1. 交易规则几乎不需要解释
看到恐惧与贪婪指数，人们很容易先想到交易，再想到研究：大家恐慌时买入，等待信心恢复，过度乐观时卖出。这条规则的吸引力很直接。它似乎能把投资者情绪上最难做到的事，变成一套可以执行的纪律。
在上一篇日本股票市场情绪研究中，现有证据更支持把 J-FGI 理解为市场风险状态的描述，而不是未来收益方向的预测。不过，这还没有回答上述交易问题。指标与固定期限收益关系很弱，并不直接说明“等到贪婪才退出”会发生什么。
这里的 J-FGI（Japan Fear & Greed Index） 是作者自行构建的日本股票恐惧与贪婪指数，以趋势、市场强度、成交额广度和已实现压力四个维度等权合成。它不是官方日本情绪指数，也不是 CNN Fear & Greed Index 的日本版；本文沿用上一篇已冻结的定义和分值。
因此，我们保留一条主规则：J-FGI≤20 时触发入场，J-FGI≥80 时触发退出，边界值包含在内。这条直觉经得起历史检验吗？更具体地说，把等待时间也算进去之后，它的收益是否仍然格外出色？
图1：冻结 Core 观察窗口内，20→80 主规则的四个完整周期。买卖标记对应信号之后下一个实际交易日的收盘价格；J-FGI 与 TOPIX 使用独立坐标轴。
2. 这次历史探索怎样运行
本文的“交易日”指交易所实际开市的日子，不计周末和休市日。持有交易日数按买入日到卖出日之间的交易日间隔计算；买入后的下一个交易日记为第1天。例如，持有289个交易日不等于289个自然日。
规则在现金和单一指数多头持仓之间切换。空仓时，第一次符合恐慌条件的观察生成入场信号；持仓时，第一次符合贪婪条件的观察生成退出信号。持仓期间再次出现恐慌，不追加买入。退出信号当天，也不同时生成新的入场。
观察与执行分开处理：在 t 日观察到信号，将价格记在下一个实际交易日的收盘。本文据此计算每段持仓的价格变化。
这项实验先固定入场和退出规则，再逐笔记录收益、持有时间和期间回撤。
3. 为什么选 TOPIX 与日经 ETF 代理
TOPIX 提供较广泛的日本股票市场参照。另一组市场敞口采用 NEXT FUNDS Nikkei 225 ETF（1321）代理。本文的“1321”始终指该 ETF 的价格序列，不指日经225现货指数。
本地1321收盘序列按累计复权因子修正，但没有分红再投资。基金费用和跟踪差异保留在市场价格中。TOPIX同样是价格指数，不包含股息。两组结果衡量的是价格变动，不是投资者含分红的总回报。
加入另一种敞口，有助于判断结论是否依赖具体的市场表示，但不会让独立情绪事件数量翻倍：两组资产使用相同日期的信号。两列收益之间的差别有信息价值，却不是第二次独立实验。
4. 初看结果，似乎值得期待
主规则在每组资产上都完成了四个周期。ETF代理有三次正收益，TOPIX有两次。仅看平均值，“买入恐慌”似乎有一定道理。
| 20→80主规则结果 | TOPIX | 1321 ETF代理 |
|---|---|---|
| 完整周期数 | 4 | 4 |
| 胜率 | 50% | 75% |
| 单周期平均收益 | +4.01% | +7.39% |
| 单周期收益中位数 | −0.30% | +4.74% |
| 持有交易日数中位数 | 212.5 | 212.5 |
这些是各周期的算术汇总，不是年化收益，也不是完整投资组合的复合表现。TOPIX的均值为正、中位数为负，也提醒我们不能跳过逐笔结果。
持有时间同样重要。几周取得的收益与一年多取得的收益，回答的是不同的投资问题。没有考虑时间敞口，“这些交易赚了钱”仍然是一个不完整的结论。
5. 四段经历，比一个平均值更有意义
第一个TOPIX周期在2014年10月17日入场、12月3日退出。仅31个交易日，收益就达到+21.45%。谈到恐慌买入时，人们往往记住的就是这种反弹。
下一段经历完全不同。2015年8月25日入场，一直持有到2016年11月1日：289个交易日，最终收益−2.75%，期间按收盘价计算的最大回撤为−25.51%。最大回撤衡量从持仓路径上的滚动高点下跌多少，不一定等于相对初始买入价格的损失。
2018年2月7日入场后，等了420个交易日，直到2019年10月30日才退出。TOPIX最终下跌4.80%。等情绪回到贪婪，可能需要很大的耐心，而耐心未必得到回报。
