1. CCASS数据揭示港股通经纪商持仓格局与交易特性 [page::2]

• 港股通前三大经纪商合计持仓市值54.8%，集中度高，前十大占80.2%。

- 持仓市值与年化双边换手率呈显著负相关（相关系数-0.35），大机构持仓低换手率，资金多样分散。

• 中小经纪商持仓灵活，交易活跃度高，捕捉结构性alpha机会。

2. 单一经纪商绩效差异显著，辉立证券和沪市港股通表现领先 [page::3][page::4][page::5]

| 排名 | 经纪商 | 持仓市值(亿港元) | 年化超额收益率 | 超额夏普比率 | 最大回撤 | 月度胜率 |
|------|---------|------------------|-----------------|--------------|----------|----------|
| 1 | 辉立证券(香港) | 313.1 | 10.57% | 1.73 | -3.8% | 72.1% |
| 11 | 沪市港股通 | 30659.3 | 9.69% | 1.44 | -7.2% | 70.6% |

• 大市值经纪商中少数机构夏普比率超过1.4，显示较强风险调整后收益。

- 限制股票数量至30只后，超额年化收益有所提升，辉立证券升至13.8%，沪市港股通升至11.4%。

3. 行业视角下的经纪商选股能力差异及绩优机构 [page::8][page::9][page::10][page::11]

• 金融业：港股通及晋亿证券表现优异，超额夏普比率最高达2.83，年化超额收益持续。

- 工业：花旗银行及华侨永亨银行表现领先，其中华侨永亨年化超额收益17.4%，夏普比率2.05。

• 非必需消费：整体夏普比率较低，灵活中小券商如第一证券(香港)表现较好，年化超额收益18.4%。

- 资讯科技业：盈透证券香港表现稳健，年化超额11.5%，夏普比率1.31。

• 医疗保健：整体夏普比率低于1，中小机构国元证券经纪(香港)表现最好，年化超额收益15.9%。

4. 后视镜视角的绩优经纪商组合显著提升组合绩效 [page::11][page::12]

• 选取综合得分前10名绩优经纪商，保留其前20只重仓股构建组合。

- 全区间年化超额收益19.7%，超额夏普比率2.56，最大回撤-6.5%，月度胜率73.5%。

• 参数敏感性分析显示，股票数量16-20只，经纪商数量10-14个为组合表现最佳区域。

5. 行业层面绩优经纪商组合稳健超额收益 [page::13][page::14][page::15][page::16]

• 金融业组合年化超额收益8.2%，夏普比率1.91，2024年夏普比率达3.32。

- 工业组合年化超额收益17.6%，夏普比率2.13，2023年夏普比率达4.08。

• 非必需消费组合超额收益27.1%，夏普比率2.10，行业收益弹性显著。

- 资讯科技组合年化超额收益14.4%，夏普比率1.71，2020年达到高峰36.6%。

• 医疗保健组合年化超额收益29.2%，夏普比率1.97，2023年超额收益及夏普比率均高。

6. 带持仓相似度惩罚的量化模型设计与实证验证 [page::16][page::17][page::18]

• 引入余弦相似度惩罚，优化经纪商权重分布，降低风格漂移风险。

- 策略年化超额收益16.5%，夏普比率1.13，最大回撤-15.2%。

• 模型表现更优于恒生指数，牛市阶段尤其弹性和锐度提升明显。

- 参数上，权重上限1/15至1/30，回看窗口180-360日表现更稳健。

金融研究报告详细分析——《基于港交所CCASS数据的港股投资策略 | 开源金工》

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1. 元数据与概览

• 报告标题：基于港交所CCASS数据的港股投资策略

- 作者及机构：
- 开源证券金融工程首席分析师 魏建榕
- 开源证券金融工程资深分析师 傅开波（联系人）
- 机构：开源证券研究所，开源金工团队

• 发布日期：2025年9月14日

- 研究主题：基于香港交易所中央结算系统(CCASS)的托管明细数据，剖析港股经纪商持仓行为，构建有效港股投资策略，重点涵盖经纪商“拟人化”分析、行业选股能力、绩优经纪商组合及带持仓相似度惩罚的量化模型。

