从历史经验看，A 股几轮牛市往往伴随“市值/GDP”和“市值/M2”同步冲高。
从市场涨幅和交易特征指标来看，本轮牛市涨幅远低于历次大牛市，换手率与上涨天数占比 偏低，总体尚未过热。目前本轮牛市的沪指涨幅仅 42%，远低于 2007 年 430%、2008-2009 年 101%和 2015 年 146%的水平，但日均涨幅 0.17%，节奏也并不慢。同时，全 A 年化波动率 24.33%、换手率不足 2%，都表明市场尚未进入过热区间。本轮牛市成交额虽创历史新高（单 日均值 1.67 万亿元），但上涨天数占比不足六成，这意味着相较历史牛市的剧烈拉升和轮动 普涨，本轮 A 股牛市更为温和，牛市并未结束。
从基本面/估值指标来看，本轮牛市利率处于最低水平，但最高估值偏低，对应基本 面贡献较历次大牛市偏低：沪深 300 当前的平均 PE 为 12.84 倍，低于 2007 年的 27.88 倍的极端水平，同时 PB 也处于历史低位，对应 ROE、营收和利润增速则在低 位徘徊，属于历史大牛市中 A 股基本面贡献较差的环境。本轮牛市估值修复更多依 赖政策预期和资金环境，对应于十年期国债利率水平较历次大牛市偏低。
从流动性/资金面指标。本轮牛市资金流入相较历次大牛市相对克制，但 IPO 水平也 属于最低。当前全 A 总市值和流通市值均创历史新高，体量远超历次牛市，但流通 市值占 GDP 的比值只有 59%，明显低于 2015 年时的 86%，说明市场在宏观经济中的 杠杆化程度并不算高。新增资金方面，本轮牛市的开户数和基金发行都弱于 2015 年 和 2020 年，显示散户热情和场外资金入市意愿有限。同时，IPO 融资规模较低，减 轻市场的抽血压力，但定增依然保持高位。
从股债性价比—隐含风险溢价（ERP）来看。本轮牛市全 A 隐含风险溢价明显回落， 距历次大牛市对应 ERP 底部趋势线仍有一定距离。历史上看，当 ERP 触及历史 10%分 位往往对应牛市顶点，触及历史 90%分位往往对应牛市起点。2024 年 9 月下旬股债 性价比接近历史高位后随着市场大涨而迅速回落，但在 2024 年 12 月随着利率的大 幅下移再度回升。而年初以来，长债利率逐步上移，同时市场震荡上行，推动股债性 价比小幅回落。今年 6 月-8 月开始市场持续回暖，上证指数创下年内新高，隐含风 险溢价在 8 月底已经明显回落至历史均值以下，但距离趋势线下限还有一定距离。 从风格轮动的视角看：A 股大盘成长/大盘价值有 3-4 年周期运动规律。长期结构风 格：A 股大盘成长和大盘价值风格运动规律大周期上向成长回摆；A 股科技和顺周期 风格分化处于历史高位，但收敛尚待明确。
A 股牛市宏观定位指标：股市资本化率——全 A 流通市值与 M2、GDP 之比。
股市资本化率往往被用于判断一个国家股市与其经济和货币量的相比，是否处于低估的区间。 从历史经验看，A 股几轮牛市往往伴随“市值/GDP”和“市值/M2”同步冲高：2007 年与 2015 年均体现为股市市值快速膨胀、资金集中入市，2015 年股市顶峰时期，全 A 流通市值和 GDP 比值最高达到 86%，与 M2 的比值最高达到 44%；当前两个比值均处于中低水平（分别是 60% 和 28%），相比 2015 年流动性牛市极值还有较大距离。
A 股大牛市宏观定位指标：存款证券化率——衡量居民资金池入市程度。
另一个在宏观层面定位市场的指标，是居民存款的证券化率，也就是全 A 流通市值占存款余 额的比例，是一个观察居民财富配置结构与股市吸引力的指标。历史上最高点在 2015 年中接近 100%，2021 年核心资产牛市的顶峰达到 70%，而当前即使市场在今年以来持续反弹，流 通市值占存款余额的比值仅有 58.69%（2025 年 8 月），处于近十年来较低水平。
A 股大牛市交易热度指标：市场交易活跃度——基于换手率的分位数水平。
