从数据中寻找确定性：量化高手如何用三招划分行情运行区间？

作者：老余捞鱼

原创不易，转载请标明出处及原作者。

写在前面的话：很多人最容易犯的错误，就是拿一套固定的方法去硬套千变万化的市场。这篇文章我将分享三种识别行情状态的硬核方法：从基础的均线逻辑，到波动的统计规律，再到AI常用的数学模型。我会配上具体的逻辑代码和图表，带你像气象员一样预判市场环境，做到顺势而为。

总有人在猜：”这市场到底是在蓄势待发，还是在偷偷埋雷？”说实话，我要是能一眼看穿，早就****（咳咳，合规合规）。不过话说回来，干了这么多年量化，还真有几招能帮大家”听听市场的呼吸声”。

今天不聊虚的，直接上硬核干货——市场状态识别。这不是什么算命神器，而是正经的统计学方法，华尔街那帮量化团队天天琢磨的东西。我把它掰开揉碎，用三招教你识别市场到底在”装睡”还是”真醒”。

① 为什么要识别市场状态？

市场状态是个啥玩意儿？简单说，市场状态就是市场在一段时间内的”性格特征“。就像人有喜怒哀乐，市场也有三种基本面孔：

1. 趋势型性格——要么一路向北，要么一路向南，目标明确。

2. 震荡型性格——像个钟摆，来回晃悠，有根看不见的绳子牵着。

3. 暴躁型性格——上蹿下跳，一点就着，风险传染特别快。

图1：标普500三种市场状态示例

识别这些状态有啥用？核心作用就两个：规避暴躁期的风险，抓住趋势期的窗口。市场崩盘前能用这招避开大部分冲击的朋友，晚上睡得都香。

② 数据准备：磨刀不误砍柴工

为啥要用对数收益率？

很多新手直接用价格涨跌算收益，这方法不是不行，就是有点”粗糙”。对数收益率有几个好处：

• 对称性：涨10%再跌10%，不会回到原点，对数收益能反映这个真相。
• 可加性：多日收益可以直接相加，方便计算。
• 标准化：不同资产、不同时间周期都能放到一个尺度上比较。

实操代码：数据工程 baseline

# 导入必要的库import pandas as pdimport numpy as npfrom openbb import obbimport matplotlib.pyplot as plt# 第一步：获取标普500数据（SPY）# 用OpenBB免费数据源，比啃Yahoo Finance的接口省事多了data = obb.equity.price.historical(symbol="SPY", provider="yfinance")df = data.to_df()# 第二步：计算7日移动平均（平滑短期噪音）df['ma_7'] = df['close'].rolling(window=7).mean()# 第三步：计算对数收益率# log(今日价格/昨日价格) * 100，变成百分比更直观df['log_return'] = np.log(df['close'] / df['close'].shift(1)) * 100# 删除空值（前7天没有移动平均值）df.dropna(inplace=True)print(df[['close', 'ma_7', 'log_return']].tail())

代码解读：

• rolling(7)像给数据穿件"平滑衣"，去掉短期杂音。
• np.log()是核心转换，把价格变成"收益率语言"。
• 最后三行打印，看看我们的"原材料"长啥样。

③ 三大识别方法：八仙过海各显神通

方法一：隐马尔可夫模型（HMM）：最懂”前后文”的模型

核心思想：市场状态就像天气，虽然看不见，但会留下痕迹。今天的状态会影响明天，就像下雨之后大概率还是阴天。

模型特点：

• 假设市场有3-4个”隐藏状态”；
• 每个状态会产生不同的收益率分布；
• 能计算状态转移概率（比如从”平稳”到”暴躁”的概率）。

from hmmlearn.hmm import GaussianHMM# 准备数据：用对数收益率作为观测值X = df[['log_return']].values# 初始化模型：假设有3个隐藏状态# n_components=3 就是假设市场有3种性格# covariance_type="full" 允许不同状态有不同的波动率model = GaussianHMM(n_components=3, covariance_type="full", random_state=42)# 训练模型model.fit(X)# 预测每个时间点最可能的状态hidden_states = model.predict(X)# 把预测结果加到DataFrame里df['hmm_state'] = hidden_statesprint(f"模型发现的3种状态参数：")for i in range(model.n_components):    print(f"状态{i}: 均值={model.means_[i][0]:.2f}%, 方差={np.sqrt(model.covars_[i][0][0]):.2f}%")

图2：HMM识别的市场状态时间序列数据来源：SPY 2020-2025年日线，老余捞鱼团队回测

优势：懂时序，能捕捉状态转换。注意：需要调参，n_components设多少合适得试。

方法二：K-Means聚类：最”直男”的分组方法

核心思想：不看时间先后，只看谁跟谁长得像。把收益率数据点当成一群小朋友，让相似的自己抱团。

模型特点：

• 无监督学习，自动分组。
• 假设每个状态是”圆形”分布。
• 计算快，简单直接。

from sklearn.cluster import KMeans# 准备特征：用收益率和波动率（7日标准差）df['volatility'] = df['log_return'].rolling(7).std()features = df[['log_return', 'volatility']].dropna()# K-Means聚类，也是3个组kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)df.loc[features.index, 'kmeans_state'] = kmeans.fit_predict(features)# 看看每个组的特征cluster_summary = df.groupby('kmeans_state')[['log_return', 'volatility']].mean()print("K-Means聚类结果：")print(cluster_summary)

