虽然标普500和纳斯达克指数仍徘徊在历史高位附近，一项广受关注的市场技术指标已悄然亮起"警示 灯"。过去八个交易日中，标普500指数有七次突破了其上方布林带，这一现象通常被视为市场"过热"的 信号，可能预示着短期回调。 SentimenTrader的资深研究分析师Jason Goepfert指出，标普500已连续多日站上布林带上轨，这在当前历 史高位附近尤其引人注目。他在给客户的备忘录中写道："这是非凡动能的表现，还是典型的'涨太 快'迹象？" 布林带由金融分析师John Bollinger于1980年代创建，通过计算股票过去20日的移动平均值，并在其上下 添加两倍标准差区间，来评估股价是否处于"超买"或"超卖"状态。突破上轨通常意味着市场短期内可能 过度乐观，而跌破下轨则可能意味着超卖。 数据显示，自1997年以来，每当标普500在多年高点时触发该信号，接下来的一周中指数都会下跌。不 过，从中长期来看走势并不单一：在触发信号后的六个月内，标普500有十次上涨超过5%，也有十次下 跌超过5%。其中，仅1966年和2000年两次情况最终引发熊市。 此次市场动荡还受到特朗普"关税大棒"重启的影响。周一，特朗普在其 ...

在贵金属交易中，RSI（相对强弱指数）与布林带的协同运用需结合市场环境动态调整。两者的适配逻 辑可从趋势、震荡、极端波动三种场景展开分析： 流动性危机或黑天鹅事件中，指标参数需动态调整。例如，2025 年 3 月美股熔断期间，黄金 15 分钟线 RSI 超卖信号（<20）持续失效，因买卖价差扩大至 0.8 美元，此时应将 RSI 参数从 14 调整为 9，并结 合布林带开口度（>3%）判断趋势。当布林带开口扩大且 RSI 回升至 50 以上时，方可确认反转信号。 四、经济数据冲击下的策略优化 关键数据发布前，需提前调整指标周期。例如，2025 年 6 月美联储议息会议前，将黄金 4 小时布林带 周期从 20 调整为 15，同时将 RSI 超买阈值从 70 上移至 80。当数据公布后价格突破布林带上轨且 RSI 维持在 75 以上时，可视为趋势延续信号。若数据引发震荡，则切换至 1 小时图，利用布林带中轨（20 周期）与 RSI（参数 14）的背离信号捕捉短期机会。 五、品种特性差异的适配要点 白银因工业属性较强，其指标信号需叠加产业数据修正。例如，2025 年 6 月光伏组件排产同比增长 35% 时，白银日线 ...

黄金走势分析： 周五（7月4日）恰逢美国独立日假期，金价在欧市尾盘窄幅震荡，目前交投于3336美元附近。受美国6月非农 就业数据意外强劲的影响，金价在周四（7月3日）下跌近1%，现货黄金收报3325.87美元/盎司。强劲的就业数 据不仅推高了美元和美债收益率，还显著削弱了市场对美联储提前降息的预期，令黄金的吸引力大幅下降。与 此同时，美国国会通过了特朗普政府的大规模减税和支出议案，进一步为经济注入了复杂变量。日内将无重点 关注数据，由于美国独立纪念日，各市场将会提前休市，而会限制金价波动幅度，同时也会在假期前对于昨日 回落的空单进行获利了结而止跌，故此，今日走势偏向震荡波动，或反弹回升为主。 现在的你是不是还在迷茫中，无论行情暴涨，暴跌，单边还是震荡，你是不是总是没把握住？就是所谓的一买 就跌，一跌就割，一割就涨，一涨就追，一追又套，一套再割。这就像一个死套，资金不断缩水，如此循环。 如果你处在这样的循环中，请停下来好好想想，总结一下经验和教训，整装再发。如果你相信我或者只是看到 过李斯裕的文章，就能认同斯裕讲的，李斯裕可以肯定的说一点，我虽不能保证你单单百分之百都盈利，但是 会用认真负责的态度，精准的单位判 ...

现货黄金亚盘保持了近期走势偏弱的基调，目前价格回落到昨晚美盘的低点区域。盯盘神器中的指标共振点汇总图（1H）显 示，金价已经逼近最强支撑位3307，该支撑位是多个布林带的下轨，以及期权的重要参考位，留意金价能否企稳。若失守，下 方支撑距离现价稍远，且支撑力度不及当前支撑区。具体见"VIP专区-盯盘神器"。 现货黄金 盯盘神器·现货黄金：逼近1H级别最强支撑区 ...

