本报告导读：
　　本篇报告从多个维度刻画了交易过热状态，交易过热往往不可持续进而引发市场下跌，把握市场交易热度变化有助于规避交易环境恶化引起的下行风险。
　　摘要：
　　交易过热往往不可持续，从而引发市场下跌。我们通过交易分化度、交易集中度、情绪过热和股票性价比四个维度刻画市场交易热度，进而可以对交易环境恶化引起的市场下跌进行预判。其中，交易分化度衡量了最受市场关注的股票和最不受关注的股票的交易热度差异；交易集中度衡量了最受关注的一部分股票的交易热度；情绪过热指标衡量了股票市场整体交易热度；股票性价比指标则通过股票和债券投资风险的边际变化刻画跨市场流动资金流向股市的意愿。
　　交易过热细分指标对Wind全A的上行反转的预测胜率大部分达到75%及以上。我们将细分指标信号加总，在不同维度指标集中反映出交易过热的时期，有较大概率出现市场反转。以交易环境进入过热状态为信号，2012年之后8次事件上行反转概率75%，其中2017年之后6次事件上行反转概率100%。以交易过热环境中边际恶化为信号，2012年以来16次事件反转概率68.75%，剔除2015年样本之后10次事件反转概率80%。
　　2012年以来的交易过热时期复盘结果表明：其一，每轮市场交易过热的驱动因素并不完全一致，交易集中度、交易分化度、情绪过热和股票性价比这四个维度上的变化均可能导致交易过热，进而导致市场反转；其二，股票性价比下跌往往是市场反转的催化剂，国债收益率上行和股市估值大幅提升均有可能导致股票性价比下降；其三，在交易过热的环境中关注指标边际恶化对于预测市场反转仍有积极意义，有助于捕捉到交易过热极致演绎引发的市场下跌行情；其四，交易过热的信号往往在下跌前1-2天发出，有助于规避交易环境恶化引起的市场下跌风险。
　　截至2023年3月10日，各维度细分指标历史分位数均低于阈值，细分指标信号加总的综合信号水平为0。总体而言，目前发生交易过热导致市场下行的风险较低。
　　风险提示：历史规律失效风险：本文的结论完全由历史数据和量化模型得出，模型未来存在失效风险。
　　

研究报告全文：金融工金融工程程TableMainInfoTableTitle金融工程团队20230311陈奥林分析师交易热度的量化过程与市场反转电话021-38674835邮箱chenaolingtjascom数证书编号S0880516100001量陈奥林分析师卢开庆研究助理殷钦怡分析师化021-38674835021-38038674电话021-38675855chenaolingtjascomlukaiqing026727gtjascom邮箱yinqinyigtjascom专证书编号S0880516100001S0880122080144题证书编号S0880519080013报本报告导读徐忠亚分析师本篇报告从多个维度刻画了交易过热状态交易过热往往不可持续进而引发市场下电话021-38032692告邮箱xuzhongyagtjascom跌把握市场交易热度变化有助于规避交易环境恶化引起的下行风险证书编号S0880519090002摘要张烨垲研究助理TableSummary交易过热往往不可持续从而引发市场下跌我们通过交易分化度交易集中度情绪过热和股票性价比四个维度刻画市场交易热度进电话021-38038427邮箱而可以对交易环境恶化引起的市场下跌进行预判其中交易分化度zhangyekaigtjascom证书编号S0880121070118衡量了最受市场关注的股票和最不受关注的股票的交易热度差异交易集中度衡量了最受关注的一部分股票的交易热度情绪过热指标衡徐浩天研究助理量了股票市场整体交易热度股票性价比指标则通过股票和债券投资电话021-38038430风险的边际变化刻画跨市场流动资金流向股市的意愿邮箱xuhaotiangtjascom证书编号S0880121070119交易过热细分指标对Wind全A的上行反转的预测胜率大部分达到卢开庆研究助理证75及以上我们将细分指标信号加总在不同维度指标集中反映出电话交易过热的时期有较大概率出现市场反转以交易环境进入过热状021-38038674券邮箱lukaiqing026727gtjascom态为信号2012年之后8次事件上行反转概率75其中2017年之研证书编号S0880122080144后6次事件上行反转概率100以交易过热环境中边际恶化为信号究梁誉耀研究助理2012年以来16次事件反转概率6875剔除2015年样本之后10报次事件反转概率80电话021-38038665邮箱liangyuyao026735gtjascom告2012年以来的交易过热时期复盘结果表明其一每轮市场交易过证书编号S0880122070051热的驱动因素并不完全一致交易集中度交易分化度情绪过热和股票性价比这四个维度上的变化均可能导致交易过热进而导致市场TableReport相关报告反转其二股票性价比下跌往往是市场反转的催化剂国债收益率如何复制期权打造投资利器20230311上行和股市估值大幅提升均有可能导致股票性价比下降其三在交数字经济大发展大数据方兴未艾易过热的环境中关注指标边际恶化对于预测市场反转仍有积极意义20230225政策利好频出高风险偏好下板块受益有助于捕捉到