历次牛市回调的原因是 什么？有哪些特征？该如何应对？ -202509
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一、历次引发牛市大级别回调的原因是什么？
上证指数作为 A 股最常用的宽基指数，与投资者的心理预期关联紧密，因而本文选 用上证指数作为市场走势的观察标准。近二十年来，A 股出现过三轮较为典型的牛市。
第一轮上证指数由 2005 年 6 月的 998 点涨至 2007 年 10 月的 6124 点
第二轮由 2014 年 6 月的 2011 点涨至 2015 年 6 月的 5178 点
第三轮由 2019 年 1 月的 2441 点涨至 2021 年 2 月的 3732 点。
过去三轮牛市中，上证指数共出现 15 次大级别回调。我们将最大回撤在 10%以上 的调整定义为大级别回调，2005-2007 年牛市出现八次大级别回调，2014-2015 年牛市有 两次，2019-2021 年牛市有五次。
一是微观流动性收紧，包括 IPO 增量产生资金虹吸、财政部上调交易印花税税率、 监管处罚杠杆资金等，共引发 9 次大级别回调，出现频次最高。例如，2015 年 1 月 16 日，证监会对 12 家两融业务违规券商开出罚单，导致杠杆资金“熄火”、市场微观流动 性趋紧，市场开始调整。2015 年 1 月 27 日-2 月 7 日，上证指数由高点 3383.2 跌至低点 3075.9，跌幅达 10.1%；之后逐步回升，历时 21 个交易日涨回下跌前高点。
二是宏观流动性收紧，包括国内央行货币政策转向、海外流动性冲击等，共引发 4 次牛市回调。例如，2006 年 7 月 5 日起，央行上调存款准备金率 0.5 个百分点，由 7.5% 提高到 8%，宏观流动性收紧使得上证指数结束上行趋势，持续震荡 6 个交易日后开启 一轮大级别调整。2006 年 7 月 12 日至 8 月 7 日，上证指数由高点 1753.3 跌至低点 1541.4，跌幅达 12.1%。此后上证指数历时 39 个交易日涨回前高。
三是“黑天鹅”突发事件，包括贸易摩擦、新冠疫情等，引发 2 次牛市大级别 回调，出现频次较低。例如，2020 年 1 月国内爆发新冠疫情，春节前上证指数持续下跌， 恐慌情绪不断积压，节后首个交易日上证指数大跌 7.7%。2020 年 1 月 14 日-2 月 4 日， 上证指数由 3127.2 的高点跌至 2685.3 的低点，累计下跌 14.1%
二、历次牛市回调有何特征？
一是牛市回调的核心共性是 “急跌缓涨”。
无论何种原因造成回调，其下跌过程都 是又快又猛，通常在三周内完成；而随后的修复上涨则往往需要更长时间才能重回前期 高点。15 次牛市大级别回调的平均下跌时长为 12 个交易日，触底后升至回调前点位或 阶段高点平均用时 26 个交易日。
二是回调的原因不同，反弹的斜率不同
由微观流动性收紧引发的回调，其后的反 弹速度最为迅速；而由宏观流动性转向所导致的下行，其市场修复过程则往往最为缓慢 和曲折。三类原因所致大级别回调的下跌时长相近，但后续回升至初始点位的时长各不 相同。微观流动性收紧所致的回调平均下跌 12 个交易日，平均跌幅为 12.4%，触底后 涨回初始点位需要 18 个交易日；宏观流动性收紧所致的平均下跌 14 个交易日，最大跌幅 13.5%，涨回初始位置需要 43 个交易日；突发事件所致的平均下跌 10 个交易日，最大跌幅为 13.7%，触底后回升平均需要 26 个交易日。
三是牛市回调期间往往伴随着风格、行业的切换
从风格切换角度看，我们以沪深 300 和中证 1000 指数价格比值的走势观察大小盘风格相对强弱；曲线向上，意味着大盘 股更为强势；曲线向下，意味小盘股更强；出现拐点则说明存在风格切换。我们统计的 15 次大级别回调中，除了 2015 年 5 月的回调外，其余回调前后均出现了明显的大小盘 切换。 从行业切换角度看，我们以万得一级行业指数与上证指数的比价来观察行业表现的 强弱，曲线向上，意味着相关行业的涨幅超过市场平均水平，反之则反。 15 次大级别 回调前后，几乎均出现了行业切换，前期表现强势的行业调整幅度更大，而前期滞涨的 行业显著跑赢市场平均水平，行业层面存在明显的反转特征 （见图表 8）。例如，2006 年上半年，以食品饮料行业为代表的日常消费股表现强势，领涨市场。当时中国经济处 于高速增长期（2006 年 GDP 实际增速 12.7%），带动居民收入和消费快速提升，加上农 业税取消、社保体系推进等政策，让老百姓有钱敢花，白酒、家电、零售百货等标的股 “全面开花”。