第164章 恐惧指数 (第2/2页)
◦ 融资买入额占比（Z-Score）： 融资买入额占市场总成交额的比例。该比例在恐慌中通常会降至极低水平，反映杠杆资金不敢轻易入场。
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四、 舆情与关注度维度（市场“叙事”与散户情绪中的恐惧）
1. 论坛恐慌关键词指数：
◦ 基于对主要股票论坛的文本分析，计算“割肉”、“清仓”、“绝望”、“崩盘”、“股灾”、“销户”、“关灯吃面”等典型恐慌关键词在单位时间内的出现频率、密度及互动热度，合成一个指数并进行Z-Score标准化。这是捕捉散户情绪恐慌的“温度计”，在恐慌时期往往呈现爆发式增长。
2. 新闻情感负面指数：
◦ 财经新闻中负面情感报道的比例和强度Z-Score。媒体是情绪的放大器，负面报道的集中出现会加剧恐慌。
3. 恐惧相关搜索指数：
◦ “暴跌”、“熊市”、“套牢”等关键词的搜索引擎指数变化率。反映场外潜在投资者或浅套投资者的关注焦点和焦虑情绪。
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“恐惧指数”的合成与计算：
陆孤影没有简单地将这些因子等权平均。他根据每个因子在反映“恐惧”上的敏感性、可靠性、领先性，以及因子之间的相关性（避免多重共线性），赋予不同的权重。价格与交易行为维度（尤其是广度指标和极端波动）权重最高，因为最直接；衍生品维度（期指贴水）权重也很高，因其前瞻性；资金维度反映实际行为；舆情维度则作为确认和情绪强度的补充，权重相对较低，但因其有时具有爆发性和领先性，也不可忽视。
具体合成步骤如下：
1. 因子标准化： 每个因子都已预处理为Z-Score或偏离倍数，使其可比。
2. 加权求和： 将各因子的Z-Score（负向因子本身Z-Score高代表恐惧，因此直接取正值；部分正向因子如上涨家数占比，其Z-Score低代表恐惧，需取负值后参与计算）乘以其权重，然后求和，得到一个原始的“恐惧综合得分”。
3. 指数化： 将这个原始得分，通过一个预设的函数（如基于历史分位数的映射），映射到一个0-100的区间，或者一个更直观的刻度上，如：
◦ 0-20： 恐惧水平极低（市场乐观或平稳）
◦ 20-50： 轻度恐惧/谨慎
◦ 50-70： 中度恐惧
◦ 70-90： 高度恐惧
◦ 90·100： 极度恐惧/恐慌
（阈值划分基于历史数据的统计分布，如前5%分位数对应“极度恐惧”）。
4. 计算“恐惧动能”： 对“恐惧指数”值计算其一阶差分（日度变化）作为“恐惧变化速度”，二阶差分作为“恐惧加速度”，用以判断恐慌是在加剧、缓和还是趋于平稳。
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初步回测与观察：
陆孤影将初步构建的“恐惧指数”模型加载到历史数据中，回测了包括最近这次系统性恐慌在内的多个市场下跌阶段。
图表清晰地显示，在每一次市场大跌、尤其是恐慌性下跌中，“恐惧指数”都迅速攀升，突破“高度恐惧”甚至“极度恐惧”阈值。其上升的斜率、持续的时间、以及达到的峰值，都与市场下跌的惨烈程度高度相关。
更让他关注的是几个细节：
• 在市场长期阴跌的末端，有时“恐惧指数”并不会立刻飙升，而是维持在中度恐惧水平，但“恐惧动能”可能已经悄然转弱（下跌速度放缓），同时可能伴随着“价量恐慌”（下跌、跌停家数多）与“资金/衍生品恐慌”（期指贴水、融资盘下降）的背离。这或许意味着恐慌从显性转向隐性，但做空动能衰竭。
• 在某些由突发利空引发的短期暴跌中，“恐惧指数”会瞬间冲至极值，但随后快速回落。这种脉冲式的恐惧，往往对应着短线超卖后的技术性反弹。
• 论坛恐慌关键词指数，通常在市场暴跌的初期和中期与指数同步飙升，噪音大但敏感；而在市场真正绝望的底部区域，有时论坛热度反而会下降（“装死”或彻底离开市场），但期指深度贴水和融资盘暴降等指标可能仍在恶化。这表明不同维度的恐惧并不同步，需要综合判断。
“恐惧指数”的初版，已经能够较为准确地刻画市场恐惧的“温度”。但陆孤影知道，这还不够。他需要进一步定义，当指数进入哪个区域时，意味着“恐惧”可能已经过度，市场进入了“物极必反”的潜在转折区域？这需要结合历史回测，确定“极端阈值”，并观察阈值被突破后市场的典型表现。
此外，仅仅有“恐惧指数”还不够。贪婪，是恐惧的另一面，同样需要精确度量。在牛市的喧嚣中，识别出过度贪婪的迹象，与在熊市的绝望中识别出过度恐惧的迹象，具有同等重要的风险控制价值。
他关闭了“恐惧指数”的回测图表，思路已经清晰。接下来，他将以类似的逻辑，构建“贪婪指数”。然后，结合两个指数，并参考历史经验，科学地定义情绪的“极端阈值”，完成情绪量化体系中用于风险与机会识别的关键拼图。
恐惧，
已被，
度量。