有一种感觉就是生在牛市而不自知，某一天，你会发现怎么就牛市了呢？一看自己的仓位只 有半仓，严重跑输指数。 而牛顶时，你还在憧憬美好的未来，也不会想着快跑。 标题肯定有一半人看了不爽。 但这就是股市，有卖的就有买的，股市中都是在擦肩而过的时候互道晚安。根据集思录精 神，半仓等股灾，一半持仓跟大盘继续逐利，一半锁定收益等股灾。 话说，3600点的当下，大家目前仓位多少？ qgj8848 有幸经历过07、15两轮大牛市和跳崖式暴跌。 所以牛市要远离老股民，不是没道理的，老股民太谨慎，只有等老股民也受不了提桶入市时 估计就快到顶了。 当然，我没有嘲笑老股民的意思，因为活得久才能赚的多，牛市时老股民收益虽严重跑输新 股民，但结局还是老股民保存住了果实。 至于现在，股灾不至于，回调有可能，但每次牛市都会不一样，至少现在谨慎的人还很多， 现在大家都是边冲边回头，行情应该还会往上，否则这个零和游戏谁亏？ …………………………………………………………………………………… 过来的经验，不管是什么市，制定好自己的策略，该买就买该卖就卖，少看新闻，特别是ZF 的，每次股灾亏的最多的阶段就是ZF发布各种救市政策时。 满仓优质股，即时遇 ...

市场趋势与投资表现 - 七月以来市场延续震荡上行走势，各大指数突破前期高点并不断拓展向上空间，A股成交量放大，市场交易活跃[2] - 彭海涛在5万余名参赛者中脱颖而出，在ETF实盘赛第二个双周榜中取得13.14%收益，荣获第十名[2] 投资顾问背景 - 证券从业28年，具备出色投资分析技术，擅长股票、期货、衍生品等金融产品专业建议[4] - 曾为多家上市公司前十大股东提供专业服务，获得客户高度认可[4] ETF投资理念 - 设定合理收益目标：新手依风险承受能力设年化3%-5%目标，积累经验后再求更高收益[7] - 采用定投策略淡化择时：每月固定金额买入宽基ETF，长期分批入场降低波动影响，严格按计划执行[7] - 分散投资与仓位控制：配置不同类型ETF（股票ETF+债券ETF），单只ETF持仓不超总资金15%，总权益投资占比不超30%[7] 风险管理策略 - 仓位管理：用风险平价模型均衡杠杆ETF与其他资产风险贡献，杠杆ETF仓位控制在30%以内[8] - 严格止损：设8%-10%止损线防损失扩大，盈利10%后将止损线上移至成本价加5%盈利[8] - 趋势跟踪：上升趋势中加仓，反转时减仓，避免逆势操作，适合短期趋势明确的波段操作[8] - 稳健组合构建：ETF配置核心是平衡风险与收益，合理资产配置可有效控制整体风险[8] 投资理念总结 - 用规则战胜情绪，以纪律实现复利[9]

全国期货实盘大赛利润回升 - 全国期货实盘大赛总利润曲线显著回升 7月21日和22日参赛者总利润实现14亿元增长 [1] - 新能源、黑色、建材等板块因"反内卷"政策预期驱动掀起"涨停潮" 带动市场整体隐含波动率抬升 [1] - 参赛者总利润与文华商品指数呈现高度正相关 近期利润快速回升反映大宗商品、股指衍生品等标的价格普遍上涨 [1] 市场行情特点分析 - 政策预期催化的行情导致资金快速涌入相关标的 放大参赛选手持仓收益 [1] - 参赛群体在策略上展现出一定同质性 事件驱动型行情通常波动剧烈 [1] - 期货市场双向交易机制下 参赛者整体呈现"喜多厌空"的单向思维模式 [1] 参赛选手操作建议 - 面对大行情不应急于追涨杀跌 需基于仓位结构、资金配比作多维度审慎考量 [2] - 建议建立浮动止盈策略保护利润空间 关注行情继续发展机会 [2] - 需及时调整账户 反思长期趋势底层逻辑变化 以市场为中心分析新格局 [2] - 应加强仓位管理、节奏控制 市场快速波动后价格将形成新平衡点 [2] 交易心态管理 - 参赛选手需做好心态调整 避免因短期排名压力重仓押注高波动品种 [2] - 应坚守"弱水三千 只取一瓢"原则 放弃不符合自身交易系统的机会 [2] - 行情大起大落时 心态是重要环节 需做好认知内的交易计划 [2]

