优化主力净流入稳定性分析的数学方案与代码实现

1. 引言：定义“稳定且显著的资金流入”及其挑战 #

投资者在筛选投资标的时，常关注那些展现出“主力资金稳定流入”特征的股票。这通常被视为市场中大资金持续看好并积极布局的信号。然而，如何准确、量化地识别“稳定且显著的流入”是一个复杂的问题。

1.1 “稳定且显著流入”的核心特征 #

“稳定且显著的流入”不仅仅意味着资金持续进入，还包含以下特征：

• 显著性（Significance）：资金流入的绝对规模需达到一定水平，微小的流入不具备投资指引意义。显著的净流入反映了强劲的买方兴趣和资金实力。
• 持续性（Persistence）：资金流入应在一段有意义的时间内持续，而非短暂的脉冲式行为。
• 积极势头（Positive Momentum）：理想情况下，资金流入速率应保持稳定或加速增长。
• 尾盘发力/困境反转（Late-Day Strength/Turnaround）：部分标的可能在早盘流出或盘整，午后或尾盘出现强劲流入，预示主力资金关键时刻介入。

投资者关注稳定流入，是因为相信这种资金行为在未来仍将持续，带来投资机会。仅凭低回撤并不能保证趋势的持续性，真正有价值的是能够确立并维持的趋势。

1.2 最大回撤作为单一指标的局限性 #

当前常用的“最大回撤排序”方法，虽然直观，但存在明显局限：

• 情景A：低量平稳流入导致误选
  若某股票主力净流入极低且平稳，最大回撤极小，会被排序靠前，但其资金规模微不足道，缺乏投资意义。
• 情景B：早期回撤掩盖后期强劲流入导致错滤
  若早盘大幅流出，午后持续强劲流入，最大回撤仍很大，导致排名靠后，错失优质标的。

最大回撤仅衡量历史峰值以来的下行风险，无法全面反映后续恢复能力、整体趋势强度或趋势建立过程。

1.3 引入多维度分析方法的必要性 #

为克服最大回撤的局限，需要构建多维度分析框架，综合考量资金流入的趋势、强度、持续性、波动性及关键转折点，尤其关注“困境反转”模式。

2. 多阶段分析框架：识别真实的主力流入强度 #

为更准确识别稳定且显著资金流入的股票，提出如下多阶段分析框架：

2.1 阶段一：变化点检测，识别资金流入模式的关键转折 #

2.1.1 变化点检测概述 #

变化点检测（Changepoint Detection）用于识别时间序列中统计特性（如均值、方差、趋势）发生显著变化的时间点。对于主力净流入数据，变化点可标示资金从流出转为流入的时刻，是理解资金动态的关键。

2.1.2 适用算法 #

• ruptures Python库
  • PELT：高效检测多个变化点，适合高频数据。
  • Binary Segmentation：递归分割，寻找最显著变化点。
  • Window-based：滑动窗口比较统计特性，识别变化点。
• changepoint_online Python库
  虽以在线检测为主，其高效算法思想可借鉴，但盘后分析推荐ruptures库。

2.1.3 应用实践 #

对每支股票的主力净流入序列应用变化点检测，输出一系列时间戳，标志资金流入行为模式的转变。特别关注由负转正或由弱转强的积极变化点，这些点后的流入段落是后续分析重点。

变化点数量也可作为流入稳定性的间接指标。较少的变化点意味着资金介入更稳定，过多则可能暗示操作犹豫或市场不确定性。需结合变化点后的流入幅度和持续性，评估其经济意义。

2.2 阶段二：刻画关键流入段的趋势特征 #

在识别出行为模式一致的“段落”后，需对积极流入段（尤其是尾盘“黄金段”）进行趋势特征量化。

2.2.1 分段线性回归分析 #

对每个重要段落应用线性回归，量化趋势特征：

• 斜率（Slope）：反映资金流入速率和方向，斜率越大，流入趋势越强。
• R²值：衡量趋势的稳定性，越接近1说明趋势越坚定。

可用 scipy.stats.linregress 或 statsmodels.OLS 实现。若数据含异常值，可用 HuberRegressor 或 RANSACRegressor 增强稳健性。

