投资者情绪研究是主动型量化策略的重要组成部分。申万策略是市场上最先关注并唯一重点布局主动型量化策略研究的卖方团队，“量化为体，主动为纲”是主动型量化策略的基本原则。我们的主动型量化策略体系以子策略池构建为基础，包括子策略性质分析，子策略选择和调整，仓位抉择与回撤管理等核心内容。投资者情绪跟踪与应用体系是我们主动型量化策略体系的重要组成部分，将作为我们进行大势研判和行业比较研究的重要参考，也将作为子策略优化的重要因子使用。我们已经发布了申万策略投资者情绪跟踪体系和行业比较应体系，本文将重点讨论应用情绪进行大势研判的方法体系。

看情绪找拐点的难点在于原理上的“本末倒置”。原理上讲，情绪是推波助澜的，是羊群效应下“追涨杀跌”的产物，所以情绪只是放大器，是强化趋势而非形成趋势的因素。既然情绪不是形成拐点的原因，那么利用情绪预判拐点本身就是本末倒置的。因此，利用情绪进行大势研判并不容易。我们面对的问题包括：(1) 绝大部分情绪指标没有领先性，我们只能基于均值回归的原理，通过设定阈值进行大势研判；(2) 对于情绪指标阈值的设定和优化方法已有的研究并不多；(3) 单一有效情绪指标缺乏稳定性，一些指标只在特定的市场环境中有效。我们的研究不仅仅局限于寻找新的有效情绪指标和阈值设定方法，而是更加关注于梳理各指标之间的逻辑关系，建立多指标相互佐证的大势研判框架。

物极必反，情绪阈值告诉你什么是“极”。利用情绪指标进行大势研判，设置阈值是关键，我们常说物极必反，但逻辑上往往不知道“极”在哪里，情绪阈值其实就是观察“极”的一种方法。对于不同特征的指标，我们选取了不同的阈值设定方法。情绪指标根据其数据特征可以分为三类：(1) 在稳定区间内平缓波动的指标，如：60日均线以上强势股占比。这类指标可以使用固定阈值。(2) 具有明显趋势或异方差的指标，如：绩差股超额收益(4天累加)。这类指标通常采用均值±N倍标准差作为阈值，我们发现为近期变化赋予更高的权重可以提升效果。(3) 在稳定区间内剧烈波动的指标，如：创业板上涨下跌成交额占比差。这类指标我们首先设定固定阈值，计算过去一段时间内指标触及上下阈值的次数，生成一个新的指标，并对于这个新指标参照前两种分类的方法设定阈值。确定了阈值设定方法，我们将根据策略的累计收益率，提示点的胜率，提示点位置的准确度对阈值参数进行优化。

建立情绪指标间的逻辑关系，相互佐证才能提高做判断的准确度。我们根据指标回溯检验中表现出的特征，将指标分为：(1) 长周期指标(充分条件指标)：指标的提示点未必多，但准确度高，如全部A股&创业板60日均线以上强势股占比。(2) 中短周期指标：对于短周期波动较为敏感，准确度较高，如绩差股超额收益(4天累加)，全部A股&创业板上涨下跌成交金额占比差，创业板上涨下跌家数占比差等。(3) 必要条件指标：指标会提示一定数量的噪音点，但对于正确的拐点能基本做到覆盖。如基金仓位，成交金额，换手率等。(4) 辅助指标：成交金额、换手率代表的量价配合，100天新高家数/新低家数(在趋势性行情的终端出现极值)等。

应用：申万策略利用情绪大势研判体系前瞻提示了5月底市场的巨幅震荡。全部A股&创业板60日均线以上强势股家数占比指标发出了需警惕短期震荡风险的信号。其他一些中短周期指标和必要条件指标也提示了类似的信号。对于利用主动逻辑而言相对难测的短期判断，我们认为情绪量化的结果还是需要重视。情绪展望：近期长周期指标很难提示买点，中短周期指标仍较为有效，我们的体系允许重复提示卖点。