交易过热极致演绎引发的市场下跌行情其四交易过20230219热的信号往往在下跌前1-2天发出有助于规避交易环境恶化引起的把握云计算的时代浪潮20230219市场下跌风险复盘这一轮市场反弹下的内资参与程度20230213截至2023年3月10日各维度细分指标历史分位数均低于阈值细分指标信号加总的综合信号水平为0总体而言目前发生交易过热导致市场下行的风险较低风险提示历史规律失效风险本文的结论完全由历史数据和量化模型得出模型未来存在失效风险请务必阅读正文之后的免责条款部分数量化专题报告目录1市场交易热度监测指标311交易分化度指标312交易集中度指标513情绪过热指标514股票性价比82交易过热与市场反转921交易过热往往带来市场反转922交易过热环境中的边际恶化也会带来市场反转103典型交易过热行情复盘11312013年7月-2014年6月股票性价比下降为核心驱动力11322014年8月-2015年6月上行行情中结构亦有反转股票性价比下降催化市场下行12332017年7月-2018年4月交易集中度上升导致交易过热14342020年6月-2021年8月情绪过热和交易分化度反复上行引发市场多次回调144最新市场交易热度监测165总结176风险提示17请务必阅读正文之后的免责条款部分2of18数量化专题报告1市场交易热度监测指标交易过热往往不可持续从而引发市场下跌我们通过交易分化度交易集中度情绪过热和股票性价比四个维度刻画市场交易热度进而可以对交易环境恶化引起的市场下跌进行预判具体而言交易分化度衡量了最受市场关注的股票和最不受关注的股票的交易热度差异交易集中度衡量了最受关注的一部分股票的交易热度这两个指标均从结构上刻画了市场交易的不均衡极致的市场分化往往意味着最受关注的部分股票交易过热情绪过热指标衡量了股票市场整体交易热度股票性价比指标则通过股票和债券投资风险的差异刻画跨市场流动资金流向股市的意愿在细分指标的处理上我们统一采用过去5年历史分位数作为监测指标当每个指标超过一定阈值时输出该细分板块交易过热的信号再按照不同维度进行加总从而对市场整体交易热度进行判断表1市场交易过热指标表指标类别细分指标过去5年历史分位数阈值个股收益前20和后20之差55细分行业收益前5和后5之差55交易分化度个股换手率前5和后5之差70细分行业换手率前5和后5之差80交易集中度个股成交额前5占A股总成交额比重90股价处于历史95分位数以上的个股市值占比95融资融券交易占比95情绪过热上交所新增开户数月95偏股型基金新发行规模月度加总90ERP历史分位数低于5的个股数量占比90股票性价比ERP历史分位数低于5的个股市值占比90数据来源国泰君安证券研究注细分行业为申万三级11交易分化度指标交易分化度指标衡量的是最受市场关注的股票和最不受关注的股票之间的差异极致的市场分化意味着最受关注的一部分股票交易过热细分指标从标的上分为个股和细分行业申万三级两个层面从指标上分为收益率和换手率两个角度从交易分化度指标的历史分位数上看大部分时间里四个指标表现分化而在市场交易过热时期表现趋同典型时间区间为2014年12月至2015年6月和2021年8月至2022年1月从子指标信号和Wind全A指数收益上看若信号前5天Wind全A收益为正则信号后5天有较大概率出现反转请务必阅读正文之后的免责条款部分3of18数量化专题报告图1交易分化度细分指标5年滚动历史分位数走势存在阶段性趋同109080706050403020102013013120140515201409012015120720170313201707052018100820200107202005062021041420210805202211152012022420120618201210102013053120130923201401162014122520150422201508112016033120160722201611172017102720180214201806132019012520190527201909112020082520201218202112012022032820220721个股收益分化度行业收益分化度个股换手分化度行业换手分化度数据来源Wind国泰君安证券研究表2交易分化度细分指标信号与Wind全A收益指标信号时间信号前5天收益信号后5天收益胜率2013082912813220141013140-056个股收益分化度20180410003-35980020190306600-11220221017530-34820130702368-27420140912185-00720141010242-189行业收益分化度20170731097-00471420170912039-00120190301594083202006043700412012022437708620140217277-29620141112126-06620150216580411个股换手分化度2017090411405666720180411040-31420200220517-03120200713636-42420210625260-1952015031881048720151027131-41020