股出现下 跌，大概率存在很多被明显低估的股票，然而对冲基金并没有逆势加仓，反而出现明显抛 售。

对冲基金抛售过程中，高波动性、高流动性、低估值的股票首当其冲。金融危机期间 对冲基金大幅减仓与其面临的净赎回密不可分。根据 Ben-David、Franzoni 和 Moussawi 在论文中的测算，2009 年一季度样本基金整体赎回规模占到了 AUM 的 15%，这也直接导 致了其抛售股票。此外，对冲基金的抛售行为存在明显的选择性，高波动性、高流动性、 价格被低估的股票会被率先卖出，不存在“低吸”的现象。

相较于共同基金，对冲基金在金融危机中的减仓更剧烈，但收益更高。金融危机期间 对冲基金遭遇的净赎回压力明显大于权益类共同基金。Ben-David、Franzoni 和 Moussawi 在论文中利用资金流动的规模在 AUM 中的占比衡量赎回压力，计算结果表明，2008 年四季度该数值在对冲基金中为-11.19%，在权益类共同基金中仅为-0.92%；2009 年一季度该 数值在对冲基金中为-14.93%，在权益类共同基金中为-0.92%。此外，通过计算该论文还 发现，在上述时期对冲基金获得的收益也明显高于权益类共同基金，2008 年四季度对冲 基金累计收益率为-7.36%，权益类共同基金为-22.13%；2009 年一季度对冲基金的累计收 益率为+0.59%，权益类共同基金为-7.97%。由此可见，对冲基金在金融危机期间减仓的 主要动机有：应对投资者的大额净赎回，减少持续亏损的程度。这与前文中提到的互联网 泡沫时极为相似。

共同基金与对冲基金的行为差异或与其背后投资者的异质性有关。Ben-David 等人的 论文中提到，对冲基金投资者对短期糟糕的业绩容忍度很低，而权益类共同基金的投资者 对短期业绩更加“宽容”；金融危机期间，对冲基金投资者在遭遇季度维度的“糟糕表现”时，撤回的投资规模几乎是共同基金的三倍。进一步地，他们认为造成上述现象的原因有 两个方面。一方面，对冲基金通常会对其投资者的流动性施加限制；当对冲基金的投资者 预期未来的赎回条款会因市场大跌而收紧时，他们会在业绩不佳的最初迹象出现后赎回。 另一方面，对冲基金的投资者通常更有经验，并且对市场变化反应更快；统计结果表明， 机构客户集中度更高的对冲基金在危机期间赎回率更高、卖出的股票更多，这些产品背后 的投资者对市场状况恶化非常敏锐。 通过上述两个“极端”案例可知，1998~2000 年互联网泡沫期间，大量科技股被明显 高估；对冲基金并未选择做空科技公司的股票来修正错误的定价，反而加大了对科技股的 持仓进而助推了价格泡沫。2007~2009 年全球金融危机期间，大量股票被明显低估；对冲 基金依然大幅减持权益市场，此举加剧了资产价格初始的负反馈，完全没有起到稳定市场 的作用。此外，2023 年上半年的 AI 行情中，对冲基金对科技股的交易非常活跃。综上所 述，对冲基金并没有纠正市场错误定价的主观意愿，他们甚至放大了短期的价格波动。

散户“抱团大战华尔街”的现象与 A 股“妖股炒作” 具有相似性

个体投资者情绪高涨且迅速抱团时会催生大量 Meme stocks

GME 事件是近年来散户抱团影响股价的典型案例。2021 年 1 月，一场围绕游戏驿站 公司（GameStop，GME.N）的多空大战轰动全球，“散户干翻华尔街”的报道甚嚣尘上。 GME 是一家传统的视频与游戏零售商，巅峰时在全球拥有近 7000 家门店，然而受网购与游戏数字化的冲击业绩逐年下滑。从 1 月 11 日公司发布利好消息引发股价大涨，到后续 机构做空、散户抱团，再到股价创新高后暴跌，GME 事件的时间线简单概括如下。

1）利好信息释放，散户情绪高涨。2020 年 8 月，宠物电商公司 Chewy 的联合创始 人莱恩·科恩（Ryan Cohen）携资收购了 GME 公司 580 万股普通股、占比为 9%；次年 1 月 11 日，GME 宣布 Ryan Cohen 加入董事会并将深度参与公司运营，Chewy 的成功经 验或将帮助公司加速线上业务转型。随后，网络论坛红迪网（Reddit）讨论股票的板块华 尔街赌徒（Wall Street Bets，WSB）中散户情绪高涨，纷纷号召更多人持有 GME；同年 1 月 12 日至 14 日，对公司前景的乐观预期、大量散户积极加仓、已经开始轧空的传闻等 因素将 GME 股价推高至 39.91 美元、涨幅超 100%。

