61指数温度重大更新，让决策更有效？（09.17）

指数温度到底是怎么计算的？这上一期一个朋友的留言。

除了了解计算方法外，我想这位朋友可能更想了解“指数温度”的可靠性，或者说到底是否有效？以及如何避免一些问题。

其实，这个问题也是非常多朋友所在乎的，我们可以容许模糊的准确，但不能偏离最核心的事实。

因此本轮升级，指数温度的可信度，或者说“温度置信度”成为了一个重点。

一、指数温度置信度：多维底层数据的结合

61的指数温度，其实是由指数的多个指标加权计算而来。

61指数温度 = （PE或PS百分位 × 计算权重）+（PB百分位 × 计算权重）+（股息率百分位 × 计算权重），三者合计权重为1，单指标权重可以为0。

朋友们可能继续会问的是“这百分位取了多少周期呢？全历史还是近10年？数据有效性怎么样？”

第二步，便是选择合适统计区间。

一般来说，主要指数采用全历史，跨境为近10年，红利指数则是2015年1月1日之后，至于红利为何如此？有朋友能回答出来么？

第三步，则是确定不同指标的参与权重。

比如红利类指数，股息率百分位占比40%，因为红利主要还是股息率的作用。

第四步，指数加权与数据加权的契合。

比如医药100采用等权，比如红利指数采用股息率加权数据，部分不能契合的最好标记出来。

第五步，要了解各个指数的编制调整和调样特性。

比如自由现金流，看似发布10多年，但其实原来是“海南指数”，是在2024-08-15进行了彻底的大改。比如红利质量、500质量每次调样，都会有50%左右的样本被更换，其估值稳定性较低。

除此之外，还有数据回溯、指数宽窄、跨境数据不稳定等一系列问题。

于是，61做了下面这个工具….

一般情况下，选择“中高”以上的指数，在估值温度上的有效性、健壮性、稳定性会好一些。

尤其注意“低”置信度的指数，一般来说要么成立时间不足、要么强周期行业，整体判断的难度会加大。

需要说明一下，中证A50和中证A500，其实成立时间不足。两者都进行了数据回溯，所以降权了-1，从“高”降为“中高”。

跨境指数因为数据准确度、及时度有影响，也降权-1；

红利指数其实想了很多办法，用了中证的官方数据，但PB毕竟仍然是市值加权数据，所以还是降权-1；

至于呼声很高的中证现金流、自由现金流，因为成立时间不足三年，直接被判定为无效。暂时只能看其绝对估值，百分位和估值温度就算了。

现在，在最新的估值表内，最后一列便是“置信度”，大家可以参考。

二、新增4个指数，并修正策略与行业布局

1、修正策略指数板块，并增4指数

本次新增：价值100、成长100、自由现金流和中证现金流，这是呼声比较高的几个指数。

自由现金流、中证现金流因为成立时间较短，所以不显示百分位和指数温度。

后续纳入新指数的便捷度很高，唯一要考量的是必要性。毕竟数据量太大，对大家也是一种负担。

2、修正估值简表

为了降低日常观察负担，61也在做新一版的“估值简表”，平常时参考简表就好。

2、行业布局大修

整体整合了行业指数、主题指数与跨行业指数，跨行业指数以一级行业第一权重为参考。

另外也修正了强周期行业的判断，中证新能源、新能源车、中证光伏纳入强周期统计范围，并在强周期行业指数名称前，增加“周”标记。

并且以各子行业的温度中位数为顺序，进行从低到高的排序，满足各位已经习惯的需求。

比如消费龙头，本身是主要消费和可选消费的混合，但主要消费占比高，所以纳入主要消费。又比如机器人，其实一级行业工业占比最高，所以纳入工业。

三、“61”指数基金估值表（0490期）

好了，今天到此为止，国庆假期会继续迭代。

抬头一看，天亮了….

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