量化策略：A股市场情绪指数构建和运用（上）

浦银国际研究浦银国际研究交易观点|投资策略量化策略：A股市场情绪指数构建和运用（上）我们在本篇报告为大家介绍独家构建的A股市场情绪指数，量化跟踪市场情绪的变化。根据历史回测，该指数能帮助我们判断短期市场趋势和预测市场拐点。我们将在下一篇报告中对各个成分指标进行详细解析。目前，市场情绪指数的读数为0.15，略低于其一年移动平均值0.3个标准差，反映市场情绪仍然偏低，尚未出现明显的趋势性反弹信号。展望后市，短期A股或维持震荡态势，若地缘政治风险降温，国内有更多数据实证和持续的政策刺激，市场预期和信心有望得到修复。A股市场A股投资者的情绪变得愈加重要。市场情绪不仅可以帮助我们判断短期市场趋势和预测市场转向，还可以辅助投资决策，有助于把握逆势交易的机会。基于14个成分指标构建A股市场情绪指数。衡量投资情绪是困难的，但我们认为这并非是不可能的任务。为了满足这一需求，我们在报告中引入独家构建的A股市场情绪指数，专门用于衡量A股的投资者情绪。我们共采纳了14个成分指标进行构建：A股成交量、换手率、RSI指数、两融余额、陆股通成交总额、IPO募资总额、再融资规模、限售股解禁市值、产业资本增减持规模、封闭式基金折价率、股债收益差、开放式基金股票持仓比率、涨停股票数量和盈利预期上调数量占比。近期，IPO募资总额、产业资本减持、股债收益差等多个指标有所改善，若改善动能加强，有望带动A股市场情绪回暖。结合相R²（Ganerautyet。APA系数和R²进行赋权的方法在判断市场趋势和预测市场拐点的准确度A股市场情绪指数。可能受不可预估的事件影响。本研究报告由证券有限公司分析师编制，请仔细阅读本报告最后部分的分析师披露、商业关系披露及免责声明。目录投资者情绪是市场的重要驱动因素之一 4如何评估A股市场情绪？ 5情绪指数与A股市场的相关性和回归分析 8情绪指数的有效性检验 10基于历史数据进行回测 11图表目录图表1：浦银国际A股情绪指数与上证指数的走势（相关系数：0.75） 3图表2：成分指标近期变动及分析 3图表3：2023年中国指数中大部分板块的回报主要受盈利上升支持但受估值下降和人民币贬值拖累 图表4：浦银国际A股情绪指数与上证指数的走势（相关系数：0.75） 6图表截至1月8股情绪指数的读数为0.15，略低于其一移动平均值0.3个标准差显示市场情绪仍然偏低 图表6:各成分指标与上证指数的相关性和回归分析 8图表7:三个赋权方法下各成分指标权重 9图表8:格兰杰因果检验结果显示情绪指数能在一定程度预测A股股指的走势 10图表9：三种不同的赋权方法的回测结果 11图表10：三种不同赋权方法的回测结果 12图表11：基于等权构建的市场情绪指数（相关系数：0.70） 12图表12：基于R²构的市场情绪指数（相关系数：0.76） 13图表13：基于R²、关系数和主观进行赋权的市场情绪指数（相关系数：0.75） 132焦点图表图表1：A股情绪指数与上证指数的走势（相关系数：0.75）2.01.51.00.50.0-0.5-1.0-1.5-2.0A股情绪指数 1年移动均值 +1倍标准差 -1倍标准差 上证指数收盘价（右轴

4,0003,8003,6003,4003,2003,0002,8002,6002,4002,2002,000注：数据截至2024年1月8日。资料来源：Bloomberg图表2：成分指标近期变动及分析指标分析指标分析月度环比指标名称A股成交量 ↓ 2024年以来，A股市场日均成交量为654亿股，比去年12月日均成交量降低。A股换手率↓2024年以来，A股市场日均换手率为0.95%，较去年12月日均换手率降低4%。RSI指数↓目前，短线RSI指数为26.7，长线RSI指数为33.8，显示市场空方力量较强。两融余额-A2.5%A7.7%，122.5%/7.9%相比基本持平。陆股通成交总额↓2024年以来，陆股通日均成交额为985亿元，环比减少8%。IPO募资总额↑去年12月IPO募资总额为150亿元，环比增长约54%。