市场情绪指标分析 - 互联网搜索热度自8月中旬开始抬升 8月下旬达峰 但峰值远低于2024年10月、2021年2月、2020年7月、2019年2月、2015年6月和2014年12月的历史高点 [31][34] - 8月证券新开户数达265万户 接近今年春季躁动水平 但不足去年"924"时期的二分之一 仅为2015年牛市高点的三分之一 [3][38] - 炒股APP下载量在8月10日后明显上升 8月27日达阶段高点 但较2024年10月、2020年7月等历史峰值仍有较大差距 [40] 资金流入渠道比较 - 8月通过融资盘、新发基金、存量基金申赎及非宽基ETF等渠道净流入资金规模达4058亿元 较7月的2231亿元显著增长 但远低于2020年7月的5577亿元和2015年4月的5699亿元 [12][48] - 杠杆资金8月净流入2700亿元 超过2020-2021年高点（约2400亿元）和2024年10月水平 但低于2014-2015年高点（3300-3400亿元） [15][50] - 基金渠道8月净流入约1300亿元 主要来自固收+和ETF产品 主动权益基金流入不明显 而2021年初单月基金入市规模达3800亿元 [17][53] 居民存款行为变化 - 历史上牛市期间居民活期存款增速通常下降 但本轮尚未出现明显回落迹象 表明存款搬家现象不明显 [8][44][45] 赛道资金流向对比 - 2021年第一季度食品饮料基金单季净流入1900亿元 2021年第三季度新能源基金净流入1000亿元 2022年第一季度医药基金净流入700亿元 [21][55] - 2025年8月以来非宽基赛道ETF净流入仅66亿元（含医药、新能源等） TMT类ETF净流出250亿元 科技宽基ETF净流出769亿元（科创50ETF占620亿元） [22][55] 产业主线趋势评估 - 采用均线偏离度指标（ln(close)-ln(ema20)）衡量主线强度 光模块偏离度12.0% PCB偏离度10.0% 科创芯片偏离度7.7% 均处于5%-25%健康区间 创新药偏离度-2.2%需关注趋势转弱风险 [25][60]

反转交易的核心逻辑 - 反转交易利用市场情绪极端值（过度乐观或悲观）导致的价格与内在价值断裂性偏离，形成认知套利空间 [1] - 本质是押注均值回归，捕捉反共识回归力，如2020年原油期货跌至负值后的暴力反弹 [1] 极端情绪识别体系 - **量化指标三维验证**： - 估值层面：买入信号包括PB <历史10%分位、股息率>无风险利率150%；卖出信号包括PE >历史90%分位、PEG >2.5 [2] - 资金层面：买入信号包括融资余额较峰值缩水60%+、VIX >40；卖出信号包括单日换手率>10%、新股首日涨幅>300% [2] - 群体层面：买入信号包括60%股票跌穿250日均线、财经头条恐慌词频激增；卖出信号包括散户开户数单月暴增30%+、基金经理喊话"十年长牛" [2] - **情绪极点确认工具**： - 预警后需验证估值偏离基本面、流动性危机及政策信号，如2022年10月港股因PB=0.8（10年最低）+港股通净买入创纪录触发买入，3个月内恒指反弹40% [3][4] 反转交易的黄金窗口期 - 悲观情绪修复速度快于乐观情绪瓦解速度，如2000年科技股泡沫破裂耗时1年半 [4] - 做多窗口：极端悲观确认后3-6个月（如2020年3月美股熔断后V型反转） [4] - 做空窗口：极端乐观确认后12-18个月（需等待共识彻底崩溃） [4] 实战策略：三类反转模式 - **情绪错杀修复（高胜率）**： - 标的特征：行业龙头+ROE＞15%+自由现金流稳定，如2013年茅台塑化剂事件 [7] - 操作：情绪指标达极端值后分批建仓，止损设在跌破净现金值 [7] - 案例：2008年12月建仓银行股ETF (XLF)，12个月后涨200% [5] - **周期股暴力反转（高赔率）**： - 标的特征：强周期行业（航运/大宗商品），如2021年海运龙头马士基 [7] - 操作：观察波罗的海指数(BDI)等领先指标拐头后右侧追入 [7] - **杠杆资金踩踏反抽（高风险）**： - 标的特征：高负债公司遭遇评级下调，如2022年瑞士信贷 [7] - 操作：需当日平仓，博取隔日恐慌平仓盘回补 [7] 经典案例复盘 - 做多反转：2009年美股银行业 [7] - 做空反转：2021年比特币因恐惧贪婪指数=95触发做空，5个月跌70% [6]