2.2.2 非参数趋势检验 #

• Mann-Kendall检验：检测段落内是否存在统计显著的单调趋势（如持续上升）。
• Sen斜率估计：估计趋势幅度，稳健度高。

可用 pymannkendall 包实现，辅助验证趋势判断。

2.2.3 解决“微量总流入”问题 #

即使趋势良好，若总流入量很小，投资意义有限。需评估：

• 段内总净流入：所有时间点净流入之和。
• 段内平均流入速率：均值。

设定合理阈值，过滤掉资金量级不足的“伪信号”。

2.2.4 聚焦“黄金段” (Golden Segment) #

• 尾盘（如13:30后）若有显著、持续的积极流入段，视为“黄金段”，最能反映主力资金最终态度。
• 若无突出尾盘段，则选持续时间最长、流入量最大、趋势最强的积极流入段。

“黄金段”特征（斜率、R²、流入总量、持续时间等）在综合评分中占重要权重，重点关注尾盘拉升型股票。

2.3 阶段三：量化流入的持续稳定性与动量 #

2.3.1 流入增量的波动性分析 #

• 流入增量标准差：计算段内主力净流入一阶差分的标准差，标准差低说明流入过程平稳。
• 变异系数（CV）：标准差/均值，便于不同量级间比较。

理想的“稳定流入”应有强劲趋势且过程平稳，避免剧烈波动。

2.3.2 资金流动量指标的适配（可选） #

可尝试将MACD等动量指标应用于主力净流入序列：

• 计算短期和长期EMA，得MACD线和信号线。
• MACD线上穿信号线且为正，可能预示流入动量增强。

需注意：MACD在资金流数据上的有效性需实证验证，参数设置也需优化。

2.3.3 整体净流入与市值的考量 #

• 期末累积净流入：分析期结束时的主力净流入总量，是重要的确认指标。
• 与市值结合：计算“主力净流入占流通市值比”，便于不同市值股票间公平比较。

即使尾盘有强劲流入，若全天净流入仍为负，其吸引力不及全天净流入显著为正的股票。最终累积净流入是“结果导向”的检验标准。

3. 构建“稳定流入综合评分”多因子模型 #

单一指标难以全面捕捉“稳定且显著的资金流入”这一复杂现象。为更准确筛选目标股票，可借鉴因子投资理念，构建一个多因子综合评分模型。该模型将前述分析阶段得到的多个关键特征（因子）进行量化、归一化、加权，最终合成为一个“稳定流入综合评分”（Composite Stable Inflow Score）。

3.1 多因子模型的理论基础 #

多因子模型在量化投资中广泛用于基于多种属性对资产进行排序和选择。其核心思想是：通过综合多个能反映资产特性的维度，获得比单一维度更稳健、全面的评价。针对“主力资金流入”，可定义一系列专属的量化因子。

3.2 核心因子的选择 #

结合前述分析，建议纳入以下核心因子：

• 黄金段趋势强度

  • 指标：黄金段线性回归斜率
  • 含义：量化黄金段内资金流入的平均增长速率

• 黄金段趋势稳定性

  • 指标：黄金段线性回归R²值
  • 含义：衡量黄金段内资金流入趋势的持续性和一致性

• 黄金段持续时间

  • 指标：黄金段包含的数据点数量或总时长
  • 含义：反映积极流入状态的持久性

• 黄金段流入量级

  • 指标：黄金段内总净流入额或平均净流入速率
  • 含义：确保黄金段流入具有足够经济显著性

• 黄金段出现时点

  • 指标：黄金段起始时间（越晚得分越高，或用特定函数）
  • 含义：赋予尾盘发力的股票更高权重

• 全天期末总净流入

  • 指标：分析期结束时的累积主力净流入
  • 含义：整体资金流入的最终结果

• 黄金段流入平稳性

  • 指标：黄金段内主力净流入一阶差分标准差的倒数（或其他变换）
  • 含义：量化流入过程的平滑程度，波动越小越优

• （可选）黄金段趋势显著性

  • 指标：黄金段Mann-Kendall检验p-value的转换值（如1−p-value，仅趋势为“increasing”时采纳）
  • 含义：用非参数方法确认趋势

• （可选）积极流入段占比

  • 指标：全天积极流入段（如正斜率、趋势上升）数量或总时长占比
  • 含义：衡量全天资金流入的整体积极氛围

这些因子从不同角度刻画“稳定且显著的流入”，并针对实际投资痛点进行优化。例如，黄金段相关因子（趋势强度、稳定性、流入量级、平稳性）共同反映了关键时段的流入质量，黄金段出现时点突出尾盘表现，期末总净流入关注整体结果。