170321061-02820171115000028行业换手分化度75020180412041-16420200806339-30620200828153-09220201012532-173数据来源Wind国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分4of18数量化专题报告12交易集中度指标交易集中度指标衡量的是市场最受关注的一部分股票的热度当市场成交额集中于一小部分股票时增量资金的缺乏限制了交易热度的进一步提升我们使用前5个股成交额占A股总成交额比重刻画交易集中度从指标信号和Wind全A指数收益上看若信号前5天Wind全A收益为正则信号后5天有相对较高概率出现反转图2交易集中度指标原始数据图3交易集中度指标过去5年滚动历史分位数数据055109050804507040605035040303020250102020120104201206192015030320150807201601202018092520190313201908202022050620221018201201302012071220121226201306252018020620180726201901112019070320191217201305162013103020140410201409162016070420161214201705262017110720180419202002052020071520201224202106092021111920131209201405292014111320150430201510202016040520160914201703092017082320200605202011242021051420211101202204202022101020121127数据来源Wind国泰君安证券研究表3交易集中度信号与Wind全A收益指标信号时间信号前5天收益信号后5天收益胜率20131009189-1342014120881209520150428251-225前5个股成交20150710132761571额占比2017072704706120171109181-03720201203211-187数据来源Wind国泰君安证券研究13情绪过热指标情绪过热指标衡量了股票市场整体交易热度包括股价高历史分位数占比两融交易占比新增投资者数量和偏股型基金新发行规模四个子指标我们将复权价格达到95历史分位数以上的个股记为高位股投资于这些股票的投资者中的绝大部分都能取得正收益受到处置效应的影响这些投资者更倾向于卖出股票实现收益从而这些股票具有更高的下行风险如果高位股的市值占比较高那么市场整体也容易发生反转从指标信号上看若信号发出前5天Wind全A累计收益为正那么后续容易发生反转2012年以来共有2次信号反转概率达到100请务必阅读正文之后的免责条款部分5of18数量化专题报告图4股价高历史分位数股票市值占比图5股价高历史分位数占比过去5年滚动历史分位数08股价高历史分位数占比1070908060705060405030403020201010020120612201309252015010820150611201609212018010320190918202101042022042120220921201201302012063020160510201610172017032020170821201801222022051220221017201211132013042320140305201408052015111720160421201703012017080220180611201811132019041820200227202007302021061020211115201211302013051420131021201403242014082220150127201507012015120420180629201811302019051020191014202003162020081820210121202106302021120220120104数据来源Wind国泰君安证券研究表4高位股占比信号与Wind全A收益率指标信号时间信号前5天收益信号后5天收益胜率股价高历史分位数20140822170-161100占比20200710828-451数据来源Wind国泰君安证券研究融资融券交易的杠杆性使其具有更高的风险因此两融交易占比也能更加直观地反应市场交易情绪两融交易额包含了融资买入金额和融券卖出金额从指标原始数据分布上看两融交易占比在2015年1月达到最高点之后长期维持在5-10之间从指标信号上看若信号发出前10天Wind全A累计收益为正那么后续容易发生反转2012年以来共有6次信号反转概率达到833图6股价高历史分位数股票市值占比图7股价高历史分位数占比过去5年滚动历史分位数03两融交易占比1090250802070601505040103005020100201201042012061920121127201305162013103020140410201409162015030320150807201601202016