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title: "A 股 “擇時” 最佳的十大技術指標"
type: "News"
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description: "本文探討了 A 股市場的技術指標，旨在通過細分市場狀態的五個維度（價格、量能、趨勢、波動、擁擠）來構建有效的擇時策略。選取了 10 個市場觀測指標，並通過綜合打分體系幫助投資者理解市場動態。最終，基於技術打分構建的多空擇時策略在 A 股寬基指數上表現良好。"
datetime: "2025-12-31T00:55:40.000Z"
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# A 股 “擇時” 最佳的十大技術指標

## **充分挖掘技術面信息刻畫市場狀態，形成打分體系並構建擇時策略**

本文旨在充分挖掘技術面信息刻畫市場狀態，基於對當前市場狀態的理解，形成對未來的打分觀點。首先，將 “市場狀態” 這一模糊的概念，細分到價格、量能、波動、趨勢、擁擠等幾個具體的維度，然後在各個維度內，共篩選出 10 個有效的市場觀測指標；其次，將 10 個指標的信號等權投票後，形成 **\[-1, +1\]** 之間的綜合打分體系，幫助投資者直觀、及時的觀測和理解市場，打分結果整合對市場後續運行的多空強弱觀點；最後，基於技術打分構建多空擇時策略，在 A 股大部分寬基指數上均有較好的擇時能力。

## **刻畫市場狀態的五個維度：價格、量能、趨勢、波動、擁擠**

構建市場打分體系的第一步在於明確市場觀測的角度。本文從股指和衍生品整體數據出發，初步選取價格、量能、趨勢、擁擠、波動等 5 個維度刻畫市場狀態。價格反映當前股票指數價格和收益水平，具體觀測指標包括動量、乖離率、通道變窄等；量能反映量能大小和量價關係，具體指標包括量能、量能偏離、量價相關係數等；趨勢反映市場趨勢的強度，具體指標包括 ADX、新高新低天數佔比、均線排列天數佔比等；波動反映市場不穩定性，具體指標包括價格波動、量能波動、期權隱含波動等；擁擠反映投資者行為的趨同性，具體指標包括成交額集中度、漲停股佔比、期權持倉量 PCR 等。

## **指標篩選和單指標擇時策略的構建**

從上述 5 個維度篩選有效的市場觀測指標，流程如下：步驟 1：對於每個指標，遍歷 B、周、月、季度等多個計算週期，構建因子序列；步驟 2：以萬得全 A 為擇時標的，構建擇時策略，對因子的擇時能力進行檢驗；步驟 3：對回測表現較好的因子，考察其經濟學邏輯，分析是否具備跟蹤觀測價值。最終選取 10 個指標：20 日價格乖離率、20 日布林帶、20 日換手率乖離率、60 日換手率乖離率、20 日 ADX、20 日創新高天數佔比、期權隱含波動率、60 日換手率波動、漲停佔比 5 日均值、期權持倉量 PCR 均值。基於上述因子構建的單指標多空擇時策略對萬得全 A 均具備一定擇時效果。

## **技術打分體系和綜合擇時策略的構建**

基於上述 10 個指標構建綜合技術打分體系，形成對未來的打分觀點：將 10 個指標先根據因子走勢發出多空信號，然後多空信號取均值，結果落在 **\[-1, +1\]** 之間，得分越貼近 +1，當前狀態下越看多；越貼近 -1，當前狀態下越看空。技術打分體系有助於投資者直觀認知市場，靈敏把握市場的邊際變化。將打分結果以 0.33 為閾值轉化為多、空、平三種擇時信號，綜合擇時策略在 2010/1/4-2025/12/19 對萬得全 A 目標擇時優化點 21%，覆蓋比 1.2，勝率 53%。夏普 3 倍，充分體現了技術信息捕捉大趨勢的能力，應用到 A 股主要寬基上，除上證 50 外，均有較好擇時表現。

**正文：**

本文導讀：挖掘技術面信息刻畫市場狀態

刻畫股票市場狀態，可以從宏觀經濟、微觀企業、政策導向、投資者情緒、資金流動、技術分析等多個角度入手。其中，技術分析應用較為廣泛，這種方法通過研究歷史市場數據（主要是價格數據）來預測未來價格走勢，假設所有已知和未知的信息都已反映在價格中，價格變動存在規律，且歷史規律將在未來重複出現。

