投资者情绪指数构建与优化 [page::2][page::3]

• 指数由7个分项指标合成，包括换手率、偏股基金新发量、融资买入占比、隐含风险溢价、股债收益差、超60MA（300日均线替代）和超买超卖指标。

- 2022年3月首次发布，经过两年实战不断完善，样本量增大后指数偏误减小，预测能力增强。

• 最初剔除股指期货升贴水指标，保持模型有效性。

择时策略与买卖信号表现 [page::4][page::5]

• 简化为左侧（极端高低点）和右侧（短期大涨/跌）买卖信号两类。

- 信号在市场重要转折点表现良好，典型案例包括2022年4月25日买入及2023年11月27日卖出。

• 超买超卖指标对判断短期强弱势和超跌反弹终点效果显著。

- 熊市环境下信号依赖增量资金状况，震荡期信号频繁需结合其它指标综合判断。

投资者情绪指数历年波动与四阶段划分 [page::5][page::6][page::7]

| 年份 | 平均情绪指数 | 中位数 | 年化波动率 (标准差) |
|------|--------------|-------|---------------------|
| 2015 | 80.38 | 85.55 | - |
| 2016-2018 | 29.60 (低迷期) | ≈30 | 低 |
| 2019-2021 | 68.78 (高涨期) | ≈70 | 稳定 |
| 2022-2024H1 | 29.30(低迷期) | ≈25 | 388.91 (高波动) |

• 明确划分为四个阶段（情绪高涨I、低迷I、高涨II、低迷II），并统计各阶段指数分布特征，证明划分合理。

不同情绪状态下指数和风格表现 [page::8][page::9][page::10][page::11][page::12]

• 情绪低迷期，蓝筹指数（如上证50）表现优于创业板和中小盘指数。

- 情绪高涨期，小盘与成长股（创业板、国证2000、小盘成长）表现最好。

• 主要风格表现：低迷期>金融＞周期＞消费＞成长；高涨期>成长＞消费＞周期＞稳定＞金融。

- 不同行业轮动显著，低迷时避险板块（银行、石油石化）跑赢，高涨时业绩增速快的电子、有色、传媒等高速成长板块领先。

• 大小盘价值成长风格中，情绪低迷时大盘价值优于成长，小盘成长表现最差；高涨期情绪则相反。

红利指数表现及情绪适应性分析 [page::15][page::16]

• 四类红利指数差异明显，波动率由高到低：消费红利>红利质量>中证红利>红利低波。

- 股息率中证红利与红利低波最高，盈利能力红利质量最强。

• 情绪高涨期红利质量表现最佳，兼具成长与收益特性，红利低波表现稳健，主要适合情绪低迷期避险需求。

- 中证红利适合情绪低迷阶段配置，波动与表现稳定。

情绪指数显著季节性效应及解读 [page::17][page::18][page::19][page::20][page::21]

• 春季躁动明显，春节后情绪指数上涨概率高达89%，带动市场活跃和主题行情。

- 元旦和春节前均出现节前看跌、节后看涨行情，体现机构资金节前获利了结和节后重新布局特点。

• 两会前市场情绪明显走强（90%上涨概率），会议期间及结束后情绪有所回落，反映政策预期释放和兑现过程。

• 4月效应明显，财报季初情绪显著下滑（80%下跌概率），末期稍有回升，反映业绩公布和政策兑现影响。

• 国庆假期前情绪低迷，后显著回暖，结构与春节类似体现长假避险及资金回流规律。

• 季节性情绪变化与流动性周期、政策窗口期、资金行为高度相关，驱动市场波动规律。

风险提示 [page::22]

• 数据来源及口径差异可能影响统计结果准确性。

- 模型基于历史数据分析，其未来预测能力有限，可能受政策等不可控因素影响。

市场择时与风格研判——投资者情绪指数的A股实战全面分析

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一、元数据与概览

本报告题为《市场择时与风格研判——投资者情绪指数的A股实战》，由中信建投证券的陈果、夏凡捷联合撰写，于2024年8月21日发布。两位作者均为业内资深策略分析师，具备丰富的市场研究经验和资深的行业背景。

报告核心研究主题为“投资者情绪指数”在A股市场的构建、优化及实战应用，深入分析该指数如何反映市场投资者的风险偏好变化，以及其对市场择时和风格研判的指导意义。作者强调情绪指数不但能够预测市场转折点的买卖信号，还能揭示不同情绪状态下的市场风格、行业表现，甚至具备鲜明的季节性规律。

报告未直接给出具体的买入/卖出评级或目标价，而是以策略建议的形式，指导投资者把握情绪波动带来的机会与风险。核心观点总结在引言“核心观点”部分，提出了情绪对股价偏离内在价值的关键影响、情绪指数的预测能力及其市场应用价值。

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二、逐节深度解读

1. 投资者情绪指数的构建与实战

报告从行为金融学出发，指出即使信息公开市场流动性较好，股票价格仍会被投资者情绪扰动。为定量刻画这种情绪，报告于2022年首次构建并发布“中信建投策略-投资者情绪指数”，该指数通过7个公开交易指标合成，涵盖成交量类（换手率、偏股基金新发量、融资买入占比）和价格类（隐含风险溢价、股债收益差、超60日移动平均线、超买超卖指标）指标，在重要市场区间表现出领先行情反转的预测能力。

