近期市场表现回顾与波动划分 [page::0][page::1]

• 2025年5月26日至30日，Wind全A指数微跌0.02%，沪深300指数跌1.08%，创业板指跌1.40%。

- 市场风格分化明显，消费风格上涨0.39%，周期风格下跌1.21%。

• 自适应波段划分模型显示，如沪深300等主要指数已进入上行波段，累积涨幅分别为6.99%-9.64%不等。

择时模型核心框架及指数上涨概率分析 [page::2][page::3]

• 利用点位效率理论，结合改良的MACD波段划分，计算标的短期(7天)、中期和长期上涨概率。

- 截至2025/5/30，中证500及上证50短期上涨概率分别达到94.92%、78.72%，偏好中盘股。

• 上证指数、中证1000、创业板指等指数的短期上涨概率均超过70%，显示谨慎偏乐观信号。

| 指数 | 长期上涨概率 | 中期上涨概率 | 短期上涨概率 |
|------|--------------|--------------|--------------|
| 上证指数 | 41.63% | 80.05% | 72.62% |
| 上证50 | 40.48% | 81.59% | 78.72% |
| 沪深300 | 49.80% | 90.79% | 81.69% |
| 中证500 | 65.95% | 96.66% | 94.92% |
| 中证800 | 56.51% | 93.06% | 89.04% |
| 中证1000 | 63.61% | 95.57% | 87.93% |
| 万得全A | 58.36% | 91.20% | 82.86% |
| 创业板指 | 61.35% | 92.54% | 81.25% |

不定期择时模型历史回测及策略表现 [page::3][page::4]

• 基于沪深300构建的不定期择时模型，2006至2025年多空年化收益率18.61%，纯多头13.44%，同期沪深300基准收益3.63%，显著超额收益。

- 2017年至2025年间，模型多空年化收益17.41%，对应夏普比率约0.89，最大回撤20.3%，优于基准表现。

• 择时模型结合短期、中期上涨概率的绝对及相对大小，动态发出涨跌信号，提升市场波动中的收益能力。

| 表1：沪深300指数择时模型表现（2017/12/29-2025/5/30） |
|----------------|------------|--------------|------------|------------|
| | 年化收益率 | 年化波动率 | 收益波动比 | 最大回撤 |
| 多空表现 | 17.41% | 19.66% | 0.89 | 20.30% |
| 多头表现 | 9.30% | 10.27% | 0.91 | 14.84% |
| 基准表现 | -0.68% | 19.77% | -0.03 | 45.60% |

市场短期震荡 择时模型相对看好中盘股 —— 兴业证券兴证金工团队（2025年6月2日）

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《市场短期震荡 择时模型相对看好中盘股》

- 作者与团队：兴证金工团队 XYQuantResearch，分析师郑兆磊（执业证书编号S0190520080006）及陈子轩（S0190524120001）

• 发布机构：兴业证券股份有限公司，经济与金融研究院

- 发布时间：2025年06月02日16:45

• 研究对象：中国A股主要宽基指数及市场板块

- 核心主题：基于公司自研自适应波段划分及不定期择时模型，剖析近期A股市场波动态势及后续可能走势，给出中短期交易策略建议，重点看好中盘股表现。

核心观点总结：

• 近期（2025年5月26日至30日）市场整体震荡下行，主要指数表现分化。

- 不定期择时模型发出谨慎乐观信号，多数主要指数短期上涨概率略低于中期，整体处于上行波段且偏乐观。

• 上证50和中证500指数更被看多，市场整体偏好中盘股。

- 从历史表现看，基于沪深300的不定期择时模型收益显著超越同期基准指数，显示模型有效性和较强的实用价值。

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二、逐章深度解读

2.1 导读与观点速览

本期市场短期呈下行震荡，Wind全A指数小幅下跌0.02%。沪深300与创业板指跌幅超过1%。风格上消费较好，周期表现较弱，呈现行业分化特征。核心技术择时模型得出的结论是，大部分主流指数虽短期上涨概率不及中期，但整体偏向谨慎乐观，特别看好中盘板块。

2.2 近期市场回顾（第0页、第1页）

• 指数表现：

- 万得全A指数微跌0.02%，沪深300跌1.08%，创业板指跌1.40%。
- 风格指数方面，消费上涨0.39%，周期下降1.21%，其他风格小幅上涨。

• 波段划分模型说明：

- 团队采用改进的MACD指标，结合DIF和DEA同号累计差值量化波段高低点。
- 引入自动化异常端点修正，保障波段极值定位准确。
- 该模型自适应不同指数的波段划分，有利于捕捉不同标的的上行/下行趋势。