马棕油上演4100关口争夺战！布林带上轨压力显现，但生物柴油支撑犹存，后市如何布局？ 相关链接 期货热点追踪 ...

金十VIP盯盘神器 现货黄金在美CPI数据后多空双杀，指标信号显示，数据后冲高的区间缺乏共振点位，首先留意3346附近阻力（包括枢轴点、前 高、布林带、斐波那契位），只要此处反弹不破则短线压力仍然偏空，有望继续向3331附近共振支撑前进。若突破则警惕重测 数据后高点的可能。 ...

证券研究报告·金融工程·金工定期报告 金工定期报告 20250606 证券分析师 高子剑 执业证书：S0600518010001 021-60199793 gaozj@dwzq.com.cn 证券分析师 庞格致 执业证书：S0600524090003 panggz@dwzq.com.cn 相关研究 《估值异常因子绩效月报 20250430》 2025-05-07 《从布林带到估值异常因子》 估值异常因子绩效月报 20250530 2025 年 06 月 06 日 [Table_Tag] [Table_Summary] 报告要点 2022-06-17 东吴证券研究所 1 / 7 请务必阅读正文之后的免责声明部分 ◼ 估值偏离 EPD 因子多空对冲绩效（全市场）：2010 年 2 月至 2025 年 5 月，估值偏离 EPD 因子在全体 A 股（剔除北交所股票）中，5 分组多 空对冲的年化收益为 17.52%，年化波动为 10.00%，信息比率为 1.75， 月度胜率为 70.65%，月度最大回撤为 8.93%。 ◼ 缓慢偏离 EPDS 因子多空对冲绩效（全市场）：2010 年 2 月至 2025 年 5 月，缓 ...