3.3 因子的归一化、加权与聚合 #

• 归一化（Normalization）
  各因子的量纲和数值范围差异较大，需先归一化。常用方法包括：

  • Z-Score标准化（均值为0，标准差为1）
  • 最小-最大缩放（Min-Max Scaling，缩放到[0,1]或[-1,1]区间）
  • 百分位排名（Percentile Ranking）

• 加权（Weighting）
  不同因子对最终评分的重要性不同。权重可采用：

  • 等权重平均（初始方法）
  • 基于经验、回测或投资偏好设定权重（如更重视尾盘表现，则黄金段相关因子权重更高）

• 聚合（Aggregation）
  将加权后的归一化因子聚合为最终评分。常见方法：

  • 加法模型：$\text{Score} = \sum (w_i \times \text{NormalizedFactor}_i)$
  • 乘法模型：$\text{Score} = \prod (\text{NormalizedFactor}_i^{w_i})$（适用于归一化到正区间的因子，能体现“一票否决”或“多方面优秀”的逻辑）

归一化、加权和聚合方法的选择会影响最终排名，建议进行敏感性分析，确保评分系统稳健。

3.4 基于综合评分的股票排序 #

计算每支股票的“稳定流入综合评分”后，可按分值从高到低排序。高分股票即为模型识别出的当日主力资金流入最为“稳定且显著”的标的。

表：综合评分因子示例 #

注：某些因子间可能存在相关性（如斜率与流入总量），在设计加权方案时需注意，避免重复计量同一底层现象。

4. Python 实现策略优化建议 #

本节基于前述多阶段分析框架和综合评分模型，提出具体的Python代码实现与优化建议，帮助将理论方案落地为可运行的分析工具。

4.1 现有代码结构回顾 #

用户原有脚本主要流程为：

• 读取当日各时间点的Parquet格式资金流数据
• 按股票代码列表（如ZZ500）筛选
• 限定分析时间窗口（如10:00至14:40）
• 计算主力净流入的最大回撤并排序

优化后，新的分析逻辑将在数据加载和初步筛选后介入，替换原有的最大回撤排序部分。

4.2 集成变化点检测功能 #

建议引入ruptures库进行变化点检测。如下为封装的变化点检测函数：

import ruptures as rpt

def detect_changepoints(series, model="l2", pen=None, n_bkps=None):
    """
    检测时间序列中的变化点。
    series: pd.Series，主力净流入序列
    model: ruptures模型类型
    pen: PELT算法惩罚值
    n_bkps: 期望变化点数量
    返回: 变化点索引列表
    """
    points = series.values
    if pen is not None:
        algo = rpt.Pelt(model=model).fit(points)
        result = algo.predict(pen=pen)
    elif n_bkps is not None:
        algo = rpt.Binseg(model=model).fit(points)
        try:
            result = algo.predict(n_bkps=n_bkps)
        except Exception:
            # 若失败，尝试PELT或返回空
            try:
                algo_pelt = rpt.Pelt(model=model).fit(points)
                default_pen = 3 * np.log(len(points)) * series.std()**2 if len(points) > 1 and series.std() > 0 else 10
                result = algo_pelt.predict(pen=default_pen if default_pen > 0 else 10)
            except Exception:
                return []
    else:
        return []
    return [idx for idx in result if idx < len(points)]

4.3 实现分段特性分析功能 #

对每个由变化点分割出的段落，进行趋势、波动等特性分析：

from scipy import stats
import pymannkendall as mk

def analyze_segment(segment_series):
    """
    分析单个资金流入段的特性。
    返回: 各项分析指标的字典
    """
    metrics = {}
    n_points = len(segment_series)
    metrics['n_points'] = n_points

    if n_points < 2:
        metrics['slope'] = 0
        metrics['r_squared'] = 0
        metrics['mk_trend'] = 'no trend'
        metrics['mk_p_value'] = 1.0
        metrics['total_inflow'] = segment_series.sum() if n_points == 1 else 0
        metrics['avg_inflow'] = segment_series.mean() if n_points == 1 else 0
        metrics['inflow_diff_std'] = 0
        return metrics

    x_time = np.arange(n_points)
    try:
        slope, intercept, r_value, _, _ = stats.linregress(x_time, segment_series)
        metrics['slope'] = slope
        metrics['r_squared'] = r_value**2
    except ValueError:
        metrics['slope'] = 0
        metrics['r_squared'] = 0