指数通过历史百分位法归一标准化到0-100，随着数据样本量和市场环境丰富，指数的刻画和预测偏误明显减少，证明了其持续完善的能力。

图表解读：

• 图1、图2：展示了情绪指数（红线）与万得全A指数（蓝线）的变化趋势，通过指数不同区间（恐慌、低迷、高涨、亢奋）划分情绪状态。图2比图1覆盖更多时间，体现情绪指数随着样本丰富，拟合市场情绪的准确性提升。

2. 择时策略逐步成熟

基于情绪指数，报告总结了“左侧买入/卖出”和“右侧买入/卖出”两类买卖信号：

• 左侧信号：指数在极端低点（接近0）或高点（接近100）发出买入卖出信号，特别是在熊市中，60-65区间为阶段高点和卖出信号区。
• 右侧信号：短期指数大幅波动（如1-2日涨跌超过10点）触发，辅助确认中短期行情强弱与反弹结束。

图3清楚标注了2022年以来情绪指数发出的关键买入和卖出信号，均成功捕捉市场的主要转折点（如2022年4月25日买入信号等）。

此外，超买超卖指标作为情绪指数重要分项，反映市场多空力量，达到-20%时可能触发技术性反抽，-40%则可能引发持续超跌反弹。通过图4，能直观观察指标与市场反弹节点的对应关系。

3. 投资者情绪指数及市场波动特征

自2015年以来情绪指数经历四个阶段：

• 2015年初至2016年初：情绪高涨期（均值和中位数均超70）
• 2016年至2018年：情绪低迷期（均值和中位数多在30以下）
• 2019年至2021年：情绪高涨期（均值和中位数超70）
• 2022年至2024年中：情绪低迷期，持续时间最长，平均水平也较低

图5、图6、图7通过统计数值和箱线图展示历年情绪指数的分布趋势，确认了上述阶段划分的合理性，尤其指出2022年以来，情绪处于低迷且波动加剧状态。

报告详细剖析了从2022年开始出现的市场环境背景，如疫情反复、国际地缘政治紧张、经济下行压力等，造成增量资金减少、存量博弈加剧，投资者风险偏好大幅回落，推动情绪指数长期徘徊在恐慌区低点。

4. 情绪指数与指数表现及市场风格的关联研究

报告基于情绪指数区间，系统统计不同指数（如上证50、创业板指、国证2000等）及市场风格指数（金融、稳定、消费、成长、周期）的表现差异。

• 指数表现（图8）：情绪低迷期，大盘蓝筹股（上证50）表现优于小盘股，情绪高涨期小盘成长型指数（创业板、国证2000）表现最佳。
• 风格表现（图9）：

- 情绪低迷期金融风格显著优于成长风格，金融、周期和消费表现次之，成长表现最差。

- 情绪高涨期成长风格领先，金融则表现最弱。

• 大小盘及价值成长风格（图10、表11、图12）：

- 情绪低迷期大盘价值股 $>$ 中盘价值股 $>$ 小盘价值股 $>$ 大盘成长 $>$ 中盘成长 $>$ 小盘成长。

- 情绪高涨期倒转，即小盘成长表现最佳，大盘价值最差。

• 解释逻辑强调悲观时避险需求拉升价值和大盘股吸引力，乐观时风险偏好转向成长和小盘股。

5. 情绪指数与行业板块及红利策略

行业板块

报告结合中信风格指数和申万行业指数，划分行业风格及板块表现：

• 情绪低迷区银行、石油石化等避险板块表现稳健；
• 情绪高涨期，电子、传媒、轻工制造、有色金属等业绩改善快的板块领涨；
• 行业收益与业绩改善之间在高涨期相关性强，低迷期相关性弱。

表2、表3详细罗列了不同行业板块的区间涨幅和对应业绩改善情况，丰富支持上述论点。

红利策略

以中证红利、中证红利低波、红利质量、消费红利四大红利指数为例，剖析各指数的股息率、波动性、盈利能力差异（图11-13）：

• 红利质量指数兼具高股息和较强盈利能力，波动适中，是情绪高涨期最佳红利策略；
• 红利低波指数避险特征显著，波动最低，稳健收益，适合情绪低迷期；
• 中证红利指数股息率较高，适合偏防御；
• 消费红利指数波动较大，受行业成长性和社会消费趋势影响大。

图14展示了四个红利指数在不同情绪阶段的表现验证，支持策略指导意义。

6. 投资者情绪指数的季节性规律

报告深入解析了投资者情绪指数的多重季节性效应（图15-21），主要包括：

• 春季躁动：春季资金流动性充裕及政策窗口期叠加居民年终奖效应导致情绪指数普遍走高，特别是春节后至两会前情绪指数常年上涨。
• 元旦-春节前后：节日前市场情绪普遍降低，节后市场迎“开门红”，体现节前理性回避，节后资金回流。
• 两会前后：两会召开前10交易日情绪指数涨幅显著，受政策释放预期驱动；会议召开期间情绪趋稳略回落。
• 4月效应：财报季及一季报披露集中导致4月上旬情绪指数大概率下跌，月底随着正面消息吸收，情绪指数常见回暖。
• 国庆前后：长假避险心理主导节前情绪低迷，节后资金回补推情绪指数反弹。