• 核心观点及目标：

- 港股通持仓高度集中，前三大经纪商持仓市值占比达到54.8%
- 大型经纪商持仓换手率低，体现长期配置资金；中小型经纪商持仓换手率高，部分成为alpha来源
- 单一经纪商在港股选股及择时能力存在显著差异，部分中小机构表现尤为优异
- 构建基于“绩优经纪商”组合策略，直接复制其持仓，取得稳健显著超额收益
- 提出带持仓相似度惩罚的量化模型，在实际可操作框架下实现优异风险调整收益

• 策略评级与预期表现：

- 文中多次以超额夏普比率衡量策略质量
- 绩优经纪商组合年化超额收益约19.7%，夏普比率2.56
- 量化模型年化超额收益16.5%，夏普比率1.13，最大回撤-15.2%
- 不同行业板块策略表现优异，尤其医疗保健、工业和金融业[page::0][page::1][page::11][page::16][page::18]

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2. 逐节深度解读

2.1 香港市场行情及资金流背景（第1页）

• 核心信息：

- 2025年港股市场回暖，恒生指数今年上涨31.5%，恒生科技指数涨幅达34%
- 成交活跃度大幅提升，9月日均成交金额2494亿港元，同比增长约93%
- 南下资金成为市场强劲推手，累计净流入超万亿港元，创历史新高

• 指标与数据：

- 表格显示2015-2025年多市场指数年度表现，港股尤其是恒生科技在近几年显示高波动与成长性
- 图2至图4清晰展示成交额和南下资金流入趋势，表现年年增长与火爆行情推动

• 逻辑与假设：

- 南下资金流入增强带动成交和估值修复，港股成为大陆资金重要配置目标
- 成交活跃本身吸引更多预算规模机构配置，产生正反馈循环

• 结论：当前港股市场环境具备良好投资氛围和充沛流动性，为经纪商持仓行为研究提供实证基础[page::1]

2.2 CCASS数据及经纪商“拟人化”分析（第2页）

• 数据介绍：

- 港交所每日托管明细数据（CCASS）能细致映射各经纪商持仓，力度远胜普通资金流监管数据
- 通过日频数据汇总计算各机构持股市值和年化换手率

• 关键发现：

- 港股通托管高度集中，前3大机构持仓市值占54.8%，前20大高达89.7%
- 图6表展示前20大经纪商持仓占比及换手率差异，换手率负相关持仓规模（图7相关系数-0.35）
- 大机构多为长线资金，换手率较低；中小机构换手率高，交易更活跃

• 理论解释：

- 头部经纪商囊括多样投资者，交易动机分散造成换手率低
- 小型机构容易被单一大额账户影响，导致资产流动性和主动变化较大

• 创新点：

- 研究将每个经纪商视为独立投资主体，构造“经纪商组合”，模拟其按月持仓表现
- 为后续策略选取和比较经纪商绩效奠定基础[page::2]

2.3 单一经纪商港股配置能力比较（第3-7页）

• 全样本表现：

- 419家经纪商中，超额夏普率与持仓市值高度分化
- 大机构中，沪市港股通夏普率1.44领先深市港股通（0.81）及公募基金
- 小型机构如辉立证券表现突出（超额夏普1.73，年化超额收益10.57%），市值较小但绩效优异（图8、表1）

• 降维策略：

- 限制持仓股票数量至30只以降低调仓成本，提高实操可行性
- 精简组合后，大部分机构的超额年化收益有所提升（辉立证券13.8%，耀才证券10.4%，沪市港股通11.4%）（表2、图11）

