3. 强弱度量指标构建

判断板块强弱,不能只看板块指数当天涨了多少。绝对涨幅受大盘环境影响极大:大盘普涨时,所有板块都在涨,谁更强并不清楚;大盘下跌时,抗跌的板块反而可能更有价值。因此,强弱度量必须把板块表现放到一个基准下比较,把"绝对涨跌"转化为"相对强弱"。本节围绕两条主线展开:一是板块指数与基准指数的比值曲线(RS线),二是横截面排名指标RPS,并讨论参数选择与标准化处理。

一、相对强弱比值:把两条价格序列变成一条强弱曲线

最直接的构造方式是比值法。设板块指数收盘价为 S(t),基准指数收盘价为 B(t),定义相对强弱比值:

RS(t) = S(t) / B(t)
RS_norm(t) = RS(t) / RS(t0) × 100

其中 t0 为观察起点。归一化到100后,RS_norm 上升表示板块跑赢基准,下降表示跑输,数值本身没有绝对意义,斜率与拐点才是信息所在。基准的选择直接决定结论:若研究的是板块相对全市场的强弱,基准用宽基指数(如沪深300或中证全指);若研究的是板块在行业内部的相对轮动,基准可用行业等权指数。基准一旦确定,全文与图示必须保持一致,不能中途更换参照系。

比值法有一个容易被忽视的细节:当板块与基准的波动率差异很大时,RS线会出现"锯齿"。例如某小盘板块日波动率约2.5%,而基准约1.0%,即使两者长期收益相同,RS线也会因分母波动小而呈现持续上行的假象。处理方法有两种:一是对RS取对数后再看斜率,ln(S/B) 的斜率近似等于两者收益率之差,更稳定;二是改用超额收益累乘,即每日计算 r_s - r_b 并累加,得到一条"相对收益净值线",其经济含义比原始比值更清晰。

二、RPS:把强弱变成可排序的横截面分数

RS线回答的是"这个板块相对基准走强还是走弱",但无法回答"它在所有板块中排第几"。RPS(Relative Price Strength,相对价格强度)解决的是横截面排序问题。标准算法如下:

  1. 对每个板块,计算回看窗口 N 内的区间收益率 R_i = S_i(t)/S_i(t-N) - 1;
  2. 将所有板块按 R_i 升序排列,得到每个板块的排名 rank_i(1为最弱);
  3. 计算 RPS_i = rank_i / M × 100,M 为板块总数,取值0~100,越接近100越强。

实务中常用多窗口加权,例如 RPS = 0.4×RPS_20 + 0.3×RPS_60 + 0.3×RPS_120,兼顾短中期动量。需要注意,RPS是横截面指标,它的数值依赖样本池:同一板块在"申万一级31个行业"中的RPS,与在"全部主题指数200个样本"中的RPS完全不同,因此样本池必须固定并写入指标定义。

板块指数 S(t) 收盘价序列 基准指数 B(t) 宽基 / 行业等权 比值与归一化 RS = S/B RS_norm = RS/RS₀×100 RS 曲线(示意) 斜率↑ = 跑赢基准 RPS 横截面排序(样本池 M=8,示意) 板块A RPS 96 板块B RPS 82 板块C RPS 68 板块D RPS 55 板块E RPS 41 板块F RPS 29 板块G RPS 17 板块H RPS 6 区间收益 排序 参数与标准化要点 窗口 N:20 / 60 / 120 日加权 · 样本池 M 固定 · RS 取对数或超额收益累乘 · RPS 阈值 80/20 分界 方向约定:RS 上行、RPS 上升 = 相对走强;数值仅用于比较,不作绝对水平解读

三、参数选择:窗口长度决定指标"性格"

回看窗口 N 是RPS与RS线最关键的参数。短窗口(如20日)对转折敏感,但噪声大,板块在两周内的一次脉冲就可能把RPS推到90以上,随后迅速回落;长窗口(如120日或250日)稳定,但滞后明显,往往在板块已经上涨一大段后才确认强势。教学示例中可采用三窗口加权:20日权重0.4捕捉近期动量,60日权重0.3确认中期趋势,120日权重0.3过滤短期噪声。这组权重属于合理假设,实际使用时应根据样本池的换手率与轮动速度做敏感性测试——把权重上下调整10%~20%,观察强势板块名单的排序是否剧烈变化,若变化过大说明指标不稳定。

另一个参数是平滑方式。原始RPS每日跳动,直接用于信号会产生大量伪转折。常见做法是对RPS取5日或10日移动平均,或要求RPS连续3日站上80才视为进入强势区。平滑会进一步增加滞后,因此平滑窗口不宜超过回看窗口的1/4。

四、标准化:让不同板块、不同时期可比

标准化要解决三个层面的不可比问题。第一是量纲:RS原始比值可能从0.8变到1.3,也可能从3.0变到3.2,直接比较斜率没有意义,归一化到100或取对数后统一为"变化率"视角。第二是横截面:RPS本身已是0~100的百分位,天然标准化,但要注意样本池中若存在极端值(如某板块因重组连续涨停),百分位会被压缩,可先对区间收益做1%/99%分位缩尾(winsorize)再排序。第三是时间序列:同一板块的RPS在不同市场环境下分布不同,牛市中RPS 70可能只是中游,熊市中RPS 70已属强势,因此可对RPS再做滚动Z分数:

Z(t) = (RPS(t) - mean(RPS, 250)) / std(RPS, 250)

Z分数大于1表示当前相对强度显著高于自身一年来的常态,这比单看RPS绝对值更能识别"由弱转强"的拐点。但Z分数在板块长期单边走强时会持续高位钝化,需与RS线斜率配合使用。

五、指标组合与结果判读

单一指标容易误判,建议形成"RS线定方向、RPS定位置、Z分数定异常"的三层结构。判读时关注三类信号:其一,RS线由下行转为走平并向上突破前期高点,同时RPS从50以下升至80以上,属于典型的由弱转强;其二,RS线仍上行但斜率明显放缓,RPS从95以上回落至80附近,提示强势钝化;其三,RPS高位而Z分数已从2以上回落至0.5以下,说明相对强度虽仍高,但已低于自身常态,需警惕转折。所有阈值均为示例性设定,实盘应结合样本池规模与回测结果校准,并明确记录指标定义、样本池、窗口与权重,保证不同时期计算的RPS可以直接对比。

构建指标时先把"基准、样本池、窗口、权重、平滑、标准化"六项写成一行指标卡,任何一项变更都视为新指标,避免用不同口径的RPS互相比较。