2025年四季度策略总结与未来行情预判：四季度指数涨跌互现，市场或震荡向上

2025 年四季度复盘：主要宽基、行业指数与基金表现

2025 年第四季度已经过去，不同指数涨跌互现 ，其中创成长季度上涨 5.03%，上证指数 涨幅 2.22%。

从行业表现来看，四季度大部分中信一级行业正收益，其中石油石化上涨 16.97%，国防 军工上涨 16.74%。

接下来我们看一下不同类型基金的表现，其中在市场指数涨跌互现的情况下，平衡混合 型基金表现最好，平均收益为 1.22%。

2025Q4 新成立公募基金 715 只，合计募集 2784.53 亿元，其中混合型 267 只，共募集 997.56 亿，债券型 130 只，共募集 888.78 亿，股票型 318 只，共募集 898.20 亿。

择时策略

择时上，我们自 2019 年开始深耕于大盘择时，基于多维角度，创立了短期、中期、长期 的择时模型。我们认为市场择时一定不是单一模型可以实现的，在每个周期下，我们从 不同角度出发，又构建了次级别的策略。同一周期下策略或者不同周期下的策略可以进 行耦合与共振，这样才能做到攻守兼备。 在过去持续地对多周期择时模型进行深挖和完善，我们得到了丰富的研究成果：短期择 时体系有价量共振模型与低波之刃模型：其中价量共振模型主要作用在于跟踪趋势与捕 捉顶部的背离，低波之刃模型在于捕捉市场底部的反弹行情。中期择时体系主要有推波 助澜模型与月历效应模型：依赖涨跌停比率，构建推波助澜 V1 模型；挖掘更多信息， 构建推波助澜 V2 模型；提升权重股占比，基于自由流通市值加权，构建推波助澜 V3 模 型。月历效应模型是基于 A 股的春季躁动逻辑，基于中小盘指数构建的高胜率择时模型。 长期择时体系主要有动量摆动模型：动量摆动模型先判断个股，再合成指数信号。基于 短中长期各个周期模型，我们构造了综合兵器模型：综合兵器模型不仅利用多个版本的 模型，而且利用同一个模型下不同宽基指数的信号，各个模型拥有各自特色的逻辑去捕 捉市场的波段，将各个模型的信息充分汲取并且整合，最终实现了质的飞跃。 我们还基于特征收益分布，开发了特征龙虎榜机构模型，特征成交量模型。基于遗传规 划，开发了智能算法择时模型：目前拥有沪深 300 指数的短期择时模型与 GRASP(贪婪 自适应搜索)算法合成的中证 500 指数短期择时模型。 我们不仅在 A 股指数的量化择时积累了一些经验，我们还在港股指数上，开发了相应的 量化择时模型，成交额倒波幅模型，在恒生指数与恒生中国企业指数的择时回溯结果表 现非常亮眼。

（一）短期择时模型

1、价量共振模型

价量共振模型的基础逻辑是当供不应求时，人潮汹涌，都要买进，成交量自然放大；反 之，供过于求，市场冷清无人，买盘稀少，成交量势必萎缩。华创金工探索的价量共振 模型是基于一类低延迟快速的均线 HMA 来量化成交量，结合价格指标，创设一个结合 价与量的新择时模型“价量共振择时模型”。价量共振择时模型，从初始的 V1 模型到 更加稳健的价量共振 V3 模型(价量共振 V1 模型的缺点就是会在放量下跌的市场中，发 出错误的买入信号。通过规避放量下跌产生的错误信号，形成价量共振 V3 模型)。

价量共振V3模型在上证指数自2005年1月4日至2025年12月31日，年化收益11.76%， 最大回撤 15.86%，胜率 60.7%，盈亏比 1.88，夏普比率 0.727，平均每年交易 11.7 次， 平均多头持有周期 6.1 日，历史回溯表现非常优秀。 价量共振 V3 模型在上证指数自今年 2025 年 01 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日的绝对收 益为 8.92%，最大回撤 2.15%。而上证指数自今年 2025 年 01 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日的绝对收益为 21.65%，最大回撤 9.71%。 价量共振 V3 模型在上证指数自四季度 2025 年 10 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日的绝对 收益为 0%，最大回撤 0%(没有开仓)。而上证指数自四季度 2025 年 10 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日的绝对收益为 0.89%，最大回撤 5.08%。

2、低波之刃模型

一般来说，当价量共振模型空仓时候，市场处于一个缩量状态，缩量市场要么下跌，要 么震荡，因此低波之刃模型是在一个缩量并且震荡的市场下，获取多头波段收益。市场 在震荡的时候，不断洗筹，成交量逐渐萎缩，市场波动在逐渐降低，直到市场冷冷清清， 市场成交量与成交额降至冰点，才会有后续期待的反弹行情。低波之刃模型量化了市场 处于极端缩量和极端冷清的这种状态，并且能够把握后续的反弹行情。

