我们在本篇报告为大家介绍浦银国际独家构建的A股市场情绪指数，量化跟踪市场情绪的变化。根据历史回测，该指数能帮助我们判断短期市场趋势和预测市场拐点。我们将在下一篇报告中对各个成分指标进行详细解析。目前，市场情绪指数的读数为0.15，略低于其一年移动平均值0.3个标准差，反映市场情绪仍然偏低，尚未出现明显的趋势性反弹信号。展望后市，短期A股或维持震荡态势，若地缘政治风险降温，国内有更多数据实证和持续的政策刺激，市场预期和信心有望得到修复。
　　投资者情绪已成为市场的重要驱动力。去年以来，我们发现A股市场的走势并非完全由基本面驱动，估值的大幅收缩抵消了盈利增长的正面影响，导致去年股指回调较大。估值往往受市场情绪的影响而变动，因此，根据量化指标客观地了解和跟踪A股投资者的情绪变得愈加重要。市场情绪不仅可以帮助我们判断短期市场趋势和预测市场转向，还可以辅助投资决策，有助于把握逆势交易的机会。
　　基于14个成分指标构建A股市场情绪指数。衡量投资情绪是困难的，但我们认为这并非是不可能的任务。为了满足这一需求，我们在报告中引入浦银国际独家构建的A股市场情绪指数，专门用于衡量A股的投资者情绪。我们共采纳了14个成分指标进行构建：A股成交量、换手率、RSI指数、两融余额、陆股通成交总额、IPO募资总额、再融资规模、限售股解禁市值、产业资本增减持规模、封闭式基金折价率、股债收益差、开放式基金股票持仓比率、涨停股票数量和盈利预期上调数量占比。近期，IPO募资总额、产业资本减持、股债收益差等多个指标有所改善，若改善动能加强，有望带动A股市场情绪回暖。
　　相关性与回归分析：我们分别对成分指标和上证综指进行相关性和回归分析，然后对所有成分指标的数据进行标准化处理，并进行赋权，最后将所有指标整合构建成为情绪指数。我们采用了三种不同的赋权方法：1）等权重赋权；2）根据R2（判定系数）进行赋权；3）结合相关系数和R2进行赋权。这三种赋权方法与上证综指的相关系数分别为0.70/0.76/0.75，呈显著的正相关关系。
　　有效性检验与回测：为了进一步验证我们构建的情绪指数在统计学层面上的有效性，我们采用了格兰杰因果检验（Granger Causality Test）。结果显示，情绪指数与主要A股市场指数的格兰杰因果检验P值均小于0.05，即它们之间存在格兰杰因果关系，因此情绪指数能在一定程度预测这些A股指数的走势。此外，根据我们的回测结果，结合相关系数和R2进行赋权的方法在判断市场趋势和预测市场拐点的准确度相对较高，所以我们采纳了该赋权方法来构建A股市场情绪指数。
　　投资风险：统计分析数据基于第三方数据库，可能存在偏差。模型结论基于历史数据，对未来预测能力有限，存在失效的可能。市场情绪可能受不可预估的事件影响。