070420161214201705262017110720180419201809252019031320190820202002052020071520201224202106092021111920220506202210182012013020120630201605102016101720170320201708212018012220220512202210172013051420131021201403242014082220150127201507012015120420180629201811302019051020191014202003162020081820210121202106302021120220121130数据来源Wind国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分6of18数量化专题报告表5两融交易占比信号与Wind全A收益率指标信号时间信号前10天收益信号后10天收益胜率20130205412-38320130529592-73820130910447-239两融交易占比83320140408074-13120140725276503202007131587-750数据来源Wind国泰君安证券研究场外增量资金对市场行情演绎也具有推波助澜的作用我们监测的指标包括上证所新增投资者数量和偏股型基金新发行规模考虑到新发行基金的建仓期我们监测上个自然月新发行基金的总规模考虑到持有货币资金的收益我们使用1年期国债收益率将新发行规模折现到2006年底从指标信号上看若新增投资者信号发出前5天Wind全A累计收益为正那么后续容易发生反转2012年以来共有5次信号反转概率达到80偏股型基金新发行规模信号反转概率为75图8新增投资者和偏股型基金新发行规模图9新增投资者和偏股型基金新发行规模历史分位数351308252061504102050020120612201211132015061120151117201801032018061120181113202101042021061020211115201201302012063020161017201703202017082120180122201806292022101720120104201304232013092520140305201408052015010820160421201609212017030120170802201904182019091820200227202007302022042120220921201211302013051420131021201403242014082220150127201507012015120420160510201811302019051020191014202003162020081820210121202106302021120220220512新增投资者500万偏股型基金新发行规模1000亿新增投资者500万偏股型基金新发行规模1000亿数据来源Wind国泰君安证券研究表6新增投资者与偏股型基金新发行规模信号与Wind全A收益率指标信号时间信号前5天收益信号后5天收益胜率20150105448-23720150401413444上证所新增投资者20200803634-07180020210401306-04120220401124-32420120601214-374偏股型基金新发行20141008285-016750规模20150105448-237202007012721152数据来源Wind国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分7of18数量化专题报告14股票性价比股票性价比指标通过股票和债券投资风险的边际变化刻画跨市场流动资金的偏好情况具体而言我们使用个股市盈率倒数与10年期国债收益率之差刻画股票性价比将性价比处于5历史分位数以下的个股记为低性价比个股这些股票的比例越高表明股市整体上相对于债券的性价比下降从而跨市场资金更倾向于流向债券市场从指标信号上看若新增投资者信号发出前短期内Wind全A累计收益为正那么后续容易发生反转低性价比股票数量占比信号胜率为100低性价比股票市值占比信号胜率为75图10低性价比股票数量和市值占比03503025020150100502012010420121218201304192014040820140730201507132015110920161025201702172018012620180528201905142019083120200818202012142021113020220328201205042012082320130814201312102014112520150320201603042016062820170614201710092018091420190111201912262020042320210409202108032022072220221117低性价比个股数量占比低性价比个股市值占比数据来源Wind国泰君安证券研究图11低性价比股票数量和市值占比历史分位数1080604