市场表现分析 - 6月23日至7月18日期间，A股31个申万一级行业全部实现正收益，通信、计算机、国防军工、生物医药及钢铁行业涨幅居前 [1] - 科创50指数表现略弱于上证指数，但科创综指更强，中证2000涨幅显著领先沪深300，创业板指表现优于创业板综 [1] - 市场呈现结构性牛市特征，部分板块跑输整体市场 [1] 投资心理与策略 - 投资者需接受市场不确定性，避免追求完美择时，目标应为合理区间介入并获取趋势收益而非全部收益 [3] - 建议构建投资组合体系，例如50%配置核心宽基（长期持有），50%配置行业主题基金（短期操作），以平衡踏空风险 [3] - 市场波动是常态，成熟投资者应关注长期趋势，利用行业或市值因子波动获取超额收益 [4] 资产配置方法 - 定投策略能有效平滑成本，长期坚持可避免踏空，宽基与行业组合定投可能超越市场收益 [6] - 股债组合（如中证A500ETF+科创债ETF）可降低波动，中证A500ETF行业分布均衡，科创债ETF年化收益率约4%且AAA评级安全性高 [6] - 采用3-3-4建仓法：初始30%仓位配置宽基，指数回调至MA10/20均线时加仓30%，保留40%现金应对潜在回调 [8] 风险管理与仓位控制 - 风险管理核心在于仓位控制，避免满仓套牢，保留现金（如货币基金）以应对市场回调 [8] - 通过分阶段建仓（如3-3-4法则）平衡追高与踏空风险，确保在市场震荡中保持灵活性 [8]

市场情绪与指数表现 - 上证综指站上3500点并呈现量价齐升格局 市场讨论度提升但纠结情绪加剧 [2] - 近3年及近20年数据显示 上证综指在3500点以下的时间占多数 当前处于"少数时间"阶段 [2] - 3500点被视为技术分析中牛熊转换关键指标 但历史显示并非每次突破均能开启持续牛市 [5] 行业分化与估值差异 - 截至2025年6月20日 申万一级行业中钢铁、房地产、商业、国防军工、计算机估值高于历史60%分位数 [6] - 农林牧渔、食品饮料、非银金融等行业估值低于历史10%分位数 显示显著估值分化 [6] - 板块冷热不均表明市场缺乏齐涨共跌特征 存在未被充分挖掘的投资机会 [6] 投资策略建议 - 仓位管理应避免非零即一思维 组合构建应基于有把握的标的而非指数点位 [8] - 建议持有"拿得住、跌愿加仓"的标的 仓位高低由优质标的数量自然决定 [8] - 需警惕市场波动放大风险 但波动对价值投资者可能是发现错误定价的机会 [9] - 情绪高涨易引发非理性决策 需保持对标的的高置信度以应对波动 [9]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：均线距离择时模型** - **模型构建思路**：通过计算Wind全A指数的短期均线（20日）与长期均线（120日）的距离，判断市场趋势格局（震荡或上行）[2][9] - **模型具体构建过程**： 1. 计算20日均线（短期）和120日均线（长期）的数值： $$ \text{20日均线} = 5270 \quad \text{120日均线} = 5114 $$ 2. 计算两线距离百分比： $$ \text{均线距离} = \frac{\text{20日均线} - \text{120日均线}}{\text{120日均线}} \times 100\% = 3.04\% $$ 3. 设定阈值3%：若距离绝对值>3%，判定为上行趋势；否则为震荡格局[2][9] - **模型评价**：简单直观，但依赖均线参数的敏感性，需结合其他指标验证趋势持续性[2][9] 2. **模型名称：仓位管理模型** - **模型构建思路**：结合估值分位数（PE/PB）和市场趋势信号，动态调整绝对收益产品的股票仓位[3][10] - **模型具体构建过程**： 1. 估值分位数判断： - PE分位数70%（中等水平），PB分位数30%（较低水平）[3][10] 2. 趋势信号输入：均线距离模型输出上行趋势（3.04%）[10] 3. 仓位输出：根据规则表（未披露具体规则）建议仓位提升至80%[3][10] 3. **模型名称：TWO BETA行业配置模型** - **模型构建思路**：基于市场风险偏好和行业Beta特性，推荐科技等高弹性板块[2][8] - **模型具体构建过程**：未披露具体公式，但输出推荐军工、通信等科技板块[8][10] 4. **模型名称：赚钱效应模型** - **模型构建思路**：通过趋势线位置和赚钱效应值（当前3.50%）判断增量资金入场意愿[2][10] - **模型具体构建过程**： - 趋势线位于5240点，赚钱效应值为正时判定市场可持续上行[10] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：均线距离因子** - **因子构建思路**：同均线距离择时模型，用于量化趋势强度[2][9] 2. **因子名称：估值分位数因子（PE/PB）** - **因子构建思路**：计算Wind全A指数PE/PB的历史分位数，判断估值高低[3][10] - **因子具体构建过程**： - PE分位数：70%（2014-2025年数据）[10][12] - PB分位数：30%[10][12] --- 模型的回测效果 1. **均线距离择时模型** - 触发信号后Wind全A周涨幅1.71%[1][9] - 中证2000（小市值）上涨2.32%，中证500上涨1.96%[1][9] 2. **仓位管理模型** - 当前建议仓位80%，历史分位数匹配中等估值+上行趋势[3][10] 3. **TWO BETA模型** - 推荐行业表现：科技板块中通信、军工阶段性占优[8][10] --- 因子的回测效果 1. **均线距离因子** - 3%阈值触发后市场进入上行趋势（3.04%）[2][9] 2. **估值分位数因子** - PE分位数70%对应中等估值，PB分位数30%对应低估值[10][12]