擇時模型大多包含技術維度，但簡單使用技術指標往往效果欠佳。究其原因，第一，量價信息與市場同步，很難做左側判斷；第二，市場往往存在多種運行模式的嵌套，對歷史規律的刻畫可能存在過擬合或欠擬合；第三，歷史規律在未來可能被打破。即便如此，技術面信息最為直觀、即時、準確，仍是構建市場觀測體系的良好切入點。

本文旨在充分挖掘技術面信息刻畫市場狀態，構建對市場技術狀態的綜合分析體系。首先，將 “市場狀態” 這一模糊的概念，細分到價格、量能、波動、趨勢、擁擠等幾個具體的維度，然後在各個維度內初選觀測指標，考察其擇時效果。如果歷史上市場在這些維度上存在着較為清晰穩定的運行規律，則相關指標可以作為一個有價值的市場觀測窗口，納入市場狀態分析體系；如果規律不穩定不清晰，則暫不納入。

經過一系列單指標檢驗之後，本文選取出 10 個具體指標，並基於單指標分別發出多空信號。進一步，我們將 10 個指標的多空信號進行等權投票，形成綜合分析體系，最終打分結果體現為 \[-1,1\] 之間的取值，越貼近 +1，説明對市場看多觀點越強烈；越貼近-1，説明市場較弱或風險極高，看空觀點越強烈。多指標分佈相對單一指標更為穩健，觀測角度也更為全面，在市場發生異動時能較為靈敏地做出反應。

## 觀測市場狀態的五個維度：價格、量能、趨勢、波動、擁擠

構建市場分析體系的第一步在於明確市場觀測的角度。本文從股票和衍生品市場量價數據出發，初步選取價格、量能、趨勢、擁擠、波動等 5 個維度刻畫市場狀態，並在每個維度內初選基於細分指標：

-   價格：反映當前股票指數價格和收益率水平，具體觀測指標包括累計收益（動量）、價格相對過去一段時間內的偏離、是否形成通道變窄等；
-   量能：反映量能情況和量價關係，具體指標包括量能的絕對大小、量能相對過去的偏離、量價相關係數等；
-   趨勢：反映當前市場趨勢的強度情況，具體指標包括 ADX 平均趨勢指數、過去一段時間內創新高/新低天數的佔比、多頭/空頭均線排列天數的佔比等；
-   波動：反映過去一段時間市場的波動情況，具體指標包括價格和量能的實際波動、期權價格反推的隱含波動等；
-   擁擠：反映投資者行為的趨同性，具體指標包括頭部個股成交額集中度，漲停股數量佔比，期權合約多空持倉的分佈等。

## 指標選取和單指標擇時有效性檢驗

市場觀測指標的篩選方法

對前述指標的初選指標進行檢驗，篩選有效的市場觀測指標，指標檢驗的流程如下：

**步驟 1：構建因子序列**

對於每個指標，遍歷 N 取值為 1 日、5 日、20 日、60 日、120 日等計算週期，得到具體的因子序列，如 60 日內換手率的波動、20 日內 ADX 等；

**步驟 2：寬基指數擇時**

以萬得全 A 為擇時標的，應用該指標構建擇時策略，對因子的擇時能力進行檢驗。具體方法為：遍歷不同的因子平滑窗口、策略回看窗口、策略類型（含 4 個正向策略和 4 個反向策略），發出目標多空擇時信號，計算擇時淨值和統計量；然後繪製覆蓋隨信號類型變化箱圖，觀察正反向邏輯下擇時覆蓋是否顯著分箱，如果分箱顯著，且箱體分佈靠上，説明該因子歷史上存在一定擇時價值，對參數不敏感；若正反向策略區分度不明顯，或大部分箱體均不及買入持有指數自身，説明該因子對擇時沒有增益或參數依賴度較強。

**步驟 3：評估策略邏輯**

考察指標經濟學邏輯，分析是否具備跟蹤觀測價值。以下我們通過兩個例子來説明：

20 日內創新高天數佔比因子：正向策略優於反向策略，區分度明顯。該因子直觀刻畫市場趨勢延續特徵——指數向上突破動能增強時適宜買入，動能減弱時適宜賣出。儘管整體指標收益分佈不高，但邏輯清晰直觀，具備跟蹤價值。