020201205212013042620131211201411182015102620160923201708312018041820190325202002282021013120210914202208242012013020120905201212272013081920140404201407252015031120150630201602162016060320170117201705122017122220180806201811282019071520191106202006182020101520210528202201102022050920221219低性价比个股数量占比低性价比个股市值占比数据来源Wind国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分8of18数量化专题报告表7低性价比个股数量占比信号与Wind全A收益率指标信号时间信号前5天收益信号后5天收益胜率20130813219-178低性价比个股数20140915176-222100量占比20150609159-250数据来源Wind国泰君安证券研究表8低性价比个股市值占比信号与Wind全A收益率指标信号时间信号前20天收益信号后20天收益胜率20130820243535低性价比个股市201505291308-1577750值占比20171102102-23220210219391-959数据来源Wind国泰君安证券研究2交易过热与市场反转在交易过热监测指标中每个维度上的每个分项指标都对市场上行反转具有一定的预判意义我们将上述指标信号加总在不同指标集中发出信号的时期有较大概率出现市场反转具体而言在每个维度内部等权加总在四个维度上等权加总形成交易过热综合信号图12交易过热指标综合信号07505025020130117201401152014051920150508201608232017081820181207201912022020033120210325202207202012052520120917201305222013091320140909201501082015083120151230201604292016122320170425201712152018041720180809201904092019080520200729202011262021072320211122202203222022111720120130数据来源Wind国泰君安证券研究21交易过热往往带来市场反转以综合指标超过25为信号2012年以来存在9次交易过热行情25意味着至少在一个维度上所有细分指标均表现出交易过热或在不同维度上出现多指标共振我们通过信号之前5天Wind全A指数的累计收益的正负性判断市场是否存在交易过热现象以排除集中卖出行为对指标信号的影响在2012年以来的8次上行环境中的交易过热事件中请务必阅读正文之后的免责条款部分9of18数量化专题报告Wind全A指数有6次出现了反转75若剔除2014年底至2015年6月的事件在2017年及以后的事件中Wind全A均出现了反转100表9交易过热指标综合信号与Wind全A指数收益率统计开始时间结束时间持续-5-00-50-100-150-202013082020140402149-122156271667571201412082015031161120743316579918201504012015073185619574887137815861126421201707272017090428083-008-133134233201711092018031585288-242-350-427-514202007132020072410475-295-570-062-241202008032020082115539-181095-06405720200828202008281052-260-397-292-6432020120320201203180173-329-168-137262市场上行反转概率750625625375数据来源Wind国泰君安证券研究此外在市场交易过热的行情中往往都伴随着盈利风格的短期反转我们以高市盈率指数申万低市盈率指数申万作为盈利风格的代理指标在上述9个事件中时间窗口为5天和10天的反转概率分别为778和889表10交易过热指标综合信号与盈利风格收益统计信号时间-5-00-5-10-00-1020130820-041131-16702720141208-724153-1500-110620150401220-129466-79520170727178065-17522220171109091-544062-798202007131154-401447-22520200803246-261433-50520200828047-149059-51820201203289399-312659数据来源Wind国泰君安证券研究22交易过热环境中的边际恶化也会带来市场反转从交易过热环境划分结果上看部分交易过热时期较长如果只关注进入交易过热时期的事件有可能错过交易过热演绎到极致的时间点本节我们考虑当市场已经进