再融资规模↑去年12月再融资规模为388亿元，环比增长约5%。限售股解禁市值-去年12月解禁股份规模为2,732亿元，环比基本持平。产业资本增减持规模↓去年12月净减持规模为50亿元，环比减少约67%。封闭式基金折价率↓4.98%125.62%相比有所降低，处于过去一0.6个标准差的水平。股债收益差↑目前股债收益差为5.01%，与去年12月底的4.75%相比有所增加，处于过去一年0.5个标准差的水平。开放式基金股票持仓比率-目前为66.8%，与去年12月底66.5%相比基本持平，略高于过去一年移动平均值。涨停股票数量-盈利预期上调数量占比↓30014%1216%有所降1.2个标准差的水平。注：数据截至2024年1月8日。除产业资本增减持规模、封闭式基金折价率、股债收益差外，其他指标均与上证指数走势呈正相关关系。资料来源：。投资者情绪是市场的重要驱动因素之一为了分析中国股票市场的表现，我们从估值变化、盈利变化和汇率变动三方面分析市场回报受到的影响。去年，估值大幅收缩和人民币汇率下行，抵消了盈利增长的正面影响。2023AI人和新能源汽车等新兴领域，以期获得更好的投资回报（3。图表3：2023年，MSCI中国指数中大部分板块的回报主要受盈利上升支持，但受估值下降和人民币贬值拖累-20%-40%-60%-80%12个月预期EPS增速变动 12个月预期市盈率变动 人民币/港币变动 2023年表现注：数据截至2023年12月29日。资料来源：Bloomberg，在股指走势并非完全由基本面驱动的情况下，投资者情绪往往对市场走势产生较为显著的影响。的走势作出分析和判断。当投资者情绪乐观时，可能会积极买入股票，更愿意承担较高风险，或会更加关注正面的利好消息。相反，当市场投资者情绪悲观时，可能选择卖出股票，更倾向选择较为保守的投资方式，更容易受到负面消息影响，观望情绪较浓厚。通过研究投资者情绪，我们可以尝试预测市场的拐点，因为投资者情绪通常在市场转向时发生变化。当投资者情绪达到极端时，市场往往会发生反转。例如，当投资者普遍感到过度恐慌时，可能意味着市场已经触底，可能是买入的好时机。反之，当投资者普遍感到过度乐观时，市场可能已经接近顶部，可能是卖出的好时机。总的来说，市场情绪不仅可以帮助我们判断市场短期走势和预测市场转向，还可以辅助投资决策，有助于我们把握逆势交易的机会。如何评估A股市场情绪？我们很难找到一个完全不受投资者情绪影响的市场，因此根据量化指标客观地了解和跟踪投资者的情绪变得至关重要。衡量投资情绪是困难的，但我们认为这并非是不可能的任务。为了满足这一需求，我们在本报告中引入构建的市场情绪指数，专门用于量化跟踪A股市场的投资者情绪。在本报告中，我们采纳了以下14个成分指标来构建A股市场情绪指数：A股成交量。A股换手率。RSI指数。两融余额。陆股通成交总额。IPO募资总额。再融资规模。限售股解禁市值。产业资本增减持规模。封闭式基金折价率。股债收益差。开放式基金股票持仓比率。涨停股票数量。盈利预期上调数量占比。我们分别对这14个成分指标和上证综指进行相关性和回归分析，然后对所有成分指标的数据进行标准化处理，并进行赋权，最后将所有指标整合构建成为情绪指数。我们采用了三种不同的方法对情绪指数进行赋权后构建，分别是：1）等权重赋权；2）根据R²（判定系数）大小进行赋权；3）结合相关系数和R²进行赋权。采用三种赋权方法构建的A股市场情绪指数跟上证综指的相关性较强，相关系数分别为0.70/0.76/0.75，呈显著的正相关关系。根据我们的回测结果，结合相关系数和R²进行赋权的方法在判断市场趋势和预测市场拐点的准确度相对较高，所以我们采纳该赋权方法构建了A股市场情绪指数，帮助我们更好地判断市场趋势和防范风险（图表4）。图表4：A股情绪指数与上证指数的走势（相关系数：0.75）2.01.51.00.50.0-0.5-1.0-1.5-2.0A股情绪指数 1年移动均值 +1倍标准差 -1倍标准差 上证指数收盘价（右轴

