第164章 恐惧指数 (3/4)

 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。

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