Equity Risk Premium Strategy — Step-by-Step Guide & Transcript

抄底抄在半山腰?散户如何摆脱追涨杀跌的诅咒?Python量化A股交易风险,精准判断大盘买卖点【量化投资邢不行啊】

0h 09m video Published Aug 24, 2023 Transcribed Sep 13, 2026 量化投资邢不行啊 量化投资邢不行啊
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Beginner 5 min read For: Beginner to intermediate retail investors and those new to quantitative investing who want a simple, data-driven approach to market timing.
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"Delivers a solid, practical explanation of the equity risk premium and a backtested strategy, though the title's promise of 'secrets' is somewhat oversold with a promotional segment."

AI Summary

This video explains why many retail investors lose money in the stock market, attributing it primarily to poor entry timing—entering during bull markets instead of bear markets. The presenter introduces the equity risk premium (ERP) indicator, also known as the stock-bond yield spread, as a tool to gauge market valuation and decide when to buy or sell. Using historical data and Python code, the video demonstrates a simple quantitative timing strategy based on this indicator, showing how it can help avoid major market crashes.

[00:00]
Common retail investor experience

The video opens with a relatable story of a typical retail investor who buys a stock after seeing others profit, experiences initial gains, then suffers losses and eventually sells at a loss, only to see the stock rebound.

[01:15]
Root cause of losses: wrong entry timing

The presenter argues that most retail investors lose money because they enter the market during the late stages of a bull market, after seeing others make money. The best time to enter is actually during a bear market.

[02:06]
Introducing the equity risk premium (ERP)

The ERP, also called the stock-bond yield spread, measures the difference between the stock market's earnings yield and the risk-free rate (10-year government bond yield). It serves as a valuation indicator for the stock market.

[03:18]
How to calculate stock market earnings yield

Using the CSI 300 index as an example, the earnings yield is calculated by dividing the total annual profits of the 300 companies by their total market capitalization. For instance, if total market cap is 40 trillion and annual profits are 4 trillion, the earnings yield is 10%.

[04:21]
Using historical data and Python to compute ERP

The presenter explains how to compute the ERP historically using daily data of CSI 300 constituents, their market cap, net profits, and the 10-year government bond yield, then uses Python to plot the results.

[05:01]
Free learning resources for quantitative investing

A promotional segment offering a free 'quantitative investment starter pack' including a learning path, article collections, strategy research reports, code for technical indicators, backtesting examples, and historical data.

[06:16]
Interpreting the ERP indicator

When the ERP is above 5%, the market is relatively undervalued and it's a good time to buy or add positions. When it falls below 3%, the market is overvalued and it's time to sell or reduce positions.

[06:54]
Building a quantitative timing strategy

A simple strategy: buy the CSI 300 ETF when ERP > 5%, sell when ERP < 3%, and repeat. Backtesting from 2012 shows that 1 yuan grows to 2.7 yuan, with annualized returns of about 9% and max drawdown of 26%, outperforming the index.

[08:23]
Limitations and practical use

The indicator may miss some bull market tail gains, but it's still better than relying on gut feeling. The presenter also mentions that the indicator is available on their website for real-time monitoring.

Mentioned in this Video

Tutorial Checklist

1 04:21 Gather historical data: daily constituents of CSI 300, their market cap, net profits, and 10-year government bond yields.
2 04:33 Calculate the stock market earnings yield by dividing total net profits by total market cap of the index.
3 04:49 Compute the equity risk premium (ERP) as the difference between the earnings yield and the 10-year bond yield.
4 04:49 Use Python to plot the ERP over time alongside the index to visualize the relationship.
5 06:54 Implement a timing strategy: buy the CSI 300 ETF when ERP > 5%, sell when ERP < 3%, and repeat.
6 07:21 Backtest the strategy using Python to evaluate performance (e.g., final value, annualized return, max drawdown).