• 波段划分状态：

- 截至5月30日，所有主要指数均处于新一轮上行波段。
- 沪深300从前低点3589点反弹，当前上涨约6.99%。
- 万得全A指数由前低4628点反弹，目前上涨约9.64%。

这些波段划分为后续市场走势推演奠定推动力和技术基础，体现技术面指标的信号价值。[page::0,page::1]

2.3 A股择时观点（第2页）

• 多重择时模型：

- 团队构建了季度、周度和不定期（日度）三类择时模型。
- 季度模型侧重估值分析，关注宏观层面估值安全边际。
- 周度与日度模型采用点位效率理论，基于波段划分计算短/中期上涨概率。

• 点位效率理论介绍：

- 结合技术面点线结构及条件概率，定量分析标的未来上涨概率。
- 长期上涨概率基于整体历史样本；中期上涨概率加时间效率限制；短期则考虑一周内涨跌。
- 方法科学，兼顾上涨概率绝对值与相对趋势强度，提供多维度择时信号。

• 最新信号摘要：

- 截至2025年5月30日，虽然市场短期震荡，越发关注中期上涨概率。
- 上证50、中证500指数发出明确看多信号，体现中盘股相较大盘表现被看好。
- 主要指数整体处谨慎偏乐观状态，显示市场情绪有所恢复但仍存分歧。

该部分体现团队融合多周期不同指标输出综合择时意见，增强信号的稳健性和实战价值。[page::2]

2.4 宽基指数上涨概率及择时模型历史表现（第3页、第4页）

• 上涨概率具体数据（2025/5/30当日数据）：

| 指数 | 长期上涨概率 | 中期上涨概率 | 短期上涨概率 |
|------------|--------------|--------------|--------------|
| 上证指数 | 41.63% | 80.05% | 72.62% |
| 上证50 | 40.48% | 81.59% | 78.72% |
| 沪深300 | 49.80% | 90.79% | 81.69% |
| 中证500 | 65.95% | 96.66% | 94.92% |
| 中证800 | 56.51% | 93.06% | 89.04% |
| 中证1000 | 63.61% | 95.57% | 87.93% |
| 万得全A | 58.36% | 91.20% | 82.86% |
| 创业板指 | 61.35% | 92.54% | 81.25% |

• 解读：

- 中证500的各期上涨概率最高，短期上涨概率94.92%，结合择时模型发出看多信号，符合偏好中盘股的结论。
- 沪深300及其它主流指数短期上涨概率均超过80%，表明技术面仍偏多。
- 上证50短期上涨概率78.72%，位列前列，反映大盘蓝筹具备一定反弹机会。

• 概率密度图：

- 沪深300及万得全A指数的上涨概率密度图显示上涨概率随涨幅和时间递增，概率分布有明确趋势，模型的概率预测具有较好预测效果。

• 择时模型绩效指标（基于沪深300，自2006年起，尤其注重2017年至2025年近年表现）：

| 指标 | 年化收益率 | 年化波动率 | 收益波动比 | 最大回撤 |
|------------|------------|------------|------------|------------|
| 多空表现 | 17.41% | 19.66% | 0.89 | 20.30% |
| 多头表现 | 9.30% | 10.27% | 0.91 | 14.84% |
| 基准沪深300| -0.68% | 19.77% | -0.03 | 45.60% |

• 解读与推论：

- 择时模型显著跑赢市场基准，尤其是在2017年以来市场多波动的阶段，多空策略年化收益率高达17.41%，远超基准负收益率。
- 最大回撤大幅缩小（20.30% vs. 45.60%），展现模型强劲的风险控制能力。
- 收益波动比接近0.9，显示权衡风险收益后的表现良好。
- 多头策略（仅做多市场）同样优于基准，验证择时模型有效性。
- 不定期择时模型结合了技术指标与统计概率，具备较强实用价值和持续盈利潜力。

汇集历史回测与实盘数据，择时模型为投资决策提供有力技术支持。[page::3,page::4]