这些效应均结合具体宏观资金流动、政策发布节奏和市场主体心理变化，进行逻辑分析，指出投资者情绪指数是抓取市场季节变化的重要工具。

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三、图表深度解读

重点说明部分重要图表及其背后含义：

• 图1、图2：情绪指数覆盖2015年至2024年的历史走势，清晰划分恐慌—低迷—高涨—亢奋4个区间，示意指数具备较好拟合能力。
• 图3、图4：择时信号结合情绪指数与市场指数实测，验证左侧（极端高低点）和右侧（大幅波动）信号均有效捕捉市场转折点。
• 图5-7：统计数据和箱型图呈现不同年份情绪指数的整体分布特征，有效验证四阶段划分科学性。
• 图8、图9、图10、图12、图14：分段柱状图（不同情绪区间）展示指数、风格、大小盘价值成长及红利指数表现差异，数据层面支持策略逻辑。
• 表2、表3：详细行业板块涨幅和对应业绩改善对照，增加分析说服力。
• 图15-21：情绪指数的季节性规律及节日前后异动统计图，结合评论阐明时序性与市场资金、政策事件对应关系。

图表数据多源自Wind、中信建投证券自有数据库，公信力较强。报告对数据的时间跨度、样本选取、统计方法均有明确说明，增强分析可靠度。

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四、风险因素评估

报告明确列示了两类主要风险：

1. 数据统计存在误差：部分指标基于第三方数据库，存在口径不一、数据滞后及估算误差风险。
2. 模型基于历史数据，对未来事件难以预测：尤其当前市场情绪极易受到政策、不可预见的宏观冲击等影响，模型未来适用性有局限。

整体风险提示较为全面，彰显作者对于情绪指数模型应用局限的认知和实事求是态度。

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五、批判性视角与细微差别

• 报告深度结合历史数据和市场经验，结构严谨，观点逻辑性强。
• 报告着重强调情绪指数的辅助定位性质，尽管预测效果显著，但也指出了模型局限和运行环境背景（如存量资金博弈的影响），避免过度绝对化。
• “左侧买入/卖出信号”与“右侧买入/卖出信号”策略建立在近2年熊市背景下，市场结构可能对结论有偏向，未来牛市或大幅结构性变化情况下效果待验证。
• 部分宏观政策、地缘风险对市场影响不确定，模型可能未能完全捕捉突发事件的极端冲击。
• 投资策略多依赖历史区间内表现，不能完全排除未来异常市场状态下变量失效的情况。

总体报告基于数据驱动，谨慎合理，并不无视潜在缺陷。

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六、结论性综合

本报告通过严谨的量化方法和实证分析，系统构建并优化了“中信建投策略-投资者情绪指数”，证明该指标具备良好的市场情绪刻画和趋势预测能力。情绪指数不仅在关键市场转折点能给出有效买卖信号（左侧与右侧策略），而且在不同情绪状态下揭示了市场风格、大小盘价值成长等维度的显著差异，为投资者择时和风格配置提供了科学依据。

情绪指数还捕捉到了A股市场的显著季节效应，验证了节日前后、两会、财报季和国庆假期与市场情绪的动态关联，这种认知有助于投资者把握节奏性机会和规避季节性风险。

具体市场策略上，低迷情绪期优先配置大盘价值和金融、周期等避险风格板块；情绪高涨期重点关注小盘成长和消费、电子等高景气板块。红利策略方面，红利质量指数在高涨期表现卓越，红利低波指数则适合低迷情绪期寻求稳定收益。

报告提醒投资者关注数据滞后、统计误差和宏观突发事件带来的不确定性，强调情绪指数应作为辅助决策工具，需结合市场宏观基本面和政策环境综合考虑。

总体来看，报告提供了一个有力的框架，帮助投资者理解并利用投资者情绪这一有力的市场驱动力，有助于提高投资决策的科学性和精准度，是对A股市场行为研究和实战策略构建的宝贵贡献。

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参考文献与数据来源

• Wind资讯
• 中信建投证券研究部
• 各类中证及申万指数数据库

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重要引用标注

• [page::0,2] 关于情绪指数构建和实战背景介绍
• [page::3-5] 关于择时方法及分项指标详细说明及实战买卖信号
• [page::6-9] 2015年起不同情绪阶段的市场表现分析及指数风格数据
• [page::10-14] 市场风格、行业及红利策略关联性及数据支持
• [page::15-21] 季节性规律详细统计与解读
• [page::22] 关于风险提示
• [page::23] 作者与机构介绍

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（全文结构清晰，论据充分，图文详实，适合资产管理机构、策略投资者及研究人员深入研读。）

报告