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第133章 引入市场温度计与宏观对冲思维

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类:宽松期、紧缩期、复苏期、滞胀期……虽然主观,但提供了一个参考框架。

陈默喝了一大口咖啡,苦味让他精神一振。

他新建了一个Excel文件,开始构建自己的“市场温度计”原型。

第一步,筛选核心指标。他最终确定了八个:

1. M2同比增速(流动性)

2. 信贷脉冲(流动性)

3. 发电量增速(经济活力)

4. PPI同比(经济活力)

5. A股整体市盈率(TTM,估值)

6. 股债收益差(估值)

7. 产业资本净减持比例(情绪)

8. 新增开户数环比(情绪)

第二步,数据标准化。每个指标的值域不同,有的是百分比,有的是绝对数,有的是比值。他采用Z-score方法,将每个指标转化为标准正态分布(均值为0,标准差为1)。

第三步,确定权重。他暂时采用固定权重:流动性30%,经济活力30%,估值25%,情绪15%。这是基于他的初步判断——在A股市场,资金面和政策面往往比基本面影响更大。

第四步,计算综合得分。每个指标的标准化值乘以权重,加总,得到每个月的“市场温度”分数。分数大于0,表示市场环境偏暖;小于0,表示偏冷。

第五步,回测。

陈默将数据拉回到2000年1月,开始计算。Excel公式飞快运行,一列列数字跳出来。他屏住呼吸,盯着屏幕。

结果出现了。

2000年1月:+0.82(偏暖)

2000年2月:+1.05(偏暖)

……

2001年6月:-0.23(转冷)

2001年7月:-0.56(偏冷)

……

2002年10月:-1.12(寒冷)

走势图在屏幕上展开:一条波动的曲线,从2000年初的高位,一路震荡下行,到2002年秋季跌入负值区间。

陈默的心跳加快了。

这个简单的模型,竟然捕捉到了过去三年的市场大节奏:2000年的牛市,2001年的转折,2002年的熊市。虽然没有精确到具体的拐点日期,但方向是对的。

更重要的是,它提供了一个量化的、可复现的评估框架。不再靠感觉,不再靠传闻,而


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