2.股指量化分析指标体系

在股指趋势的基本分析中，影响因素分为以下几个方面：宏观经济走向及政策、资金面、市场估值、市场情绪、国际市场环境等。根据上述指标选取标准，经过历史测试，我们建立了如表1所示的股指量化分析指标体系。从中可以看出，我们的指标体系基本上覆盖了基本分析中的各个因素，唯一欠缺的是对政策的描述，我们认为政策的影响已经或即将反映在资金面和市场情绪中。

三、新增指标的分析和检验

1.大盘资金流动

每日大盘资金流动的计算是以每1分钟成交额的变化相加得出，即如果指数比上1分钟上涨，则该分钟成交额计为资金流入，反而计为资金流出。我们分别计算了2008年2月12日到10月24日（代表熊市）和2009年3月23日到8月10日的每日沪深300指数资金流动。下图显示了牛市期间近5日资金流动与沪深300指数的走势，从中可以看出，指数走势和资金流入速度的变化呈现一致的同步的关系。另外，我们还统计了当日资金流向和当日指数涨跌不一致且差异较大的情况，发现熊市期间出现19次以上情况，而第二天指数跟随资金流向变化的次数为13次，牛市期间12次以上情况中有6次指数跟随资金流向变化。

2.行业估值分布

我们分别对当前23个申万行业的PE、PB与历史情况进行了对比，与原先相比，我们进一步增强了指标的标准化和动态性，以PE为例，定义为近两年该行业平均PE加1倍标准差为上限，平均PE减1倍标准差为下限，分别记为100和0，然后看当前PE所处的位置，评分小于25记为买入，大于75记为卖出。从近期的情况来看，23个行业中有13个行业的PE处于中性，9个行业PE为卖出评级，而从行业PB分布来看则较为乐观，大多数行业处于中性评级。

3.成交量偏差率

定义交易量偏差率为每周成交量相对于最近一年平均成交量的偏差百分比。图2显示了近六年该值与上证指数的走势情况，以0为界，该值能较早地领先于大盘的的反转，该值的缺点主要体现在其数值在0以上或以下的波动并不能为大盘的走势提供参考，因此只能作为长期指标，该指标的有效性也充分体现了技术分析中的“量在价先”。

四、当前指标体系反映的市场趋势

我们还针对各个指标对股指的影响进行了量化评价，1代表强烈的负面影响，3代表中性，5代表强烈的正面影响。另外，我们还针对各指标的历史准确性、领先程度等对其做了星级评估，具体见表2。

从上表可以看出，短期市场仍显负面，中期趋势中性偏负面，长期趋势略显正面。实际上，在7月24日当周，短期指标中的风格指数相对表现、权证隐含波动率两个指标均发出了调整信号，而在7月31日当周、8月7日当周两者再次发出调整信号。这也在一定程度上说明了指标体系的有效性。

五、结论

本文中我们首先分析了传统分析方法的不足，提出了股指量化分析的思路，并建立了一套股指量化分析的指标体系。量化分析方法在股指趋势分析中的应用效果比较良好，也初步达到了“比基本分析更贴近市场更加客观，比技术分析更有逻辑可循”的目标。我们的目标仅限于对未来股指的走势做出判断，并不追求对具体点位精准的预测，实际上，那只是一个理想状态，指数很多时候都是超出预期的，即虽然我们努力保证指标的客观准确，但错误恐怕是难免的。

量化分析也有它自身的缺点，比如，虽然我们建立了短期、中期、长期三个层次的指标体系，但对每一类指标来看，结论仍有“走一步看一步”的特点，尤其是我们每周更新数据，可能某些指标早些时候已经发出信号，这需要我们注意短期指标的重大变化。在实际运用过程中，指标之间还有可能发出相互矛盾的信号，这就要求我们仔细地分析背后的逻辑，做出客观的判断。另外，当前指标体系也会根据情况进行淘汰和更新，并在条件成熟后编制相关指数。