5% 個股成交額佔比因子：正向策略優於反向策略，區分度更為明顯，但策略體現 “越擁擠越買入，越分散越賣出” 的擇時邏輯，這符合部分行情階段的特徵（如熱門股票的逼空上行），但市場過熱後可能反轉；牛市擴張階段熱點輪動，成交額分散未必預示風險，據此做空可能踏空行情。因此，我們判斷該指標擇時邏輯不夠穩健，樣本內表現可能對極端行情過擬合，暫不納入跟蹤體系。

市場觀測指標的選取結果

根據上述三個步驟的篩選，我們最終選取 10 個指標，結果如下：

對上述 10 個指標分別構建擇時策略，適用策略和體現的擇時邏輯匯總如下表。大部分子策略刻畫市場趨勢延續特徵，少部分刻畫市場趨勢反轉特徵，這也與我們前期對技術指標的測試結果一致——趨勢中產生的收益高於震盪市產生的磨損。其中，“20 日創新高天數佔比” 和 “60 日換手率波動” 在多頭端的勝率和賠率均顯著高於空頭，故將其優化為單邊做多策略，僅做多不做空，對於股票這種具備一定生息能力的資產，資產價格存在長期上行趨勢，做空應更謹慎。

## 單指標對萬得全 A 擇時效果

本文主要考慮技術指標對 A 股整體的方向性擇時，故以表徵全市場運行的萬得全 A 指數為主要擇時標的，採用上述 10 個指標分別對萬得全 A 指數進行擇時，回測框架同《再論 A 股擇時：多維度融合-20250529》，具體設計如下：

-   回測區間：2010/1/1-2025/12/19，部分單指標數據可得到期較短，起始時間根據該指標的數據可得到期相應調整。
-   調倉頻率：日頻收盤價調倉，T 日發信號後，使用 T+1 日收盤價調倉。
-   信號規則：多空雙邊交易，1 代表做多買入，-1 代表做空賣出，0 代表中性觀點。
-   費用設置：交易費率雙邊 0.05%，不考慮滑點、資金成本。

接下來我們對這些指標逐個進行介紹。

**20 日價格乖離率**

因子本身表徵當日收盤價相對於過去 20 日均線的偏離。策略構建上採用正向趨勢策略，乖離率升高買入（1），下降賣出（-1）。相當於追蹤價格的二階變化。

**20 日布林帶**

直接對指數收盤價應用布林帶策略，當日收盤價突破過去 20 日均值 +2 倍標準差以上則發出買入信號（+1），向下突破過去 20 日均值-2 倍標準差則發出賣出信號（-1），其餘時間維持前一日觀點。布林帶是經典的通道類策略，雖然單獨使用往往存在勝率較低的問題，但在綜合體系中可以較為靈敏的識別價格異動，把握大趨勢，具備跟蹤價值。

**20 日換手率乖離率**

因子表徵當日換手率相對於過去 20 日換手率均線的偏離；採用正向趨勢策略，乖離升高買入，下降賣出。相當於追蹤換手率的二階變化。

**60 日換手率乖離率**

當日換手率相對於過去 60 日換手率均線的偏離，採用正向趨勢策略，乖離率升高買入，下降賣出。同樣追蹤量能的二階變化。

**20 日 ADX**

首先介紹因子：ADX 全稱為 Average Directional Movement Index，由技術分析師威爾斯·威爾德（Welles Wilder）提出。ADX 指標包含 3 條線：+DI（Positive Directional Indicator）、-DI（Negative Directional Indicator）和 ADX。前兩者分別衡量過去一段時間（本文取值為 20 日）上行趨勢強度和下行趨勢強度，二者共同決定趨向指數 DX，而 ADX 為 DX 的移動平均（本文取值 20 日）。

DX = |(+DI - -DI)| / (+DI + -DI)

ADX 本身只刻畫的趨勢的強度，而不體現方向，在進行市場觀測時，可以進一步構建正向 ADX 和負向 ADX，以明確當前趨勢究竟是上行趨勢還是下行趨勢。策略構建上，我們統一採用跟蹤 20 日 ADX 的趨勢策略，趨勢強度升高則買入，減緩則賣出。

