AI赋能资产配置(十七)：AI盯盘，“9·24”行情案例

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容1AI 赋能资产配置（十七）AI 盯盘：“9·24”行情案例 策略研究·策略解读证券分析师：王开021-60933132wangkai8@guosen.com.cn执证编码：S0980521030001证券分析师：陈凯畅021-60375429chenkaichang@guosen.com.cn执证编码：S0980523090002事项：金融市场中的短期内快速上涨行情往往因情绪驱动而非基本面改善，容易导致阶段性追高。传统技术分析（如 KDJ、RSI、MACD、均线体系、成交量、换手率及估值水平等单一指标）虽能提供部分洞察，但其信号纷杂、滞后性强且受主观经验影响较大，难以有效预警此类脉冲式行情的风险。为系统性地解决这一问题，本研究旨在构建一个多维度、量化、由人工智能驱动的综合研判框架。研究首先从趋势、动量、资金流向、估值四个核心维度出发，构建了十二个关键原始指标，形成一个全面刻画市场状态的多因子体系，并初步判断和市场趋势的关系，确保模型的可行性以及避免机器学习的“黑箱”现象。随后，本研究创新性地引入以 HistGradientBoosting 为代表的机器学习算法作为“AI 辅助”核心引擎，在两大关键环节实现优化：在因子处理层面：利用 AI 方法自动化完成因子的去极值、标准化、分位化与特征重要性筛选，显著提升因子数据的稳定性和有效性，克服了传统人工选择因子的主观性与过拟合缺陷。在模型建模层面：利用HistGradientBoosting 模型的非线性拟合能力，深度捕捉多个技术因子与估值因子之间复杂的交互效应与协同关系，从而生成更为精准、稳健的复合择时信号。本研究的核心价值在于解答两个关键问题：第一，在 A 股市场的特定环境下，市场因子对于规避短期顶部风险具有显著的预测能力？第二，相较于传统的线性模型或经验判断，AI 辅助的融合框架能否在策略胜率、夏普比率与最大回撤控制上表现出更优的性能，尤其在于类似“9·24”行情的临界点识别上。我们预期，该 AI 增强型的多因子择时策略不仅能为投资者提供一个客观、系统的 A 股风险预警工具，减少盲目追高带来的损失，同时也为人工智能技术在中国金融市场量化实践中的应用潜力与可解释性提供了有力的实证参考。报告首先通过趋势、动量、资金流向和估值四个维度的图表验证了单点指标在市场波动中能够捕捉趋势拐点与风险信号，为量化建模提供了实证基础。在此基础上，研究团队将 12 个核心指标及其衍生因子系统化处理，统一标准化和分位化，并通过 IC 检验筛选出具备解释力的因子。随后引入直方图梯度提升（HistGradientBoosting）模型，利用其非线性拟合与交互捕捉能力生成复合择时信号。回测结果显示，策略年化收益率达 36.41%，夏普比率 2.30，最大回撤-19.51%，显著优于万得全 A 指数，尤其在“9·24”行情等高波动场景中展现出“追涨不追高、下跌能抗跌”的特征。由此证明，AI 辅助的多因子量化框架不仅能将单一指标的局部关联转化为系统化策略，还能有效提升风险控制与收益稳定性。观点： 从“9·24”说起，四维度打造市场放大器回顾 2024 年 9 月下旬，A 股市场曾经历了一波短暂而迅猛的“9·24”快速上涨行情。9 月 24 日万得全 A指数收盘于 4079 点，随后在短短四个交易日内连续拉升，于 9 月 30 日收至 4941 点，累计涨幅超过 21%。10 月 8 日更是一度冲高至 5294 点。然而行情并未延续，10 月 9 日起市场快速回落，至 10 月 11 日已跌回4742 点附近，短期内形成“急涨—急跌”的典型脉冲式行情。这一波动使大量追高资金被套在阶段性高点，请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告2验证了市场在缺乏基本面支撑时情绪驱动上涨的脆弱性与高风险性。这一案例清晰揭示出：仅凭市场情绪推动的短期脉冲上涨，往往缺乏坚实的基本面支撑，其脆弱性极易对趋势交易者造成显著伤害。也因此引发了一个值得深度探讨的核心问题：类似“9·24”行情这种突如其来的短期急涨，市场中哪些指标可以提前反应出来，以及在右侧高频监测风险呢？趋势角度：趋势启动，趋势延续和震荡回调信号从数据上看，9 月 24 日万得全 A 收盘价为 4079 点，当时 MA5>MA10>MA20 已经开始显现，均线形成了初步的“多头排列”。到 9 月 30 日收盘价升至 4941 点，MA5、MA10、MA20 完全打开，典型的趋势启动信号。在“9·24”行情冲高至 10 月 8 日后，市场很快进入震荡回调阶段。具体来看，10 月 10 日开始，MA5 已经逐步贴近收盘价，显示短期上行动能减弱；至 10 月 15 日至 17 日，均线关系出现了MA10>MA5>MA20 的结构，反映出短期均线被中期均线压制，行情由单边上行转向震荡整理。与此同时，布林带宽度在快速扩张后开始收敛，进一步印证了趋势持续性减弱。整体上，这一均线““反压”与波动收缩的组合，构成了较为清晰的回调预警信号，提示追高资金的风险正在加速累积。图1：收盘价与均线趋势下的市场波动特征资料来源：万得，国信证券经济研究所整理动量角度：上涨波段的动量极值，回调启动的动量转折以及波段循环的临界点在上涨波段中，KDJ 和 RSI 指标同步进入极高区间，往往预示着动量已经进入加速阶段。以“9·24”行情为例，指数从 4079 点拉升至 4941 点期间，KDJ 升至接近 90，RSI_6 更是逼近 97，显示市场处于典型的超买状态。这种动量极值往往出现在波段尾声，是短期行情见顶的重要信号。随后在行情回调启动阶段，KDJ 与 RSI 快速从高位跌落，动量指标同步转弱。10 月 9 日至 11 日，随着指数回落至 4742 点，KDJ 从89 急降至 66，再到 56，RSI 也从 98 跌至 58，短短数日内跌破关键阈值 60。这一动量转折明确释放了行情结束的预警。从更长的波动循环来看，KDJ 在 90 附近往往对应波段高点，而在 20–30 附近对应底部；RSI 则以 60 一线为分界，上破 60 通常意味着新一轮上涨启动，下破 60 则提示上涨结束。因此，KDJ 的极值与 RSI 的分界线共同构成了波段循环的临界点，有助于投资者在短期急涨急跌行情中把握节奏。请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告3图2：KDJ 与 RSI 阈值验证短期行情见顶信号资料来源：万得，国信证券经济研究所整理资金流向角度：成交额与价格的联动和背离在“9·24”行情中，成交额的起伏与指数的上涨幅度高度相关。9 月 24 日万得全 A 成交额仅为 9744 亿，但随着行情启动，9 月 27 日成交额迅速放大至 14556 亿，9 月 30 日更是飙升至 26115 亿，与指数从 4079点上涨至 4941 点高度同步。随后 10 月 8 日冲顶至 5295 点，成交额达到 34835 亿的阶段高点。数据表明，成交额的相对起伏越大，价格的攀升幅度往往也越大。量能启动先于价格突破：值得注意的是，成交额的爆发往往领先于价格的快速拉升。例如在 9 月 25–27 日期间，成交额连续放大至 1.1