💡 Key Takeaways

💡

Entry timing is the key

This insight directly addresses the core problem of retail investors and sets up the solution.

01:27
🔧

Earnings yield explained simply

Provides a clear, intuitive example of how to calculate market earnings yield, making the concept accessible.

03:18
📊

ERP thresholds for buy/sell

Gives concrete, actionable numbers (5% and 3%) that viewers can immediately use.

06:16
📊

Backtest results show outperformance

Demonstrates the strategy's effectiveness with specific numbers (2.7x return, 9% annualized, 26% max drawdown).

07:45
⚖️

Indicator limitations acknowledged

Honest about the strategy's shortcomings, which builds credibility and sets realistic expectations.

08:23

[00:00] 本期视频开始之前我们先来回忆一下 你第一次炒股的经历是不是这样的 你有一个朋友或者亲戚甚至可能是群友 他跟你说他买了某某股票赚了很多钱 你天后有点羡慕又略带一点不服气 于是也下载了炒股软件

[00:13] 看了一下这只股票 你有点心动 但又没有炒股经验 再加上股价之前确实涨了很多 你犹豫了不太敢买 但等过了几天 你又无意间去看一下这只股票 发现它又涨了很多 这个时候你很懊悔 又想起你朋友说 这个股票还能再涨两倍

[00:26] 此时你再也按捺不住 激动了心 颤抖了手 马上买入股票 一气呵成 买了几天之后呢 股价也确实上涨了 你每天看着股票账户的盈利 不仅和老板说话都硬起了一点 甚至还可能又加了点仓 但涨了没几天呢 股价就开始下跌

[00:38] 一开始你倒也没有很慌 当然日益是十足正常 但是当跌到成本价的时候 你开始有点难受 想着如果涨回来了我就卖掉 但股价完全没有淋你 而是继续下跌 你亏损了10% 20% 这个时候你看看痛苦

[00:50] 反一遭不知火候 但这些股票仍然在继续下跌 你越亏越多 30% 40% 终于有一天 你实在忍无可忍这种煎熬 一狠心割肉离场 在清仓的那一瞬间 反倒有了一种如是重负的感觉 可过了没几天

[01:02] 当你忍不住再去看这些股票的时候 发言还开始反弹了 并且连拉两个掌柄 这个时候你再次破防 肉装 你就盯着我做500块钱吗 大家好 大家好,我是专注于电话投资的熊星 有多少人炒股的经历 和我刚刚描述的类似

[01:15] 可以在项目里扣着一样 当然如果你买的是基金 可能也会有同样的经历 那为什么会这样呢 其实并不是庄家偷看了你的底牌 也不是基金经理在偷吃 究其原因是你在错误的时间进入了市场

[01:27] 因为我们大部分普通的散户 他是看到周围的人在赚钱之后 也就是在牛市中后期才入场的 这个入场时间点 你就已经输了99%了 但是反观老胡

[01:39] 大家看到他最近天天晒单赚钱 应该有人比自己亏钱了还难受 但不管怎么样 他的入场时机是选的很不错的 他是在市场最低 以至没有人关注的时候进入了市场 所以他不管选了什么样的股票

[01:52] 他在这个时间点入场 长期来看就已经跑赢了大多数人了 所以归根到底一句话 很多散户亏钱的绝大部分原因 是因为入场时间不对 大部分人在牛市入场 但实际上最好的点应该是在熊市入场

[02:06] 其实大家想一想 不仅是炒股 你做任何事情都是这个样子 那这个时候就有人要问了 那我们该如何判断 现在是牛市还是熊市 是否应该入场呢对小白来说这道题真的很难那么本期视频呢我们就给大家介绍一个用于观察大盘的指标可以通过这个指标来判断目前是否适合入场这个指标呢肯定不是完美的