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三、图表深度解读

图0（沪深300不定期择时模型净值与信号）

• 该图展示了从2022年末至2025年5月底，沪深300不定期择时模型的多头净值（红线）、多空净值（蓝线）与基准指数净值（灰线）表现。

- 多空净值明显优于多头和基准，表明模型通过灵活多空策略获得更高收益。

• 2024年末后，模型净值显著上升说明择时模型在市场震荡中捕捉到有效买卖点。

- 基准指数同期大致平稳或小幅下降，凸显模型优异表现。

• 这强化了择时模型对市场短期中期趋势判断的准确性。

图1（重要宽基指数本期表现）

• 柱状图显示2025年5月26-30日内主要指数涨跌幅：

- 万得全A：-0.02%
- 沪深300：-1.08%
- 创业板指：-1.40%

• 说明市场整体有所承压，中小盘创业板跌幅更加明显。

图2（中信风格指数本期表现）

• 风格指数表现分化，消费和稳定风格上涨0.39%，金融和成长小幅上涨，周期风格明显下跌，跌幅1.21%。

- 反映短期风格轮动现象，防御属性风格相对坚挺，周期性资产承压。

图3-8（各指数波段划分结果）

• 通过收盘价（红线）和高低点连接线（蓝线）显示各指数从2023年至2025年走势波段划分。

- 图形均显示2024年下半年起重要低点确立，进入新上行阶段。

• 沪深300、中证500、万得全A等表现相对稳健，波段反弹明显。

- 创业板指走势相对波动大，短期回调明显。

• 波段划分有效识别趋势转换点，为后续概率模型提供基础。

图9（上涨概率统计表）

• 各指数短、中、长期上涨概率具体数字，厘清不同指数上涨概率相对高低。

- 中证500短期上涨概率最高（94.92%），说明市场技术面对中盘阶段强烈利好信号。

图10-11（概率密度图）

• 等高线炎症图显示沪深300和万得全A指数上涨概率随时间和涨幅累积呈提升趋势，反映市场具备一定持续上涨潜力。

图12-13（模型历史净值表现）

• 累计收益净值曲线平稳上扬，模型多空策略和多头策略长期跑赢市场。

- 说明择时模型具备长期适用性和显著投资回报改善效果。

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四、估值与风险分析

本报告聚焦于技术面择时模型及概率计算，没有详细披露传统估值模型（如DCF、P/E倍数法）内容，更多侧重于基于技术指标的市场短中期趋势判断。

报告后部带有重要风险提示：

• 择时模型基于合理假设和历史数据，市场结构或环境改变时模型可能失效。

- 投资决策需综合考虑模型信号和基本面因素，避免过度依赖技术模型。

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五、风险因素评估

• 模型失效风险：市场环境的非典型转变可能导致择时信号失准，影响投资效果。

- 历史数据适用性：模型基于历史市场行为构建，面对未来不确定事件可能失灵。

• 策略执行风险：择时往往涉及频繁交易，操作成本和滑点风险不可忽视。

- 市场波动风险：极端行情可能破坏概率分布的稳定性，需警惕突发事件影响。

• 技术依赖风险：模型需不断校准和优化，技术工具更新换代可能产生脱节。

报告对上述风险均进行了充分说明，提醒投资者理性参考，结合自身风险承受能力。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告非常强调择时模型的历史有效性，基于历史数据和技术指标推导未来概率，具有科学严谨性。

- 但在极端市场环境或结构性变化时，模型失效风险不可忽视，报告对此虽有提示，但具体缓解方案较为有限。

• 报告中对估值层面探讨有限，模型更侧重技术面，可能忽略宏观基本面短期变化对市场的冲击。

- 由于报告发布时间与数据截止时间紧密，短期建议偏向技术指标指示，需结合后续宏观政策和消息面研判。

• 信号虽偏乐观，但投资建议总体较为谨慎，避免过度乐观，有利于控制风险。

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七、结论性综合

兴业证券兴证金工团队基于自适应波段划分与点位效率理论，结合不定期择时模型对2025年5月底A股市场进行深入分析。研究总结如下：

• 市场虽在短期内震荡下行，但技术择时模型维持相对乐观信号，多数重要宽基指数处于新上行波段，表现出现反弹动力。

- 中证500和上证50等中盘指数波段反弹力度显著，短中期上涨概率明显优于大盘，模型对中盘股较为看好，建议投资者配置中盘股。

• 细分风格指数轮动明显，防御风格如消费表现较优，周期性资产承压，显示市场资金流向及风险偏好结构分化。

- 历史验证显示，模型自2006年以来实现远超沪深300指数同期收益，尤其自2017年起表现更为优异，具备良好风险调整后收益表现。

• 但报告提醒择时模型存在环境适应性风险，投资者应谨慎使用，结合基本面动态及风险管理措施，合理配置资产。

图表深度洞察：

• 图0及图12、13体现模型历史净值持续上升与风险控制优势，验证模型有效性。

- 图3-8的波段划分明确标的的趋势转折点，支撑模型上涨概率计算和择时信号判断。

• 图9的上涨概率表直观显示不同指数上升概率，指明中盘股优势。

- 图10、11的概率密度表明上涨幅度和时间持续增加时上涨概率增大，强化了预测的稳定性。

总体来看，兴业证券的择时模型为短中期A股市场走势提供可操作、基于概率论和技术指标的科学判断工具，偏好中盘板块投资，建议投资者保持谨慎乐观态度，适时调整仓位以把握中盘股反弹机会。[page::0,page::1,page::2,page::3,page::4,page::5]

报告