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　　本文旨在充分挖掘技术面信息刻画市场状态，基于对当前市场状态的理解，形成对未来的打分观点。首先，将“市场状态”这一模糊的概念，细分到价格、量能、波动、趋势、拥挤等几个具体的维度，然后在各个维度内，共筛选出 10 个有效的市场观测指标；其次，将 10 个指标的信号等权投票后，形成 [-1， +1] 之间的综合打分体系，帮助投资者直观、及时的观测和理解市场，打分结果整合对市场后续运行的多空强弱观点；最后，基于技术打分构建多空择时策略，在 A 股大部分宽基指数上均有较好的择时能力。

　　构建市场打分体系的第一步在于明确市场观测的角度。本文从股指和衍生品整体数据出发，初步选取价格、量能、趋势、拥挤、波动等 5 个维度刻画市场状态。价格反映当前股票指数价格和收益水平，具体观测指标包括动量、乖离率、通道变窄等；量能反映量能大小和量价关系，具体指标包括量能、量能偏离、量价相关系数等；趋势反映市场趋势的强度，具体指标包括 ADX、新高新低天数占比、均线排列天数占比等；波动反映市场不稳定性，具体指标包括价格波动、量能波动、期权隐含波动等；拥挤反映投资者行为的趋同性，具体指标包括成交额集中度、涨停股占比、期权持仓量 PCR 等。

　　从上述 5 个维度筛选有效的市场观测指标，流程如下：步骤 1：对于每个指标，遍历 B、周、月、季度等多个计算周期，构建因子序列；步骤 2：以万得全 A 为择时标的，构建择时策略，对因子的择时能力进行检验；步骤 3：对回测表现较好的因子，考察其经济学逻辑，分析是否具备跟踪观测价值。最终选取 10 个指标：20 日价格乖离率、20 日布林带、20 日换手率乖离率、60 日换手率乖离率、20 日 ADX、20 日创新高天数占比、期权隐含波动率、60 日换手率波动、涨停占比 5 日均值、期权持仓量 PCR 均值。基于上述因子构建的单指标多空择时策略对万得全 A 均具备一定择时效果。

　　基于上述 10 个指标构建综合技术打分体系，形成对未来的打分观点：将 10 个指标先根据因子走势发出多空信号，然后多空信号取均值，结果落在 [-1， +1] 之间，得分越贴近 +1，当前状态下越看多；越贴近 -1，当前状态下越看空。技术打分体系有助于投资者直观认知市场，灵敏把握市场的边际变化。将打分结果以 0.33 为阈值转化为多、空、平三种择时信号，综合择时策略在 2010/1/4-2025/12/19 对万得全 A 目标择时优化点 21%，覆盖比 1.2，胜率 53%。夏普 3 倍，充分体现了技术信息捕捉大趋势的能力，应用到 A 股主要宽基上，除上证 50 外，均有较好择时表现。

　　以万得全A为择时标的，应用该指标构建择时策略，对因子的择时能力进行检验。具体方法为：遍历不同的因子平滑窗口、策略回看窗口、策略类型（含4个正向策略和4个反向策略），发出目标多空择时信号，计算择时净值和统计量；然后绘制覆盖随信号类型变化箱图，观察正反向逻辑下择时覆盖是否显著分箱，如果分箱显著，且箱体分布靠上，说明该因子历史上存在一定择时价值，对参数不敏感；若正反向策略区分度不明显，或大部分箱体均不及买入持有指数自身，说明该因子对择时没有增益或参数依赖度较强。

　　对上述10个指标分别构建择时策略，适用策略和体现的择时逻辑汇总如下表。大部分子策略刻画市场趋势延续特征，少部分刻画市场趋势反转特征，这也与我们前期对技术指标的测试结果一致——趋势中产生的收益高于震荡市产生的磨损。其中，“20日创新高天数占比”和“60日换手率波动”在多头端的胜率和赔率均显著高于空头，故将其优化为单边做多策略，仅做多不做空，对于股票这种具备一定生息能力的资产，资产价格存在长期上行趋势，做空应更谨慎。