2）空头大举反击，做空报告发布。1 月 19 日做空机构香橼研究（Citron Research） 发布做空报告，指出公司股价上涨与基本面背离，合理估值为 20 美元；随后，GME 被严 重做空，最严重时全市场做空的股份数在公司总股份中的占比（short of float）甚至高达 138%，即出现多轮卖空；1 月 20 日，Citron Research 发布视频详细阐述了看空 GME 的 理由，不过许多投资者认为其论点缺乏说服力，甚至绝口不提轧空风险；同日，WSB 的 散户们一边继续号召大家“上车”，一边跑去香橼的 Twitter 下面“组团谩骂”，做空报告进 一步点燃了散户的情绪。

3）伽马逼空 VS 空梯攻击，大战白热化、股价创新高。1 月 22 日，面对舆论近乎疯 狂的攻击，Citron Research 宣布不再就 GME 发表任何意见；当日 GME 股价单日上涨 51.1%。同日，GME 收盘价为 65 美元，当日看涨期权的最高行权价为 60 美元，大量的 深度虚值期权变为实值期权，引发伽马逼空（gamma squeeze）。1 月 25 日，GME 股价 大幅上涨并多次触发熔断，日内最高上涨 145%至 159.2 美元，随后空头开始发力，一度 将股价砸到 61.13 美元，空梯攻击（short ladder attacks）是空头的常用伎俩，当日 GME 的换手率为 255%；截至收盘，WSB 的用户数在一周内新增近 300 万人。1 月 26 日，前 Facebook 的高管查马斯（Chamath Palihapitiya）花费 12.5 万美元买入 GME 看涨期权， 他也被戏称为散户的“带头大哥”；同日，梅尔文资本（Melvin Capital）宣布 1 月亏损近 30 亿美元，并接受城堡基金（Citadel）和 72 点资本（Point 72）共 27.5 亿美元的投资。 1 月 26 日，GME 股价单日上涨 92.7%，收盘后埃隆·马斯克（Elon Musk）发表 Twitter 声援散户，GME 的盘后价格飙涨 50%；1 月 27 日，GME 股价单日上涨 134.84%，两周 的累计涨幅超过 1500%；1 月 28 日，盘中 GME 股价达到历史峰值的 483.0 美元。

4）空头机构“举手投降”，对冲基金损失惨重。1 月 27 日，美国消费者新闻与商业 频道（CNBC）爆料称，Melvin 已经全部平仓空头头寸，总亏损超过 50%；1 月 29 日， 香橼研究发表声明称将停止进行做空研究，专注于为散户提供做多的投资建议，多头机构 及散户的情绪达到最高点；至此，对冲基金损失惨重，根据 Ortex 的数据，Point 72 损失 7.5 亿美元、Citadel 损失约 20 亿美元、Melvin 亏损数十亿美元。

5）“场外因素”频发，散户情绪降温。1 月 27 日，主流媒体 CNBC 将散户的行为渲 染成抱团操纵市场；WSB 服务器提供商 Discord 以“渲染暴力”为由将服务器关闭。1 月 28 日，经纪服务提供商罗宾汉（Robinhood）将 GME 等股票从其交易平台上移除，散户 无法在平台上继续买入、但可以卖出；而散户常用的交易平台德美利（TD Ameritrade）、 微牛（Webull）等也进行了不同程度的交易限制，被戏称为“拔网线”。1 月 28 日，散户 “带头大哥”Chamath 在接受 CNBC 采访时详细列举了华尔街的“罪状”，包括过度甚至 违法做空、引发 2008 年次贷危机等。1 月 29 日，Robinhood 等券商不同程度的放松了交 易限制，允许散户对 GME 有限购买，GME 股价单日上涨 67.9%；同日，美国 SEC 发表 声明称他们正在密切监视、评估近期股市上出现的极端波动，将积极维持市场公平有序、 保护投资者不被操纵。

6）股价连续跳水，事件暂告段落。2 月 1 日，金融分析公司 Ortex 和 S3 Partners 发 布数据称 GME 的做空股数在总股份中的占比下降至 50%左右，空头平仓压力大幅缓解； 2 月 1 日，GME 股价单日下跌 30.8%；2 月 2 日，GME 股价单日下跌 60.0%；2 月 4 日 GME 股价单日下跌 42.1%至 53.5 美元。