4,0003,8003,6003,4003,2003,0002,8002,6002,4002,2002,000注：数据截至2024年1月8日。资料来源：BloombergA2023年上半年呈前高后低的态势……20231A153%分位的水340.901个标准差、94%分0.2461006，但随后受外资大幅净流出的影响，市场情绪有所回落（5。……但下半年受外部风险影响波动较大。20237724310.640.483%8月中0.180.590.1。10AETF1112（草案征求意见稿显著回落，读数创下年内最低位-0.03。12PSL贷款时隔03（5。2024180.3（5。图表5：18日，A0.150.3个标准差，显示市场情绪仍然偏低1.21.00.20.0-0.2-0.4

A股情绪指数 1年移动均值 +1倍标准差 -1倍标准差 上证指数收盘价（右轴

3,5003,4003,3003,2003,1003,0002,9002,8002,7002,6002,500注：数据截至2024年1月8日。资料来源：Bloomberg情绪指数与A股市场的相关性和回归分析与上证指数之间的相关系数和R²值（判定系数。通过进一步深入研究和分析相互影响机制，我们可以更好地理解市场行情和趋势变化，帮助我们做出投资决策。相关性研究：-110.60.30.6至0.3之间，被认为是弱相关性；小于0.1则表示极弱相关性或无相关性。A股换手率、A关0.4（6。回归分析：（独立变量）与因变量（依赖变量）R²归模型对观测数据的拟合程度，表示回归平方和占总离差平方和的比值。R²的取值011变量的解释性较高。反之，越接近0则表示模型对数据的拟合程度较差。A释性，²025（6。图表6：各成分指标与上证指数的相关性和回归分析指标名称相关系数R²A股成交量0.500.25A股换手率0.410.17RSI指数0.200.04两融余额0.680.46陆股通成交总额0.500.25IPO募资总额0.160.03再融资规模0.150.03限售股解禁市值0.170.03产业资本增减持规模-0.160.02封闭式基金折价率-0.400.16股债收益差-0.440.19开放式基金股票持仓比率0.260.07涨停股票数量0.180.03盈利预期上调数量占比0.320.10注：相关性和回归分析的时间区间为2016年1月2日至2023年12月29日。资料来源：Bloomberg我们尝试了三种不同的权重赋予方法，以选择最佳的方法来构建情绪指数。分别是：1）等权重赋权；2）R²（判定系数）大小进行赋权；3）²进行赋权（7。然而，部分指标数据的开始时间较晚，例如封闭式基金折2015930日、20141117日。为了确保一致性和准确性，我们在采用2016年之后的数据进行指标构建与回测。不同赋权方法下的成分指标权重如下：图表7：三个赋权方法下各成分指标权重成分指标名称等权重赋权根据R²进行赋权结合相关系数、R²进行赋权两融余额7.1%25.0%20.0%陆股通成交总额7.1%13.8%14.0%A股成交量7.1%13.6%14.0%股债收益差7.1%10.4%10.0%A股换手率7.1%9.6%10.0%封闭式基金折价率7.1%8.7%9.0%盈利预期上调数量占比7.1%5.6%6.0%开放式基金股票持仓比率7.1%3.6%4.0%RSI指数7.1%2.2%3.0%再融资规模7.1%1.6%2.0%限售股解禁市值7.1%1.6%2.0%涨停股票数量7.1%1.6%2.0%IPO募资总额7.1%1.5%2.0%产业资本增减持规模7.1%1.3%2.0%资料来源：情绪指数的有效性检验计学层面上的有效性，我们采用了格兰杰因果检验（GrangerCausality来探究AXYXYP值<0.05XY的格兰杰原因。格兰杰因果检验与回归模型或者自回归模型有所不同，回归模型只能用来检测不同变量同期的相关性，自回归模型只能用来检测同一变量前后期的相关性，而格兰杰因果检验则可以检测不同变量在时间周期内的相关关系。我们将构建好的情绪指数作为自变量X，然后分别对上证综指、深证成指、全A指数、中证1000指数、创业板指和上证小盘股指数作为因变量Y进行格兰杰因果检验。