　　上述10 个指标，首先，从因子自身的走势刻画了市场当前的运行状态（价格高还是低，量能大还是小，波动水平，趋势强度等）；其次，通过择时策略把握市场运行规律，将“因子”转换为“信号”，即对未来的多空观点；最终，我们基于这10 个指标构建起一个综合的技术打分体系，这个体系基于对当前状态的理解发表对未来的打分，具体合成方法为：将10个指标的多空信号取均值，结果落在【-1，+1】之间，得分越贴近+1，说明当前状态下越看多；越贴近-1，说明当前状态下越看空。

　　因为使用的大部分是量价数据，整体这个技术打分体系还是以趋势追踪为主，即市场本身比较强势的时候倾向于继续做多，弱势时倾向于继续做空，但也有少部分指标在刻画反转特征，与趋势特征结合使用。多信号结合后，该打分体系并不简单是对于当前市场状态的刻画，也蕴含了对未来走势的多空强弱观点。技术打分体系相对于基本面、情绪面等其他维度的一个优势在于，主要采用量价数据，数据获取简捷高效，细分维度丰富，紧跟市场，可以较为灵敏的把握市场的边际变化，帮助投资者直观认知市场。

　　如下图所示：2024 年以来，年初市场下行，但技术得分逐渐增加，意味着市场可能超卖，后续蕴含反转动能；2 月市场触底反弹，得分先是顺趋势累积，然后在2 月下旬逆趋势下行，提示阶段性见顶；3-5 月市场震荡，得分在-0.4~0.4 之间徘徊；5-7 月市场下行，技术得分在7 月震荡阶段一度冲高，认为出现做多机会，但行情并未配合，随后7-9 月行情继续走弱，得分随之降低，但在8 月底9 月初再次冲高，提示做多窗口；“924”以后，市场打分一度达到极值，但在11 月初快速下行，体现上涨动能阶段性趋缓。2025 年1-5 月，市场震荡，得分在-0.4 到0.6 之间徘徊，信号变化以追短期趋势为主；6-8 月市场建立上行趋势，得分冲高，在8 月下旬再次达到极值，彼时也恰是市场上行趋势最流畅的阶段，估值等防御指标也尚未发出过热信号；8 月底9 月初，市场调整，技术得分快速下行，从乐观转为谨慎（与此同时，多维择时模型的估值、情绪等指标也发出阶段性防御信号）；10 月中旬后，得分转入负值区间，市场从趋势上行转为震荡，价格仍维持高位，但从得分变化中可以清晰观察到市场状态的切换。\

　　将综合择时信号应用于 A 股主要宽基指数，回测结果显示，综合择时信号对大部分宽基指数存在显著择时效果，覆盖在 0.7 以上；对万得全 A、沪深 300、中证 500、中证 800、中证 2000、创业板指的择时覆盖高达 1 以上；但对于超大盘指数如上证 50 则效果不佳。总体来看，这套体系对于除上证 50 之外的大部分宽基指数泛化能力较好，但择时收益仍比较依赖于对大的趋势行情的捕捉，这也是技术分析的一个常见问题。由于因子计算主要基于择时标的自身量价信息，故同一时间点不同宽基的得分存在细微区别，除了可以在时序上刻画市场强弱变化之外，还可以在截面上对不同宽基进行横向对比。

　　回顾上述择时体系，我们发现模型对大的趋势行情捕捉较好（如2014-2015年、2024年9月、2025年6-8月），而在震荡行情中获取收益的能力相对较差。究其原因，第一，子指标中的量、价两个维度直接追踪趋势，以布林带为典型代表，这类策略往往更注重赔率而非胜率，呈现出“震荡行情小亏，趋势行情多赚”的特征；第二，阈值设置相对严格，只有当打分结果倾向性较为明显时才发出信号，震荡行情不轻易开仓，规避风险的同时也错失了一部分收益。

　　本文主要工作在于：充分挖掘技术面信息刻画市场状态，第一，将“市场状态”这一模糊的概念，细分到价格、量能、波动、趋势、拥挤等几个具体的维度，并在各个维度内共筛选出10个具体的观测指标；第二，构建起技术打分体系，帮助投资者直观、全面的理解和观测市场；第三，构建综合择时策略，在A股大部分宽基上均有较好的适应性，但该择时策略整体侧重技术维度，依赖于对大的趋势行情的捕捉，具体使用上，推荐与基本面、估值、情绪、资金等维度结合。