基于市场存量状态择时的小市值策略
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特殊行业市场宽度带来的异象:
当银行、有色金属、煤炭、钢铁四大板块中任意一个进入 “市场宽度 TOP1” 时，A 股行情在 1-2 周内出现显著调整的概率高达 65% 以上
一 市场宽度核心内涵
市场宽度是衡量板块内股票整体强势程度的量化指标，一般采用 “20 日均线突破率” 作为核心计算维度 —— 即板块内 “收盘价高于 20 日移动平均线” 的股票数量占板块总股票数量的比例。当某一板块的市场宽度排名 TOP1，意味着该板块短期内具备最强的技术面一致性，是市场资金的短期集中流向标的。
正常市场环境下，高市场宽度板块往往具备行情延续性。例如 2023 年 AI 行情中，计算机板块市场宽度登顶后（突破率 82%），行情持续 2 个月，累计涨幅达 35%；2024 年消费复苏周期中，食品饮料板块市场宽度 TOP1 时（突破率 78%），后续 1 个月涨幅亦达 12%。但四大板块呈现明显 “反规律” 特征：
2022 年 6 月：煤炭板块市场宽度 92% 登顶，上证指数随后 1 个月回撤 12%，创业板指回撤 18%；
2023 年 11 月：银行板块市场宽度 85% 居首，沪深 300 指数 1 个月内下跌 6.5%，中小板指下跌 9%；
2024 年 3 月：有色金属板块市场宽度 88% TOP1，全市场成交额从 8000 亿降至 6500 亿，成长股板块平均回撤 11%。
二 异象背后的疑问与研究
这一 “反规律” 现象最初引发两类争议：一是认为属于 “周期股短期脉冲特性”，四大板块均为强周期品种，热度登顶即意味着行情尾声；二是认为是 “偶然市场巧合”，调整由政策、外资流动等外部因素主导，与板块热度无关。
共性一 高权重低成长，属 “短期驱动型” 板块
四大板块的基本面特征决定其缺乏长期行情延续性，仅具备短期驱动逻辑：
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- 银行板块：2025 年申万一级行业总市值 14 万亿（A 股占比 18%），但业绩增速长期稳定在 5%-8%，核心驱动因素为 “利率上行、坏账率下降” 等短期宏观变量，无技术突破、市场扩容等长期成长逻辑；
- 有色金属板块：总市值 8 万亿（占比 10%），业绩与大宗商品价格（铜、铝、锂等）强绑定，驱动逻辑多为 “海外矿场供给收缩、新能源短期需求爆发” 等事件性因素，行情持续性通常不超过 3 个月；
- 煤炭、钢铁板块：总市值分别为 5 万亿、3 万亿，属 “强周期 + 强政策依赖” 品种，上涨依赖 “供给侧改革、冬季保供、基建投资短期加码” 等政策刺激，政策退潮后行情即刻回调。
对比消费、科技等 “长坡厚雪” 赛道（消费板块业绩复合增速 12%-15%，科技板块受益于技术迭代与国产替代），四大板块的上涨本质是 “资金短期博弈”，缺乏基本面支撑的行情易在热度登顶后反转。
共性二 高市值高资金消耗，存在 “资金虹吸效应”
- 板块总市值维度：四大板块合计 29 万亿，占 A 股总市值 22%；而医药生物、传媒等成长板块总市值分别为 7 万亿、3 万亿，仅为四大板块的 24%、10%；
- 个股流动性维度：银行板块最小市值个股为 603323.XSHG（106.38 亿），钢铁板块最小市值个股 603878.XSHG（31.59 亿），煤炭板块 600408.XSHG（22.05 亿）；反观成长板块，医药生物最小市值个股仅 7.39 亿，传媒板块仅 4.44 亿（2025 年行业数据）。
从资金消耗测算来看：推动银行板块 5% 涨幅需消耗 70 亿资金（14 万亿 ×5%×1% 换手率），而传媒板块 5% 涨幅仅需 15 亿资金（3 万亿 ×5%×1% 换手率）。当市场资金向四大板块集中时，必然从成长板块 “抽血”—— 成长股市值小、流动性弱，资金撤离即引发价格下跌，形成 “敏感板块上涨→成长板块下跌→全市场调整” 的传导链条，这一过程即 “资金虹吸效应”。
