精华贴分享｜个股拥挤度分析研究分析
本文来源于量化小论坛策略分享会板块精华帖，作者为Xiwei，发布于2025年5月3日。
以下为精华帖正文：
拥挤度分析来自于几篇策略研报：中信建投《个股拥挤度模型——交易版》、天风宏观《什么是我们眼中好用的交易拥挤度指标？》、兴证策略《拥挤度指标体系》，在各大研报中以及很多坊间的股票分析中，个股拥挤度总是被提及，因此想看看拥挤度对个股是否有效，于是，就有了这篇文章分析，从全A来看这个简单的拥挤度分析，确实可以找到一些见顶的逻辑，但不知道是否看得准确与否。
若有不对之处，请各位大佬、老板欢迎提出建议和指教。
整个分析整体分为三个部分：首先寻找如何构成拥挤度因子，其次找到有效的因子之后组合到一起形成一个拥挤度指数，最后将拥挤度指数放到已有的策略中看看效果。
01
拥挤度构成因子分析
因子1：换手率
（1）计算方法：全A所有股票换手率计算，具体是以每交易日为维度，加总所有股票交易量和所有股票流通市值，将两者相除，就会得到全A所有股票换手率。
（2）这张图的蓝色柱状是换手率在多年中的Z-SCORE（Y轴为左侧），红色浅色柱状是每日涨跌幅情况、红色线为每日累计涨跌幅线形图（依靠Y轴为右侧）。
备注：可参考附件中的《A股换手率与累积等权收益率分析结果.zip》的HTML详情
（3）图结果分析：从全A角度来看，换手率和累计收益率有关系。
当换手率很高的时候，尤其是Z=SCORE为正的时候，是有向上冲顶的概念，但是在向上冲击到较高的时候一定会引起较高的回落。
当换手率很低，并且一直为负的Z-SCORE，基本上涨跌幅回落的时候。一般如果一段时间换手率的z-score为负的时候，偶尔会有换手率Z-SCORE为正，则中间会有猛烈上涨。
如果换手率Z-SCORE小于等于-1，则会有猛烈下跌。
结论：此因子能反应一定的拥挤度。
因子2：成交价格偏离度
（1）计算方法：成交价Z-SCORE =（ 全A收盘价 - 全A收盘价20日均线）/全A收盘价20日STD
（2）可视化说明：
备注：可参考附件中的《全A总收盘价20日偏离度与累积等权收益率分析结果.zip》的HTML详情
左侧Y轴是成交量偏离度Z-SCORE，右侧Y轴是每日所有股票涨跌幅加总后再累计涨跌幅的。
（3）图结果分析：
z-score<-1，基本上都会跌
z-score>-1，但不超过0可能涨也可能跌
z-score如果达到近期高点，大概率会有下冲的可能性，
z-score由正到负，大概率会是转跌
z-score由负到正，大概率会是转涨
z-score如果长期在负，并且小于-1，大概率都是出于熊市之中。
因子3：资金流强度
（1）计算方法：基于大户资金净流入 + 机构资金净流入，计算资金流强度：资金流强度 = [（大户资金买入-大户资金卖出）+（机构资金买入-机构资金卖出）]/全A所有交易量综合
（2）图形化：
备注：可参考附件中的《资金流强度与累积等权收益率分析结果.zip》的HTML详情
（3）图结果分析：看不出明显关系，有可能因为非直接采用L2导致，但目前不确定。
因子4：长期价格乖离度
（1）计算方法：df['120日均线'] / df['240日均线']
（2）图形化：
备注：可参考附件中的《长期价格乖离度与累积等权收益率分析结果.zip》的HTML详情
（3）图结果分析：看不出明显关系，并且总感觉有点滞后
因子5：短期价格乖离度
（1）计算方法：df['20日均线'] / df['120日均线']
（2）图形化：
备注：可参考附件中的《短期价格乖离度与累积等权收益率分析结果.zip》的HTML详情
（3）图结果分析：这个还可以，明显比长期好，有点关系，至少到顶点，基本上就是开始跌了，所以有效果。
02
拥挤度指数构成与验证分析
根据上面的逻辑，是否可以把有效果的因子组合成一个拥挤度因子，计算股票啥时候见顶，啥时候可以买入。
于是有一个计算公式：
基于这个计算公式，我们可以将全A的每日拥挤度取平均，对于全A每日累计涨跌幅取平均，可得到一个图：
备注：可参考附件中的《全A股市场拥挤度指数与累积涨跌幅分析结果.zip》的HTML详情
从图上可以总结大致如下规律：
1、当整体市场拥挤度指数为负的时候，一定伴随着下跌。
2、当拥挤度开始下降的时候，基本上都会逐渐有涨跌幅的下降。
3、当拥挤度涨到最高的时候（且未超过1），一般都未达到涨跌幅最高值，可以考虑继续持有，但是如果在后续拥挤度对比前一段时间，明显有缩小拥挤度的情况发生，那么就可以考虑减少持有。
根据以上三个规律，可以总结一个逻辑：如果近20天平均拥挤度大于近5日平均拥挤度，那么此时可能有风险，有可能最近拥挤度出于地位，此时最好不要持有股票。
关于拥挤度是否是前置见顶判断，我们可以挑一些关键时间点来看拥挤度和涨跌幅的变化：
2024年9-10月，其实0930为市场拥挤度最高的时候，拥挤度远远超过1接近1.5，虽然1008有一段涨幅，但是拥挤度已经在降低了，所以可以考虑在0930 放股票，也可以考虑在1008或者1009放股票，都是合适的时间段。
2015年5-6月，其实0526有一次拥挤度超高，略微超过1了，可以考虑在那天或者之后卖出，虽然会少赚0.15的涨幅，但是可以躲过后面的跌幅。
2015年7-8月，其实都有一次未到1的见顶，见顶（在一定时间段比如20天）之后，拥挤度第二天就是直接下去了，所以其实可以考虑逃跑，此时有可能躲过一些跌幅。
总结：一定天数中，如果拥挤度达到顶点，且后面跟着拥挤度缩小，其实就是要考虑收手。这个与前面讲的总结的逻辑很接近，如果近X天开始变得比X+N天差，那么就是一个明确的不好信号。
03
将拥挤度指数加入到低波大市值中
根据上面分析的逻辑，我们是否可以把拥挤度作为挑选股票的一种策略，于是在低波大市值中增加了这个filter。
增加之前：
增加之后：
其他：其实从实际来看拥挤度更适合做高位见顶的逻辑，如果作为买入大市值更有效一些（小市值影响不大）。另外，把这个用到行业上，来找到有一定拥挤度的行业从而获得热门行业，也是一个不错的主意。这一点在华宝证券《如何构建拥挤度指标，优化行业轮动策略》以及华泰证券《拥挤度指标在行业配置中的应用》也有提及。后续，我也会持续看看这一块是否有用。
以上是我简单的分析，不确定是否合理正确，欢迎各位老板指正拍砖。
附件：