入交易过热阶段后综合信号25其他维度指标进一步恶化时对市场的影响通过捕捉交易过热阶段中指标进一步恶化的信号在上一节事件的基础上增加了16次事件在这些事件发生前5天Wind全A的累积收益均为正反转概率为68751116若将2015年的样本剔除反转概率为80810这些事件中不乏2015年6月9日2021年2月19日请务必阅读正文之后的免责条款部分10of18数量化专题报告等极致交易过热导致的市场反转时期这一结果表明在交易过热的环境中关注指标边际恶化对于预测市场反转仍有积极意义表11交易过热环境中的边际恶化与Wind全A指数收益信号时间信号前5天收益信号后5天收益2013082909828820130910385-09020131009296-06720140217175-55620150105318-2372015021652516720150428118-5732015052934151620150609258-1802015071079936220170731182-0252017090414903920200806113-06620210219283-23420210401188-27620210625269-180数据来源Wind国泰君安证券研究3典型交易过热行情复盘本节我们复盘了2012年以来4轮交易过热行情可以总结出以下四点特征其一每轮市场交易过热的驱动因素并不完全一致交易集中度交易分化度情绪过热和股票性价比这四个维度上的变化均可能导致交易过热进而导致市场反转其二股票性价比下跌是市场反转的充分条件也往往是催化剂国债收益率上行和股市估值大幅提升均有可能导致股票性价比下降其三在交易过热的环境中关注指标边际恶化对于预测市场反转仍有积极意义有助于捕捉到交易过热极致演绎引发的市场下跌行情其四交易过热的信号往往在下跌前1-2天发出有助于规避交易环境恶化引起的市场下跌312013年7月-2014年6月股票性价比下降为核心驱动力从不同维度指标的信号上看影响2013-2014年市场交易层面的核心因素是股票性价比2013年下半年国债收益率大幅提升导致大量股票相对于债券资产的性价比下降推动大类资产配置资金从股市流向债市进而导致股市交易过热从Wind全A走势上看2013年7月-2014年6月区间整体上处于震荡行情交易过热指标体系捕捉到其中两次反转行情2013年10月9日股票性价比下降叠加交易集中度上升2014年2月17日股票性价比下降叠加交易分化度上升两次事件均伴随着后续Wind全A指数下行请务必阅读正文之后的免责条款部分11of18数量化专题报告图13交易过热指标信号和Wind全A收益2013年7月-2014年6月26001250007524002300052200025210002000交易集中度交易分化度情绪过热股票性价比wind全A数据来源Wind国泰君安证券研究图142013年下半年国债收益率大幅上行导致股票性价比下降504035453040253520153010255200中债国债到期收益率10年万得全APETTM数据来源Wind国泰君安证券研究322014年8月-2015年6月上行行情中结构亦有反转股票性价比下降催化市场下行2014年8月-2015年6月期间四个维度的指标陆续发出交易过热信号但市场在大量资金推动下持续上行2014年12月-2015年3月在市场整体持续上涨过程中交易集中度始终保持过热状态此时指标边际恶化也会引发市场结构性反转2015年1月4日交易集中度高叠加情绪过热此时情绪过热边际上主要由新增投资者和偏股型基金新发行规模上升驱动2015年4月1日交易集中度高叠加交易分化度上升在这两个时间点上市值风格和盈利风格均发生了短期反转请务必阅读正文之后的免责条款部分12of18数量化专题报告图15交易过热指标信号和Wind全A收益2014年8月-2015年6月80001700007560005000054000025300002000交易集中度交易分化度情绪过热股票性价比wind全A数据来源Wind国泰君安证券研究图162015年上半年交易过热行情引发了市值风格和市盈率风格的短期反转0904082015-1-50352015-4-307030602505042015-4-2022015-1-5030152013-1-42014-1-42015-1-42016-1-42013-1-42014-1-42015-1-42016-1-4大盘小盘高PE低PE数据来源Wind国泰君安证券研究在股市上涨过程中个股PE上行导致股票性价比逐渐下降2015年6月9日股票性价比指标发出交易过热信号在交易过热环境中出现边际恶化随着交易过热的极致演绎6月15日市场开始进入下跌区间图172015年6月股票市盈率大幅上行导致股票性价比下降50354530402535203025152010中债国债到期收益率10年万得全APETTM数据来源Wind国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分13of18数量化专题报告332017年7月-2018年4月交易集中度上升导致交易过热2017年7月底和2017年11月初市场交易集中度大幅提升引发交易过热前者仅引起小幅反转10日累