[中银证券]A股情绪指标体系之二：BOCI一级行业情绪指标

本策略通过整合五个基础底层数据构建行业综合情绪指标，采用“情绪主导、量价确认”的五截面打分体系筛选最优Top3行业。 　　本筛选体系旨在从多维度量化A股市场28个一级行业的交易情绪。整体流程通过抓取和处理：成分股价格趋势（MA20）、技术面相对强弱（RSI）、真实交投热度（换手率）、极端情绪多空表现（涨跌停比例）以及资金相对拥挤度（行业成交额占比）这五个不同维度的底层原始数据。对异构数据进行时间序列尺度上的处理，将所有子指标映射到同等标准的0-100%区间内，最终通过等权聚合成“综合情绪指标”。该指标能够客观反映某个行业当前的交易热度状态，为后续行业输出策略的建立提供底层指标。 　　最终综合情绪指标合成。五个子指标数据严格对齐在同一标准化坐标系中，各指标值域规范分布于0至1之间。在最终的综合指标输出环节，系统按同一截面交割日与同级行业维度为纲，对前述五项相互独立的成分维度指标实施等权重算术平均。 　　策略设计的核心理念：情绪主导，量价为辅。本策略确立了“情绪信号为核心先导，价格量能为辅助验证”的行业打分筛选逻辑。回测区间选取2016年1月1日至2026年3月16日。调仓纪律严格锁定为每10个有效交易日收盘截面换仓，资金满仓运作，策略系统输出得分位列Top3的行业指数，且严格等权（各33.3%敞口），单边年度换手率为19.63倍。实现了16.14%的年化收益率，相较于28个行业等权基准录得13.40%的年化超额。最大回撤为-32.48%（更高集中度条件下，回撤低于基准）。 　　筛选打分机制。策略不直接使用宏观或基本面数据，而是对上述数据进行精细化切片，构建出五维度的截面打分机制：每日计算28个行业在F1至F5五个因子上的分别排名（转换为0~100%的分位数）。通过数据网格回测确定全局最优权重向量，进行线性叠加组合打分。引入“一票否决”机制：当某个行业的当期情绪绝对值越过85%阈值界限时，判定行业情绪进入过热阶段，情绪拥挤度高。将该行业当日打分强制变更为极值负分，取消被选入的可能。这一主动放弃“肥尾”的设计条件，是策略能够在数次熊市（如2018年/2022年/2023年）中降低回撤的核心原因。 　　胜率评估。2016至2026年，近11个自然年度中，7个年度实现正绝对收益，8个年度实现正相对收益。综合来看，仅2019年相对收益显著跑输，表明本策略对A股整体的生态环境有着较好的适应性。 　　年度表现归因分析。年度归因分析来看，本策略对于捕捉单边趋势行情（如2017年/2020年/2025年）表现较好；单边熊市中的防御转换亦符合要求（如2018年/2022年）。本策略对于频繁无主线轮动、震荡年份（如2019年/2023年），表现较为一般（因10日调仓设计存在一定磨损）。 　　行业输出结果。从2025年以来的输出结果回溯来看，TOP3行业每期综合胜率为54%，最新一期（2026年3月10日）输出的三个行业分别为：电新、基础化工、煤炭。 　　风险提示： 1）满仓运行的贝塔崩塌风险：本策略是纯粹的基于情绪和股价截面相对强弱的模型，未纳入大趋势的敞口对冲或择时空仓能力。遭遇 2018 年级别的系统性熊市时，虽能跑赢基准，但绝对回撤依然较大。 2）极致缩圈行情的非对称失效：本策略固定分散配置在 3 个行业，当市场由极少数大行业单边拉升时，如“1 个行业上涨、 27 个陪跌”的罕见缩圈结构时，持有三等分的均值会严重受到拖累（类似 2023 年红利单边强势情况）。 3）因子衰变边界：基于量价与浅层衍生情绪特征交易因子，其换手半衰期日益缩短。超额收益可能被竞争侵蚀，需要建立持续跟踪机制。