Quantitative Models and Construction Methods 1. Model Name: Commodity Term Structure Simulation Portfolio - **Model Construction Idea**: This is a long-short strategy that dynamically holds long positions in commodities with high roll yields and short positions in commodities with low roll yields. The strategy aims to capture the term structure premium in commodity markets while reducing dependency on single market trends[33][35][34]. - **Model Construction Process**: 1. **Roll Yield Factor**: The roll yield is calculated to measure the contango or backwardation state of a commodity. 2. **Dynamic Positioning**: Commodities with high roll yields are dynamically allocated long positions, while those with low roll yields are allocated short positions. 3. **Portfolio Balancing**: The portfolio is rebalanced periodically to maintain the desired exposure to the roll yield factor[35][38]. - **Model Evaluation**: The strategy demonstrates flexibility in adapting to market risks and provides stable returns even in weak market trends[34]. 2. Model Name: Commodity Time-Series Momentum Simulation Portfolio - **Model Construction Idea**: This strategy captures medium- to long-term trends in commodity prices using multiple technical indicators. It dynamically allocates long positions to upward-trending assets and short positions to downward-trending assets[33][35]. - **Model Construction Process**: 1. **Trend Indicators**: Technical indicators such as moving averages and momentum are used to identify price trends. 2. **Dynamic Positioning**: Commodities with upward trends are allocated long positions, while those with downward trends are allocated short positions. 3. **Portfolio Rebalancing**: Positions are adjusted periodically based on updated trend signals[35][45]. - **Model Evaluation**: The strategy effectively tracks price trends but may underperform in volatile or trendless markets[45]. 3. Model Name: Commodity Cross-Sectional Inventory Simulation Portfolio - **Model Construction Idea**: This strategy uses inventory data to capture fundamental changes in commodity markets. Commodities with declining inventories are allocated long positions, while those with increasing inventories are allocated short positions[33][35]. - **Model Construction Process**: 1. **Inventory Factor**: Changes in inventory levels are calculated to assess supply-demand dynamics. 2. **Dynamic Positioning**: Commodities with declining inventories are dynamically allocated long positions, while those with increasing inventories are allocated short positions. 3. **Portfolio Rebalancing**: Positions are adjusted periodically based on updated inventory data[35][49]. - **Model Evaluation**: The strategy is effective in capturing fundamental supply-demand imbalances but may be sensitive to data accuracy and reporting delays[49]. --- Model Backtesting Results 1. Commodity Term Structure Simulation Portfolio - **Annualized Return**: 3.03% (YTD 2025)[33][38] - **Annualized Volatility**: Not explicitly mentioned - **Maximum Drawdown**: Not explicitly mentioned - **Sharpe Ratio**: Not explicitly mentioned - **Calmar Ratio**: Not explicitly mentioned 2. Commodity Time-Series Momentum Simulation Portfolio - **Annualized Return**: -1.33% (YTD 2025)[45] - **Annualized Volatility**: Not explicitly mentioned - **Maximum Drawdown**: Not explicitly mentioned - **Sharpe Ratio**: Not explicitly mentioned - **Calmar Ratio**: Not explicitly mentioned 3. Commodity Cross-Sectional Inventory Simulation Portfolio - **Annualized Return**: 2.88% (YTD 2025)[49] - **Annualized Volatility**: Not explicitly mentioned - **Maximum Drawdown**: Not explicitly mentioned - **Sharpe Ratio**: Not explicitly mentioned - **Calmar Ratio**: Not explicitly mentioned --- Quantitative Factors and Construction Methods 1. Factor Name: Roll Yield Factor - **Factor Construction Idea**: Measures the contango or backwardation state of a commodity to capture the term structure premium[35]. - **Factor Construction Process**: 1. Calculate the roll yield as the difference between the spot price and the futures price. 2. Normalize the roll yield across commodities to ensure comparability. 3. Rank commodities based on their roll yields and allocate positions accordingly[35]. 2. Factor Name: Trend Factor - **Factor Construction Idea**: Captures medium- to long-term price trends using technical indicators[35]. - **Factor Construction Process**: 1. Use moving averages, momentum, and other technical indicators to identify trends. 2. Normalize trend signals across commodities to ensure comparability. 3. Rank commodities based on their trend strength and allocate positions accordingly[35]. 3. Factor Name: Inventory Factor - **Factor Construction Idea**: Measures changes in inventory levels to capture supply-demand imbalances[35]. - **Factor Construction Process**: 1. Calculate the percentage change in inventory levels over a specified period. 2. Normalize inventory changes across commodities to ensure comparability. 3. Rank commodities based on their inventory changes and allocate positions accordingly[35]. --- Factor Backtesting Results 1. Roll Yield Factor - **Annualized Return**: Not explicitly mentioned - **Annualized Volatility**: Not explicitly mentioned - **Maximum Drawdown**: Not explicitly mentioned - **Sharpe Ratio**: Not explicitly mentioned - **Calmar Ratio**: Not explicitly mentioned 2. Trend Factor - **Annualized Return**: Not explicitly mentioned - **Annualized Volatility**: Not explicitly mentioned - **Maximum Drawdown**: Not explicitly mentioned - **Sharpe Ratio**: Not explicitly mentioned - **Calmar Ratio**: Not explicitly mentioned 3. Inventory Factor - **Annualized Return**: Not explicitly mentioned - **Annualized Volatility**: Not explicitly mentioned - **Maximum Drawdown**: Not explicitly mentioned - **Sharpe Ratio**: Not explicitly mentioned - **Calmar Ratio**: Not explicitly mentioned

美盘时段黄金小幅回落，现货黄金盯盘神器显示15分钟级别最强支撑位于3262，上方次要支撑在3284，此处为多个技术指标共 振点（枢轴点和布林带下轨等），短线阻力位位于3306。更多盯盘信息可前往金十VIP专页-盯盘神器查看。 盯盘神器·现货黄金：短线最强支撑位在？ ...

证券研究报告·金融工程·金工定期报告 金工定期报告 20250507 估值异常因子绩效月报 20250430 2025 年 05 月 07 日 [Table_Tag] [Table_Summary] 报告要点 ◼ 估值偏离 EPD 因子多空对冲绩效（全市场）：2010 年 2 月至 2025 年 4 月，估值偏离 EPD 因子在全体 A 股（剔除北交所股票）中，5 分组多 空对冲的年化收益为 17.65%，年化波动为 10.02%，信息比率为 1.76， 月度胜率为 71.04%，月度最大回撤为 8.93%。 ◼ 缓慢偏离 EPDS 因子多空对冲绩效（全市场）：2010 年 2 月至 2025 年 4 月，缓慢偏离 EPDS 因子在全体 A 股（剔除北交所股票）中，5 分组 多空对冲的年化收益为 16.31%，年化波动为 5.73%，信息比率为 2.85， 月度胜率为 79.23%，月度最大回撤为 3.10%。 ◼ 估值异常 EPA 因子多空对冲绩效（全市场）：2010 年 2 月至 2025 年 4 月，估值异常 EPA 因子在全体 A 股（剔除北交所股票）中，5 分组多空 对冲的年化收益为 17.30%， ...