全球恐贪指数：如何把市场心理转化为 0—100 分
聚变智研解读全球恐贪指数的含义、多源数据融合流程及使用边界，并以真实 A 股样本展示情绪与价格的区别。
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价格记录结果，情绪往往推动过程。全球恐贪指数把交易行为、衍生品定价、资金流向、文本语义与跨资产压力等信息汇聚为 0—100 分，让难以直接观察的市场心理拥有一个便于跟踪的刻度。
恐贪指数衡量的是什么？
恐贪指数衡量市场参与者在特定市场和时点表现出来的风险偏好。读数越低，恐惧情绪越强；读数越高，贪婪情绪越强。这里的“恐惧”和“贪婪”是对行为与预期的概括，而不是对投资者个人心理的诊断。
0—100 是统一的描述尺度，不是上涨概率、预期收益率或估值倍数。读数为 80，不表示未来有 80% 的概率上涨；读数很低，也不意味着价格已跌至底部。
“全球”表示多市场观察，不是一条万能曲线
聚变智研的数据体系包含 A 股宏观、板块、个股与 ETF，以及港股、美股板块和商品等不同序列。每条序列都有自己的标的代码、数据日期和历史范围。宏观情绪描述整体环境，板块情绪帮助观察内部差异，两者不能互相替代。
比较市场时，先对齐观测日期和指标定义。相同分数可以用于比较情绪位置，但不代表相同波动率、相同风险大小或相同的未来收益。本文图表只展示 A 股宏观样本，不代表所有市场的同步状态。
多源数据如何形成统一刻度？
聚变智研的 20 维方法框架从交易、资金、舆情与跨资产风险等角度观察市场。模型说明包含数据清洗、异常值控制、标准化、时序平滑和动态权重校准，目的是把量纲、频率和含义不同的信息组织为可比较的情绪读数。
- 先识别数据日期、市场和口径，避免把尚未公布的数据放进较早时点。
- 清理重复与异常记录，区分真实极端行情和数据错误。
- 将不同维度调整到可比较的方向与尺度，再进行融合和平滑。
- 保留数据完整性和更新状态，解释最终分数时同时核对这些信息。
真实样本：价格与情绪应该分开读
下图来自聚变智研 A 股宏观恐贪序列 shi_feargreedindex。样本包含 2026-09-04 至 2026-10-23 的 30 个观测值；30d 是数据接口的窗口标识，本图按实际返回记录计数，不把它说成连续 30 个自然日。
样本首个恐贪读数为 40.30，最后一个为 5.01，最低为 3.20，最高为 42.55。下方独立坐标轴展示同一记录中的上证指数。两条线便于对照同段市场状态，但视觉上的共同变化不能证明情绪领先价格或构成因果关系。
一个分数能告诉你什么，又遗漏了什么？
合成指标减少了观察成本，也压缩了细节。两天得到相同总分，背后的资金流向和新闻情绪可能不同；整体读数中性，也可能同时存在极度贪婪和极度恐惧的板块。因此，总分适合定位环境，具体研究仍需回到对应市场和数据。
20 项维度是模型观察框架，不等于每个市场、每个时点都有完全相同的可用输入。本文不公开完整权重、实时因子贡献或历史修订日志，也不把示意流程当作可逐值复算的公式。
把情绪放回研究流程
先确认指数对应的市场与日期，再看情绪水平和连续变化，最后结合估值、基本面及流动性核对判断。如果数据过期或出现缺口，应先说明信息限制，而不是继续解释一个看似精确的分数。
常见问题
恐贪指数为 0，是否代表一定会反弹？
不是。0 表示该尺度上的极端恐惧，市场仍可能受到盈利、流动性或信用风险影响，极端状态也可能延续。
全球恐贪指数与 VIX 是同一个指标吗？
不是。VIX 以期权价格衡量标普500未来约30天的预期波动；聚变智研的恐贪指数使用多维情绪框架。定义、市场范围和计量尺度不同。
来源与数据说明
发布于 2026-10-24。方法框架由聚变智研维护，图表分别注明观测区间；文章图表不会随行情自动更新。