• 行业选股能力差异：

- 不同行业间表现差异显著，金融业、工业、医疗保健、科技表现各异
- 行业内经纪商选股能力有“隐形冠军”，例如金融业中晋亿证券，工业中华侨永亨银行（年化超额17.4%），科技业盈透证券香港（年化11.5%）等

• 超额收益稳健性：

- 不同经纪商在不同年份及行业中有长期持续性表现，部分中小机构呈现高月度胜率与较小回撤（图9-27）

• 逻辑与意义：

- 大型经纪商规模虽大，但灵活性可能不足
- 中小经纪商风险偏好、选股能力强，能捕捉alpha
- 行业分析有助于投资者差异化配置绩优经纪商资产组合[page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]

2.4 后视镜视角绩优经纪商组合（第11-16页）

• 策略构建：

- 筛选出超额夏普率与月度胜率综合得分最高的前N家经纪商（N=10）
- 汇总其持仓并精选权重最高的M只股票（M=20）
- 组合分散持仓降低单一经纪商风险，提升风险调整收益

• 全样本绩效：

- 年化超额收益19.7%，超额夏普2.56，月度胜率73.5%，最大回撤-6.5%
- 分年表现良好，特别2020年和2023年超额夏普均超过3（图28，表5）

• 行业层面：

- 不同行业绩优组合表现突出，金融业年化超额8.2%，超额夏普1.91（表6，图31-32）
- 工业板块年化超额17.6%，超额夏普2.13（表7，图33-34）
- 非必需消费行业表现较高波动，但组合年化超额达到27.1%，夏普2.10（表8，图35-36）
- 资讯科技年化超额14.4%，超额夏普1.71（表9，图37-38）
- 医疗保健表现亮眼，年化超额高达29.2%，超额夏普1.97（表10，图39-40）

• 策略意义：

- 该组合策略极大提升了单一机构的超额收益同时有效控制回撤风险
- 行业策略为投资者提供个性化、专业化组合加权方案[page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16]

2.5 带持仓相似度惩罚的量化模型（第16-18页）

• 问题识别：

- “后视镜视角”方法为事后优化，历史信息完备，但不可实时操作

• 模型创新：

- 构建约束优化问题：在追求组合超额夏普率最大化的同时，加入惩罚项降低持仓相似度
- 通过调整经纪商权重，确保组合持仓分散，降低风格漂移与单点风险

• 数学表达：

- 目标函数为$w^T r - \lambda w^T S w$，其中$S$为经纪商持仓的余弦相似度矩阵，$\lambda$为惩罚系数
- 约束包括权重上限及总和为1

• 组合构建流程：

- 先计算经纪商权重，再汇总构建个股持仓
- 选择权重最高的30只股票，设置单股权重上限15%

• 实证结果：

- 年化超额16.5%，夏普比率1.13，最大回撤-15.2%
- 2020年牛市表现强劲，策略表现呈阶梯式上升（图41，表11）

• 参数稳定性：

- 权重上限1/15至1/30范围内表现最稳健（图42）
- 回看窗口大致180-360天，夏普比率表现稳定（图43）

• 意义：

- 模型具备实时可落地的实用价值，在“聪明钱”路径上构建中长期稳健组合
- 为量化产品化提供理论依据及执行路径[page::16][page::17][page::18]

2.6 风险提示及法律声明（第18-19页）

• 风险点：

- 模型和策略基于历史数据，未来市场可能不同，结果不可保证
- 组合管理存在的流动性和交易成本未详细披露，实操时需关注

• 合规声明：

- 报告为开源证券专供，仅供专业投资者参考
- 不构成投资建议，投资需谨慎自行判断[page::18][page::19]

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3. 图表深度解读与数据透析

3.1 市场行情与资金流数据

• 图1（表格）：对比2015-2025年，港股（恒生指数及恒生科技）表现较其他市场（如标普500、上证指数）周期性更为波动，近年来尤其2020年起大幅波动，2025年涨幅明显。