期权交易策略与技巧 - 期权交易需注重开盘后30秒和收盘前30秒的流动性风险，避免因价差过大导致亏损，建议使用限价委托而非对手价委托 [3] - 商品期货快速波动时，期权合约流动性变差，需谨慎使用对手价委托 [4] - 新上市期权品种和深度实值期权合约流动性较差，价差大，应避免对手价委托 [5] - 重大事件或极端市场状态下，应延迟下单以观察盘面，避免冲动交易导致60%-80%的快速亏损 [5] 期权到期日细节 - 沪深300ETF和上证50ETF期权到期日为每月"第四个星期三"，而非"第四周星期三"，2025年8月案例显示两者相差7天（8月20日 vs 8月27日） [5][6] - 股指期权到期日为每月"第三个星期五"，需注意与ETF期权规则差异 [7] 期权买方与卖方的风险管理 - 期权卖方风险被过度妖魔化，实际在降杠杆（约1/10）且仓位管理得当的情况下风险低于股票和期货 [8][9] - 示例显示：39000元资金做期权卖方仅占用4500元保证金，未加杠杆时风险可控，而同等资金做商品期货杠杆达10倍 [9][11] - 资金量不应决定买方/卖方选择，需根据趋势大小匹配策略：小趋势适用卖方（高胜率），大趋势适用买方（高弹性） [11] 流动性与委托方式选择 - 限价委托虽成交效率低，但能有效控制价差损失，适合流动性差的期权合约 [5] - 对手价委托仅在价差可接受时使用，需警惕"钓鱼"报价 [5]

量化模型与构建方式 1 模型名称：均线距离择时模型 模型构建思路：通过计算短期均线（20日）与长期均线（120日）的距离差异来判断市场整体环境（震荡或趋势）[1][10] 模型具体构建过程： - 计算Wind全A指数的20日均线（$$MA_{20}$$）和120日均线（$$MA_{120}$$） - 计算均线距离百分比： $$Distance = \frac{MA_{20} - MA_{120}}{MA_{120}} \times 100\%$$ - 设定阈值3%：若距离绝对值≥3%则触发趋势格局信号，否则为震荡格局[1][10] 模型评价：简单直观，但依赖历史均线数据，对市场突变反应可能滞后 2 模型名称：TWO BETA行业配置模型 模型构建思路：基于市场风险偏好和行业Beta特性筛选科技等高弹性板块[2][11] 模型具体构建过程： - 计算行业相对市场的Beta系数（如军工、通信等） - 结合宏观风险偏好变化（如业绩披露期、关税谈判）调整配置权重[2][11] 模型评价：适应性强，但对宏观事件敏感 3 模型名称：仓位管理模型 模型构建思路：结合估值分位数（PE/PB）和趋势信号动态调整仓位[3][12] 模型具体构建过程： - 计算Wind全A的PE（70分位）、PB（30分位）历史分位数 - 当PE分位数中等（70）、PB分位数较低（30）且趋势未突破时，建议仓位60%[3][12] 量化因子与构建方式 1 因子名称：均线距离因子 因子构建思路：反映短期与长期趋势偏离程度[1][10] 因子具体构建过程：同均线距离择时模型计算公式 因子评价：对市场格局切换有预警作用 2 因子名称：估值分位数因子 因子构建思路：通过PE/PB历史分位数判断市场估值水平[3][12] 因子具体构建过程： - 计算当前PE/PB在2014-2025年历史数据中的百分位排名[13][15] 模型的回测效果 1 均线距离择时模型： - 当前均线距离2.52%（未达3%阈值）[1][10] - 震荡格局判断准确率（未提供具体值） 2 仓位管理模型： - 当前建议仓位60%[3][12] 因子的回测效果 1 均线距离因子： - 最新值2.52%（20日均线5218，120日均线5090）[1][10] 2 估值分位数因子： - PE分位数70%，PB分位数30%[3][12]