    try:
        mk_result = mk.original_test(segment_series)
        metrics['mk_trend'] = mk_result.trend
        metrics['mk_p_value'] = mk_result.p
        metrics['sen_slope'] = mk_result.slope
    except Exception:
        metrics['mk_trend'] = 'no trend'
        metrics['mk_p_value'] = 1.0
        metrics['sen_slope'] = 0

    metrics['total_inflow'] = segment_series.sum()
    metrics['avg_inflow'] = segment_series.mean()
    metrics['inflow_diff_std'] = segment_series.diff().std() if n_points > 1 else 0
    metrics['start_value'] = segment_series.iloc[0]
    metrics['end_value'] = segment_series.iloc[-1]
    return metrics

def analyze_all_segments(series, changepoints):
    """
    分析所有由变化点分割出的段落。
    返回: 段落分析指标的字典列表
    """
    segment_metrics_list = []
    bkps = [0] + sorted(set(changepoints)) + [len(series)]
    for i in range(len(bkps) - 1):
        start_idx, end_idx = bkps[i], bkps[i+1]
        if start_idx >= end_idx:
            continue
        segment_series = series.iloc[start_idx:end_idx]
        if len(segment_series) == 0:
            continue
        segment_info = {
            'segment_start_time': series.index[start_idx],
            'segment_end_time': series.index[end_idx-1],
            'segment_start_idx': start_idx,
        }
        current_metrics = analyze_segment(segment_series)
        current_metrics.update(segment_info)
        segment_metrics_list.append(current_metrics)
    return segment_metrics_list

4.4 计算综合评分 #

选择“黄金段”，提取各因子，归一化后加权聚合：

def select_golden_segment(segment_metrics_list):
    """
    选择“黄金段”：优先选13:00后、斜率>0、R²>0.2、持续时间>10的最后一个段。
    若无，则选全天流入最大且斜率为正的段。
    """
    from datetime import datetime
    candidates = []
    for seg in segment_metrics_list:
        t = seg['segment_start_time'].time()
        if (t >= datetime.strptime("13:00", "%H:%M").time() and
            seg.get('slope', 0) > 0 and
            seg.get('r_squared', 0) > 0.2 and
            seg.get('n_points', 0) > 10):
            candidates.append(seg)
    if candidates:
        return max(candidates, key=lambda x: x['segment_start_idx'])
    pos_segments = [s for s in segment_metrics_list if s.get('slope', 0) > 0]
    if pos_segments:
        return max(pos_segments, key=lambda x: x.get('total_inflow', -float('inf')))
    return None

def calculate_composite_score(all_segment_metrics, overall_stock_metrics, factor_weights):
    """
    计算单支股票的综合评分。
    返回: 综合评分, 各因子原始值
    """
    golden_segment = select_golden_segment(all_segment_metrics)
    factors = {}
    if golden_segment:
        factors['gs_slope'] = golden_segment.get('slope', 0)
        factors['gs_r_squared'] = golden_segment.get('r_squared', 0)
        factors['gs_duration'] = golden_segment.get('n_points', 0)
        factors['gs_total_inflow'] = golden_segment.get('total_inflow', 0)
        factors['gs_timing_idx'] = golden_segment.get('segment_start_idx', 0)
        factors['gs_inflow_smoothness'] = 1.0 / (golden_segment.get('inflow_diff_std', 1.0) + 1e-6)
    else:
        factors = {k: 0 for k in ['gs_slope','gs_r_squared','gs_duration','gs_total_inflow','gs_timing_idx','gs_inflow_smoothness']}
    factors['overall_final_inflow'] = overall_stock_metrics.get('final_main_net_inflow', 0)
    # 归一化和加权聚合应在所有股票数据收集后统一处理
    return factors

4.5 数据处理主流程与输出 #

主流程应串联上述步骤，完成数据加载、分段分析、因子提取、归一化、加权聚合和结果输出。归一化建议采用Min-Max或Z-Score，需在所有股票因子值收集后统一处理。

4.6 边界情况与参数调优 #

• 无显著变化点：若资金流入极为平稳或无序，可将全时段视为单一段落分析。
• 无积极流入段：若所有段落均无积极流入特征（如斜率≤0），该股票应赋极低评分或剔除。
• 参数调优：变化点检测参数（如pen、n_bkps）、黄金段定义规则、因子权重等，均需通过历史回测和敏感性分析不断优化。建议将这些参数设计为可配置项，便于后续调整。

