一、量化分析与基本分析、技术分析的关系

　　当前，股指趋势分析中的主要方法是基本分析和技术分析。基本分析自上而下，从宏观经济、政策走向、流动性等对股指做出研判，其优点主要体现在逻辑性较强、对影响股指的各因素比较明确。但由于影响宏观经济的因素复杂多变，对经济走势的判断地反映了个人的主观看法，并且这种主观判断和个人能否抓住当时主要矛盾、对宏观经济认识的深度甚至个人悟性、敏感度都有很大关系。另外，宏观经济与股指走向的关系并不是同步的，尤其是近来股指明显领先经济走势，在这种情况下，基本分析有“鞭长莫及”的感觉，并与个人能力联系紧密。退一步讲，即使我们对长期趋势能做出正确的判断，对其中的演化路径也不能明确，即基本分析对短期操作的指导性不强，甚至在相当长一段时间内股指会与“应有的走势”相反。

　　相对来说，无论对长期还是短期，技术分析对实际操作指导意义更强，但是这些指标的基础大多限于价格、成交量等交易数据，指标钝化、假突破等频频出现使得基于技术分析的操作更加接近一场“概率游戏”，且有“走一步看一步”的特点。另外，技术分析的假设之一“历史总是会重演”很多时候并不符合实际情况，当历史不再简单重演的时候，由于缺乏对影响因素的把握，技术分析者往往不知所措。

　　在这种情况下，我们提出了股指分析中的量化分析方法，量化分析并不是摒弃了以上两种分析方法，而是将两者的优点相结合，并添加了市场情绪等指标，以做到“比基本分析更贴近市场更加客观，比技术分析更有逻辑可循”。之所以加入市场情绪等指标，是因为纵观中国股市近几年的走势，我们深深体会到了其中政策作用巨大、股指期货等对冲工具的缺乏带来的股指大起大落、投资者的投资理念还不成熟等特点，而这些最终都表现在资金面和市场情绪上。另外，量化分析并不是一个新的概念，其实基本分析中不乏对某些指标的趋势以及其与股指的关系进行分析，只是没有对其中有效性强的指标加以提炼，我们认为其中的先行指标参考意义更大。在股指趋势影响因素的分解上，我们仍然基于基本分析方法。技术分析虽然也隐含了投资者的情绪，但在逻辑性、精确度上还不够。值得一提的是，我们的量化分析中强调了跨市场分析尤其是债券市场的重要性，这是因为：在中国资本市场体系还不完善的情况下，一方面资金风险偏好有时变性、统一性的特点，另一方面资金在有限的几个市场间流动具有周期性的特点，这也造成了股市和债市的“跷跷板效应”。

　　综上所述，我们的量化分析方法在分析框架上仍然参考了基本分析中的因素分析，在分析的结果上更加类似于技术分析，着重突出了领先性、客观性以及可操作性。

　　二、股指量化分析指标体系 指标选取标准

　　我们认为，股指量化分析指标选取的标准应该包括以下三个方面：

　　（1）逻辑性。即指标的构造与股指的关联应有逻辑可循，缺乏逻辑支撑的指标往往稳定性较差，这一点也是量化指标与技术指标的不同之处。

　　（2）领先性。即指标应尽量对股指的趋势尤其是反转趋势做出提前反应，一般来说，满足此条件的指标多为短期指标，中期指标由于发布日期本身存在时滞，参考意义往往有限。在先行指标数量有限的情况下，我们也将部分同步指标纳入指标体系，用以确认趋势的形成或反转。

　　（3）稳定性。即指标在较长的历史区间内应与股指有稳定的正向或反向关系，以更加准确地预示后市的走向，仅仅短时间内领先或同步于股指变化或者发出过多无效信号的指标是不可取的。

　　除了以上标准外，我们还注意了指标体系的层次性，一方面是尽量从多个角度选取不同类型的指标，另一方面从指标的频率方面，尽量做到对股市趋势的短期、中期、长期都能给出有效的信号。另外，由于指标的绝对数值往往随着市场的变化而变化，相对数值的指标则比较稳定，而与正向指标相比，反向指标在预示股指反转方面往往更为准确。所以，我们更加偏好相对数值的指标和反向指标。 股指量化分析指标体系

