前言
市場(chǎng)上帶人炒股的騙局屢見(jiàn)不鮮，手法花樣翻新，核心推薦要點(diǎn)就是告訴你一個(gè)股票代碼，更告訴你精準的買(mǎi)賣(mài)點(diǎn)。很多新韭菜老韭菜都會(huì )入溝，最終虧損出局。其實(shí)用簡(jiǎn)單的常識就可以判斷真假，如果真有那么準確，那些薦股人自己操作，就算很小的資金都可以在一年內富可敵國。
這些騙子的套路核心就是告訴你怎么擇時(shí)，另一個(gè)擇股相對淡化。但是，真正的擇時(shí)策略效果如何呢？我們來(lái)看一組統計數據
從統計數據看，所有賬戶(hù)的擇時(shí)效益都是負的，從交易成本與擇時(shí)收益的比率來(lái)看，散戶(hù)10-300 萬(wàn)的散戶(hù)操作頻繁，交易成本與收益的比率都在 30%以上。散戶(hù) 10 萬(wàn)以下占比 10%，資金賬號少，能操作機會(huì )空間不多，被動(dòng)減少操作。
散戶(hù) 300-1000 萬(wàn)以上的賬戶(hù)比率都在20%左右，這類(lèi)交易者在市場(chǎng)中較少，已經(jīng)有一定的專(zhuān)業(yè)技能，但仍然操作頻繁。
機構投資者賬戶(hù)比率在 10%左右，相對散戶(hù)好一些，有專(zhuān)業(yè)技能，同時(shí)在規則制度上有所限制，被動(dòng)減少操作。
公司法人投資者是表現最好的一組賬戶(hù)，原因有規則限制頻繁賣(mài)出，股票的獲得是從一級市場(chǎng)，原始成本更低。
短期頻繁擇時(shí)策略實(shí)不可取。作為專(zhuān)業(yè)投資者，應該減少短期的擇時(shí)，只在大周期長(cháng)時(shí)間上做一定的擇時(shí)。
擇時(shí)的幾個(gè)維度：牛熊周期，震蕩幅度，估值水平，開(kāi)戶(hù)數據，日均成交額，股債收益差，資產(chǎn)證券化率，恐慌指數
牛熊周期
以上證指數 30 年的月線(xiàn)圖為例，以 A 股為例，1990 年以來(lái)，A 股牛熊周期平均 5-6 年一輪回，其中牛市持續時(shí)間為 10-30 個(gè)月左右，熊市為 7-20 個(gè)月時(shí)間，震蕩市為 15-35 個(gè)月之間。
剔除掉一些極端值以后，牛市維持在 20-30 月之間，熊市 9 一 13 個(gè)月左右，震蕩市 20-30月之間。以后的牛熊比會(huì )越來(lái)越接近美國股市，震蕩期振幅縮小。
散戶(hù)所認為的牛短熊長(cháng)是將震蕩市也算到熊市里面，導致牛市時(shí)間占比降低，實(shí)際上牛市持續 時(shí) 間是 長(cháng) 于 熊 市 時(shí) 間的 ， 這 是 物 理 學(xué) 的 運 動(dòng) 規 律 決 定 的
我們再來(lái)看看中美股市的對比
美國的牛市運行周期更長(cháng)平均 20 多年一次，熊市很短，震蕩市也少。理論上來(lái)說(shuō)，只要你持有美股指數，不管買(mǎi)在高點(diǎn)還是低點(diǎn)，最終都會(huì )創(chuàng )新高，擇時(shí)帶來(lái)的超額收益很少，最終是靠持股，這是巴菲特出現在美國的最主要原因。
A 股的國運牛市仍處于早期階段，股票市場(chǎng)開(kāi)始到現在也才 30 年，波動(dòng)大是正常的
美國的國運牛市已經(jīng)進(jìn)行到中后期，牛短熊長(cháng)。從很多個(gè)股的微觀(guān)層面觀(guān)察就可以看到，到了上漲中后期，趨勢形成，會(huì )導致漲多跌少，直到反轉。每個(gè)國家的指數可以看作一家國家經(jīng)營(yíng)公司股票，從底層邏輯上來(lái)說(shuō)也需要以基本面為綱，遵循正常的股票走勢。
震蕩幅度
A 股波動(dòng)很高，因此擇時(shí)仍然重要。A 股收益率雖然長(cháng)期很高，但是波動(dòng)也很大。以上證綜指為例，1991 年以來(lái) A 股已經(jīng)經(jīng)歷了五輪'牛市-熊市-震蕩市'周期不斷交替的過(guò)程，目前處在第六輪牛熊周期中。過(guò)去五輪完整的牛熊周期分別是 1991/1-1996/1、1996/1-2005/6、2005/6-2008/10、2008/10-2013/06、2013/06-2018/12,
我們取其中牛市上漲的階段計算上證綜指在牛市中的漲跌幅，分別為 1459%、195%/114%(第二輪周期中有兩段牛市）、514%、109%和 180%,換成復合年化漲幅為 255%、125%/44%、112%、142%和 207%,剔除第一次極端值后平均為 126%;