共性三 存量市场的资金状态信号器
需先明确两类市场状态的核心差异：
- 增量市场：新资金持续进场，全市场成交额中枢上移（如 2020 年 7 月成交额从 6000 亿升至 1.2 万亿），资金可同时支撑权重股与成长股上涨，敏感板块热度不影响行情延续；
- 存量市场：无新增资金，成交额中枢稳定（如 2022 年日均成交额 8000 亿），资金仅能在板块间腾挪，需通过 “放弃部分板块” 实现另一板块上涨。
四大板块的热度登顶，本质是存量市场的 “资金状态信号”：
- 增量市场中，资金优先流向 “成长空间大” 的消费、科技板块，不会主动配置低成长的敏感板块；
- 存量市场中，资金为规避成长股波动或追求短期套利，被动涌入敏感板块 —— 这一行为表明市场已无足够资金支撑全面上涨，行情调整风险显著上升。
三 行情验证
统计 2012-2024 年四大板块热度登顶次数及后续 1 个月行情调整概率（调整定义为上证指数跌幅≥5%）：
| 敏感板块 | 热度 TOP1 次数 | 后续调整概率 | 板块总市值（2025 年，万亿） | 市值占 A 股比例 |
|---|---|---|---|---|
| 银行 | 32 次 | 81.25% | 14 | 18% |
| 有色金属 | 28 次 | 64.29% | 8 | 10% |
| 煤炭 | 25 次 | 56.00% | 5 | 6.5% |
| 钢铁 | 23 次 | 52.17% | 3 | 3.9% |
结果显示：板块市值规模与异象有效性呈显著正相关 —— 银行板块市值最大，调整概率超 80%；钢铁板块市值最小，调整概率仅 52%。这一规律验证 “资金虹吸效应” 的核心逻辑：市值越大，资金消耗越多，对全市场的冲击越强。同时，对比 2015、2020、2025 年行业总市值排名，四大板块始终处于 A 股市值前 15 位，市值结构的长期稳定性为策略有效性提供基础。
四 策略流程
存量市场的量化界定
通过两个核心指标构建存量市场判定体系,确定最优参数阈值
指标 1：全市场成交额趋势（change_total）
计算逻辑：先计算沪深两市总成交额的 20 日移动平均（MA20），平滑单日波动；再计算 “当期 MA20” 与 “5 日前 MA20” 的差值占 “5 日前 MA20” 的比例，即 change_total（5 日成交额趋势涨幅）；
阈值设定：change_total≤10%—— 回测显示，该阈值下存量市场识别准确率达 80%；若 change_total＞10%，增量市场概率超 75%。
指标 2：银行指数 20 日涨跌幅（bank_return）
由于银行的资金虹吸效应最强
计算逻辑：以中证银行指数（399986.XSHE）为标的，计算 “当期收盘价 / 20 日前收盘价”，即 bank_return；
阈值设定：bank_return≤0.9（即 20 日下跌≥10%）—— 银行板块作为最大敏感板块，其低迷状态反映市场缺乏防御性资金需求，更可能处于存量市场；若银行指数上涨，可能是增量市场中的权重行情。
存量市场判定规则：满足 “change_total≤10% 或 bank_return≤0.9”，即认定为存量市场。
每五日判断市场状态,当四大板块行业宽度登顶并且同时处于存量市场时,开仓小市值策略
股票池为中小综指000852.SH,市值从小到大排名,剔除ST,*ST,涨跌停,北交所,科创板
回测结果
策略链接
https://bigquant.com/square/ai/045e1794-c60d-ccfc-8010-68ca9c795652
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