**20 日創新高天數佔比**

因子本身表徵過去 20 天內、創過去 20 日新高的天數佔比。採用正向趨勢策略，新高天數佔比升高買入，下降賣出。相當於追蹤向上突破的動能。該指標在多頭端效果較好，僅做多，不做空。

**期權隱含波動率**

追蹤期權隱波的趨勢，上行則買入，下行則賣出。雖然該因子使用的是正向趨勢策略，但隱波本身是在刻畫市場的不穩定性，隱波上升意味着情緒恐慌，此時買入旨在捕捉超跌後的反彈，本質上這是一個利用了期權市場非理性定價的反轉信號。

**60 日換手率波動**

在上一部分的因子選取中，我們發現換手率和成交量的波動在擇時能力上均顯著好於價格本身的波動，故在波動這一維度，我們沒有使用指數價格本身的波動，而是使用量能波動和期權反推的隱含波動。

60 日換手率波動因子表徵過去 60 天內換手率的標準差，刻畫量能的波動情況，回測中多頭端效果更好，僅做多不做空。分析其擇時邏輯：量能一般領先於價格，在價格發生異動（特別是大漲）之前，量可能提前做出反應，觀測換手率的波動可以把握量能的異動，從而捕捉行情機會。

**指數成分股漲停家數佔比 5 日均值**

過去 5 日內，指數成分股中漲停家數佔比的均值，漲停意味着股票強勢，交易溢出，市場流動性不能滿足這些股票的買入需求，一定程度上形成擁擠。從另一個角度，漲停股佔比提升，也意味着市場上行動能的增強。經測試，漲停端比跌停端更具擇時能力，故舍棄跌停股佔比相關信息，僅關注上漲端，對該指標採取正向趨勢跟蹤策略。

**期權持倉量 PCR 的 5 日均值**

50ETF 期權持倉量認沽認購比（PCR）的 5 日均值，歷史上，該因子與市場走勢呈負相關，即市場上行過程中，認購期權合約被消化，認沽持倉合約積累，導致該股比指標上行。經過回測，該指標宜採用反向策略，即該股比指標越高越看空。

## 市場打分體系和綜合擇時策略構建

技術打分體系對近兩年的行情覆盤

上述 10 個指標，首先，從因子自身的走勢刻畫了市場當前的運行狀態（價格高還是低，量能大還是小，波動水平，趨勢強度等）；其次，通過擇時策略把握市場運行規律，將 “因子” 轉換為 “信號”，即對未來的多空觀點；最終，我們基於這 10 個指標構建起一個綜合的技術打分體系，這個體系基於對當前狀態的理解發表對未來的打分，具體合成方法為：將 10 個指標的多空信號取均值，結果落在【-1，+1】之間，得分越貼近 +1，説明當前狀態下越看多；越貼近-1，説明當前狀態下越看空。

因為使用的大部分是量價數據，整體這個技術打分體系還是以趨勢追蹤為主，即市場本身比較強勢的時候傾向於繼續做多，弱勢時傾向於繼續做空，但也有少部分指標在刻畫反轉特徵，與趨勢特徵結合使用。多信號結合後，該打分體系並不簡單是對於當前市場狀態的刻畫，也藴含了對未來走勢的多空強弱觀點。技術打分體系相對於基本面、情緒面等其他維度的一個優勢在於，主要採用量價數據，數據獲取簡捷高效，細分維度豐富，緊跟市場，可以較為靈敏的把握市場的邊際變化，幫助投資者直觀認知市場。