图3：K-Means聚类结果散点图

优势：速度快，代码少，容易理解。

注意：假设簇是圆形，实际市场可能更复杂。

方法三：高斯混合模型（GMM）：最”圆滑”的拟合方法

核心思想：K-Means的升级版，不强行划分边界，而是说”你有可能属于A，也有可能属于B，我给你个概率”。

模型特点：

• 每个数据点有概率归属多个状态。
• 允许椭圆形的分布，更灵活。
• 计算量稍大。

from sklearn.mixture import GaussianMixture# 同样的特征gmm = GaussianMixture(n_components=3, random_state=42)df.loc[features.index, 'gmm_state'] = gmm.fit_predict(features)# 查看每个状态的权重和参数print(f"GMM模型参数：")for i in range(3):    print(f"状态{i}: 权重={gmm.weights_[i]:.2f}, 均值={gmm.means_[i]}, 方差={gmm.covariances_[i].diagonal()}")

从识别到行动：构建状态响应机制

基本逻辑框架

识别出状态后咋用？老余给个基础思路：

1. 状态映射表

• 状态0（低波动+正收益）→ 关注布局窗口；
• 状态1（中波动+震荡）→ 保持现有敞口；
• 状态2（高波动+负收益）→ 风险规避模式。

2. HMM策略代码框架

# 假设状态0=平稳，状态1=上涨，状态2=暴躁# 简单规则：避开状态2# 初始化持仓信号df['position'] = 1  # 默认参与# 当状态为2时，风险规避（空仓或保护）df.loc[df['hmm_state'] == 2, 'position'] = 0# 计算策略收益df['strategy_return'] = df['log_return'] * df['position']# 计算累计收益df['spy_cum'] = df['log_return'].cumsum()df['strategy_cum'] = df['strategy_return'].cumsum()# 可视化比较plt.figure(figsize=(12, 6))plt.plot(df.index, df['spy_cum'], label='标普500', alpha=0.7)plt.plot(df.index, df['strategy_cum'], label='状态策略', linewidth=2)plt.title('HMM状态策略 vs 基准')plt.legend()plt.grid(True, alpha=0.3)plt.show()

3. 回测观察要点

• 暴躁期是否避开主要回撤。
• 上涨期是否在场。
• 交易频率是否可接受。

④ 避坑指南

坑1：过拟合（Overfitting）：别活在历史里

症状：模型在历史数据上完美，一实战就拉胯。

对策：

• 样本内外严格分离（至少保留20%数据做验证）。
• 参数不要调太细（别追求小数点后三位）。
• 用滚动窗口回测，模拟真实环境。

坑2：状态数量乱设：不是越多越好

症状：设5个状态，结果两个意思差不多。

对策：

• 从3个开始试（平稳、上涨、暴躁）。
• 用BIC/AIC指标辅助判断。
• 业务逻辑要能说通。

坑3：忽略交易成本：纸上富贵最害人

症状：

• 回测年化30%，实盘扣掉手续费剩15%。
• 状态切换频繁，天天买卖。

对策：

• 回测时加入滑点和手续费（至少万五）。
• 加持仓平滑期（状态确认后再动手）。
• 考虑状态持续性，别一惊一乍。

⑤ 实战进阶

技巧1：多模型投票机制

别只信一个模型，让HMM、K-Means、GMM投票：

• 三个都说暴躁 → 大概率真暴躁。
• 两个说平稳 → 保持观察。
• 一个说上涨 → 别急着动手。

# 综合打分df['risk_score'] = 0df.loc[df['hmm_state'] == 2, 'risk_score'] += 1df.loc[df['kmeans_state'] == 2, 'risk_score'] += 1  df.loc[df['gmm_state'] == 2, 'risk_score'] += 1# 两个以上模型认为风险高，就进入保护模式df['final_position'] = np.where(df['risk_score'] >= 2, 0, 1)

技巧2：融合波动率过滤器

状态识别 + 波动率双重确认：

# 当状态为高风险 且 波动率 > 阈值vol_threshold = df['volatility'].quantile(0.8)  # 取80%分位df['double_check'] = np.where(    (df['hmm_state'] == 2) & (df['volatility'] > vol_threshold),    0,  # 风险规避    1   # 正常参与)

技巧3：跨资产验证

标普500暴躁了，看看国债、黄金的状态：

• 股债双暴躁 → 系统性风险，躲躲。
• 股暴躁+债平稳 → 可能是行业问题。

⑥ 观点总结

核心要点回顾

1. 数据打底：对数收益率 + 移动平均，干净数据是一切基础。
2. 三大方法：HMM懂时序、K-Means速度快、GMM更灵活。
3. 状态映射：识别是为了行动，建立清晰响应规则。
4. 过拟合警惕：历史表现好 ≠ 未来好用，验证要严格。
5. 成本控制：别被频繁交易吃掉利润，平滑很重要。

这套东西别指望它能让你”稳赚不赔”。它更像是个路况导航仪：有的地方能开快车，有的地方得踩刹车，有的地方最好绕道走。

真正的价值在于：

• 减少拍脑袋决策：数据说话，情绪靠边。
• 建立纪律性：状态不明朗时不乱动手。
• 持续优化：模型可以迭代，经验可以积累。

量化交易不是预测未来，而是管理不确定性的工具箱。今天这三招，就是你的瑞士军刀中的一把刀片。

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风险提示：本文仅供参考，不构成投资建议。量化策略开发应以学习和技术交流为目的。投资有风险，入市需谨慎。