同樣我們計算熊市中上證綜指的漲跌幅，熊市區間的年化漲幅分別為-61%、-54%、-73%,-38%和-64%,平均為-58%。美股以同樣的方法計算后道瓊斯指數在牛市中的平均年化漲幅為 20%,熊市平均年化跌幅為 29%。
可見(jiàn)牛熊周期視角下 A 股的波動(dòng)更為劇烈。自然年視角下的結論也一致，上證綜指過(guò)去 30年平均振幅（年度指數最高點(diǎn)/最低點(diǎn)-1)達到了 80%,而美股過(guò)去 50 年為 28%。
A 股這種高波動(dòng)的特征使得擇時(shí)策略性?xún)r(jià)比很高。前期以華夏大盤(pán)大盤(pán)精選為代表。
估值波動(dòng)
以滬深 300 指數為例，合理波動(dòng)區間為 20-40 倍，中樞值為 30 倍，低于 20 倍為低估區間，可以作為擇時(shí)買(mǎi)入區間，高于 40 倍為高估區間，選擇的策略為賣(mài)出區間。
當然，隨著(zhù)中國股市的市值越來(lái)越大，估值中樞有下調的可能，我們可以參考美國道瓊斯的百年估值數據
美股道瓊斯指數 1900-2006 年的市盈率估值區間圖，美股 PE 估值區間為 5-45 倍，美股的估值波動(dòng)區間更大，時(shí)間更長(cháng)。反映到股市是上美股牛長(cháng)熊短。
由于交易制度的差異，美股 T+0,無(wú)漲跌停板限制，A 股 T+1,10%漲跌停板制度，美股的有效性更高，下跌速度更快，震蕩時(shí)間更短，從效率來(lái)說(shuō)，美股的買(mǎi)入賣(mài)出擇時(shí)效率更高。A 股的震蕩時(shí)間更長(cháng)，買(mǎi)入擇時(shí)效率相對較低，賣(mài)出效率更高。
A股日均成交額
整體上，隨著(zhù) A 股的上市公司數量和上市總市值的不斷增加，成交額呈現出周期性的增大過(guò)程。2015 年牛市中日均交易額在 1 萬(wàn)億以上的月份有 6 個(gè)，日均交易額 1.4 萬(wàn)億以上的三個(gè)月，股市加速沖頂，牛市頂峰月，日均交易額超過(guò) 1.7 萬(wàn)億。目前這一輪的牛市很有可能將這個(gè)極值推向新高，日均 2 萬(wàn)億甚至可能不是頂峰。
新增開(kāi)戶(hù)數
由于政策的變動(dòng)，這個(gè)指標有點(diǎn)失真，例如 2015 年，政策放開(kāi)，每個(gè)股民最多可開(kāi) 20 個(gè)滬深股票賬號，那一年開(kāi)戶(hù)數突破極值。隨后政策又變動(dòng)，開(kāi)戶(hù)數限制為 3 個(gè)，開(kāi)戶(hù)數隨之大跌，目前的中樞值為 250 萬(wàn)個(gè)。
股債收益差
從長(cháng)周期的角度來(lái)看，股市的投資回報率是大于 10 年期國債回報率（無(wú)風(fēng)險利率）低。二者的差在 4%以上時(shí)，是股市的底部擇時(shí)買(mǎi)入區間，當二者的收益差在 0%以下時(shí)，就進(jìn)入了股市高位擇時(shí)賣(mài)出區間（針對長(cháng)期投資者和逆向投資者），其他為隨機游走，可漲可跌
股市市值與 GDP 的比率（巴菲特指標）
又叫資產(chǎn)證券化率，指該國股市市值與 GDP（GNP）的比值，低于 50%為低估區間，高于 120%以上為高估區間，高于 150%為泡沫性高估，主要由巴菲特 1999 年和 2001 年提出 ，此時(shí)美股處于科技股泡沫時(shí)期
全球主要經(jīng)濟體在 2008 年經(jīng)濟危機之后進(jìn)入印鈔模式，市場(chǎng)流動(dòng)性非常充沛，各國的資產(chǎn)證券化率不斷走高，以美國 為例，美國目前的證券化率已經(jīng)超過(guò)了 170%,最高達到 189%，再以傳統的 50-120%區間作為判斷，可能會(huì )造成很大困擾，但是可以判斷，目前不是一個(gè)好的投資區間
A 股的資產(chǎn)證券化率，底部不斷抬高，頂部區間也會(huì )逐步走高，2019 年為 89%。2020 年 7.24日數據，A 股總市值為 70.4 萬(wàn)億，港股 25.4 萬(wàn)億人民幣，海外中概股為 13 萬(wàn)億市值，合計109 萬(wàn)億，2019 年 GDP 為 99 萬(wàn)億,證券化率為 110%，對應 2020 年 GDP 也超過(guò) 100%，總體來(lái)說(shuō)，到了謹慎區間
恐慌指數
美國道瓊斯指數2009年以來(lái)指數與VIX指數的對照圖，這是一個(gè)反向指標，從目前數據看，是一個(gè)相對較好的指標。印證了巴菲特的名言：別人恐懼我貪婪，別人貪婪我恐懼 。目前A股暫時(shí)沒(méi)有這個(gè)指數
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