GME 事件使市场对 Meme stocks（常被译为“模因股”“表情包股”“散户抱团股” “网红股”等）的关注达到了前所未有的高度。Meme stocks 是指由于个体投资者情绪高 涨而迅速流行起来的股票，且情绪的传播扩散通常会借助自媒体社交平台。Meme stocks 短期内极易出现下列特征：股价大幅波动，成交量大幅增加，多空博弈剧烈，通过自媒体 抱团，主流媒体密切关注。值得一提的是，美股市场中 Meme stocks 的主要特征与 A 股 市场中经常被提及的“妖股”具有很强的相似性。

以 GME 事件为例，Meme stocks 表现出五大共同特征

特征之一：短期内易出现股价大幅波动。具体来看，从 2021 年 1 月 8 日的日内低点 17.08 美元到 1 月 28 日的日内高点 483.00 美元，GME 股价在 13 个交易日的累计涨幅为 2727.87%。1 月 11 日，公司宣布 Ryan Cohen 加入董事会并将深度参与公司运营，当日 GME 股价大涨，日内的最高价为 20.56 美元、涨幅接近前日收盘价的 17%；1 月 13 日， GME 股价单日大涨 57.39%，收盘价为 31.4 美元；1 月 22 日，GME 股价在 3 个小时之 内从 43 美元上涨至 72 美元，涨幅超过 70%；1 月 27 日，GME 收盘价为 347.51 美元， 相较于 1 月 11 日累计涨幅超过 1600%；1 月 28 日，GME 盘中股价达到历史极值 483.00 美元。此后，公司股价开始出现下跌，从 1 月 28 日的日内高点 483.00 美元到 2 月 9 日的 日内低点 46.52 美元，GME 在 8 个交易日的累计跌幅高达 90.37%。

特征之二：短期内成交量大增，散户热情高涨。单日成交量方面，1 月 5 日的低点为 0.05 亿股，1 月 22 日的阶段性高点为 1.97 亿股，经过 12 个交易日增幅高达 3873.8%。 单日成交金额方面，1 月 5 日的低点为 0.87 亿美元，1 月 27 日的阶段性高点为 295.34 亿 美元，经过 15 个交易日增幅高达 33815.8%。 具体来看，2021 年 1 月 13 日公司成交量明显放大，当日 GME 股票成交 1.45 亿股、 成交额 45.69 亿美元，前一交易日成交量仅有 0.07 亿股、成交额 1.41 亿美元，自此拉开 了高换手的序幕。1 月 22 日，GME 股票单日成交量达到历史极值的 1.97 亿股、成交额 115.38 亿美元。1 月 25 日，GME 股票单日成交量 1.78 亿股、成交额为 169.52 亿美元。 1 月 26 日，GME 股票单日成交量 1.79 亿股、成交额 219.44 亿美元；成交量连续 3 天超 过 1 亿股。1 月 27 日，GME 股票单日成交量 0.93 亿股、成交额达到历史极值 295.34 亿 美元。1 月 29 日，GME 股票单日成交量 0.51 亿股、成交额 163.43 亿美元；成交额连续 6 天超过 1 亿美元。整体来看，1 月 13 日至 29 日 GME 股票的日均成交量为 1.01 亿股， 是 2020 年日均水平的 1400%。

在 GME 股价飙升的过程中，散户参与交易的热情极其高涨。美国 SEC 报告中的数据 显示，1 月 27 日交易 GME 股票的个人账户数量接近 90 万个，该数据在 1 月初仅有不足 1 万个，数百万股民“奔赴战局”；同日，其他 Meme stocks 同样成交高涨、涨幅巨大， KOSS（高斯电子）上涨 480%、AMC（AMC 娱乐）上涨 301%、EXPR（Express）上涨 214%。此外，散户常用的互联网经纪商 Robinhood 当月获得了 300 多万次的下载，微牛 （Webull）也获得了 80 万次的下载；1 月 28 日多家美国经纪商决定限制散户对 GME 的 交易后，大量散户表示了强烈的不满并选择通过其他国家的经纪商继续交易。

