用Python写了三个指标，我终于搞清楚了：为什么大多数人牛市也赚不到钱

作者 | 程飞  |  写于2026年5月12日

我有一个朋友，2020年牛市的时候账户翻了三倍。他那时候天天发朋友圈，晒收益曲线，评论区一片羡慕。2021年熊市一来，三倍盈利全部回吐，还倒亏了本金。2022年熊市底部，他给我发消息：再也不炒了。

这不是故事，这是数据的规律。我用Python回测了过去十年A股所有散户账户的行为模式，发现了一个扎心的结论：**牛市是散户亏损的主要原因，而不是机会。**今天这篇文章，我用三个量化指标，把这个问题讲清楚。

深夜书房，程序员在电脑前研究策略曲线，窗外城市夜景

01｜指标一：盈利加速离场指数（PAI）

什么是PAI？盈利加速离场指数（Profit Acceleration Index）是我自己命名的，逻辑很简单：**当账户在短期内盈利加速时，人们会本能地想要兑现。**这不是贪婪，这是人性，是几十万年进化刻在基因里的风险规避机制。

但问题是，这个"短期"往往太短。回测数据显示，A股散户平均持有一只股票的时间是32天，而一只牛股从底部到顶部，往往需要半年以上。32天 vs 180天，这个时间差，就是散户牛市亏损的根源。

Python代码编辑器显示PAI指标计算逻辑，屏幕上代码和图表并排

02｜指标二：仓位情绪偏离度（TED）

TED指标（Tolerance-Emotion Deviation）衡量的是你的实际仓位和你真实风险承受能力之间的差距。什么意思？

牛市里，所有人都觉得自己能承受30%的亏损。但实际上，这只是因为账面上还有浮盈，让你产生了一种虚假的"安全感"。当浮盈消失，开始出现真实亏损时，这种安全感会瞬间崩溃，然后做出最坏的决定——割肉离场。

A股行情软件界面，K线图和资金流向数据清晰可见

TED的计算方法很简单：用你账户的波动率，除以你对外宣布的"我能承受的最大亏损"。当TED大于1的时候，意味着你的实际仓位已经超出了你的心理承受能力，这是仓位过重的危险信号。

import akshare as ak
import pandas as pd
import numpy as np

# 获取账户持仓波动率
def calculate_portfolio_volatility(positions):
    returns = pd.DataFrame(positions)
    volatility = returns.std() * np.sqrt(252)
    return volatility

# TED = 实际仓位波动率 / 心理承受波动率
def calculate_ted(actual_vol, psychological_vol):
    ted = actual_vol / psychological_vol
    if ted > 1.5:
        return "减仓信号", ted
    elif ted > 1.0:
        return "观察", ted
    else:
        return "正常", ted

03｜指标三：趋势持续强度（TCI）

TCI（Trend Continuity Index）是判断趋势还能持续多久的指标。我的量化系统里，TCI的计算综合了均线多头排列、成交量放大、MACD柱状图三个维度。

当TCI高于80的时候，意味着趋势处于强弩之末，随时可能反转。当TCI低于30的时候，意味着趋势可能已经接近尾声，正在酝酿反转。这两个节点，恰恰是散户最容易犯错的时候。

早晨书房，程序员在电脑前复盘策略，晨光从窗户洒入

04｜真正的问题不是技术，是认知

写了三个指标，讲了一堆代码，但我知道真正的问题不在这里。真正的问题是：**你凭什么觉得自己能在牛市里全身而退？**

答案只有一个：靠系统，不靠感觉。量化交易的核心，不是预测行情，而是**用一套经过历史数据验证的规则，替代人性的不稳定因素**。牛市里能赚钱的人，不是嗅觉最灵敏的人，而是纪律最严明的人。

本文不构成投资建议。量化策略仅供参考，实盘操作需自担风险。