计-133后者叠加股票性价比下降在20日内累计下跌-514值得注意的是在2017年11月初的下跌行情之前国债收益率快速上行促使股票性价比下降进而导致市场下跌图18交易过热指标信号和Wind全A收益2017年7月-2018年4月49001480047000754600450005440043000254200410004000交易集中度交易分化度情绪过热股票性价比wind全A数据来源Wind国泰君安证券研究图192017年11月股票市盈率大幅上行叠加股票市盈率下降412524402339223821203719361817351634152017-7-12017-10-12018-1-12018-4-1中债国债到期收益率10年万得全APETTM数据来源Wind国泰君安证券研究342020年6月-2021年8月情绪过热和交易分化度反复上行引发市场多次回调2020年6月-2021年8月区间累计8次交易过热信号均引起市场不同程度的反转其中4次发生在2020年7-8月彼时市场交易环境由情绪过热和交易分化主导市场处于震荡行情请务必阅读正文之后的免责条款部分14of18数量化专题报告图20交易过热指标信号和Wind全A收益2020年6月-2021年8月60001580056000755400520005500048000254600440004200交易集中度交易分化度情绪过热股票性价比wind全A数据来源Wind国泰君安证券研究2020年12月初交易集中度大幅上升由此引发的交易过热信号一直持续到2021年8月底形成了2012年以来最长的交易过热期180天2021年2月19日交易集中度高叠加股票性价比下降驱使市场反转下行图212020年12月-2021年1月成交额集中于电子和医药生物50000450004000035000300002500020000150001000050000申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万申万汽车通信钢铁电子银行传媒煤炭环保综合计算机房地产基础化工有色金属公用事业交通运输家用电器石油石化纺织服饰社会服务电力设备非银金融食品饮料机械设备国防军工农林牧渔轻工制造建筑材料建筑装饰商贸零售美容护理医药生物数据来源Wind国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分15of18数量化专题报告图222021年1月国债收益率上升推动股票性价比下降3426342533243323322232213120311930182020-11-12020-12-12021-1-12021-2-12021-3-12021-4-1中债国债到期收益率10年万得全APETTM数据来源Wind国泰君安证券研究4最新市场交易热度监测截至2023年3月10日相比于上周交易分化度内部表现分化均低于信号阈值交易集中度分位数上升低于信号阈值市场情绪指标中高位股占比和两融交易占比分位数上升上证所新增开户数分位数下降均低于信号阈值股票性价比指标绝对水平接近历史分位数阈值数量占比分位数边际下降市值占比分位数边际上升总体来看各维度指标信号加总的综合信号分数为0目前发生交易过热导致的市场下行的风险较低表12市场交易热度监测表2023年3月10日指标子指标最新分位数上周分位数变化阈值信号个股收益前20和后20之差16891654550细分行业收益前5和后5之差15921721550交易分化度个股换手率前5和后5之差27492821700细分行业换手率前5和后5之差43834371800交易集中度个股成交额前5占A股总成交额比重17521016900股价处于历史95分位数以上的个股市值占比22641960950融资融券交易占比51044952950市场情绪上证所新增开户数上月88168856950偏股型基金新发行规模上月合计30083008-900ERP历史分位数低于5的个股数量占比88569160900股票性价比ERP历史分位数低于5的个股市值占比85928584900综合信号0数据来源Wind国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分16of18数量化专题报告5总结交易过热往往不可持续从而引发市场下跌我们通过交易分化度交易集中度情绪过热和股票性价比四个维度刻画市场交易热度进而可以对交易环境恶化引起的市场下跌进行预判这四个维度兼顾了市场总体热度交易结构以及跨市场资金的影响从而对市场交易热度进行全面监测对于每个细分指标以超过过去5年历史分位数阈值作为细分板块交易过热的信号从而提高指标信号的标准化程度单一指标信号和Wind全A收益的统计结果表明交易过热细分指标对Wind全A的上行反转的预测胜率大部分达到75及以上将细分指标信号加总在不同维度指标集中反映出交易过热的时期有较大概率出现市场反转以交易环境进入过热状态为信号2012年之后8次事件上行反转概率75其中2017年之后6次事件上行反转概率100以交易过热环境中边际恶化为信号2012年以来16次事件反转概率6875剔除2015年样本之后10次事件反转概率802012年以来的交易过热时期复盘结果为我们