- 图2：港股日均成交金额条形图年内急增至近2500亿，显示市场活跃度显著提升。

• 图3 & 4：南下资金累计净流入图及年度累计净流入分布图，显示南下资金流入不断刷新历史纪录，峰值逐年提升，资金具有结构性输入港股市场。

3.2 经纪商持仓集中度及换手率（图6、7）

• 图6（表格）：前三大经纪商（如香港上海汇丰银行及两大港股通）合计持仓逾半市值，前20大机构接近90%覆盖，凸显极强的集中度。

- 图7（散点图）：换手率负相关持仓规摸，头部机构换手率较低，散点沿负斜率线波动，表明大机构倾向长期持有。

3.3 单一经纪商超额夏普比率与持仓市值对比（图8、15、18、21、24、27）

• 图8展现大机构（持仓规模大）中沪市港股通、辉立证券等拥有较高超额夏普率，展示了规模和绩效可以兼顾的经纪商。

- 行业细分图表如图15（金融业）、图18（工业）、图21（非必需消费）、图24（资讯科技）、图27（医疗保健）均反映部分中小经纪商绩效超过大机构，且超额夏普率与市值的关系复合多样。

3.4 超额净值曲线（图9、11、14、17、20、23、26、28、31、33、35、37、39）

• 净值趋势曲线体现绩优经纪商组合的长期成长和回撤控制能力

- 叠加恒生指数的对比图体现策略显著超额收益以及波动控制优势

• 行业图中均有个别经纪商净值表现远超均值，表明个体能力差异显著

3.5 绩优组合参数敏感性（图29、30、32、34、36、38、40、42、43）

• 首要结论均为选股数量M与经纪商数量N存在较优区间，M一般在14-30左右，N在7-14范围内夏普率最佳

- 权重上限和回看窗口调整影响组合风险收益平衡，所选参数相对稳健且具实践参考价值

3.6 量化模型实证（图41）

• 净值表现阶梯式提升，波动控制合理

- 超额净值与恒生指数对比明显突出，印证惩罚持仓相似度有助分散风险提升收益

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4. 估值分析

本报告核心为量化策略绩效及组合构建，未涉及对公司具体估值，但使用了“超额夏普比率”作为风险调整后收益的关键绩效指标。策略通过：

• 超额收益率：基准为恒生指数或恒生各行业指数，体现策略带来的超越市场收益。

- 超额波动率：超额收益率的标准差，衡量策略风险。

• 超额夏普比率：超额收益与超额波动率之比，评估单位风险带来的收益，夏普比率越高代表策略表现越优。

- 最大回撤：投资组合最大资产损失幅度，反映风险暴露。

本报告通过反复回测比较单一经纪商、绩优组合及量化模型，对同一基准采取超额收益度量，间接体现策略整体估值及风险溢价体现。

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5. 风险因素评估

• 模型历史依赖风险：

- 本模型和策略依赖历史数据验证，未来市场环境、政策、流动性、资金行为可能发生结构性变化，导致策略失效。

• 流动性与交易成本风险：

- 港股尤其中小盘股流动性有限，实际交易滑点和手续费可能影响组合实际收益，回测设置买卖费率为千三。

• 持仓集中度风险：

- 尽管引入相似度惩罚，部分策略依然高度集中于部分经纪商或个股，可能遭遇风格漂移或极端市场事件冲击。

• 市场系统性风险：

- 投资港股暴露于宏观经济波动、中美关系、港股政策调整等不确定性，可能导致系统性损失。

• 策略实施风险：

- 数据更新滞后、市场微结构变化、资金流动等因素可能影响策略执行效果与收益稳定性

报告在风险章节未显著提及对冲或缓解措施，提醒投资者谨慎判断策略适用度和风险承受能力[page::18]