结果显示，我们构建的情绪指数能在一定程度预测主要A股股指的走势。在进行格兰杰因果检验之前，我们首先对相关时间序列进行了平稳性检验和协整性检验。平稳性检验是为了确保序列的均值和方差在时间上保持稳定，而协整性检验则用于判断多个时间序列之间是否存在长期稳定的关系。由于情绪指数与主要A股市场指数的时间序列非平稳，我们对所有数据进行了一阶差分处理，并选择了6阶作为滞后阶数。结果显示，情绪指数与主要A股市场指数的格兰杰因果检验P值均小于0.05，即可以认为情绪指标与主要A股市场指数之间存在格兰杰因果关系，因此情绪指标能在一定程度上预测这些指数的走势。我们选取的主要A股市场指数包括全A指数、上证综指、深证成指、创业板指、中证1000指数和上证小盘指数，涵盖了大、中、小盘股。这意味着我们的情绪指数对各大市值的A股指数均有一定的参考价值，这为我们进一步理解和运用A股情绪指数提供了有力的统计学支持（图表8）。图表格兰杰因果检验结果显示情绪指数能在一定程度预测A股股指的走势指数P值指数P值方法1.等权重赋权 上证综指0.01深证成指0.01全A指数0.04中证10000.03创业板指0.00上证小盘0.01方法2.根据进行赋权 上证综指0.02深证成指0.00全A指数0.02中证10000.01创业板指0.02上证小盘0.01方法3.结合相关系数、进行赋权 上证综指0.03深证成指0.02全A指数0.10中证10000.01创业板指0.01上证小盘0.03资料来源：Bloomberg基于历史数据进行回测20161202312A股市场情绪指数跟上证综0.70/0.76/0.75对三种不同方法赋权构建而成的情绪指数进行回测，我们发现：174511倍标准差的时候，未来7天至45天内上证指数平均录得上涨，且时间周期越长，上涨幅度越大，因此当情绪指数触及负1倍标准差时可以视为市场过度悲观的信号，预示市场有一1断。三种不同赋权方法中，结合相关系数、R²进行赋权构建的情绪指数在判断市场拐点时，尤其是判断市场见顶的准确率较其他两种方法相对较高（9。图表9：三种不同的赋权方法的回测结果正态分布水平 7天平均回报15天平均回报30天平均回报45天平均回报方法1.等权重赋权+1std -0.40%-1.35%-1.81%-2.94%-1std 0.16%0.61%0.54%1.12%方法2.根据R²进行赋权+1std -0.67%-1.67%-2.37%-3.22%-1std 2.12%2.09%4.89%5.09%方法3.结合相关系数、R²进行赋权+1std-0.54%-1.45%-2.19%-3.09%-1std2.45%2.50%5.14%6.37%注：+1/-1std为正一个标准差和负一个标准差。资料来源：Bloomberg在判断市场走势时，情绪指数的准确率较高。当情绪指数低于其百分位数的30%/20%/10%73070%/80%/90%730（10²断市场走势时的准确率较其他两种方法相对较高（11-3。因此，我们采纳结合相关系数、R²进行赋权的方法构建A股市场情绪指数。图表10：三种不同的赋权方法的回测结果所处分位数位置7天平均回报15天平均回报30天平均回报方法1.等权重赋权低于30%0.10%0.40%0.94%低于20%0.19%0.38%1.03%低于10%-0.07%-0.14%0.90%高于70%-0.26%-0.58%-0.95%高于80%-0.36%-0.76%-1.09%高于90%-0.66%-0.82%-0.91%方法2.根据R²进行赋权低于30%0.33%0.71%1.25%低于20%0.27%0.56%1.00%低于10%-0.17%-0.06%1.25%高于70%-0.31%-0.71%-1.20%高于80%-0.34%-0.85%-1.51%高于90%-0.51%-0.56%-0.97%方法3.结合相关系数、R²进行赋权低于30%0.26%0.57%1.06%低于20%0.21%0.51%0.97%低于10%-0.01%0.02%1.05%高于70%-0.34%-0.75%-1.19%高于80%-0.39%-0.92%-1.50%高于90%-0.53%-0.66%-1.05%资料来源：图表11：基于等权重构建的市场情绪指数（相关系数：0.70）2.52.01.5

