行业ETF动量rank的市场场景划分

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行业ETF动量rank的市场场景划分

假期重新更新行业ETF池子,做了行业ETF动量rank之后,我一直在思考一些逻辑依据:不是用RPS选股,而是先判断市场场景,再决定“怎么用RPS”。毕竟RPS(Relative Price Strength,相对强度)本质是趋势与动量因子,它在“趋势清晰 + 资金有持续性”的环境里表现最好。一旦市场结构发生变化,RPS就容易“失效”或大幅降效。
RPS依赖于“过去一段时间的涨幅排名”,但是在震荡或下跌行情里,导致昨天强————今日弱,强势无法延续,结果变为:RPS高的股票容易变成短期高点,追高胜率明显下降。行情特征判断为高RPS买入————次日回撤,且龙头频繁更换。
首先,先定市场环境,RPS使用的前提
每天开盘,早盘期间要做3个判断:
1.指数状态(趋势VS震荡);
上升趋势(均线多头)————RPS主用
横盘震荡————RPS降权
下跌趋势————基本不用
2.市场结构(有无主线)
有主线(动量品种大涨)————强化RPS
无主线(乱轮动)————RPS容易选错
3情绪周期(很重要)
上升期(赚钱效应扩散)————做RPS
高潮期(加速末端)————只做龙头
退潮期(亏钱效应)————停用,不用
得出一个结论:
场景
RPS策略
趋势+主线+上升期
重仓使用RPS
趋势+主线+高潮期
只做龙头RPS
震荡/轮动
降低权重
下跌/退潮
不做RPS
如何划分市场环境呢?我采用了创新高和创新低的数量进行“多空对比”,然后在不同周期级别上进行同频方向的判断,进行“主线”+“空头”+震荡的区分;设计的框架如下所示:
行业ETF动量rank的市场场景划分
将行业ETF162只品种作为统计对象,判断单个行业ETF的状态分为创新高,创新低及中性,然后再分类统计占总样本的百分比,由于当日数据有极端情况:数据0,过滤且平衡“变化状态”,将数量值进行MA化;以此判断多空方向的转换。
行业ETF动量rank的市场场景划分
行业ETF动量rank的市场场景划分
其次,我采用了日内赚钱最大值+亏钱最小值的特征因子提取,再经过以月为单位的累计值,判断多空力量的拉锯;以此作为主线/震荡/下跌方面的拐点判断及盈亏比的依据空间。
行业ETF动量rank的市场场景划分
如果是主线主升浪行情,月内最大值基本上都能超过20%涨幅,且日内最大值都能超过某一个边界值数据:赚钱的超额收益是市场给的。
今年年初使用ETF不同资产的组合,分为“全天候策略”及“全球ETF配置”,利用这两个策略的表现情况,做了一些实盘操作,收益情况如下所示:
行业ETF动量rank的市场场景划分
行业ETF动量rank的市场场景划分

关于坚持与成长,未来仍需再接再厉:

你现在的每一次努力,

不是为了立刻赢,而是为了以后不再轻易输。​

慢一点没关系,只要方向对,

时间会替你证明一切。

感悟:

一、为什么要“打赏自己”?

1.即时反馈机制

  • 大脑喜欢“做了就有好处”,延迟满足虽然高级,但短期动力往往来自即时奖励。

  • 完成目标后立刻给自己一点小奖励,相当于给大脑一个“正向刺激”,强化“努力→快乐”的连接。

2.自我认可的表达

  • 传统观念里,奖励常来自他人(老板、老师、父母)。打赏自己则是一种宣告:“我看见自己的努力,并认为值得被奖励。”

•这种自我认可能增强自尊感和掌控感,减少“只有别人夸我才算数”的依赖心理。

二、打赏自己的意义

  1. 重新定义“对自己好一点”

  2. 建立内在驱动系统

  3. 维持生活热情

小结:打赏自己,本质是在用行动说一句“我值得。”在努力的道路上,不忘看见自己,肯定自己、照顾自己,为坚持加冕。

——此文完——

 
chengsenw
  • 本文由 chengsenw 发表于 2026年4月9日 02:33:08
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