财信证券-市场情绪面点评:情绪浓度快速上升显现势能充足,主力或悄然布局-230207

文本预览:
投资要点 情绪面点评 过去 5 年春节前后, 市场行情紧贴三维情绪指标中的情绪预期指标走势,春节前后的窗口期,情绪面更多受力于情绪预期。 一季度为数据的真空期,同时为政策发力的重要窗口期,市场预期的敏感度提升,对行情的影响尤为重要。近期,国企估值体系重塑预期、人民币升值、春节恢复性消费提振、跨年行情等有利因素,使得情绪预期指标在 2023 年 1 月初至春节前不断上行,但春节后,预期面出现短暂谨慎情绪。 情绪浓度方面,指标上升至 0.8,若浓度指标继续上升至警戒区域,市场动能将进一步发动,触发强势上升行情。 历史上主升浪行情中,如 2006 年至 2007 年牛市、 2014 年牛市、 2020 年牛市,情绪浓度上升至 0.8 后,往往有进一步行情拉升;若近期情绪浓度未进一步上升,反而急转向下,则需警惕行情大幅调整。 2014 年中国经济整体下行、新旧产业交替,但情绪面十分乐观, 同时来自于产业资本的增量资金充足,追涨行情持续发酵。 2020 年 9月,由二、三季度带来的喝酒吃药行情带来的避险情绪提升,市场力量博弈激烈,经历几波急跌后,情绪面积蓄势能,而后多方力量占主导再带动一段行情。 2022 年 11 月至今,情绪浓度快速上升,接近警戒区域,来源于市场整体预期修复共振,而本轮的上涨相对于历史大行情仍为初期,可见长期的情绪势能十分充足。 情绪温度,代表主力在市场交易中的相对强弱,情绪温度升温即代表主力资金发力。 春节后,情绪温度开始升温,主力或逐渐布局,虽情绪预期近一周小幅向下,预计短期内,市场在情绪温度的带动下将升温。 “三维情绪择时策略”表现 回测区间( 20100101 至 20230207) 内,情绪策略的夏普比率为0.4408,持有沪深 300 的策略为 0.1492;情绪策略的年化收益为 7.18%,持有沪深 300 的策略为 1.13%;情绪策略的最大回撤为 26.93%,持有沪深 300 的策略为 46.5%,该策略各指标均远优于持有沪深 300ETF的策略。 风险提示: 统计数据仅代表市场历史情况;模型依赖于历史数据;模型存在一定的误差;回测效果不代表未来使用效果。
展开>>
收起<<
《财信证券-市场情绪面点评:情绪浓度快速上升显现势能充足,主力或悄然布局-230207(4页).pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《财信证券-市场情绪面点评:情绪浓度快速上升显现势能充足,主力或悄然布局-230207(4页).pdf(4页精品完整版)》请在悟空智库报告文库上搜索。
(以下内容从财信证券《市场情绪面点评:情绪浓度快速上升显现势能充足,主力或悄然布局》研报附件原文摘录)投资要点 情绪面点评 过去 5 年春节前后, 市场行情紧贴三维情绪指标中的情绪预期指标走势,春节前后的窗口期,情绪面更多受力于情绪预期。 一季度为数据的真空期,同时为政策发力的重要窗口期,市场预期的敏感度提升,对行情的影响尤为重要。近期,国企估值体系重塑预期、人民币升值、春节恢复性消费提振、跨年行情等有利因素,使得情绪预期指标在 2023 年 1 月初至春节前不断上行,但春节后,预期面出现短暂谨慎情绪。 情绪浓度方面,指标上升至 0.8,若浓度指标继续上升至警戒区域,市场动能将进一步发动,触发强势上升行情。 历史上主升浪行情中,如 2006 年至 2007 年牛市、 2014 年牛市、 2020 年牛市,情绪浓度上升至 0.8 后,往往有进一步行情拉升;若近期情绪浓度未进一步上升,反而急转向下,则需警惕行情大幅调整。 2014 年中国经济整体下行、新旧产业交替,但情绪面十分乐观, 同时来自于产业资本的增量资金充足,追涨行情持续发酵。 2020 年 9月,由二、三季度带来的喝酒吃药行情带来的避险情绪提升,市场力量博弈激烈,经历几波急跌后,情绪面积蓄势能,而后多方力量占主导再带动一段行情。 2022 年 11 月至今,情绪浓度快速上升,接近警戒区域,来源于市场整体预期修复共振,而本轮的上涨相对于历史大行情仍为初期,可见长期的情绪势能十分充足。 情绪温度,代表主力在市场交易中的相对强弱,情绪温度升温即代表主力资金发力。 春节后,情绪温度开始升温,主力或逐渐布局,虽情绪预期近一周小幅向下,预计短期内,市场在情绪温度的带动下将升温。 “三维情绪择时策略”表现 回测区间( 20100101 至 20230207) 内,情绪策略的夏普比率为0.4408,持有沪深 300 的策略为 0.1492;情绪策略的年化收益为 7.18%,持有沪深 300 的策略为 1.13%;情绪策略的最大回撤为 26.93%,持有沪深 300 的策略为 46.5%,该策略各指标均远优于持有沪深 300ETF的策略。 风险提示: 统计数据仅代表市场历史情况;模型依赖于历史数据;模型存在一定的误差;回测效果不代表未来使用效果。