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6. 批判性视角与细微差别

• 数据局限：

- 持仓使用月末日终快照，未反映日内及月中调仓情况，可能低估交易频率和换手率。

• 绩效指标选择：

- 以超额夏普比率衡量策略表现，统计显著但可能忽略极端风险（如尾部风险、碎片化流动性冲击）。

• 后视镜偏差警示：

- 虽有量化模型尝试落地，仍存在基于回测的“幸存者偏差”，历史优异表现不必然延续。

• 策略拥挤风险：

- 优秀经纪商组合被广泛关注可能导致策略拥挤，影响未来alpha收益。

• 行业与机构划分：

- 不同行业数据样本量不平衡，个别行业回测结果稳定性较低。

• 风险控制措施缺失：

- 报告未详述组合采用的风险预算和调整机制，对投资者实践应用有一定限制。

• 法律声明严格：

- 明确表示非投资建议，对投资人操作风险自担提出警示。

综上，报告数据扎实、研究体系系统，但在对策略局限性及实操风险描述方面略显简单，后续应用需结合动态市场理解和风险管理。

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7. 结论性综合

本报告开创性地利用港交所CCASS数据，为港股投资提供全新研究视角：将经纪商“拟人化”，分辨其持仓行为、换手率及选股绩效，揭示了港股投资格局的深层结构和资金运作规律。

• 经纪商持仓高度集中，前三大机构占据半壁江山，但换手率呈负相关，体现大经纪商较低交易频率，偏重长期配置。

- 中小机构持仓活跃，换手率高，提供潜在alpha机会，部分表现优异的经纪商（如晋亿证券、华侨永亨银行、盈透证券香港等）在行业细分领域表现突出。

• 单一经纪商表现分化强烈，大市值和中小机构各有优势，灵活性与风险控制能力存在差异，充分展示了市场参与者的多样化投资风格。

- 绩优经纪商组合策略 在后视镜视角下展现稳健且跨周期超额收益，年化超额收益达近20%，夏普比率超过2.5，最大回撤控制在单位数百分比以内。

• 行业分层绩优组合进一步揭示结构性投资机会，金融、工业、医疗保健和科技行业均表现出色，组合参数具备一定稳定性和实用性。

- 带持仓相似度惩罚的可落地量化模型 提供了从历史数据到实际操作的桥梁，年化超额收益16.5%，表现稳健，充分展现了“聪明钱”选股能力在港股牛市中的弹性和锐度。

• 策略参数敏感性分析充分，指导实操参数选择，权重上限、回看窗口、入选经纪商数量、持仓个股数量均有合理区间。

- 整体研究为港股投资提供强有力的数据证据和行动框架，具备较强实用价值。

尽管模型和策略具备显著优势，投资者仍应关注历史依赖风险、流动性和交易成本、市场环境变化等不确定因素，结合自身风险偏好审慎应用。

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图表示例

• 图7：托管机构持仓市值与换手率散点图，实证“市值越大，换手率越低”的现象，支持头部机构为长线资金的结论。

• 图8：超额夏普比率与持仓市值散点，彰显“辉立证券”和“沪市港股通”等绩优机构的优异绩效表现。

• 图28：绩优经纪商组合净值走势显示出较低回撤和长期稳健超额收益，证明组合策略效果。

• 图41：带持仓相似度惩罚的量化模型实现超额收益的净值曲线，展示阶梯式收益上升与低波动特征。

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总体评价

此份报告以开源证券丰富的实证数据为基础，科学、清晰地挖掘港股资金流动的内在结构和投资表现差异，通过拟人化经纪商分析和创新组合构建方法，推动港股投资策略从传统规则走向更精准、更系统、更科学的量化投资框架。细致的行业层面分析及风险调整能力判定使策略针对性强、稳健性高，极具应用潜力。

未来可在实盘测试、交易成本校正、风险管理加强等方面继续优化，进一步提升策略稳定性和市场适应性。

以上为本报告的全面解析，全面覆盖了文本、数据和图表内容，结合实证研究与量化模型深入讲解，符合专业金融分析师视角及解读要求[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18]

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