最后一个周期在2020年2月26日入场，136个交易日后以+2.16%退出。但持有期间，最大回撤和相对入场价的最大不利收盘变动均为−23.03%。最后的小幅盈利，前提是先经历一次相当深的下跌。
“最后赚了钱”与“这是一条有用的择时规则”，是两个不同判断。而这里的路径统计只用每日收盘价，也没有刻画盘中最差的经历。
图2：按入场年份排列的主规则单周期价格收益。TOPIX依次为+21.45%、−2.75%、−4.80%、+2.16%；1321依次为+21.74%、−1.65%、+5.71%、+3.76%。
图3：最终收益，以及抵达结果之前的路径。2020年TOPIX周期最终收益+2.16%，期间最大回撤−23.03%；ETF代理对应为+3.76%与−26.12%。
6. 更难的问题：应该与什么比较？
假设持有日本股票289个交易日。即使没有情绪信号，这样长的股票敞口也有自己的历史收益分布。如果只把恐慌入场与持有现金比较，就分不清收益有多少来自入场规则，又有多少来自长期持有股票本身。
因此，对每一个实际周期，研究枚举同一资产、完全相同持有长度的其他历史起点。每条路径都必须具有完整的正价格，并排除实际入场起点自身，再看实际收益落在这组分布的什么位置。
百分位接近50，表示收益大约位于这些匹配窗口的中间；接近100，表示超过几乎所有对照窗口。这是历史排序，不是未来成功概率。全历史对照还包含入场之后的资料，因此明确属于事后参照，不能理解为当时投资者已经掌握的信息。
7. 同持有长度的对照，改变了故事
2014年的反弹，在两组资产中都格外突出。之后三个周期，却没有呈现一致优势。
| 入场年份 | 持有交易日数 | TOPIX百分位 | 1321百分位 |
|---|---|---|---|
| 2014 | 31 | 99.89 | 99.87 |
| 2015 | 289 | 28.63 | 23.03 |
| 2018 | 420 | 20.70 | 24.94 |
| 2020 | 136 | 44.40 | 47.80 |
表中是全历史同持有长度收益百分位。四个周期有三个在两组资产上都低于各自分布的中点。即使2020年最后取得正收益，与相同时间敞口的其他窗口相比也并不突出。
图4：主规则的全历史同持有长度收益百分位。只有2014年周期接近历史分布顶部；另外三个周期在两组资产中都低于中点。
两组资产的价格历史长度不同，对照池也不完全相同。历史起点之间还会重叠：几千个候选窗口不等于几千次独立观察。换一种对照池定义，排序也可能变化。因此这张表回答的是一个具体反事实问题，不是放之四海而皆准的评分。
一次令人印象深刻的成功反弹，容易让规则显得比全部周期更强。同持有长度的比较，把那次成功放回了应有的位置。
8. 随机起点也给出相似提醒
研究还为每个实际周期，随机抽取一个相同持有长度的历史起点，再计算这些抽样收益的平均值。重复1,000次，就得到四段对应长度敞口的平均收益参照分布。
TOPIX实际平均收益为+4.01%，随机起点参照均值为+7.95%；实际均值处于抽样分布的第35.3百分位。1321对应为+7.39%、+11.51%和第32.1百分位。
图5：TOPIX主规则均值与1,000次随机起点抽样对照，使用相同的四个持有长度。参照均值+7.95%，实际均值+4.01%，位于第35.3百分位。这是描述性对照，不是显著性检验或投资组合模拟。
相对于同持有长度的随机历史起点，恐慌→贪婪的平均收益没有处在格外强的位置。这个对照衡量的是收益排序，不是一套替代交易策略。
9. 换一组阈值，能挽救规则吗？
除了20→80，研究事先规定了20→70、30→80、30→70三组稳健性变体。更早退出或放宽入场条件，自然会改变事件和持有时间。
| 未加回升条件的规则 | 每资产周期数 | TOPIX收益中位数 | 1321收益中位数 |
|---|---|---|---|
| 20→80，主规则 | 4 | −0.30% | +4.74% |
| 20→70 | 6 | +2.83% | +7.48% |
| 30→80 | 6 | +1.79% | +5.94% |
| 30→70 | 9 | +4.10% | +4.30% |
有些汇总看起来更漂亮。例如1321的30→80变体胜率为83.33%。但四组规则每资产仍然只有4至9个完整周期。相邻定义用来了解结果对阈值是否敏感，并不足以挑出赢家。