4,0003,8003,6003,4001.00.50.0-0.53,2003,0002,8002,6002,400-1.02,200-1.52,0004/1/20164/1/20174/1/20184/1/20194/1/20204/1/20214/1/20224/1/20234/1/2024情绪指数1-等权重 30%分位数 情绪指数1-等权重 30%分位数 70%分位数 20%分位数 80%分位数 10%分位数 90%分位数上证指数收盘价（右轴）资料来源：Bloomberg图表12：基于R²构建的市场情绪指数（相关系数：0.76）2.01.51.00.50.0-0.5-1.0-1.5-2.0

4,0003,8003,6003,4003,2003,0002,8002,6002,4002,2002,0004/1/2016 4/1/2017 4/1/2018 4/1/2019 4/1/2020 4/1/2021 4/1/2022 4/1/2023 4/1/2024情绪指数2-基于R² 30%分位数 70%分位数 20%分位数 80%分位数 10%分位数 90%分位数 上证指数收盘价（右轴）注：数据截至2024年1月8日。资料来源：Bloomberg图表13：基于R²、相关系数和主观进行赋权的市场情绪指数（相关系数：0.75）21.510.50-0.5-1-1.5-2

400038003600340032003000280026002400220020002016年1月 2017年1月 2018年1月 2019年1月 2020年1月 2021年1月 2022年1月 2023年1月 2024年1月A股情绪指数 30%分位数 70%分位数 20%分位数 80%分位数 10%分位数 90%分位数 上证指数收盘价（右轴）注：数据截至2024年1月8日。资料来源：Bloomberg免责声明（包括任何有关的附件此中包含的限制条件所约束。任何没有遵循这些限制的情况可能构成法律之违反。本报告是由从事证券及期货条例(香港法例第571章)中第一类(证券交易)及第四类(就证券提供意见)受规管活动之持牌法团–证券有限公司（统称“证券”）利用集团信息及其他公开信息编制而成。所有资料均搜集自被认为是可靠的来源，但并不保证数据之准确性、可信性及完整性，亦不会因资料引致的任何损失承担任何责任。报告中的资料来源除非另有说明，否则信息均来自本集团。本报告的内容涉及到保密数据，所以仅供阁下为其自身利益而使用。除了阁下以及受聘向阁下提供咨询意见的人士（其同意将本材料保密并受本免责声明中所述限制约束）之外，本报告分发给任何人均属未授权的行为。本报告之观点、推荐、建议和意见均不一定反映证券的立场。控股有限公司及其联属公司、关联公司（统称“”）及/或其董事及/或雇员，可能持有在本报告内所述或有关公司之证券、并可能不时进行买卖。浦银国际或其任何董事及/或雇员对投资者因使用本报告或依赖其所载信息而引起的一切可能损失，概不承担任何法律责任。证券建议投资者应独立地评估本报告内的资料，考虑其本身的特定投资目标、财务状况及需要，在参与有关报告中所述公司之证劵的交易前，委任其认为必须的法律、商业、财务、税务或其它方面的专业顾问。惟报告内所述的公司之证券未必能在所有司法管辖区或国家或供所有类别的投资者买卖。对部分的司法管辖区或国家而言，分发、发行或使用本报告会抵触当地法律、法则、规定、或其它注册或发牌的规例。本报告不是旨在向该等司法管辖区或国家的任何人或实体分发或由其使用。美国不是美国注册经纪商和美国金融业监管局(FINRA)的注册会员。证券的分析师不具有美国金融监管局(FINRA)分析师的注册资格。因此，证券不受美国就有关研究报告准备和分析师独立性规则的约束。193415a-6定义的“主要机构投资者英国2000年金融服务与市场法经修订)(「FSMA」)21条所界定之认可