美股股票分域与风格特征 -财爸网

一、主要股票池（Universe）按市值分层

股票池	代表指数	成分股数	市值范围	Norgate 动态列表	自动变量
超大盘	S&P 100 (OEX)	~100	美股最大 100 家	.S&P 100 Current & Past	InOEX
大盘	S&P 500 (SPX)	~500	约 $15B+	.S&P 500 Current & Past	InSPX
大中盘	Russell 1000 (RUI)	~1000	美股前 1000 大	.Russell 1000 Current & Past	InRUI
全市场	Russell 3000 (RUA)	~3000	覆盖美股 98% 市值	.Russell 3000 Current & Past	InRUA
科技成长	Nasdaq 100 (NDX)	~100	纳斯达克最大非金融股	.NASDAQ 100 Current & Past	InNDX
蓝筹	DJIA	~30	道琼斯 30 成分股	.Dow Jones Industrial Average Current & Past	InDJI

"Current & Past" 后缀确保回测包含历史上曾在指数中但后来被移除的股票，消除幸存者偏差。

二、各域核心特性与适配策略

S&P 100 (OEX) — 超大盘，趋势跟踪的天然温床

流动性极好，不需要额外过滤
价格走势"干净"，噪音少，Donchian 突破和移动止损效果好
趋势一旦形成，持续性强（大象转身慢）
不适合均值回归 — 波动率太低，回归幅度不够吃
知识库示例：trend_following_basics、oex_tf_top_down、oex_tf_fresh_signal、tf_dynamic_size、optimal_diversity

Nasdaq 100 (NDX) — 成长+科技，动量轮动首选

天然的成长股集中地，科技权重极高
动量效应显著 — 强者恒强的特征最明显
波动率比 OEX 高，轮动收益空间大
适合持仓 5-10 只的集中轮动策略
知识库示例：ndx_rotate 系列、flipper、keltner_pullback

S&P 500 (SPX) — 大盘标准池，行业轮动的基础

GICS 行业分类最完善，适合做行业/板块轮动
500 只股票提供足够的行业内选股深度
兼具动量和价值因子的有效性
是机构投资者的"默认宇宙"
知识库示例：clenow_stocks_on_move、cii_rotate、yield_rank、sector_etfs_breadth

Russell 1000 (RUI) — 大中盘，均值回归的主战场

~1000 只股票，每天能产生足够多的均值回归信号
包含中盘股，波动率比 SPX 高，回归幅度更可观
流动性仍然足够支撑日内交易
是"广度"和"质量"之间的最佳平衡点
知识库示例：mr_sample 系列、weekly_trend_follow、simple_day_trade、higher_lows、multi_moc_top_down

Russell 3000 (RUA) — 全市场，激进策略的弹药库

包含小盘股，波动率最高
均值回归信号最多，但流动性参差不齐
必须配合严格的价格/成交量过滤
适合同时跑多个策略、需要大量信号的组合系统
知识库示例：bensdorp_book、goal_30_15、gics_indu_rank

三、风格频谱：市值与策略风格的对应关系

← 趋势/动量效应强                    均值回归效应强 →

超大盘 OEX    ████████████░░░░░░░░░░        趋势跟踪首选
大盘 SPX      ██████████░░░░░░░░░░░░        动量轮动 + 行业轮动
科技 NDX      ████████████████░░░░░░        动量轮动最强（成长属性加成）
大中盘 RUI    ░░░░░░░░░░████████████        均值回归主战场
全市场 RUA    ░░░░░░░░░░░░████████████      激进均值回归

核心规律：

市值越大 → 趋势性越强，回归性越弱
（大象转身慢，一旦动起来就是趋势）
市值越小 → 回归性越强，趋势性越弱
（小票波动大、过度反应多，容易均值回归）
NDX 是例外
— 虽然市值大，但科技成长属性使动量效应特别突出

四、风格互补：经典组合思路

知识库中 combined.rts、two_accounts.rts、bensdorp_book.rts 都在实践这些组合：

趋势 + 均值回归
— 最经典的互补。趋势策略在趋势市赚钱、震荡市小亏；均值回归反过来。两者权益曲线相关性低
大盘动量 + 中小盘回归
— OEX/NDX 趋势跟踪 + RUI 均值回归，天然对冲
多空配对
— mr_sample 同时做多超卖、做空超买，再用 SPY 对冲隔夜敞口
股票 + 资产配置
— 股票策略 + dalio_all_weather 或 keller_baa 等 ETF 配置策略，进一步分散

五、常用过滤条件

各策略在选定股票池后，通常还会叠加以下过滤：

过滤类型	典型写法	目的
最低价格	C > 5 、C > 10、C > 20	排除仙股，确保机构级质量
最高价格	C < 55 、C <= 80	部分 MR 策略限价用于固定股数仓位
成交量（股）	avg(v,50) > 100000	确保可交易流动性
成交额（美元）	avg(c*v,20) > 50000000	比股数更好的流动性度量
波动率（ATR%）	ATR(5)/C >= 0.03	确保足够的价格波动空间
趋势过滤	C > MA(C,200)	顺势交易
大盘环境	Extern($SPY, C > MA(C,200))	仅在牛市中交易
跳空过滤	CountTrue(ABS(ROC(C,1))>=15, 90) == 0	排除异常波动股票

六、与 A 股的关键差异

维度	美股	A 股
小市值效应	近 10 年大盘股长期跑赢小盘股	历史上小市值效应很强
做空机制	可做空，均值回归可多空双向	融券限制大，基本只能做多
交易制度	T+0，日内策略可行	T+1，限制短线玩法
幸存者偏差	Norgate "Current & Past" 机制完善	历史成分股数据获取困难
涨跌停	无涨跌停限制	10%/20% 涨跌停板
市场结构	机构主导，趋势性较强	散户占比高，波动和回归特征更明显