低波之刃模型在上证 50 指数上自 2015 年 2 月 9 日以来至 2025 年 12 月 31 日，年化收益 3.97%，最大回撤 15.54%，胜率 58.8%，盈亏比 1.17，夏普比率 0.142，平均每年交易 16.7 次，平均多头持有周期 2.7 日，历史回溯表现表明能够在市场处于震荡的情形下获取极 度萎缩后的反弹收益。 低波之刃模型在上证 50 指数自今年 2025 年 01 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日的绝对收益 为 6.14%，最大回撤 2.22%。而上证 50 指数自今年 2025 年 01 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日绝对收益为 16.12%，最大回撤 8.37%。 低波之刃模型在上证 50 指数自四季度 2025 年 10 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日绝对收益 为 2.48%，最大回撤 1.02%。而上证 50 指数自四季度 2025 年 10 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日绝对收益为 0.35%，最大回撤 4.01%。模型表现超越了基准，表现非常优秀。

3、特征龙虎榜机构模型

股票龙虎榜作为投资者可以窥探顶级资金交易行为的主要渠道一直备受关注，市面上也 流传着很多有关龙虎榜的打板战法，但是龙虎榜本身包含的信息过于庞杂，上榜个体的 交易目的也互有不同，甚至很多游资席位上榜的目的就是为了拉高股价进行出售，由于 这些原因，使得龙虎榜数据并没有广泛的运用于量化投资领域。本文将从行为金融有限 注意力理论的角度对这部分数据进行切入，以龙虎榜中全部机构席位信息总和作为原料 进行加工，透过不同机构席位释放的干扰信号，探究机构席位资金出现极端行为时，宽基指数所呈现的规律并构建相应的择时策略。 由于龙虎榜资金净流入强度指标期望收益分布图呈现出明显的非线性 V 字型，正收益来 自两端，负收益来自中间。因此择时模型的构造逻辑为做多两边做空中间，本文采用了 一类巧妙的建模方法，构建了沪深 300 指数相应的龙虎榜机构多空择时模型。 特征龙虎榜机构模型在沪深 300 指数上自 2013 年 01 月 01 日以来至 2025 年 12 月 31 日， 年化收益为 14.99%，最大回撤 20.93%，胜率 59.4%，盈亏比 1.36，夏普比率 0.721，平 均每年交易 18.4 次，平均多头持有周期 11.0 日，空头持有期 6.4 个交易日。 特征龙虎榜机构模型在沪深 300 指数自今年 2025 年 01 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日的 绝对收益为-0.67%，最大回撤 9.85%。而沪深 300 指数自今年 2025 年 01 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日绝对收益为 21.19%，最大回撤 10.49%。 特征龙虎榜机构模型在沪深 300 指数自四季度 2025 年 10 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日 绝对收益为-1.96%，最大回撤 7.78%。而沪深 300 指数自四季度 2025 年 10 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日绝对收益为-1.69%，最大回撤 6.31%。

4、特征成交量模型

成交量指的是一个时间单位内对某项交易成交的数量。当供不应求时，人潮汹涌，都要 买进，成交量自然放大；反之，供过于求，市场冷清无人，买盘稀少，成交量势必萎缩。 而将人潮加以数值化，便是成交量。A 股宽基指数有着明显的放量上涨，缩量下跌规律。 由于量能指标的期望收益分布呈现出明显的右偏 V 型形状，特征成交量模型采用了一类 巧妙的建模方法，将成交量建模趋于完善，开创性地挖掘成交量模型的缩量做空与地量 反弹，因此从成交量的特征分布进行切入，将市场划分为放量上涨区域，高位震荡区域， 缩量下跌区域，地量反弹区域。并构建相应的择时策略，在放量上涨区域做多，在缩量 下跌区域做空，在地量反弹区域中做多，在回溯中获得了远超宽基指数的择时收益。 特征成交量模型在万得全 A 指数上自 2004 年 1 月 2 日以来至 2025 年 12 月 31 日，年化收益 27.12%，最大回撤 40.54%，胜率 55.4%，盈亏比 1.50，夏普比率 1.017，平均每年 交易 34.2 次，平均多头持有周期 5.2 日，空头持有期 5.9 个交易日。模型表现非常优秀。 特征成交量模型在万得全 A 指数上自今年 2025 年 01 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日的绝 对收益为-1.46%，最大回撤 15.06%。而全 A 指数自今年 2025 年 01 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日绝对收益为 31.09%，最大回撤 13.76%。 特征成交量模型在万得全 A 指数上自四季度 2025 年 10 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日的 绝对收益为-7.98%，最大回撤 8.10%。而全 A 指数自四季度 2025 年 10 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日绝对收益为-0.34%，最大回撤 6.47%。

