综合结论：本期（2023/12/11-2023/12/15）市场整体走势偏弱。展望后市，技术面指标的信号暂时以谨慎乐观为主，但模型对部分指数发出看多信号。以沪深300指数为例，该指数的短期和中期上涨概率均处于相对高位，且相对大小相对合适，模型予以看多。整体上看，大部分指数的上涨概率维持在较高区域，但也存在部分小盘指数的中期上涨概率较低、短期上涨概率低于中期上涨概率的情况。综上，目前信号以谨慎乐观为主，大盘或相对占优。

利率债择时观点：择时模型本期对利率债发出谨慎乐观的观点。从基本面跟踪的因子来看，最新一期公布的工业增加值同比差分数值有所上行，对债券发出看空信号；从通胀角度观察，本期公布的CPI同比数据较上月下降0.3个百分点，CPI同比差分指标目前发出乐观信号；从债券市场技术面指标来看，最近20个交易日以来债券净价指数表现偏弱；从短期资金流向角度观察，A股最近40个交易日的收益略高于历史中位数，资金有可能从债市流向股市。

2023年12月11日至2023年12月15日（以下简称“本期”）股票市场下行，Wind全A周度下跌0.96%；从大小盘的表现来看，沪深300指数下跌1.70%，创业板指下跌2.31%；从市场风格分析，中信五大风格指数涨跌互现，其中稳定风格相对表现较好，周度上涨0.15%；消费风格相对表现偏弱，周度下跌1.89%。

在往期报告中，我们构建出了具有自适应性的波段划分模型。该模型对MACD体系做出改进，以DIF和DEA同号累计差值作为上下行区域的衡量指标。此外，我们加入了自动化的异常端点修正算法，以保证端点是波段极值点。我们的波段划分模型可以在不同的标的上做出适合的波段划分。模型构建的细节详见往期报告《花开股市，相似几何系列二 – 基于点位效率理论的个股趋势预测研究》。

首先我们回顾当下市场主要宽基指数的波段划分结[文]果：本期市场各类指数整体走势偏弱。截至目前，[章]各个下方跟踪的部分指数转入上行波段，多数指数[来]仍处于下行波段。具体来说，模型确定沪深300[自]指数前一高点为3633点，指数处于下行波段，[1]目前在该波段内已经下跌约8.01%。此外，模[7]型判断万得全A指数的前一个高点为4769点，[量]目前该指数价格约为4532，在本波段内下跌幅[化]度为4.98%。中证500指数处于上行波段。[ ]目前下方跟踪的指数趋势不一。当下的波段划分结[ ]果是下文中后市走势推演的基础，具体预测分析请[ ]详见章节2.3。

我们使用了不同的方法分别构建了季度和周度的择时模型，且不同期限的择时模型具有不同的重点关注信息、信号生成方式和择时目标。在季度择时模型中，我们重点关注估值；在周度与日度（不定期）择时模型中，我们基于点位效率理论中的中期及短期的上涨概率，同时考虑概率指标的绝对大小和相对大小，共同作用以发出信号。

季度观点：截至2023年9月28日，用股息率计算的风险溢价因子数值为3.17%，目前处于季度数据的偏高水平；基于Wind全A的股权风险溢价为3.09%，两因子显示当前配置权益资产的性价比较高，在季度层面仍然发出看多的信号。

周度观点：截至2023年12月15日，股票市场走势偏弱势。技术面指标的信号暂时以谨慎乐观为主，但模型对部分指数发出看多信号。以沪深300指数为例，该指数的短期和中期上涨概率均处于相对高位，且相对大小相对合适，模型予以看多。整体上看，大部分指数的上涨概率维持在较高区域，市场相对乐观，但也存在部分小盘指数的中期上涨概率较低、短期上涨概率低于中期上涨概率的情况。综上，目前信号以谨慎乐观为主，大盘或相对占优。截至2023年12月15日，不定期择时模型对沪深300指数发出看多信号。

无论是A股择时还是个股投资，估值指标都是长期择时判断的有效参考，因为低估值的资产更加“便宜”，逢低便是很好的买入时机，一旦估值修复投资者就能获得极为可观的回报；而高估值反映了投资者风险偏好的提升，进而对资产中长期的要求回报率下降，因而从中长期来看市场的实际投资回报可能降低。

长期择时模型使用股息率计算的风险溢价指标作为择时因子，每个季末生成信号并对市场进行择时。截至2023年9月28日，用股息率计算的风险溢价因子数值为3.17%，目前处于季度数据的偏高水平；基于Wind全A的股权风险溢价为3.09%，两因子显示当前配置权益资产的性价比较高，在季度层面仍然发出看多的信号。

除季度信号外，我们在2021年9月份推出了自适应波段划分模型，并基于此构建了点位效率理论。该理论以技术面分析为基础，通过将点、线相互结合，并结合条件概率公式，计算不同标的长、中、短期的上涨概率，用来对标的未来涨跌进行预测和推演。对于长期上涨概率，我们基于标的整体样本计算该指标；对于中期上涨概率，我们加入点位效率中的时间效率作为限制；对于短期上涨概率，我们限制判断周期为未来一周。此外，针对单一标的，我们也可以基于条件概率分布函数，做出上涨/下跌概率密度函数，以判断上涨幅度、时间之间的协同概率。

截至2023年12月15日，股票市场走势偏弱[1]势。技术面指标的信号暂时以谨慎乐观为主，但模[7]型对部分指数发出看多信号。以沪深300指数为[q]例，该指数的短期和中期上涨概率均处于相对高位[u]，且相对大小相对合适，模型予以看多。整体上看[a]，大部分指数的上涨概率维持在较高区域，市场相[n]对乐观，但也存在部分小盘指数的中期上涨概率较[t]低、短期上涨概率低于中期上涨概率的情况。综上[.]，目前信号以谨慎乐观为主，大盘或相对占优。

基于短、中、长期的上涨概率，我们构建了基于上涨概率的周度与不定期择时策略。周度择时的逻辑相对简单，我们直接基于单一上涨概率指标（如中期或短期上涨概率）发出信号。在不定期（日度）择时中，我们基于点位效率中的短期、中期上涨概率的绝对大小和相对大小，在日度上发出涨跌信号。此外，针对市场可能出现的单边上涨或下跌趋势，我们也引入了单边趋势信号模式以规避风险，或博取更高的收益。

截至2023年12月15日，不定期择时模型对沪深300指数发出看多信号。

从2006年12月29日至今，基于沪深300指数的不定期择时模型的多空年化收益率达到了19.03%，纯多头的年化收益为13.44%，同期沪深300指数的年化收益率为3.06%，模型大幅跑赢了市场。2017年12月29日至今，模型的多空年化收益率达到了18.31%，纯多头的年化收益为8.33%，同期沪深300指数的年化收益率为-3.21%。

风险提示：择时模型结论是基于合理假设前提下结合历史数据推导得出，在市场环境转变时模型存在失效的风险。

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