# 相对强弱观察列表：可复现的排序方法

相对强弱观察列表按固定窗口将证券与明确基准比较；它用于组织研究，不预测回报，也不能替代风险分析。

规范链接: https://wiki.fcontext.com/zh-cn/stocks/relative-strength-watchlist/
事实核验日期: 2026-07-21

> 仅供教育参考，不构成投资建议

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## 直接答案

**相对强弱观察列表**按固定回看窗口，将证券回报与明确基准比较并排序。简单算术分数为 `RSᵢ = 证券 i 总回报 - 基准总回报`；波动较大时，用财富比率 `(1 + 证券回报) / (1 + 基准回报) - 1` 更准确。应使用复权价或总回报数据，一致处理分配与拆股。

相对强弱只是研究筛选器，不是买入信号。它不同于根据证券自身涨跌计算的 **RSI（相对强弱指数）**。学术动量则是具有明确形成期、持有期、样本范围与执行规则的组合效应。

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## 建立可比排序

查看结果前先确定可投资样本、基准、观察日、回报口径、币种和窗口。`20/60/120` 个交易日可以表示不同期限，但只是人为约定。个股应同时对比大盘和相关行业基准，以拆分市场、行业与公司部分。

记录字段可包括代码、公司、行业、基准、`20/60/120` 日总回报与超额回报、成交量和价差、下一份文件或财报日期、待研究的基本面问题及计算日期。保存原始值与公式版本，才能复现列表。

排名可能因信息和仓位逐步调整而持续，也可能反转。高排名只说明过去跑赢，不能解释原因、信息是否已定价，或当前流动性和估值下是否适合执行。

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## 数字示例

同一 60 个交易日内，假设大盘 ETF 总回报 `5%`、行业 ETF `18%`、股票 A `35%`。行业算术相对强度为 `18% - 5% = 13` 个百分点；个股相对行业为 `35% - 18% = 17` 个百分点。个股相对大盘的复合财富比率为 `1.35 / 1.05 - 1 = 28.57%`。

股票 A 可进入研究队列，但计算本身不说明未来回报。应检查是否主要来自一次财报跳空、行业 ETF 是否合适、预期和公司文件是否支持变化，以及价差和换手是否显著侵蚀结果。

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## 观察列表控制

- 按每个历史时点固定当时样本，避免幸存者偏差。
- 只用计算时已知数据，并滞后基本面数据，避免前视偏差。
- 对齐日期、交易日历、币种、公司行动与分配口径。
- 分开记录原始回报、相对大盘回报和相对行业回报。
- 标记财报跳空、并购、IPO、陈旧价格、停牌和历史不足。
- 视用途设定最低价格、流动性与上市历史要求。
- 记录估值、资产负债表风险、预期变化和待核查的一手文件。
- 衡量换手、买卖价差、市场冲击、税费与再平衡频率。
- 在多个期限和样本外日期检验，避免看完结果才选择最佳规则。
- 将退市和破产视为结果，而不是缺失数据。

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## 常见误区

- “相对强弱能预测下一个赢家。”它只概括过去的相对表现。
- “相对强弱就是 RSI。”前者比较基准，后者是有界振荡指标。
- “强行业的每只成分股都强。”权重与公司结果各不相同。
- “只看价格回报就够了。”分配和公司行动会改变排序。
- “排名第一代表低估。”排名不包含估值结论。
- “回测排名可以直接执行。”偏差、流动性、换手与成本可能抹去纸面回报。

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## 相关主题

- [动量因子](/zh-cn/stocks/momentum-factor/)
- [行业 ETF](/zh-cn/stocks/sector-etf/)
- [行业轮动](/zh-cn/stocks/sector-rotation/)

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## 权威来源

- [动量因子](https://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/Data_Library/det_mom_factor.html) - Kenneth R. French 数据库
- [买入赢家、卖出输家的回报](https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb04702.x) - Journal of Finance
- [公司文件检索](https://www.sec.gov/search-filings) - SEC