通过模块化函数设计（如detect_changepoints、analyze_segment、calculate_composite_score），可提升代码的可维护性和可扩展性，便于未来根据市场变化或新研究成果进行优化升级。

5. 优化后的股票筛选与排序逻辑 #

采用多阶段分析框架和综合评分模型后，股票的筛选和排序逻辑将更加科学和有效，能够针对用户最初提出的痛点进行优化。

5.1 基于综合评分的排序 #

每支股票都会得到一个“稳定流入综合评分”。将所有分析对象（如沪深300或中证500成分股中满足基本流动性和价格条件的股票）按照综合评分从高到低排序。排名靠前的股票即为模型认为当日最符合“稳定且显著主力资金流入”特征的标的。

5.2 新方法如何解决用户痛点 #

（1）解决低量平稳流入被误选的问题：

• 新模型中的“黄金段流入量级”（gs_total_inflow）和“全天期末总净流入”（overall_final_inflow）等因子，直接衡量资金流入的绝对规模。
• 即使某股票资金流入形态非常“稳定”（如黄金段R²很高、流入平稳性好），但如果其绝对流入金额过小，这些与量级相关的因子得分就会很低。
• 综合评分时，这些低分会拉低总排名，从而避免仅有微弱、平稳流入但缺乏主力资金实质性参与的股票被错误排在高位。

（2）解决早期大回撤掩盖后期强劲恢复被错滤的问题：

• 变化点检测能够识别出从资金流出/盘整到积极流入的关键“反转点”。
• 聚焦“黄金段”的策略，特别是当黄金段发生在交易日较晚阶段（如午后），模型会重点评估该段流入质量。
• 与黄金段相关的因子（斜率、R²、流入总量、出现时点等）如果表现优异，将对综合评分产生显著正面贡献。
• 即使一支股票早盘经历较大资金净流出（导致传统最大回撤指标表现不佳），但只要后续（尤其尾盘）展现出强劲、稳定且有规模的资金净流入，新模型依然能识别其积极变化并给予较高评分。早期的负流入影响会被后期强劲信号所覆盖或显著减轻。

5.3 假设情景下的表现对比 #

情景A：低量平稳流入（股票X全天主力净流入在100万元水平窄幅波动）

• 旧方法（最大回撤）：最大回撤极小，排名靠前。
• 新方法（综合评分）：
  • 变化点检测可能识别出微小波动为变化点，或将全天视为一个长段。
  • 斜率接近0，R²可能较高，但“黄金段流入总量”和“全天期末总净流入”等量级因子得分极低。
  • 综合评分较低，股票X排名靠后，符合预期。

情景B：早期流出，尾盘强劲流入（股票Y早盘净流出至-5000万元，午后持续流入，至14:40净流入达+1亿元）

• 旧方法（最大回撤）：回撤巨大，排名靠后。
• 新方法（综合评分）：
  • 变化点检测会在午后资金转向时识别关键变化点。
  • 分析重点关注变化点后的黄金段（尾盘持续流入段）。
  • 黄金段斜率大、R²高、流入总量可观，出现时点得分高。
  • 尽管早期负流入影响“全天期末总净流入”，但黄金段优异表现将在多个高权重因子上获得高分。
  • 综合评分较高，股票Y排名靠前，成功捕捉到“困境反转”标的。

5.4 阈值设定与投资组合构建初步思考 #

获得综合评分排序后，投资者可根据自身风险偏好和投资规模，灵活使用排序结果：

• 选择Top N：直接选择综合评分最高的N支股票作为投资池，N可根据市场机会和资金容量动态调整。
• 设定分数阈值：只考虑综合评分超过某一阈值的股票。阈值可基于历史回测优化，以平衡机会数量和质量。
• 结合其他维度：综合评分主要关注当日主力资金流入的“质”和“量”，实际投资时还可结合基本面、行业趋势、市场情绪、技术形态等多维度因素。

需要注意，综合评分的高低是相对的，尤其在不同市场环境下。例如，市场情绪积极时高分股票较多，市场疲软时高分股票较少。因此，除了关注绝对分值，也应关注股票在当日所有分析对象中的相对排名百分位。

此外，综合评分的各个因子本身也提供了丰富信息。投资者不仅可以看总分，还能分析高分股票在哪些因子上表现突出，从而更深入理解其“稳定流入”模式和驱动因素。这种对得分构成的“画像分析”有助于提升投资决策的透明度和信心。