（二）中期择时模型

1、推波助澜模型

推波助澜 V1 模型：市场涨停个股较多的时候，市场人气旺盛，容易走出上涨行情；市 场跌停个股较多的时候，市场人气冷淡，容易走出下跌行情。基于经验设定涨跌停阈值 为 9.5%，即个股涨幅大于 9.5%为涨停，个股涨幅小于-9.5%为跌停。定义涨停比率：宽 基指数单日涨幅大于 9.5%的成分股数量占其成分股总数的比率。定义跌停比率：宽基指 数单日跌幅大于 9.5%(单日涨幅小于-9.5%)的成分股数量占其成分股总数的比率。推波助 澜 V1 模型是基于涨停比率与跌停比率构建的择时模型。 推波助澜 V2 模型：而涨停和跌停仅仅只是利用个股当日涨跌幅的信息，因此我们定义 连板比率，即连续涨停比率和连续跌停比率。连续涨停比率即宽基指数今日和昨日涨幅 都大于 9.5%的个股数量占其成分股总数的比率，同理，连续跌停比率即宽基指数今日和 昨日跌幅都大于 9.5%(涨幅小于-9.5%)的个股数量占其成分股总数的比率。类似涨跌停比 率剪刀差的定义，涨停比率-跌停比率，因此我们定义连板比率剪刀差：即连续涨停比率 -连续跌停比率。我们还定义了地天板比率和天地板比率，地天板比率即宽基指数今日地 天板走势的个股数量占其成分股总数的比率，天地板比率即宽基指数今日天地板走势的个股数量占其成分股总数的比率。因此我们定义地天与天地板比率剪刀差：地天板比率天地板比率。推波助澜 V2 模型是基于涨跌停比率剪刀差、连板比率剪刀差、地天与天 地板比率剪刀差构建的择时模型。 推波助澜 V3 模型：A 股指数的行情主要依靠权重股来带动，纯粹使用涨跌停个股数量简 单加减不一定能真实反映 A 股的整体情绪，因此推波助澜 V1 模型与推波助澜 V2 模型计 算涨跌停比率剪刀差的方式可能有所弊端。因此定义了自由流通市值加权涨跌停比率剪 刀差、自由流通市值加权连板比率剪刀差、自由流通市值加权地天与天地板比率剪刀差， 最终得到推波助澜 V3 模型，因此推波助澜 V3 模型是涨跌停择时系列中最稳健的模型。

推波助澜 V3 模型在沪深 300 指数上自 2009 年 10 月 09 日以来至 2025 年 12 月 31 日， 年化收益 10.86%，最大回撤 18.62%，胜率 57.6%，盈亏比 2.11，夏普比率 0.690，平均 每年交易 5.8 次，平均多头持有周期 14.3 日。 推波助澜 V3 模型自今年 2025 年 01 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日的绝对收益为 10.67%， 最大回撤 6.33%。而沪深 300 指数今年 2025 年 01 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日的绝对 收益为 21.19%，最大回撤 10.49%。 推波助澜V3模型自四季度2025年10月01日至2025年12月31日的绝对收益为0.46%， 最大回撤 2.92%。而沪深 300 指数自四季度 2025 年 10 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日绝 对收益为-1.69%，最大回撤 6.31%。模型表现超越了基准，表现非常优秀。

2、月历效应模型

月历效应模型是基于 A 股的春季躁动逻辑，基于中小盘指数构建的高胜率择时模型。 月历效应模型在中证 1000 指数上自 2005 年 01 月 04 日以来至 2025 年 12 月 31 日，年化 收益 9.47%，最大回撤 15.77%，胜率 100.0%，夏普比率 0.743，平均每年交易 1.0 次， 平均多头持有周期 16.5 日，策略胜率极高，择时回溯结果非常优秀。 中证 1000 指数月历效应模型自今年 2025 年 01 月 01 日至 2025 年 12 月 31 日在中证 1000 指数上的绝对收益为 5.87%，最大回撤 4.70%。

（三）长期择时模型

长期模型，即动量摆动模型：单纯从大盘宽基指数去挖掘长期信号，容易产生较多的噪 音导致持有期限较为离散。而大盘宽基指数是由其成分股构建而成，成分股可获得的信 息相比于单个大盘宽基指数更为丰富，因此从逻辑上来讲，利用成分股构建的择时系统 应该要比利用单个大盘宽基指数构建的择时系统效果要更好，持有期集中度也会更强。 我们试图基于成分股信号加权进而构造一类平均持有期限较长的摆动系统，该系统能够 更为全面地反映市场运行的全貌，当摆动指标从下向上的时候做多，从上向下的时候平 仓。 动量摆动模型在中证 500 指数上自 2008 年 06 月 02 日以来至 2025 年 12 月 31 日，年化 收益 7.01%，最大回撤 42.44%，胜率 57.1%，盈亏比 1.96，夏普比率 0.294，平均每年交 易 1.3 次，平均多头持有周期 90.3 日。

动量摆动模型在中证 500 指数上自今年 2025 年 1 月 1 日至 2025 年 12 月 31 日的绝对收 益为 27.66%，最大回撤 9.70%。而中证 500 指数自今年 2025 年 1 月 1 日至 2025 年 12 月 31 日绝对收益为 34.62%，最大回撤 13.80%。 动量摆动模型在中证 500 指数上自四季度 2025 年 10 月 1 日至 2025 年 12 月 31 日的绝对 收益为 4.51%，最大回撤为 8.56%。而中证 500 指数自四季度 2025 年 10 月 1 日至 2025 年 12 月 31 日的绝对收益为-1.10%，最大回撤为 9.69%。模型表现超越了基准，表现非 常优秀。

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