龍虎榜百強營業部座次重排 開年以來華鑫證券上海分公司暫列第一

頻繁現身龍虎榜的券商營業部交易情況，往往能夠反映市場動向。日前，記者梳理注意到，今年以來龍虎榜累計成交額排名前100位的券商營業部（以下簡稱“龍虎榜百強營業部”）名單，已較2021年產生了巨大變化，其中的43家營業部為新面孔。而目前，華鑫證券上海分公司以142.3億元的龍虎榜累計成交額，暫列今年“龍虎榜百強營業部”之首。

四營業部成交額均超百億元

數據顯示，今年以來，共有2065家券商營業部累計登上龍虎榜9526次，合計成交金額達2040.89億元。這其中，僅“龍虎榜百強營業部”累計成交額就達到了1365.53億元，占比66.91%。

細究這份“龍虎榜百強營業部”名單，華泰證券、中信證券、國泰君安、華鑫證券旗下營業部所占席位最多，分別為11家、8家、8家、8家。而在43家新面孔中，中信證券旗下營業部占得5席，分別是中信證券北京金融大街營業部、北京天通苑營業部、北京紫竹院路營業部、杭州富春路營業部、西安朱雀大街營業部。

近年來，券商大量新設、升級分公司，并對分支機構優化布局、整合提速，效果顯著。今年以來，共有12家券商旗下的17家分公司新晉“龍虎榜百強營業部”，其中，華鑫證券西安分公司、國信證券廣州分公司在2021年龍虎榜排名均在千名之外，但今年卻已躋身百強之列。

在成交額方面，華鑫證券上海分公司、東方財富證券拉薩東環路第一營業部、中金公司上海分公司、東方財富證券拉薩東環路第二營業部這4家券商營業部，今年以來累計上榜成交金額均已超過100億元。

華鑫證券上海分公司暫居首位

今年以來，華鑫證券上海分公司超越眾多老牌強隊脫穎而出，屹立“龍虎榜百強營業部”榜首，成交金額142.3億元，合計登榜高達440次。

數據顯示，今年以來，華鑫證券上海分公司共出現在240家上市公司龍虎榜名單中。其中，亞聯發展、國聯水產、海辰藥業三家公司最受“青睞”，分別獲得華鑫證券上海分公司10次登上龍虎榜，相比之下，迎來該營業部“一日游”（上榜次數不高于2次）的上市公司則多達137家。

據梳理，今年以來華鑫證券上海分公司龍虎榜累計成交額最高的個股為嶺南股份，達3.75億元；亞聯發展上榜成交額達3.57億元，排名第二；成交額排名第三的是以嶺藥業，累計成交額為3.11億元。

數據顯示，近一個月，華鑫證券上海分公司與中金公司上海分公司“攜手”操作69次（涉及讀客文化、紅日藥業、國聯水產等眾多個股），使后者成為前者最緊密的協同營業部（共同出現在個股龍虎榜的買方名單上）；緊隨其后，華泰證券股份有限公司總部與華鑫證券上海分公司“攜手”操作55次，涉及重慶路橋、貴廣網絡、美邦股份等個股；而排名第三的協同營業部則是東方財富拉薩團結路第二營業部，共與華鑫證券上海分公司“攜手”操作45次，涉及仟源醫藥、雅本化學等個股。

華鑫證券上海分公司為何能位居“龍虎榜百強營業部”之首？記者從有關公開信息中查閱到，公司推薦客戶使用奇點快速交易系統。根據華鑫證券描述，該系統為量化交易提供了完整的解決方案，吸引了大量私募機構和高凈值用戶，2020年完成了1.2億元凈傭金收入。而今年以來，華鑫證券已有8家營業部/分公司躋身“龍虎榜百強營業部”（華鑫證券分支機構總和僅為86家），又是否與這一“看家系統”有關？

券商發展迎金融科技挑戰

除華鑫證券上海分公司外，開源證券金工團隊此前進一步匹配前十大流通股東信息與龍虎榜買入情況，通過交叉比對持股情況以及買入金額，最終認定中國中金財富證券北京宋莊路、華泰證券股份有限公司總部、中國國際金融上海黃浦區湖濱路、招商證券深圳深南東路等4個營業部有較高概率對應了量化私募的營業部席位。

從今年以來“龍虎榜百強營業部”座次看，華泰證券股份有限公司總部依舊表現不俗，累計上榜245次，成交金額達59.94億元，目前暫列第七；中國中金財富證券北京宋莊路上榜4次，成交金額為5079.03萬元；而中國國際金融上海黃浦區湖濱路、招商證券深圳深南東路兩家營業部目前還未現身龍虎榜。

總之，采取量化交易的券商營業部越來越多，意味著券商量化交易規模不斷提升。粵開證券研究院首席策略分析師陳夢潔在接受記者采訪時表示：“自2020年以來，量化基金整體規模迅速增長。量化產品規模增長體現了量化交易在理財產品中的熱度迅速上升。對于券商營業部，量化交易規模提升，一方面可以豐富券商營業部的產品種類，給予投資者更多選擇。尤其在今年市場風格變化較快的情況下，量化投資覆蓋更廣，相較高集中持股的主觀投資，收益的穩定性和持續性更具優勢；另一方面，量化交易高頻的特點，相較于主觀投資可以收取更多的手續費，增加了券商營業部收入。”

“由于量化交易是以短線交易為主，基于數理手段和統計規律構建交易模型，注重技術面的信號挖掘，強調對市場規律的定量分析，因此更加依靠實時、海量、高位的大數據分析，考驗券商金融科技的發展程度。量化交易規模的上升，一方面要求券商投研業務對金融數據、金融計量應用場景的增加，強調了大數據和投資研究的結合；另一方面也對經紀業務的反應速度和交易上限提出了更高要求，使得券商積極發展區塊鏈等降低交易成本的科技手段，進行傳統業務和科技前沿的深度融合。”陳夢潔向記者表示。

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