　　在股指趋势的基本分析中，影响因素分为以下几个方面：宏观经济走向及政策、资金面、市场估值、市场情绪、国际市场环境等。根据上述指标选取标准，经过历史测试。从中可以看出，我们的指标体系基本上覆盖了基本分析中的各个因素，唯一欠缺的是对政策的描述，我们认为政策的影响已经或即将反映在资金面和市场情绪中。

　　三、新增指标的分析和检验 大盘资金流动

　　每日大盘资金流动的计算是以每1分钟成交额的变化相加得出，即如果指数比上1分钟上涨，则该分钟成交额计为资金流入，反而计为资金流出。我们分别计算了2008年2月12日到10月24日（代表熊市）和2009年3月23日到8月10日的每日沪深300指数资金流动。下图显示了牛市期间近5日资金流动与沪深300指数的走势，从中可以看出，指数走势和资金流入速度的变化呈现一致的同步的关系。另外，我们还统计了当日资金流向和当日指数涨跌不一致且差异较大的情况，发现熊市期间出现19次以上情况，而第二天指数跟随资金流向变化的次数为13次，牛市期间12次以上情况中有6次指数跟随资金流向变化。 行业估值分布

　　我们分别对当前23个申万行业的PE、PB与历史情况进行了对比，与原先相比，我们进一步增强了指标的标准化和动态性，以PE为例，定义为近两年该行业平均PE加1倍标准差为上限，平均PE减1倍标准差为下限，分别记为100和0，然后看当前PE所处的位置，评分小于25记为买入，大于75记为卖出。从近期的情况来看，23个行业中有13个行业的PE处于中性，9个行业PE为卖出评级，而从行业PB分布来看则较为乐观，大多数行业处于中性评级。

成交量偏差率

　　定义交易量偏差率为每周成交量相对于最近一年平均成交量的偏差百分比。近六年该值与上证指数的走势情况，以0为界，该值能较早地领先于大盘的的反转，该值的缺点主要体现在其数值在0以上或以下的波动并不能为大盘的走势提供参考，因此只能作为长期指标，该指标的有效性也充分体现了技术分析中的“量在价先”。

　　四、当前指标体系反映的市场趋势

　　我们还针对各个指标对股指的影响进行了量化评价，1代表强烈的负面影响，3代表中性，5代表强烈的正面影响。另外，我们还针对各指标的历史准确性、领先程度等对其做了星级评估。

　　短期市场仍显负面，中期趋势中性偏负面，长期趋势略显正面。实际上，在7月24日当周，短期指标中的风格指数相对表现、权证隐含波动率两个指标均发出了调整信号，而在7月31日当周、8月7日当周两者再次发出调整信号。这也在一定程度上说明了指标体系的有效性。

　　五、结论

中我们首先分析了传统分析方法的不足，提出了股指量化分析的思路，并建立了一套股指量化分析的指标体系。量化分析方法在股指趋势分析中的应用效果比较良好，也初步达到了“比基本分析更贴近市场更加客观，比技术分析更有逻辑可循”的目标。我们的目标仅限于对未来股指的走势做出判断，并不追求对具体点位精准的预测，实际上，那只是一个理想状态，指数很多时候都是超出预期的，即虽然我们努力保证指标的客观准确，但错误恐怕是难免的。

　　量化分析也有它自身的缺点，比如，虽然我们建立了短期、中期、长期三个层次的指标体系，但对每一类指标来看，结论仍有“走一步看一步”的特点，尤其是我们每周更新数据，可能某些指标早些时候已经发出信号，这需要我们注意短期指标的重大变化。在实际运用过程中，指标之间还有可能发出相互矛盾的信号，这就要求我们仔细地分析背后的逻辑，做出客观的判断。另外，当前指标体系也会根据情况进行淘汰和更新，并在条件成熟后编制相关指数。