而到 2006 年 6-8 月回调期，强势的消费股开始转弱，银行股强势接棒， 开始领涨市场（见图表 9）。 值得注意的是，尽管牛市中的回调往往伴随行业轮动与热点切换，但若将周期拉长 来看，整轮牛市通常仍由一条核心主线贯穿始终。初期便凝聚最大市场共识、获得最多 资金追捧的领涨行业，往往呈现出“强者恒强”的特征。即便中途可能出现阶段性的整 理 或 弱 势 ， 其 累 计 涨 幅 在 整 个 牛 市 过 程 中 依 然 占 据 绝 对 优 势 。 还 是 以 2005-2007 年牛市为例，当时市场的上涨从金融、地产、能源三大板块展开。一方面， 大型商业银行股份制改革后，银行资产质量不断优化，利润快速上行，带动金融板块走强；
另一方面，工业化、城镇化进程加速，带动煤炭、有色、房地产行业繁荣，出现了 “煤飞色舞”行情，以及地产股价格的飙升。 尽管牛市演绎过程中，消费股曾在 2006 年上半年阶段性领涨市场，但随后又再度切换为金融、能源等板块。其余几轮牛市的情 况也大致相同，都有一条符合时代背景的主线贯穿始终。2014-2015 年牛市主线是“互 联网金融”；2019-2021 年牛市主线是“核心资产”， 食品饮料和电力设备交替上涨，“茅 指数”和“宁组合”共舞。 也就是说，牛市行情从几个核心板块开始发动，中途可能会切换到其他板块，但最后又会回归到核心板块；这几个核心板块就是牛市的主线行情，牛市期间的胜率和赔率 均领先其他板块。
三、当回调来临时，怎么买？买什么？
1、 怎么买？ 在 维 持本 轮 行情 是一 波 大牛 市 的判 断 的基 础上 ，认 为总 体 的交 易思 路 应该 是 “对策重于预测”“右侧重于左侧”。一是投资者应该耐心等待回调出现后进行操作，减 少“猜顶减仓”或“追高加仓”等盲目操作。二是由于牛市回调“急跌缓涨”的特点， 投资者不用急于在回调初期、下跌过程中仓促建仓，而可以等底部出现、涨势恢复后再 逐步加仓。
对于本轮牛市中上车较早的投资者而言，由于账户中积累了较大比例的浮盈，因此 在投资操作中可以更加从容一些，根据自己的风险承受能力 ，以浮盈的 10%-20%作为 安全垫来博取潜在更大的收益，不跌不动，若安全垫被击穿则可以适当减仓。 对于上车较晚的投资者而言，应该将仓位控制在较低水平（如 50%以下），以低仓 位来等待大幅回调后出现的加仓机会。
2、 买什么？ 当前，以 AI 为代表的硬科技板块作为本轮行情主线，累计涨幅已较为显著。市场 在担忧回调风险的同时，对“高切低”的讨论也日益升温。所谓“高切低”就是资金会 从前期涨幅大，估值高的行业向涨幅小，估值低的行业切换。
根据我们的统计，历史上牛市中的大级别回调大多伴随一定程度的行业切换，“高切低”现象确实普遍存在。但事后分析是容易的，总能找到逻辑将这种切换合理化，而身在局中，要准确预判切换的时机与方向却极为困难。若因片面追求高赔率，就完全放弃资金共识高度凝聚的主线，盲目切换至主线以外的低位板块，反而可能“捡了芝麻丢 了西瓜”； 不仅容易切早、切错，更可能丢失主线筹码，错过其阶段性修整后的再次突 破行情。
因此，建议坚持主线作为核心配置方向， 适度进行“高切低”操作。“低”并不等同于“值得买”，低估值本身并不构成买入的充分理由，应着眼于那些既能融入宏观叙事、又具备行业景气度向上动能的板块。
具体看：一是硬科技主线，关注 AI+、创新药等板块的扩散和轮动。本轮市场主线 由 AI+、创新药等硬科技板块构成，应至少维持标配。AI 方面，在全球科技创新浪潮下， AI 作为市场核心主线的地位 短期内难以撼动。 算力硬件相关的标的已积累较大涨幅， 短期资金兑现压力可能导致上行斜率放缓，可关注 AI 算力向 AI 大模型、AI+消费电子 应用等细分领域的扩散。创新药方面，近期的阶段性调整降低了交易拥挤度，也为其继 续上涨创造了空间；后续药企创新能力的进一步释放和授权商业模式带来的业绩兑现， 有望推动创新药板块估值进一步抬升。
二是关注业绩改善预期强、具备宏大叙事逻辑的新能源、化工等板块。光伏与化工行业已逐步进入对利空因素钝化的阶段。短期看，“反内卷”政策有望带来预期改善； 中长期则受益于国内扩产节奏放缓与海外降息所带来的需求复苏，行业景气度有望触底 回升。电池行业受到“供给优化、需求景气、技术革新”三重催化，近期行业涨势已有 所显现：供给端，“反内卷”政策优化上游锂资源供给格局，碳酸锂价格较 6 月低点已 回升 22.9%；需求端，电力市场建设、关税扰动放缓等因素推动海内外储能需求提升； 技术端，固态电池产业链多环节的突破性进展打开想象空间。