以A股宽基指数为例：融合资金流、筹码与技术指标的资产择时模型.docx

内容目录

一、择时框架介绍 4

（一）研究背景 4

（二）框架介绍 5

二、核心逻辑和因子构建 7

（一）资金流 7

（二）筹码结构 10

（三）海量技术指标 14

三、复合信号的构建思路 18

（一）择时得分和信号 18

（二）做多信号的胜率和赔率的讨论 22

（三）做多指标失效情景讨论 24

四、与基本面框架的融合的尝试 27

（一）分析师预期信号 27

（二）与量价信号胜率和赔率的对比 28

（三）始于估值和技术双底，止于估值顶的周期规律 29

风险提示 35

图目录

图1：框架介绍图 5

图2：总体资金流强度vs中证全指收盘价 7

图3：高收益日资金流强度往往领先于中证全指收盘价的底部 8

图4：复合资金流因子vs中证全指走势 9

图5：复合资金流因子每次触发信号时，持有21天的胜率 9

图6：复合资金流因子每次触发信号时，持有21天的赔率 9

图7：利安科技上市首日的筹码分布 11

图8：利安科技上市第二日的筹码分布 11

图9：盈利占比vs收盘价 12

图10：筹码乖离率vs收盘价 12

图11：复合筹码因子vs中证全指走势（上图为短期择时信号，下图为长期信号） 13

图12：复合筹码因子每次触发信号时，持有21天的胜率 14

图13：复合筹码因子每次触发信号时，持有21天的赔率 14

图14：部分技术因子截图 15

图15：技术因子的筛选流程 15

图16：不同宽基指数每期筛选后的技术因子个数 16

图17：技术得分vs中证全指 16

图18：复合技术指标每次触发信号时，持有21天的胜率 17

图19：复合技术指标每次触发信号时，持有21天的赔率 17

图20：以中证全指为例，计算三者信号的相关性 18

图21：以中证全指为例，复合择时信号的分布与正态分布接近 18

图22：信号生成示意图 20

图23：2025年中证全指信号图 20

图24：2024年中证全指信号图 21

图25：2023年中证全指信号图 21

图26：2022年中证全指信号图 22

图27：2016年以来每次触发做多信号，持有不同期限的胜率和赔率 23

图28：2016年以来每次触发做多信号，中信一级行业指数持有21天的胜率和赔率 23

图29：历次单边下跌的诱因 24

图30：中证全指的历次下跌轨迹 25

图31：沪深300的历次下跌轨迹 25

图32：中证1000的历次下跌轨迹 26

图33：复合价值因子每次触发信号时，持有21天的胜率 27

图34：复合价值因子每次触发信号时，持有21天的赔率 27

图35：中证全指上，量价vs技术得分滚动相关性 28

图36：2016年以来每次触发做多信号，持有21天胜率对比 29

图37：2016年以来每次触发做多信号，持有21天赔率对比 29

图38：2017年5月1日-7月1日收盘价走势 30

图39：2018年2月1日-2018年4月1日收盘价走势 31

图40：2020年3月22日-2020年8月1日收盘价走势 32

图41：2022年4月1日至7月1日收盘价走势 33

图42：2024年9月1日-11月15日收盘价走势 34

一、择时框架介绍

（一）研究背景

择时是投资者在金融市场中面临的关键挑战之一，无论是投资于大类资产、个股、衍生品还是基金，只要涉及交易行为，择时都扮演着重要角色。然而，由于金融市场的不确定性较高，投资者虽然希望通过择时获取超额收益，但往往缺乏系统的理论和方法。时序择时主要关注单一资产的历史表现，当资产处于上升趋势时看多，反之则看空；而截面择时则综合考虑多个资产在过去一段时间内的表现，对表现相对强势的一篮子资产持看多观点，对表现

弱势的资产则持看空态度。本报告围绕时序择时策略展开，探讨如何从资金流、筹码结构和

技术指标等角度构建择时指标，以及如何根据指标生成择时信号。

本文从“流动性回补”和“均值回归”的逻辑出发，从因子池中优先选择逻辑简单和有学术文章支撑的指标，旨在构建出一个中低频的资产超跌信号。我们认为该择时框架也具备与政策、宏观等基本面框架深度融合的能力，在实证研究中我们发现该量价择时得分与基本面得分的呈现较弱相关性，因此有助于为主动投资提供信息增量。

本文以A股宽基指数为研究对象展开实证研究，主要系A股市场具有高波动性和明显的波段特征，本文从下面三个维度明确研究的重点，其余类别资产依此类推：

在择时指标选择方面，考虑到该