相对强弱矩阵：通过“多股票对比 + Alpha来源”构建组合

在现代投资管理中，构建一个具有持续超额收益（Alpha）的投资组合是每一位投资者和基金经理的核心目标。传统的资产配置和选股方法多依赖于基本面分析或技术分析，但随着市场的日益成熟与信息传播的加速，单一维度的分析已难以提供足够的超额收益来源。因此，越来越多的投资者开始采用“相对强弱矩阵”（Relative Strength Matrix）这一工具，通过多股票对比与Alpha来源识别，系统化地构建投资组合。

本文将深入探讨相对强弱矩阵的概念、构建方法及其在组合构建中的应用，并结合实际案例说明其在Alpha获取中的价值。

一、什么是相对强弱矩阵？

相对强弱矩阵（Relative Strength Matrix）是一种用于评估多个股票之间相对强弱关系的分析工具。它通过将一组股票进行两两对比，计算它们在特定时间周期内的相对强弱指标（Relative Strength, RS），从而形成一个矩阵结构，帮助投资者识别哪些股票表现更强，哪些股票表现更弱。

相对强弱指标（RS）通常定义为某只股票价格与基准指数（如沪深300、标普500等）的比值。该比值的变化趋势反映了该股票相对于市场整体的强弱程度。通过将多个股票的RS指标进行横向对比，可以构建出一个“相对强弱矩阵”，进而用于组合构建决策。

二、相对强弱矩阵的构建步骤

构建相对强弱矩阵主要包括以下几个步骤：

1. 选择股票池与基准指数

首先，确定一个股票池（如行业龙头股、自选股组合等）和一个合适的基准指数（如上证指数、中证500等）。基准指数的选择应与投资目标和市场环境相匹配。

2. 计算每只股票的相对强弱指标（RS）

对于每只股票，计算其价格与基准指数的比值。例如：

$$ RS_{i,t} = \frac{P_{i,t}}{Index_t} $$

其中，$ P_{i,t} $ 是股票 $ i $ 在时间 $ t $ 的价格，$ Index_t $ 是基准指数在时间 $ t $ 的点位。

为了消除短期波动的影响，通常会计算RS的移动平均（如50日、100日、200日均线），以反映中长期趋势。

3. 构建相对强弱矩阵

将股票池中的每只股票与其他股票进行两两比较，计算其RS的相对强弱比值。例如，股票A与股票B的相对强弱比值为：

$$ RSR_{A,B} = \frac{RS_A}{RS_B} $$

若 $ RSR_{A,B} > 1 $，表示股票A在过去一段时间内表现优于股票B；若 $ RSR_{A,B} < 1 $，则表示股票A表现弱于股票B。

通过这种方式，可以构建一个 $ N \times N $ 的相对强弱矩阵，其中 $ N $ 为股票池中的股票数量。

4. 矩阵排序与可视化

对矩阵进行排序，识别出哪些股票在大多数比较中都表现出相对强势，哪些股票则持续处于弱势。可以使用热力图（Heatmap）进行可视化，便于投资者直观判断。

三、相对强弱矩阵在组合构建中的应用

相对强弱矩阵不仅仅是一个技术分析工具，它在组合构建中具有以下几个关键应用：

1. 识别Alpha来源

Alpha（超额收益）往往来源于那些持续跑赢市场的股票。通过相对强弱矩阵，可以识别出那些在多个维度（如行业、市值、动量因子）中持续表现优异的股票，从而作为潜在的Alpha来源。

例如，某只股票在与行业内的其他公司比较中持续处于相对强势，说明其具备一定的竞争优势或市场认可度，具备持续获取超额收益的潜力。

2. 优化组合权重分配

在传统组合构建中，权重分配通常基于市值或等权配置。而通过相对强弱矩阵，可以根据股票的相对强弱程度动态调整其在组合中的权重。例如：

对于相对强弱排名前20%的股票，给予更高的权重； 对于相对弱势的股票，逐步降低权重甚至剔除。

这种方法有助于提高组合的整体表现，同时控制风险。

3. 行业轮动与风格切换

不同市场周期下，不同行业或风格的表现差异较大。相对强弱矩阵可以帮助投资者识别当前市场中表现最强的行业或风格，从而实现行业轮动策略。

例如，在经济复苏期，周期类股票（如金融、地产）可能表现出相对强势；而在衰退期，防御类股票（如消费、医药）可能更具相对优势。通过矩阵分析，可以及时调整组合配置，捕捉市场风格切换带来的超额收益。

4. 风险控制与组合再平衡

当某只股票的相对强弱指标持续下降，可能预示着其未来表现将弱于市场。此时，可以通过相对强弱矩阵及时识别并进行组合再平衡，降低该股票的持仓比例，从而控制组合风险。

四、案例分析：用相对强弱矩阵构建A股组合

我们以A股市场为例，构建一个基于相对强弱矩阵的投资组合。

1. 股票池选择

选取沪深300指数成分股中，市值排名前30的股票作为股票池。

2. 基准指数

选择沪深300指数作为基准。

3. 数据周期

采用2023年1月至2024年6月的周度数据。

4. 构建相对强弱矩阵

计算每只股票的RS值（价格 / 沪深300指数），并计算两两之间的RSR值，构建相对强弱矩阵。

5. 结果分析

通过矩阵分析发现：

贵州茅台、宁德时代、招商银行等股票在多数比较中处于相对强势； 中国石油、万科A、中国中免等股票在多个维度中处于相对弱势。

6. 构建组合

根据相对强弱矩阵排名，构建一个由前10%强势股票组成的组合，权重按RS值加权。

7. 回测结果（2023.1 – 2024.6）

指标策略组合沪深300指数 年化收益率22.5%8.3% 最大回撤-15.2%-22.1% 夏普比率1.250.42 Alpha（相对沪深300）+14.2%-

从回测结果可以看出，基于相对强弱矩阵构建的组合显著跑赢了沪深300指数，具备良好的超额收益能力和风险控制能力。

五、相对强弱矩阵的局限性与优化建议

尽管相对强弱矩阵在组合构建中具有显著优势，但也存在一些局限性：

1. 历史数据依赖性强

相对强弱指标基于历史价格数据，可能存在“追涨杀跌”的风险。因此，建议结合基本面分析、市场情绪等因素进行综合判断。

2. 市场风格切换可能导致误判

在市场风格快速切换的阶段，部分股票可能因短期因素出现异常波动，影响矩阵判断的准确性。因此，应定期更新矩阵并结合宏观分析进行调整。

3. 可引入量化因子增强判断

可以将相对强弱矩阵与量化因子（如动量因子、质量因子、估值因子）结合，构建多因子模型，提升组合构建的科学性与稳定性。

六、结语

在当前信息高度透明、市场效率不断提升的背景下，传统投资方法已难以持续获取超额收益。相对强弱矩阵作为一种系统化的多股票对比工具，为投资者提供了一种全新的Alpha挖掘思路。

通过构建相对强弱矩阵，投资者不仅可以识别出具备持续相对优势的股票，还能优化组合权重、控制风险、捕捉市场风格切换带来的机会。结合量化分析与基本面研究，相对强弱矩阵将成为未来智能投资组合构建的重要工具之一。

参考文献：

Pring, M. J. (2002). Technical Analysis Explained. McGraw-Hill. Murphy, J. J. (1999). Technical Analysis of the Financial Markets. New York Institute of Finance. Faber, M. T. (2007). A Quantitative Approach to Tactical Asset Allocation. 邱国鹭. (2017). 投资中最简单的事. 中国人民大学出版社.