提供了交易环境变化的经验规律有助于在投资过程中把握交易过热和市场反转的节奏其一每轮市场交易过热的驱动因素并不完全一致交易集中度交易分化度情绪过热和股票性价比这四个维度上的变化均可能导致交易过热其二股票性价比下跌是交易过热的充分条件也往往是市场反转的催化剂国债收益率上行和股市估值大幅提升均有可能导致股票性价比下降其三在交易过热的环境中关注指标边际恶化对于预测市场反转仍有积极意义有助于捕捉到交易过热极致演绎引发的市场下跌行情其四交易过热的信号往往在下跌前1-2天发出有助于规避交易环境恶化引起的市场下跌6风险提示历史规律失效风险本文的结论完全由历史数据和量化模型得出模型未来存在失效风险请务必阅读正文之后的免责条款部分17of18数量化专题报告本公司具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格分析师声明作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力保证报告所采用的数据均来自合规渠道分析逻辑基于作者的职业理解本报告清晰准确地反映了作者的研究观点力求独立客观和公正结论不受任何第三方的授意或影响特此声明免责声明本报告仅供国泰君安证券股份有限公司以下简称本公司的客户使用本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户本报告仅在相关法律许可的情况下发放并仅为提供信息而发放概不构成任何广告本报告的信息来源于已公开的资料本公司对该等信息的准确性完整性或可靠性不作任何保证本报告所载的资料意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断本报告所指的证券或投资标的的价格价值及投资收入可升可跌过往表现不应作为日后的表现依据在不同时期本公司可发出与本报告所载资料意见及推测不一致的报告本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态同时本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改投资者应当自行关注相应的更新或修改本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户不构成客户私人咨询建议在任何情况下本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议在任何情况下本公司本公司员工或者关联机构不承诺投资者一定获利不与投资者分享投资收益也不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任投资者务必注意其据此做出的任何投资决策与本公司本公司员工或者关联机构无关本公司利用信息隔离墙控制内部一个或多个领域部门或关联机构之间的信息流动因此投资者应注意在法律许可的情况下本公司及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券或期权并进行证券或期权交易也可能为这些公司提供或者争取提供投资银行财务顾问或者金融产品等相关服务在法律许可的情况下本公司的员工可能担任本报告所提到的公司的董事市场有风险投资需谨慎投资者不应将本报告作为作出投资决策的唯一参考因素亦不应认为本报告可以取代自己的判断在决定投资前如有需要投资者务必向专业人士咨询并谨慎决策本报告版权仅为本公司所有未经书面许可任何机构和个人不得以任何形式翻版复制发表或引用如征得本公司同意进行引用刊发的需在允许的范围内使用并注明出处为国泰君安证券研究且不得对本报告进行任何有悖原意的引用删节和修改若本公司以外的其他机构以下简称该机构发送本报告则由该机构独自为此发送行为负责通过此途径获得本报告的投资者应自行联系该机构以要求获悉更详细信息或进而交易本报告中提及的证券本报告不构成本公司向该机构之客户提供的投资建议本公司本公司员工或者关联机构亦不为该机构之客户因使用本报告或报告所载内容引起的任何损失承担任何责任评级说明评级说明1投资建议的比较标准增持相对沪深300指数涨幅15以上投资评级分为股票评级和行业评级以报告发布后的12个月内的市场表现为谨慎增持相对沪深300指数涨幅介于515之间比较标准报告发布日后的12个月内的股票投资评级公司股价或行业指数的涨跌幅相对中性相对沪深300指数涨幅介于-55同期的沪深300指数涨跌幅为基准减持相对沪深300指数下跌5以上2投资建议的评级标准增持明显强于沪深300指数报告发布日后的12个月内的公司股价或行业指数的涨跌幅相对同期的沪行业投资评级中性基本与沪深300指数持平深300指数的涨跌幅减持明显弱于沪深300指数国泰君安证券研究所上海深圳北京地址上海市静安区新闸路669号博华广场深圳市福田区益田路6003号荣超商北京市西城区金融大街甲9号金融20层务中心B栋27层街中心南楼18层邮编200041518026100032电话0213867666607552397688801083939888E-mailgtjaresearchgtjascom请务必阅读正文之后的免责条款部分18of18