核心观点：
　　在《压力线与支撑线的识别算法及应用――指数技术择时系列报告之一》（2022年9月29日发布）中，我们利用局部高低点+分位数回归的方法，来对价格序列自动识别两条趋势线，根据回溯期长短的不同，可以有不同的应用。
　　首先是中短线择时，将回溯期设为120个交易日，经统计可以发现，平台突破，尤其是波动收敛之后的平台突破，是较为行之有效的获利模式，对于多数指数，择时效果不错，突破压力线后的20日收益率均值超过2%，胜率中等，盈亏比较高，但信号次数相对较少。
　　其次也可以用于长线择时。将回溯期调整为2400个交易日，记录每一交易日的长期压力位和支撑位，从2020年以来的数据来看，仅有上证50在支撑位下方停留较长的时间，其他指数在跌破支撑位后会快速收回。
　　成交信息在宽基指数择时中的应用
　　金融市场技术分析跟踪的数据主要包括价格及其衍生指标、成交信息和持仓信息这三类，成交信息和持仓信息都可以归为量的角度，其中成交信息的重要性仅次于价格及其衍生的指标。
　　首先定义成交额偏离度为当日成交额相对于过去一段时间成交额均值的偏离程度，成交额偏离度按分位值等分为20个区间，统计落在每个区间内后续5天的收益率均值。各个指数的收益率均值都是呈U型，说明市场在极度放量和极度缩量的情况下，未来的收益预期将会明显提升。极度放量和缩量对于大市值风格指数的择时效果要弱于中小市值风格指数；对于大市值风格指数而言，极度放量的择时效果要好于极度缩量；对于中小市值风格指数而言，极度缩量的择时效果要更优一些。
　　将所有样本分为上涨和下跌两种情形进行讨论，对于多数指数而言，极度缩量加入上涨限制有一定提升，极度放量加入下跌限制提升幅度较大。
　　也可以从量价走势的相关性角度来进行考量，量价趋同情况下无论放量还是缩量收益率提升均不明显；对于多数指数而言，量价背离情况下极度放量和极度缩量收益率均值都有一定提升，仅有创业板指效果不佳。
　　总体而言，对于宽基指数来说，极度放量和极度缩量都是值得关注的择时指标，长期来看能有较好的收益预期，加入上涨/下跌或量价背离的限制，收益预期能进一步提升。未来将综合量价两个角度，构建较为稳定的择时策略。
　　风险提示
　　模型完全根据历史数据总结，未来存在模型失效的风险。