京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据告诉我们A股将怎么走
投资,关键在于克服情绪,遵守规律。这是银河策略近年来在所有场合最强调的。说起规律,我们留给市场的一个经典是2013年11月的坚定看多,“古今中外百年历史统计表明,无抵抗下跌的极限没有超过23个月的,A股已经无抵抗下跌超过21个月,大反转即将发生。”随后,党的八项规定吹响了A股反转的号角。无论基本面是什么,大数据下的规律没有被突破。
对各国证券历史的大数据扫描,是银河策略的一大研究特色。无独有偶,近期网络中也有对美国百年股市涨跌的梳理,我们结合银河策略的研究,综合整理,很有意思的是,我们的一些常识会被打破,对股市的规律会有更深刻认识。
下跌的时间一般有多长?
那么,通常下跌的频率和持续时间是怎样的呢?Capital Research & ManagementCo.梳理了1900年至2014年美国股市的历次涨跌,幅度为5%的下跌大约每年出现3次;10%或10%以上的调整大约1年发生1次;下跌15%的情况大约2年出现一次;最后,熊市——也就是20%以上的跌幅——每3.5年发生一次。
中国的情况如何呢?幅度为5%的下跌每年多达6.6次。可见,对于A股来说,5%的下跌,是家常便饭,不能当做警戒指标。10%的下跌,每年约为3.9次,仍然比美国人5%下跌的发生频率略高,基本可以当做投资人的回撤警戒线。大于15%的下跌平均每年2.4次;于20%的下跌,竟然每年也达到1.3次之多。

从更国际化的角度来看,CapitalGroup分析了1988至2015年的MSCI世界指数,发现了与美股基本相似的下跌频率。在全球市场上,5%的下跌大约每年发生2次;10%的调整每2年1次;15%的下跌每3.5年一次;跌幅达20%以上的熊市每6年1次。全球市场之所以变得缓和,是因为不同国家的涨跌周期有所不同,MSCI世界指数部分抵消了不同国家的涨跌,从而变得缓和。可见,一个真正意义上的全球配置者,面临的波动风险要小得多。
不同级别的下跌在数量分布上有何规律?
A股25年间164次幅度超过5%的下跌中,66次跌幅不超过10%,占比40.2%;39次跌幅为10%-15%,占比23.8%;26次跌幅为15%-20%,占比15.9%;33次跌幅超过20%,占比20.1%。也就是说,真正跌幅超过20%的下跌约占下跌总次数的五分之一。

哪些年份涨跌切换较为频繁?
根据国外统计的结果,随着人们对经济、财政和货币政策的了解更加深入,大幅下跌和剧烈波动的情况在现代社会发生的频率明显降低了。那么A股又如何呢?A股市场历史上有三个振幅较大的阶段,分别是建立早期、2006到2009年以及2014到2015年,相应年份的股指下跌次数也相对较多,反映了更为频繁的涨跌切换。但总体而言,除了市场疯狂时期之外,A股的震荡频率大体上略有降低趋势。

金融危机之后的情况有什么不一样?
自2009年标普500见底之后的5年半里,美国股市经历了大约17次下跌,其中,有13次的跌幅介于5%至8%之间;2011年末及2012年春天,美股经历了两次大约9.5%的下跌,几乎跌入调整区间;2010年春天和2011年夏天,分别有2次接近熊市的表现,跌幅达到了16%和18.5%。
总体来说,股市下跌5%以上的频率大约为1年2次;跌幅近10%的调整大约为2年半一次;15%以上的跌幅大约也是2年半出现一次。下跌的频率与1900至2014年的总体情况相似,稍有降低。考虑到美国股市处在一个长达6年的牛市中,这样的结果并不让人意外。那么,过去的6年好日子之后,接下来的6年会如何呢?我们倾向于“大波动在所难免”。这或许正是过去几个月美股同样经历较大调整的原因。
A股从2009年初以来,经历了33次上涨和33次下跌。在下跌的次数中,17次跌幅超过10%,其中10次跌幅超过15%,其中2010年2季度的最大跌幅达25.34%,2015年6月的最大跌幅为21.55%,2015年8月的最大跌幅为26.7%。无疑,A股在金融危机后,又上演了一轮惨烈的下跌,在短短一个季度时间里,发生了四次超过10%的下跌,分别为21.55%、18.00%、12.15%、26.7%,9月上旬还发生了一次幅度为7.34%的下跌。

反弹一般持续多久?
虽然股市过去的规律不一定代表未来的走势,但梳理出来的历史数据仍然具有一定的参考意义。投资者一定有这样的感受:下跌总是很快,而反弹却往往是缓慢的。回看2009年以来美股的17次下跌,却发现这个感受并不准确。在这17次下跌中,平均需要26个交易日,股市才会见底,而令人意外的是,回到之前的高位,也需要26个交易日,与下跌周期的比例是1:1。而从统计数据的中值来看,下跌见底需要19个交易日,而反弹只需要15个交易日。
1991年以来的A股涨跌数据,告诉我们,上涨平均持续19.8天,中值9天;而下跌平均持续17.1天,中值也是9天。其中,10%以上的反弹,平均需要25.08天;15%以上的反弹,平均需要32天;20%以上的反转,平均只需要38.21天;30%以上的反转,也只需要45.3天;而50%以上的大反转,平均需要74.73天,1991年以来共11次。而20%以上的下跌,仅32次,平均耗时28.42天。其中30%以上的下跌仅9次,平均耗时32.44天。
那么,问题来了,6月份以来的下跌之后,市场还有多少风险呢?一方面,机会比风险更多了;另一方面,如果不是大级别的上涨,每一轮上涨得时间,也是有限的。20%以上的反转,平均只有38.21天。
全球格局的周期表现要长的多。Wealthfront研究了1965至2014年的下跌反弹时间框架,得出了类似的结论。他们研究了这一时间段内的14次调整,发现从高点跌至最低点平均需要85天,而从低点反弹平均需要107天,下跌与反弹的周期比例为1:1.26。
如何看V型反转?
在几乎每一次小幅度的下跌中,我们都能看到一个V型反弹,这说明筑底的时间非常短。10%以下的下跌几乎都是立即反弹,2次15%以上的下跌情况有所不同,筑底的时间相对较长。这2次大幅度的调整花了大约2个月的时间见底,然后又经历了3个月的剧烈波动行情,在完全反弹之前屡创新低,下跌与反弹周期的比例为1:1.7。
A股下面会不会继续下跌呢?数据显示,市场会在最初的10天里跌至低点,接着在之后的一个月里找到真正的底部。如果本轮下跌也按照之前的走势发展,那么市场已经经过了这样的多重下跌,今后即便继续下跌,新低的底部空间也不会很大。这就是二次探底或三次探底的积极一面,历史数据显示,真正的底部与之前的低点相比并没有相差太多。
底部震荡仍是常态,泡沫退去当深挖价值
目前,市场并没有全面回稳。5%-10%左右的上下震荡仍将维持一个较长的周期。
除了市场的底部在哪里之外,投资者最关心的另一个问题当然就是应该怎么做。长期投资者应该有多样性的资产配置,不需要太关心当前市场发生了什么事。而最错的做法是恐慌,不加选择地抛售。由于底部不再深不可测,银河策略在9月3日大阅兵前夕强烈呼吁,创业板泡沫退去,机构当深挖价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18