6. 高级考量与未来改进方向 #

虽然前述多阶段分析框架和综合评分模型已显著提升了对“稳定且显著资金流入”股票的识别能力，但仍有进一步优化和研究的空间。

6.1 模型的稳健性检验与参数敏感性分析 #

一个成熟的量化策略应具备良好的稳健性，即模型表现不应因参数微调而剧烈波动。建议重点关注以下方面：

• 变化点检测参数：如ruptures库中PELT算法的惩罚值（pen）、BinSeg的目标变化点数量（n_bkps）、最小段长度等。需测试不同参数设置下高分股名单的稳定性。
• “黄金段”定义标准：如尾盘时间阈值（13:00或13:30）、R²最低要求、最短持续时间等，需评估这些标准微调对选股结果的影响。
• 因子权重：各因子权重对最终排名影响显著，应进行敏感性分析，考察权重调整时Top N股票的变化。
• 归一化方法：Z-score、Min-Max缩放、百分位排名等不同归一化方式可能影响因子分布和最终评分。

提升稳健性的策略包括：在历史数据上进行交叉验证或滚动回测，寻找对参数扰动不敏感的最优区间；采用集成方法（如多参数组投票或平均排名）提升整体稳定性。

6.2 融入更广阔的市场背景信息 #

当前模型主要基于个股自身的日内资金流数据。未来可考虑：

• 市值调整：用主力净流入占市值比进行归一化，提升不同市值股票间的可比性。
• 历史常态调整：将当日主力净流入与过去一段时间（如20日）的均值或波动性比较，识别异常强劲流入。
• 市场与行业择时：结合市场整体或行业板块的资金流向，识别个股的相对强弱。例如，若市场或行业资金流出但个股流入，信号更强。

6.3 机器学习在优化与模式识别中的应用潜力 #

随着数据积累和模型复杂度提升，可引入机器学习技术：

• 因子权重优化：利用历史因子值和未来收益，采用监督学习（如逻辑回归、线性回归、排序学习等）自动优化因子权重组合。
• 直接模式识别：尝试用RNN、LSTM、CNN等深度学习模型，直接对主力净流入序列进行模式识别，发掘更复杂的资金流入信号。

6.4 其他可探索的补充指标 #

未来可考虑引入更多金融量化指标：

• 波动率指标：如历史波动率、Beta值等，结合资金流入分析。
• 价量关系指标：如资金流入与股价、成交量的联动，识别突破放量等强信号。
• 另类数据：如新闻情感、社交媒体热度等，为资金异动提供解释或佐证。

6.5 日内实时分析与预警的可行性 #

本方案主要针对盘后分析。若要应用于日内实时信号生成，需要：

• 在线变化点检测：采用changepoint_online等流式算法，实时更新变化点判断。
• 实时指标与评分更新：所有因子和评分需支持实时或准实时更新。
• 动态阈值与决策逻辑：日内信号触发需更复杂的动态阈值和决策规则。

此外，需警惕“数据窥探”风险，避免过度拟合历史数据。建议严格进行样本外测试、滚动回测和参数稳健性检查，并定期评估和迭代模型。

7. 结论与建议 #

本报告针对“如何量化识别主力净流入的稳定性”这一需求，提出了多阶段分析与多因子综合评分的数学方案，并给出Python实现建议。核心优势包括：

• 克服单一指标局限：综合趋势强度、稳定性、量级、持续时间、时点和平稳性等多维特征。
• 精准识别“困境反转”模式：通过变化点检测和黄金段分析，有效捕捉早期回撤、后期拉升的股票。
• 有效过滤“微量平稳”噪音：引入绝对量级因子，避免总量小但回撤小的股票被误选。
• 提供全面决策依据：综合评分及其因子分解，提升选股透明度和可解释性。
• 具备可扩展性：模型框架便于增减因子、调整权重、引入机器学习和更多市场数据。

实施建议：

1. 分步实施，逐步迭代：先实现核心流程（变化点检测、分段回归、总量统计），构建初版评分模型，逐步调优参数和权重。
2. 参数敏感性与稳健性测试：确保模型对参数微调不敏感，选股结果稳定。
3. 理解数据，不止于评分：关注高分股票的因子得分，理解其资金流入模式。
4. 持续学习与模型进化：定期跟踪模型有效性，结合新数据和认知持续优化。

本方案和代码建议旨在为投资者提供科学、灵活的主力资金流入分析工具，助力在复杂市场环境中精准捕捉高价值标的。