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>> 中信建投-海外经济与大类资产深度:筹码、量能与阻力视角下的权益年度复盘-251221
上传日期:   2025/12/22 大小:   2449KB
格式:   pdf  共21页 来源:   中信建投
评级:   -- 作者:   钱伟,袁兆含
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核心观点:本报告基于我们构建的量价模型,从筹码、量能与资金等维度复盘最近1年以来市场的量价结构。左侧来看,筹码获利指标长期处于–1.5σ低位叠加缩量环境,构成极致的高赔率配置窗口;美联储降息、“9·24”政策与后续流动性催化共同触发市场由左侧向右侧切换。右侧阶段中,成交量与放量因子的同步上行决定了行情的广度与持续性,温和且连续的放量更有利于趋势延续,而急速放量往往透支后劲。在顶部阶段,阻力筹码与资金流的背离构成典型的逃顶信号,近期多次挑战前高的成败均由此决定。展望未来,当前市场处于缩量整固期,量能偏弱、套牢盘未出清,情绪回归中性。整体判断,短期仍以震荡为主,趋势性机会需等待“量能反转+情绪修复”的共振信号出现。
  一、量价模型的回顾
  我们曾构建了一套以资金流、筹码结构和技术指标为核心的指标体系,尝试从交易盘的视角切入,围绕投资决策前的两个核心维度——盈亏比与胜率,并辅以多类辅助信号,形成了完整的择时逻辑框架。
  本文将围绕成交结构、套牢盘压力以及资金行为等模型的核心维度展开,复盘“9·24”以来的量价规律,并讨论未来可能的演变路径。
  二、左侧,盈利视角:赚钱效应的年度低位,配置良机
  在多周期筹码筑底的位置建仓。
  左侧决策的本质是对赔率的考量,筹码获利指标的低位极值,恰恰映射了潜在的高赔率空间。
  “9·24”的起点=缩量+筹码低位的极致左侧形态。市场的筹码盈利自24年8月以来停留在–1.5σ附近的低位区间反复磨底,赚钱效应极弱,沪深两市成交量也在5000亿左右的水平震荡。
  “筹码极低位+宏观底线思维”是行情完成左侧向右侧切换的必要条件。24年9月18日的美联储降息、“9·24”政策、DeepSeek时刻和25年4月国家队流动性支持无一不体现了底线思维和信心重估对右侧启动的重要性。
  三、右侧,量能视角:量决定广度和深度
  温和放量的位置深度参与。
  指数的主升浪与单边上涨基本都出现在量价齐升的区间内,成交与价格的同步放大是趋势行情得以延续的关键条件,同时这也表示资金全面扩散的过程。
  指数的主升浪起点常与成交量的阶段性低点相对应。“9·24”行情以来,全市场成交额的底部多落在1.5万亿元附近,而放量因子的低点通常位于–1σ区间。
  温和、均匀的放量往往更具延续性。在“9·24”行情中,成交量在短短数日内急速放大至3.4万亿元,放量因子也迅速冲至1σ,这种过快的量能释放在一定程度上透支了行情的持续性。相比之下,25年1月至4月、7月至9月的温和放量的形式,指数上行持久性更强,放量因子均在3个月左右由-1σ缓慢提升至1σ附近。
  四、逃顶,阻力视角:套牢盘压制突破空间
  量缩且套牢盘累计的位置是一个较好的风控位或者止盈位置。
  以“阻力筹码”来量化股价收盘价上方的套牢盘强度。具体而言,可将其理解为:当前价格上方10%区间内沉淀的筹码权重。阻力筹码越重,价格向上突破的难度越大,也越容易形成顶部或阶段性压力区。
  突破阻力空间,是买卖流动性的一场决战,要看资金流的流入是否强势。最近4次挑战前高的过程中,只有2024年11月和2025年7月实现了有效突破,即便阻力筹码攀升至1sigma,资金流因子依然保持上行态势,强大的买方流动性迅速“吞噬”了卖方提供的流动性墙;而失败案例,如2025年10月的指数的突破失败,则对应着资金因子的下滑。
  五、后续节奏展望
  经历了市场高潮,如今市场回到了缩量整固、情绪回归的过渡阶段。自9月接近2σ的极值区后,放量因子已回落至12月19日附近的0(年度均值水平),交投热度回到中性区间;套牢盘压力维持在约0.12σ,结构上仍偏弱但并未进一步恶化;筹码盈利也在0附近,市场赚钱效应不温不火,在整体处于“重新蓄势”的状态。历史上相似的量价位置,也大致位于一个震荡区间内。
  唯有在重磅节点后看到放量与筹码结构同步改善,趋势性机会才具备可持续性。综合量能疲弱、套牢盘未充分消化以及情绪仍处中性偏弱的现状,短期内市场更可能维持季度级别的中性震荡格局
  风险提示
  择时过往胜率不代表未来。市场环境、政策变化以及经济周期等因素都会对策略的有效性产生影响,从而导致历史表现无法准确预测未来结果。指标组合可能存在过拟合风险。模型可能会捕捉到历史数据中的偶然性或噪声,从而在实际应用中失效。投资者应持续监控和优化模型参数,确保其适应市场的动态变化。市场流动性、交易成本等现实因素也需纳入考虑范围,以避免策略实施过程中的潜在风险。建议投资者在使用本策略时,结合其他分析工具和方法,以分散投资风险。
  筹码分布图为我们提供了基于每日交易价格的数值模拟视图,它将各价位的交易量叠加起来,试图揭示投资者的持仓成本分布。然而,这种方法有其局限性。它并不能准确反映所有投资者的真实交易成本和持仓情况,因为它无法考虑到交易者的实际买入和卖出时机、频率以及他们可能
 
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