特征之三：阶段性多空博弈异常剧烈。一方面，散户交易热情高涨、抱团买入 GME 并持有，后期不少机构也因遭遇轧空（short squeeze）而被动买入。另一方面，以 Melvin 为首的对冲基金坚定地看空，并且因为存在部分股票被多轮卖空，GEM 被做空的股份数 甚至超过了其流通股总数。SEC 的报告证明，GME 股价上涨过程中持有空头头寸的账户 确实有买入行为（特别是 1 月 22、25 日），这也印证了轧空的存在。不过由于上述交易的 占比并不高，SEC 认为“高涨的投资者情绪才是导致 GME 股价暴涨的主因”。

特征之四：以自媒体为“大后方”进行抱团。GME 之所以出现散户抱团，与股吧、 论坛等自媒介密切相关，其中 WSB 是散户的“精神领地”和“大后方”。随着 GME 股价 飙升，WSB 的订阅数、GME 相关的话题数、GME 的谷歌搜索量等反映投资者关注度的 指标均大幅增加。此外，自媒体平台还为意见领袖、散户甚至机构投资者提供了充分交流 的场所，很容易诱发散户交易行为在短期的强相关性。

特征之五：主流媒体会进行大肆报道与渲染。随着 GME 事件不断发酵，越来越多的 主流媒体开始进行跟踪，对 GME 事件的报道可谓“铺天盖地”，虽然有“蹭热度”之嫌， 但却使事件本身的影响进一步扩大。其中比较典型的事件有 CNBC 在节目中与散户“带头 大哥”Chamath 的辩论，在双方针锋相对的辩论中前者指出散户存在抱团炒作，而后者则 直接罗列了华尔街的诸多罪状。

散户在短期内“抱团交易”对股价的冲击不容小觑

散户交易行为在短期的强相关性从根本上改变了其以往“无序噪声交易”的模式。大 量散户在短期内“抱团”交易使得该群体整体的成交量巨大，再加上极低的交易成本使得 他们在交易股票的同时还在交易衍生品，放大的杠杆又进一步增加了资产价格的波动性。 随着散户群体交易规模的增加，再加上散户信息来源的高度集中，散户行为的强相关性从 根本上加大了他们作为一个整体对股价的冲击，聚集交易（correlated trading）行为使其 交易产生了类似于一个大机构的影响。 在股价上涨过程中，散户与机构可能存在的“串联”也不容忽视。类似 GME 的事件 并不能简单的概括为“散户抱团大战华尔街”，因为一些机构和资本较为雄厚的散户也在 论坛发表了意见和观点，并与散户存在互动。这种发生在机构、意见领袖、散户间的相互 交流很可能形成投资者的“串联”，并引发散户的聚集交易行为。GME 事件中，散户可以 视为拉动股票上升的先行者，而机构更像是“搭便车”的获利者。散户的单方向聚集交易 给整个市场（甚至包括衍生品交易）带来了巨大的波动和系统性风险，这与传统的“炒作 并抛售（pump and dump）”“机构拉升股价、散户搭便车”的模式有很多类似之处。

GME 事件中，最大的受益者可能还真不是散户。复盘可知，GME 事件中的“输家” 主要包括但不限于：在早期进场的看空机构，比如 Melvin、Citadel、Point 72、枫林资本 （Maplelane Capital）等；遭遇集体诉讼的经纪商，比如 Robinhood；高位接盘的散户。 而主要的“赢家”包括：提前进场并且及时获利了结的散户；GME 前十大股东中的机构 投资者，比如富达（Fidelity）、贝莱德（BlackRock）、先锋集团（Vanguard Group）等； 在股价上涨过程中看多的对冲基金；在股价下跌过程中进场的空头；为散户站台的“网红 政客”，比如 AOC（Alexandria Ocasio-Cortez）。上海交通大学的朱宁教授认为，在 GME 事件中根本不存在“散户吊打机构”的说法，公司 2/3 以上的股票由共同基金、对冲基金 等机构投资者持有，大部分散户高位接盘。清华大学的张晓燕教授也认为，散户投资者没 有真正胜利，低调的多头机构投资者才是最大的赢家；根据 Trade & Quote 的交易记录， 在第一次交易额达峰后，有部分散户已经卖出了持有的 GME 股票，他们并没有在后续的 价格继续上涨中获利。 Meme ETF 的出现意味着 GME 事件落幕后，对 Meme 的炒作并未散场。GME 事件 之后，Meme stocks 并未销声匿迹，Roundhill MEME ETF（MEME.P）的管理规模截至 2023 年二季度末已超过 100 万美元。这只 ETF 产品界定 Meme stocks 的标准为：在一定 时期内的社交媒体活跃度高、空头头寸在流通市值中的占比大。此外，根据资金招募说明 书中披露的信息，其所跟踪的 Meme ETF index 根据媒体关注度和空头头寸选择成分股。 2023 年上半年，由于散户的交易情绪高涨，该指数的累计涨幅为 42.2%。