[02:27] 但不管怎么样 它肯定是比你自己 跟着感觉走要好 那这个指标是什么呢 我今天已经卖关子了 其实也很简单 这是股权风险溢价率 听过的朋友呢 可以在弹幕里抠着1 没听过的最好可以听我给大家介绍一样

[02:40] 这个股权风险溢价率呢 又叫做股债利差 它是指市场股票的收益率和无风险收益率之间的差异 就是衡量投资市场的风险和预期的收益 当然上面这句话我是从专业的金融书籍上面抄的

[02:53] 很多人看到这些名词就已经头昏脑脏失去学习的兴趣了 那我就来给大家翻译翻译 其实也很好理解 我们先来看这里的无风险利率 你就可以把它理解成是当时的银行存款利率

[03:05] 或者说国债利率 因为我们一般认为把钱存在银行或者买国债是没有风险的 所以这个无风险利率 我们这里用10年期的国债收益率来代表风险利率 那么这里的股票市场收益率指的是什么呢

[03:18] 给大家举个例子 比如说我就用沪生300指数 这300只股票来代替整个市场 那么假设我要把这300家公司全买下来 要花多少钱呢 其实也很好算 就是去算一下这300家公司的总体的市值到底是多少

[03:32] 比如说是40万亿 我花40万亿就可以把这300家公司全部买下来 然后我再去看一下这300家公司一年的利润是多少 比如说我发现他们去年 三百家公司的总公利润是4万亿

[03:44] 那么我做最基本的假设 假设这些公司未来的利润还能够保持 那我花40万亿去收购他们 那么每年帮我赚4万亿 我每年的回报率就是10% 那么这个10%就可以理解

[03:56] 股票市场的收益率 然后当我们股票市场跌得比较惨的时候 也就是总市值比较低的时候 这个股票市场收益率自然而然就会提高 当然如果股票涨得比较好

[04:08] 整体市值偏高 那么股票收益率就会比较低 它其实是衡量我们股票市场估值的一个指标 所以股权风险溢价率指标 就是这样的一个含义 理解起来非常的简单 那么我们接下来就尝试用这个指标来衡量市场

[04:21] 现在到底处于牛市还是处于熊市 是否值得进入 我们首先要做的就是把这个指标的历史数据给算出来 我们还是以沪生三板为例 我们找来了每天沪生三板的成分股

[04:33] 以及它们的市值以及净利润的数据 算出了我们减号左边的这个数据然后再找来每天的10年期国债的收益率数值这样可以算出等号右边的这个数值之后我们就借助Python代码帮我们减号左边的这个数据然后再找来每天的10年期国债的收益率数据这样可以算出等号右边的这个数据之后我们就借助Python代码帮我们计算出互订300指数的股权风险溢价率

[04:49] 我们运行一下程序 让它帮我们做图 就可以得到以下的结果 在看程序运行结果之前 先唱一个题外话 很多人问我小白如何入门量化投资 有什么资料分享 所以我特意为大家准备了一个

[05:01] 量化投资新手学习的大礼包 你打开这个文件 它包含非常多的内容 首先这个word文档呢 是我们自己总结的量化投资学习路径 很适合零基础的新手 当你知道自己一步一步需要达到什么样的阶段

[05:13] 看完学习路径后呢 就可以通过我整理的量化文章合集 来更全面的了解量化投资到底是什么 然后呢 我还精选了适合各个学习阶段的策略研报合集 正如我一直说的 量化研报是很好的量化实践项目

[05:26] 深度研报可以协助提升你的量化水平 还有这一份代码呢 则适合所有喜欢技术指标的人 你可以跟着教程 你轻松计算出所有的技术指标 并测试这个指标是否有效 如果你有一面金属

[05:38] 你还可以尝试回测一些测试 我为你准备好了 十几个不同类型的经典测调 和他们的代码 相信总有一个适合你自己去魔改开发 运用到实在 当然最后也是最关键的 量化的基础就是准确的历史数据

