编者按：

投资量化π是中信保诚基金旗下一款旨在探讨量化投资的投资者陪伴栏目。在非量化人看来，量化有一层“神秘面纱”。其实，有些“量化”也可以很简单。比如用量化方法来观察市场辅助投资、用量化方法审视投资决策改善风险收益等等。本栏目正是从这一视角出发，探讨量化投资。本期，我们继续跟着提云涛博士，一起探讨如何用简单的统计来讨论A股究竟是牛短熊长，还是牛长熊短的问题。

量化有助于我们更准确地认识市场。我们再次用简单的统计来讨论A股市场究竟是牛短熊长，还是牛长熊短。关于市场，投资者经常感叹A股市场是牛短熊长，由此导致赚钱不易。那么，A股市场真的是“牛短熊长”吗？和上次讨论不同，本次我们在继续以沪深300为样本的同时，还以沪深300净收益指数（因为全收益并没有考虑股票分红的税收影响，不是投资者能够实际得到的收益，净收益指数则考虑了税收影响，故本文用净收益指数）为样本做相同的统计。鉴于时间已经进入到2023年下半年，因此本次样本区间也做延伸。即用2006年1月4日——2023年6月30日的沪深300指数、沪深300净收益指数为样本。

先统计涨跌期数和占比。统计沪深300指数涨跌情况，结果见表1。可以发现，无论是按天、周、月、季为周期，都是上涨时间多于下跌时间。

表1：2006年-2023上半年沪深300指数涨跌统计

注：统计区间为2006年1月4日-2023年6月30日，数据来源为Wind。

统计沪深300净收益指数的涨跌情况，结果见表2。也可以得到上涨时间多于下跌时间的类似结论。只是因为考虑了股息的影响，上涨的占比有所提高。

表2：2006年-2023上半年沪深300净收益指数涨跌统计

注：统计区间为2006年1月4日-2023年6月30日，数据来源为Wind。

如果认为市场连续上涨是牛市、下跌是熊市。以日、周、月、季为周期统计2006年-2020年沪深300指数连续上涨（或下跌）的情况，结果见表3。可见，如果按连续上涨（或下跌）来计算，也是上涨时间大于下跌时间。

表3：2006年-2023上半年沪深300指数连续涨跌统计

注：统计区间为2006年1月4日-2023年6月30日，数据来源为Wind。

统计沪深300净收益指数的连续涨跌情况，结果见表4。也可以得到上涨多于下跌的相似结论。只是因为考虑了股息的影响，平均连续上涨的时间略有延长，平均连续下跌的时间略有缩短。

表4：2006年-2023上半年沪深300净收益指数连续涨跌统计

注：统计区间为2006年1月4日-2023年6月30日，数据来源为Wind。

从对称和公平来看，如果认为市场下跌是“熊”，那么市场上涨就应该是“牛”，反之亦然。这些统计告诉我们，理所当然的“牛短熊长”结论不一定对。一是要进一步考虑是不是“牛短熊长”；二是如果“牛短熊长”不对，为什么会认为是牛短熊长，对投资理财有什么影响。

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