方法论白皮书 — A股温度计

🎯 一句话定位

将A股市场的7个维度数据标准化为 0-100 的单一温度值，捕捉"此刻市场整体处于什么情绪状态"。温度越低越恐慌，越高越贪婪。

不预测涨跌，不提供买卖建议。它是温度计，不是指南针。

🧠 设计理念

为什么是"等权投票法"？

中信建投2025年研报测试了多种合成方法——等权平均、PCA主成分分析、PLS偏最小二乘—— 结论是简单等权法整体优于复杂机器学习。原因是情绪指标的核心价值在于鲁棒性：复杂方法容易过拟合历史，等权法不会。

温度 = (因子₁ + 因子₂ + ... + 因子₇) ÷ 7
每个因子先标准化到 0-100（历史百分位排名），再等权平均。

对标产品

产品	因子数	方法	区别
CNN Fear & Greed Index	7	等权	美股，含VIX/看跌看涨比/垃圾债利差
华泰A股情绪指数(2026)	7	PCA优化	研报付费墙，散户不可达
且慢/有知有行温度计	3	加权	估值温度计(PE/PB)，非情绪温度计
本温度计	7	等权	免费开源，面向散户

📊 7因子详解

因子1: 市场动量 (Momentum)

当前价格 vs 125日均线(半年线)的偏离度，取全历史百分位排名。
偏离度 = (收盘价 - MA125) / MA125 × 100
因子分 = percentile_rank(当前偏离度, 全历史偏离度序列)

对标：华泰MACD/乖离率、CNN Stock Price Momentum。高于均线→贪婪。

因子2: 成交活跃度 (Volume)

沪深300ETF成交额的250日滚动百分位排名。
因子分 = percentile_rank(今日成交额, 过去250日成交额)

对标：华泰融资资金代理。放量→市场活跃→贪婪。

因子3: 波动率 (Volatility, 反向计分)

60日ATR比率(含跳空的真实波动幅度)，取历史百分位后反向。
TR = max(H-L, |H-前收|, |L-前收|)
ATR比率 = 60日平均TR / 前收盘价 × 100
因子分 = 100 - percentile_rank(当前ATR比率, 历史)

对标：华泰隐含波动率、CNN VIX。高波动→恐慌(反向后低分)。

因子4: 风险偏好 (Risk Appetite)

沪深300ETF vs 国债ETF 的60日动量差，取历史百分位。
动量差 = 沪深300_60日涨幅 - 国债ETF_60日涨幅
因子分 = percentile_rank(当前动量差, 历史)

对标：CNN Safe Haven Demand。股票跑赢国债→贪婪。

因子5: 大小盘风格 (Style)

中证1000ETF vs 沪深300ETF 的60日相对强弱，取历史百分位。
相对强弱 = 中证1000_60日涨幅 - 沪深300_60日涨幅
因子分 = percentile_rank(当前相对强弱, 历史)

对标：开源九分项风格风险偏好。小盘跑赢→风险偏好高→贪婪。

因子6: 赚钱效应 (Breadth Proxy)

过去20日沪深300ETF上涨日占比，取历史百分位。
上涨日占比 = 20日内上涨天数 / 20 × 100
因子分 = percentile_rank(当前上涨日占比, 历史)

对标：CNN股价广度。这是全市场涨跌家数的代理指标（受限于免费数据源无法直接获取全市场涨跌家数）。

因子7: 融资融券情绪 (Margin) ⭐ 核心因子

沪深两市融资融券余额的60日变化率，取历史百分位。
变化率 = (今日余额 - 60日前余额) / 60日前余额 × 100
因子分 = percentile_rank(当前变化率, 历史)

对标：华泰融资净买入（华泰研报中识别力最强的因子）。
杠杆扩张(余额上升)→散户加杠杆→贪婪。杠杆收缩→恐慌。
数据说明：沪市完整覆盖2018-2026，深市覆盖2018-2022（akshare接口限制），2022-06后回退为沪市单边（约占全市场60%，趋势一致）。

🌡️ 温度区间定义

区间	标签	含义
0-20	极度恐慌	市场情绪极度低迷，历史上往往对应重要底部区域
20-40	恐慌	情绪偏冷，但尚未到极端
40-60	中性	情绪处于正常波动范围
60-80	贪婪	情绪偏热，市场乐观
80-100	极度贪婪	情绪极度亢奋，历史上往往对应重要顶部区域

📈 历史回测验证

回测区间：2018-11-08 ~ 2026-08-07（7.7年，1881个交易日）

温度分位 vs 未来40日收益

温度分组	平均收益	胜率	样本数
极度恐慌(<20%)	+3.49%	66.0%	362
偏恐慌(20-40%)	+1.33%	54.4%	371
中性(40-60%)	-0.08%	46.1%	371
偏贪婪(60-80%)	+0.90%	49.3%	367
极度贪婪(>80%)	+0.20%	42.4%	370

→ 极度恐慌区未来40日平均收益+3.49%，胜率66%；极度贪婪区仅+0.20%，胜率42%。 收益差+3.29%，呈现完美单调递减——温度越低，未来表现越好。

择时策略 vs 一直持有

指标	温度策略(5档仓位)	一直持有
累计收益	34.9%	45.2%
最大回撤	-19.8%	-45.1%
夏普比率	0.25	0.24

→ 策略虽收益略低于持有（-10.3%），但最大回撤砍掉56%（-45%→-20%）。温度计的核心价值是风控（降低回撤）而非超额收益。

⚠️ 已知局限

市场广度是代理：用沪深300上涨日占比代替全市场涨跌家数（受限于免费数据源）
缺失CDS/隐含波动率/持仓PCR：华泰研报有这些机构级数据，本温度计用ATR/动量等替代
深市两融不完整：2022-06后回退为沪市单边（约占全市场60%）
用ETF代替指数：TDX指数K线有bug，ETF有微小跟踪误差
历史分位早期可靠性低：序列早期（2018-2019）的分位统计样本不足
情绪指标有衰减风险：华泰研报自警"指标被广泛采用后可能失效"

🔓 开源与可复算

本温度计的全部计算代码开源，任何人可独立复算验证：

数据源：TDX(通达信) + akshare，均为免费公开数据
算法：7因子等权百分位排名，无任何"黑箱"
权重：完全等权（不调参、不优化、不过拟合）
历史序列：完整1881天数据可下载

如果你对方法论有异议，欢迎讨论。这是"透明可复算"而非"客观真理"—— 正如华泰研报指出的，情绪指标是"多维度量的有损压缩"，不完美但有参考价值。

⚠️ 免责声明

本工具仅用于量化研究与技术交流，不构成任何投资建议。温度值是历史数据的统计描述，不代表对未来走势的预测。 "极度恐慌"不等于"买入信号"，"极度贪婪"不等于"卖出信号"。投资决策应基于个人风险承受能力、财务状况及专业投资顾问的建议。使用本工具产生的任何投资损益，本工具不承担责任。