如下圖所示：2024 年以來，年初市場下行，但技術得分逐漸增加，意味着市場可能超賣，後續藴含反轉動能；2 月市場觸底反彈，得分先是順趨勢累積，然後在 2 月下旬逆趨勢下行，提示階段性見頂；3-5 月市場震盪，得分在-0.4~0.4 之間徘徊；5-7 月市場下行，技術得分在 7 月震盪階段一度衝高，認為出現做多機會，但行情並未配合，隨後 7-9 月行情繼續走弱，得分隨之降低，但在 8 月底 9 月初再次衝高，提示做多窗口；“924” 以後，市場打分一度達到極值，但在 11 月初快速下行，體現上漲動能階段性趨緩。2025 年 1-5 月，市場震盪，得分在-0.4 到 0.6 之間徘徊，信號變化以追短期趨勢為主；6-8 月市場建立上行趨勢，得分衝高，在 8 月下旬再次達到極值，彼時也恰是市場上行趨勢最流暢的階段，估值等防禦指標也尚未發出過熱信號；8 月底 9 月初，市場調整，技術得分快速下行，從樂觀轉為謹慎（與此同時，多維擇時模型的估值、情緒等指標也發出階段性防禦信號）；10 月中旬後，得分轉入負值區間，市場從趨勢上行轉為震盪，價格仍維持高位，但從得分變化中可以清晰觀察到市場狀態的切換。\\

## 構建綜合擇時策略並擴展至 A 股主流寬基

將上述技術分結果轉換為多空擇時信號，規則如下：

-   當得分大於 +0.33，看多；
-   得分處於-0.33~+0.33 之間，看平；
-   得分小於-0.33，看空；

上述打分方案共 0、1、-1 三個取值，代表多空平三種觀點，且三種觀點的取值概率基本均衡（由於兩個指標僅做多，做多概率會略高於做空），設置中性取值區間，兼顧了信號的連續性和靈敏性，也更貼合投資者對市場的認知（上漲、下跌、震盪）。

將綜合擇時信號應用於 A 股主要寬基指數，回測結果顯示，綜合擇時信號對大部分寬基指數存在顯著擇時效果，覆蓋在 0.7 以上；對萬得全 A、滬深 300、中證 500、中證 800、中證 2000、創業板指的擇時覆蓋高達 1 以上；但對於超大盤指數如上證 50 則效果不佳。總體來看，這套體系對於除上證 50 之外的大部分寬基指數泛化能力較好，但擇時收益仍比較依賴於對大的趨勢行情的捕捉，這也是技術分析的一個常見問題。由於因子計算主要基於擇時標的自身量價信息，故同一時間點不同寬基的得分存在細微區別，除了可以在時序上刻畫市場強弱變化之外，還可以在截面上對不同寬基進行橫向對比。

回顧上述擇時體系，我們發現模型對大的趨勢行情捕捉較好（如 2014-2015 年、2024 年 9 月、2025 年 6-8 月），而在震盪行情中獲取收益的能力相對較差。究其原因，第一，子指標中的量、價兩個維度直接追蹤趨勢，以布林帶為典型代表，這類策略往往更注重賠率而非勝率，呈現出 “震盪行情小虧，趨勢行情多賺” 的特徵；第二，閾值設置相對嚴格，只有當打分結果傾向性較為明顯時才發出信號，震盪行情不輕易開倉，規避風險的同時也錯失了一部分收益。

因此，我們考慮信號版本二：剔除量、價維度的 4 個因子，僅保留趨勢、波動、擁擠 6 因子；放寬信號閾值至 0。業績表現如下：信號 2 相對於信號 1，在勝率上有所提升，而賠率有所降低。由於增加了開倉機會，收益、波動和回撤均有放大，整體夏普和 Calmar 有所提升。從淨值走勢和分年度收益來看，信號 2 相對於信號 1，在 2012 年、2017 年、2021 年、2023 年等負收益年份均有改善，收益的穩定性有所提高。對比來看，信號 1 是典型的技術指標體系，更注重把握大趨勢；信號 2 則犧牲一部分趨勢收益，以減少震盪市的磨損。
## 小結

本文主要工作在於：充分挖掘技術面信息刻畫市場狀態，第一，將 “市場狀態” 這一模糊的概念，細分到價格、量能、波動、趨勢、擁擠等幾個具體的維度，並在各個維度內共篩選出 10 個具體的觀測指標；第二，構建起技術打分體系，幫助投資者直觀、全面的理解和觀測市場；第三，構建綜合擇時策略，在 A 股大部分寬基上均有較好的適應性，但該擇時策略整體側重技術維度，依賴於對大的趨勢行情的捕捉，具體使用上，推薦與基本面、估值、情緒、資金等維度結合。

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