地缘政治冲击市场 - 以色列对伊朗发动打击引发市场恐慌 油价和黄金价格快速拉升 日股和美股期货大幅跳水[1] - A股和港股跟随外围市场下跌 盘中出现放量恐慌性抛售 单日成交额达1400亿元 4600家个股下跌[4] - 原油指数触及涨停板 避险资产表现强势[6] 市场波动特征 - 短期黑天鹅事件频发 但历史数据显示急跌后往往伴随指数修复 例如4月7日急跌后银行板块率先反弹[4][6] - 市场通过剧烈波动促使投资者犯错 能够长期持有优质筹码的投资者最终获利[4] - 行业轮动特征明显 急跌后通常出现主线切换 上次科技切换至银行 本次待观察[6] 指数投资策略 - 指数基金具备自动修复特性 短期下跌不影响长期收益 今年仍有望创新高[4][8] - 采用分批建仓策略 当前点位适合用浮仓抄底 后续可高抛做波段[4] - 银行 白酒 证券等权重板块的护盘行为将决定指数短期走势[6] 行业表现分化 - 医疗板块冲高回落 显示资金避险情绪[6] - 白酒板块未能发挥传统护盘作用 加剧指数下跌[4] - 市场正在经历筹码高低切换过程 部分品种将率先反弹[6] 投资行为分析 - 多数投资者陷入短线交易陷阱 难以承受波动导致亏损[3][4] - 仓位管理对百万级以上资金尤为重要 需建立系统化交易计划[4] - 非股票类资产配置策略显示优势 特别是在A股波动期间[6][8]

市场表现 - 周三市场表现强劲 指数冲至3413点 盘中出现三个重要信号显示市场情绪显著变化 [1] - 券商板块带头发力 后续有望带动更多板块百花齐放 [1] - 周二市场震荡洗盘带来的恐慌情绪被迅速消化 市场走出一波大涨行情 [1] 经贸磋商影响 - 经贸磋商双方表态谈判进展顺利 消息直接推动市场高开高走 [1] 稀土板块表现 - 本周港股稀土板块涨幅高达104% 昨日A股稀土板块也迎来大涨 [1] - 中国在全球稀土市场占据绝对优势 稀土矿产量占全球超60% 加工阶段控制占全球产量92% 纯度高达99.999% [1] - 中国掌握全球85%的稀土分离专利 具有绝对技术垄断权 [1] - 无论稀土谈判结果如何 相关产业链都有炒作预期和空间 谈判顺利则增加出口和销售放量带来利好 谈判不顺利则稀土价格上涨同样带来机会 [1] 行情走势分析 - 大盘从3406点跳水不必恐慌 3406点并非本轮行情高点 行情将会反转 沪指有望重回3400点 [2] - 指数和板块将以震荡上扬为主 市场将迎来一片上涨行情 [2] - 周三券商板块带动指数重回3400点 证券和保险板块依然是资金大幅流入的重点领域 [2] - 券商板块杀跌仅为吸筹 指数调整是低位捡筹码机会 券商板块有望继续带动大盘向上冲击 [2] - 后市最好走势是先巩固3400点 为7月冲击3500点做准备 [2] - 上涨过程中可能出现阳一天阴一天情况 围绕3400点附近震荡和整理 [2]