进一步地，复盘可知，美国散户抱团股票类资产时通常伴随着持续乐观的看涨情绪。 美国个人投资者协会（American Association of Individual Investors，AAII）自从 1987 年 以来定期发布周频的散户情绪调查数据和月频的散户资产配置调查结果。其中，1）AAII 情绪调查是由 AAII 每周对个人投资者发放问卷，询问其对未来 6 个月股市的看法是看涨 （bullish）、中性（neutral）还是看跌（bearish）；该调查开始于 1987 年，调查结果在美 国东部时间每周四公布。本文中我们用“看涨占比与看跌占比之差，并取过去 4 周的移动 平均值”来度量散户情绪，该指标大于 0 表示全市场中看涨的散户人数大于看跌的人数， 且差值越大表示散户整体的情绪越积极。2）AAII 资产配置调查则是 AAII 针对个人投资者 进行的月度调查，结果在每月的第一天公布，反映个人投资者在上个月的资产配置情况， 该调查同样开始于 1987 年。本文中我们用散户持有的股票和股票型基金（stock funds） 的累计占比衡量投资者股票类资产的总持仓情况。AAII 上述两项调查的样本涵盖全美超过16 万散户，可以从整体层面跟踪散户的情绪变化和抱团状态；我们认为，散户的抱团直接 表现为其股票类资产的仓位持续增加。 历史数据表明，美国散户持续加仓的过程中通常会伴随着自身持续乐观的看涨情绪， 即对未来的股市走势存在积极的预期。具体来看，在本文选择的 7 段样本期 1995 年 1 月 ~1996 年 8 月、1997 年 6 月~1998 年 2 月、1998 年 12 月~2000 年 3 月、2003 年 4 月 ~2004 年 4 月、2010 年 10 月~2011 年 4 月、2013 年 9 月~2015 年 3 月、2020 年 12 月 ~2021 年 6 月之中，散户持有的权益类资产仓位分别增加了 12.0、8.0、8.0、21.0、7.7、 6.3、8.0 个百分点，而散户情绪指标 bullish-bearish 在上述区间内的均值分别为 17.1%、 23.0%、21.2%、30.8%、18.4%、14.3%、19.1%，散户情绪持续高涨。

持续的赚钱效应、宽松的流动性、良好的基本面更容易引发散户抱团。除了自身情绪 高涨之外，市场整体收益较好带来的赚钱效应也是散户不断加仓股票类资产的重要原因。 此外，散户抱团行为还会受到外部环境的影响，宽松的货币政策、积极的财政政策、稳定 的盈利增速更容易引发抱团。举例而言，2020 年 12 月至 2021 年 6 月，美国散户对权益 资产的持仓占比从 63.2%增加至 71.2%，增加了 8 个百分点。同一时期，标普 500、纳斯 达克的累计涨幅分别为 18.66%、18.90%，赚钱效应明显。为了应对全球疫情，美联储从 2020 年起采取了超宽松的货币政策、包括紧急降息 50bps 等，直到 2021 年四季度才开始 缩减购债规模；财政方面，2020 年到 2021 年一季度，美国先后推出四轮财政救助计划， 合计 5.9 万亿美元。盈利方面，标普 500 在 2021 年一季度的单季盈利增速超过 140%、 二季度超过 90%，后续两个季度也均高于 30%。整体来看，在上述因素的共同促进下， 散户更容易出现抱团行为，前文中提到的以 GME 事件为代表的 Meme stocks 行情也正是 出现在该时期内。对另外 6 段散户抱团区间的分析也有类似的结果，此处不再赘述。

美股是基于价格动量或边际信息的活跃资金定价，这 给了 A 股许多启示

由前文 NER 的测算可知，美股的成交量中市场中介机构占据了约 70%，可以对这部 分占比背后的交易主体继续进行大致拆分。例如，与 ETF 套利、期货套利、期权套利相关 的交易（合计成交占比为 23.1%，该数据同样来自 2020 年 NER 的测算，下同）大多是对 冲基金所发起的，符合机会主义交易者（成交占比为 8.0%）交易习惯的也多为对冲基金； 批发商（成交占比为 18.6%）通常不会主动与其他方进行交易，其主要的交易对手方为零售商且交易通常由零售商发起，而零售商的行为是受到个体投资者的订单所驱动的。做市 商的交易比较复杂，因为其本身既可以从事经纪业务，也可以从事自营业务，其交易对手 方可以是散户、机构投资者，甚至有可能是其他做市商（比如客户想要购买某只由其他做 市商单一做市的股票），这一部分是很难拆分的。在 NER 对美股成交贡献的测算中，对冲 基金和散户的很多交易实则“隐藏”在了中介机构的订单中，且他们都属于活跃资金；做 市商等也对提高美股的流动性做出了重大的贡献。

