有一个名为“市场状态”的工作表，沈清如她们研究所尝试对每个月的市场环境做了定性分类：宽松期、紧缩期、复苏期、滞胀期……虽然主观，但提供了一个参考框架。

    陈默喝了一大口咖啡，苦味让他精神一振。

    他新建了一个Excel文件，开始构建自己的“市场温度计”原型。

    第一步，筛选核心指标。他最终确定了八个：

    1. M2同比增速（流动性）

    2. 信贷脉冲（流动性）

    3. 发电量增速（经济活力）

    4. PPI同比（经济活力）

    5. A股整体市盈率（TTM，估值）

    6. 股债收益差（估值）

    7. 产业资本净减持比例（情绪）

    8. 新增开户数环比（情绪）

    第二步，数据标准化。每个指标的值域不同，有的是百分比，有的是绝对数，有的是比值。他采用Z-score方法，将每个指标转化为标准正态分布（均值为0，标准差为1）。

    第三步，确定权重。他暂时采用固定权重：流动性30%，经济活力30%，估值25%，情绪15%。这是基于他的初步判断——在A股市场，资金面和政策面往往比基本面影响更大。

    第四步，计算综合得分。每个指标的标准化值乘以权重，加总，得到每个月的“市场温度”分数。分数大于0，表示市场环境偏暖；小于0，表示偏冷。

    第五步，回测。

    陈默将数据拉回到2000年1月，开始计算。Excel公式飞快运行，一列列数字跳出来。他屏住呼吸，盯着屏幕。

    结果出现了。

    2000年1月：+0.82（偏暖）

    2000年2月：+1.05（偏暖）

    ……

    2001年6月：-0.23（转冷）

    2001年7月：-0.56（偏冷）

    ……

    2002年10月：-1.12（寒冷）

    走势图在屏幕上展开：一条波动的曲线，从2000年初的高位，一路震荡下行，到2002年秋季跌入负值区间。

    陈默的心跳加快了。

    这个简单的模型，竟然捕捉到了过去三年的市场大节奏：2000年的牛市，2001年的转折，2002年的熊市。虽然没有精确到具体的拐点日期，但方向是对的。

    更重要的是，它提供了一个量化的、可复现的评估框架。不再靠感觉，不再靠传闻，而是靠数据。

    他继续往下看模型给出的最新信号：2002年11月的预估分数是-1.08，仍然在“寒冷”区间。但有个微妙的变化——信贷脉冲指标在10月出现了拐点，从负转正。

    这意味着什么？意味着尽管市场整体还冷，但资金面可能已经悄悄开始改善。

    陈默靠在椅背上，长长地吐出一口气。

    窗外，天已经完全黑了。咖啡馆里亮起暖黄色的灯光，其他桌的客人低声交谈着。世界照常运转，但对他来说，有些东西不一样了。

    他刚刚为自己的投资体系，打开了一扇新的窗户。

    三、宏观对冲的启示

    晚上九点，陈默回到租住屋。

    他没有开大灯，只打开了书桌上的台灯。橘黄色的灯光照亮桌面上摊开的几本书：除了下午看的宏观经济学，还有几本新借的——《对冲基金风云录》《全球宏观策略》《金融炼金术》……

    这些都是关于“宏观对冲”的书籍。
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