[05:51] 我会送你一份股票历史日线数据 和一份财务数据 你可以用它来像我一样 去测试所有的技术指标和财务指标 以及大部分的策略 所以这个大礼包的内容 真的非常的丰富 如果你需要的话 可以加屏幕右下角

[06:03] 或者这顶评论区 我的微信 都是可以直接免费发给你的 图中的蓝色曲线 就是呼声三百指数 然后橙色曲线 就是我们的股城 经线一加绿数值 它对应的坐标准是右轴 可以看到它的轨技能

[06:16] 和呼声三百指数 基本上是相反的 但我们发现 如果这个指标大于5%的时候 正好对应呼声三百 相对低位的时候 而当这个指标小于3%的时候 也就是指数处于高位

[06:28] 开启了最后的向上冲刺 所以这个指标的用法就是这么简单 当它大于5的时候 我们认为此时买入股票 或者加仓股票都很划算 你可以入场 但是当这个指标小于3的时候

[06:41] 我们认为此时整个股市高估了 你可能要卖出或者减仓 并且你绝对不能入场或者加仓了 但其实很多时候 我们很多时候 就是在这个时间点去入场 针对这个指标 大家就可以这么简单的用起来

[06:54] 但如果我们进一步研究 我们还可以基于这个指标构建一个购买大盘指数的量化择时的策略比如说我们从2012年起当这个指标大于5%的时候我们就开始去购买护送贷指数

[07:07] 可以去买相应的ETF 然后一直持有到这个指标运行到3以下 我们就去卖出完全全部的清仓 然后再次等到它什么时候 回到5%的时候 我们再去买入持有到3的时候卖出

[07:21] 就是这么简单的如此循环往复 那最后能赚多少钱呢 这个计算相对来说是比较简单的 你用一个series可以帮你实现 我们这边就是用python代码来帮忙了 如果你需要这个代码和前面的数据的话

[07:33] 可以加评论社交或者置顶评论区我的微信 都是可以直接发给你的 好 那么我们来运行一下这个程序 代码运行的结果就如图所示 图中的橙色曲线就是假设你在初始的时候有一块钱

[07:45] 你按照我们的策略去购买互相分买的ETF 这将会变成多少钱 我们图中显示从2012年初始投的一块钱变成了2.7元 讨银的图中带着互联贩指数的蓝色曲线

[07:57] 它的年化收益是9%左右 最大回撤是26% 都是远远超过指数的 然后你仔细观察图中 当我们买入的时候 我们的曲线和互联贩指数是同步的变动的

[08:10] 当我们空仓的时候 我们的曲线就是一条平线 其中大概有三段时间 我们是长期空仓的 分别是这一段 这一段以及这一段 大家可以看一下它们对应的年份 以及对应当时的大盘走势

[08:23] 都恰好避开了牛熊转换的暴跌 可以说是非常的优秀 当然大家仔细观察也会发现 这个指标会帮我们错过一些牛市尾巴的暴涨 这个是非常正常的 你不能指望这么简单的一个指标

[08:36] 它能够帮你精准的抓住所有的买底 我还是这一句话 这个指标它并不是完美的 这个指标再不完美 肯定比你自己手工杀猪做要强 大家认可这句话吗 好 那么这个股权风险溢价指标和相关的策略

[08:49] 我们就分享到这里 你可以把它作为折尸策略 也可以把它当作观察大盘运行的一个指标 为了方便大家 我们也把这个指标挂到我们网站上 你可以随时查看这个指标的内行情况

[09:01] 以此判断当下是否适合加仓或者减仓 对这个网页感兴趣的话 也可以加评论业细脚 或者这顶评论区 我的微信可以直接免费的发给你 如果你还想知道更多的观察大盘的指标 也可以多多点赞

[09:13] 点赞破3000 我们就更新更多的相关内容 那么本期视频就到此结束 非常感谢大家的点赞收藏转发和关注 我们下期视频再见

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