美股的成交结构也给投资者更好的理解 A 股提供了许多启示。 首先，国内 Long-only 机构的定价能力并不弱于美国共同基金。国内权益类公募基金 的新发规模自 2022 年以来大幅萎缩，根据 Wind 的数据，主动权益类、被动权益类产品 2021 年的月均新发规模分别为 1146 亿元、205 亿元，而 2022 年 1 月至 2023 年 9 月的 月均新发规模分别下降至 160 亿元、118 亿元，降幅分别为 86.1%、42.6%。我们认为， A 股权益类产品的新发低迷在短期内很难扭转，A 股从增量博弈到存量博弈的转变可能是 永久性的。此外，A 股中公募机构的持股占比本来就不高，我们根据 Wind 数据测算，截 至 2023 年二季度，主动公募持股占比为 5.1%、被动公募持股占比为 2.3%。国内公募基 金的成交占比相较美国并不低，2022 年下半年，公募基金交易在 A 股总成交额中的占比 仅有 6.0%，但仍然高于美股约 5.2%的水平；换言之，美股的定价权也并不在共同基金手 中。值得一提的是，Long-only 机构的“定价权”很大程度上是通过新发募资并投资于此 前持有的重仓股来托住股价，具有不可持续性。

其次，A 股中散户和活跃私募的定价能力应当引起足够的重视。 一方面，A 股中散户的成交占比远高于美股，其定价能力不容小觑。我们根据 Wind 数据测算，截至 2023 年二季度，A 股中散户的持股占比为 31.3%，仅次于一般法人，该数据在 2008 年之前曾一度持续高于 50%（2003 年更是高达 78%）。散户贡献了巨大的成 交量，我们估算，2022 年下半年散户在 A 股总成交额中的占比或超过 70%，远远高于美 股不足 30%（乐观估计）的水平4。散户的交易高度分散且单笔规模不大，常被视为噪音 交易者；然而，当其预期高度一致时，短期内大量散户同向交易同样会对股价产生明显的 冲击。

另一方面，A 股中活跃私募贡献的流动性越来越大、定价能力越来越强。我们根据 Wind 的数据测算，A 股中私募基金的持股占比并不高，截至 2023 年二季度为 6.7%，且 2021 年四季度以来一致维持在 6%~7%的水平。国内很多私募产品，尤其是量化私募，在 决策过程和投资风格上具有海外对冲基金的特征。2022 年下半年私募产品在 A 股总成交 额中的占比为 17.2%，远低于美股超过 30%（保守估计）的水平5。未来存量博弈大概率 将成为 A 股市场的常态，而具有高换手率、高杠杆率的私募产品成交占比会越来越大，边 际定价能力会越来越强。

最后，A 股中外资的成交占比并不高，其对价格的影响或被明显高估。我们根据 Wind 数据测算，截至 2023 年二季度，外资在 A 股中的持股占比为 4.7%，绝对规模并不高。截 至 2023 年三季度，最受北向资金青睐的 20 只个股中，整体法计算外资的持股比例为 9.2%， 该数据在北向资金最喜欢的 50 只个股中为 6.4%。外资的成交占比同样不高，2023 年截 至 10 月初买入、卖出交易在 A 股总成交额中的占比均为 6.1%（均为单边计算）。不过， 外资的行为具有很强的信号效应，许多国内投资者会将其视为一只“超大型基金”并跟踪 其每日的资金流向和持仓变动，甚至跟随外资进行交易。例如，2023 年 8 月开始的外资 持续流出放大了投资者的悲观与恐慌情绪，大量卖盘叠加导致A股的表现较差。我们计算， 在 8 月 1 日至 10 月 20 日的 51 个交易日中，北向资金单边卖出金额在 A 股卖出总金额中 占比的均值为 6.9%；仅有 1 个交易日占比超过 9%，3 个交易日占比超过 8%。由此可见， 即使在外资大幅持续流出的交易日中，外资以外的卖盘占比也都超过了 90%，单纯的外资 外流对价格的影响并没有表面上这么大。

编辑：火腿肠