图6：入场阈值20、30与退出阈值70、80的稳健性比较。每格展示周期数和价格收益中位数；无论历史排序怎样，20→80始终是主规则。
一旦把历史表现最好的变体升级为新规则，稳健性分析就变成了参数选择。那已经不是最初要回答的问题。
10. 等恐慌开始缓和之后再买呢？
次级假设增加一条条件：处于恐慌区间时，还要求冻结的J-FGI五日变化为正。直觉是等情绪开始恢复，而不是看到第一个低读数就入场。
在20→80下，这项条件使TOPIX平均收益变为+5.46%，1321变为+8.97%。但两组结果都只有三个完整周期。全部预定阈值下，次级样本也仅有3至6个周期。
这项筛选同时改变入场时间与事件集合。我们并非在完全相同的交易上只做一个微调，两组也不是独立随机样本。更高均值可能来自留下了哪些事件、何时进入，或少数较好的结果。所以需要同时看筛选后保留了哪些周期。
11. 恐慌，不代表马上反弹
还可以把入场想法与贪婪退出拆开：每段连续恐慌取第一次符合条件的观察，再测量固定持有期限。这与状态机周期是不同的事件集合。未加回升条件的极度恐慌汇总，在表中每个期限、每组资产均有36次观察。
| 入场后的交易日数 | TOPIX平均收益 | 1321平均收益 |
|---|---|---|
| 1 | +0.08% | +0.10% |
| 5 | −0.08% | +0.10% |
| 10 | +0.40% | +0.66% |
| 20 | +1.20% | +1.41% |
| 60 | +3.02% | +4.42% |
前5个交易日的均值接近零。更长期限的均值变得更正，但普通股票市场的长期上涨倾向，也可能贡献收益。仅凭这些均值，不能把涨幅归因于情绪择时。
事件及其后续窗口可能重叠。同一组恐慌入场在不同贪婪退出规格下重复出现时，也不能相加扩大样本。这些重复出现的市场经历，仍按同一组观察处理。
12. 这次实验覆盖了什么
Core观察窗口为2014年7月31日至2020年9月30日，两端包含。更长的价格历史用于同持有长度对照，并不把本次探索变成十八年的可观察情绪周期研究。
历史输入使用当前版本，尚未建立历史发布时间；冻结记录明确不具备严格时点重建资格。延后一个交易日执行，不能补出缺失的时间戳。时点数据与回测研究关心的正是这个区别：今天能算出过去的值，不代表当时也能用当时可见的信息组装出同一个值。
交易日历和历史股票池仍有未解决问题，对照窗口重叠，佣金、买卖价差、容量与日内执行未纳入，也没有实盘或前瞻验证。采用下一交易日收盘价，并不证明信号在真实下单截止前已可用，或订单能按该价格成交。两个价格序列都不含分红再投资，1321始终是ETF代理。每资产四个主周期，也不足以建立可靠的恐慌入场效应。
这份回测研究给出了固定规则下的历史价格路径。下一步需要核实历史信息可用性、加入执行成本，并在新的观察中检验规则；这些工作也是ArcaViso的研究取向和KabuForge日本股票系统化投资研究框架强调的检验过程。
13. 恐慌可以描述状态，却未必带来优势
上一篇问J-FGI测到了什么。这篇追问：当一个容易理解的标签变成投资规则，前面的解释为什么重要？
市场压力状态可以有经济意义，却未必对应下一段持有期中格外好的入场价格。本次样本里，一次突出的反弹，与漫长等待、明显的不利变动、以及之后三个低于全历史匹配中点的周期同时存在。
判断恐慌→贪婪是否有择时优势，需要把收益、持有时间和途中损失放在一起看。本次同持有长度对照显示，除了2014年的反弹，其余三个主周期都没有超过各自历史对照的中点。
这次研究留下的判断是：恐慌是值得观察的市场状态；至于是不是一个好买点，要把等待时间和持有过程一起看。
构建与参考来源
- 原创研究：J-FGI 与本文的恐慌→贪婪实验由作者构建和计算；定义、阈值与样本沿用冻结研究。作者个人系统中的 Broad Risk-On 只在上一篇作为市场状态对照，不是本文的外部信号来源。
- 市场数据：价格与日历取自本地保存的 J-Quants 历史资料，服务背景见 JPX J-Quants，获取数据的官方接口与文档见API客户端。历史版本的可用时间尚待核实。
- 资产身份：NEXT FUNDS 1321 官方资料说明该基金为日经225连动型 ETF。本文收益由本地价格序列计算，不采用基金官方业绩数字。
- 概念参考：CNN Fear & Greed Index用于了解复合情绪指数的表达方式。J-FGI 的日本市场四组件构建及本文交易探索属于作者自己的研究。