从量能的角度看，由于股市不断扩容，静态的使用成交额或是换手率都难以对比历史行情。 我们采用了经过平滑后换手率滚动历史分位数，解决了不同阶段成交额和换手率的基数差异， 使得历史几轮牛市行情的换手率可比。换手率分位数是市场交易活跃度的有效表征，从历史 经验来看，2007 年、2015 年以及 2024 年的 924 行情，交易活跃度都来到了历史最高点，而 次高点则是 2021 年慢牛行情的顶部，当前交易活跃度正逐步接近 2021 年的顶点。
A 股大牛市交易热度指标：场外资金跑步入场——基于月度新增开户数量。
从资金面的角度考虑，能衡量市场交易热度，与牛市之间的关系互为因果的，就是场外资金 进场的速度。这里我们使用上交所披露的每月 A 股新增开户数量，一方面，开户数量增加意 味着市场的赚钱效应开始“出圈”，吸引原本没有进入股市的散户开户入市，这是市场已经 上涨一定幅度之后的结果；另一方面，开户数量的增加也为市场带来了新一轮增量资金，并 且存在自我正反馈机制，也作为驱动因素进一步推动牛市赶顶（类似 2007 年和 2015 年）。
A 股大牛市交易热度指标：场外资金跑步入场——基于融资余额和占比。
场外资金的监测指标除了月度频率的新开户数量，还有一个相对高频的是融资余额和融资余 额的占比。这部分反映的是市场上风险偏好较高的短线资金流入情况。今年二季度市场开启 反弹以来，融资余额快速攀升，从 2025 年 6 月的 1.8 万亿，上升至 2025 年 9 月的 2.4 万 亿，从数值上看已经超越 2015 年 6 月的 2.2 万亿高点，创下历史新高。尽管当前融资余额 的绝对水平很高，但并不能说当前市场已经过热，因为从占流通市值的比例来看，当前融资 余额占比还只有 2.5%，距离 2015 年的 4.5%还有较大距离，由此当前融资余额的提升更多的 贡献可能来自市场的上涨，而并没有出现 2015 年类似的泡沫行情。
A 股大牛市交易热度指标：股价创历史新高的股票数量占比。
从交易逻辑的角度考虑，通常对于市场热度比较多见一个观察指标是“创新高”，从技术分 析的视角看，创新高意味着持有该股票的筹码均为盈利状态，所有套牢盘均以出清，资金一 致的乐观预期强化且向上突破的阻力明显下降。历史上看，在 2007 年和 2015 年牛市的顶峰 时期，近 20 个交易日中平均每天都有三分之一的个股在创历史新高。而当前这一比例仅有 10%。
A 股大牛市行业轮动指标：热门细分成交额占比。
如果说“高切低”是在收益率视角下的风格切换，那么资金的集中和交易拥挤度的提升则是 从量能角度刻画了风格切换的节奏。我们计算了全部二级细分行业中，每周成交额最大的 10 个行业的成交额占比。历史上几轮大牛市的顶部，这一比值的峰值在 40%左右，而在今年 3 月份，DS 链带动下 TMT 行业也进入交易拥挤环境，这一指标也相应来到了 40%以上。
A 股大牛市赚钱效应指标：A 股心理线（PSY）——近 120 日上涨天数占比。
赚钱效应的另一个视角是指数上涨的持续性，例如在震荡市环境中，指数上涨和下跌的天数 往往是接近的，此时市场即使存在结构性行情，但整体的赚钱效应是不强的。由此我们参考 经典的技术指标 PSY 构建了 A 股心理线指标，通过计算滚动 120 个交易日内上证指数的上涨 天数占比得到该指标。历史几轮大牛市顶部，这一比值在 70%附近，而 60%则是规模较小的 牛市顶部（如 2009、2017 和 2021 年），当前该指标已经来到 63.33%，处于历史偏高水平。
A 股大牛市顶部指标：A 股牛市广度指标——站上年线的个股数量占比。
对于牛市顶部指标的构建，核心思想是寻找“背离”，一个经典的指标是站上年线（250 日均 线）的个股数量占比，这一指标在多数时候可以衡量整个市场（或某个指数）中长期趋势的 强弱和广度。相较于指数点位可能被少数权重股拉抬，这个比例更能反映牛市的广度。这一 指标也是识别牛市顶部区域最直观、最领先的广度指标之一，因为它会提前于指数见顶而见 顶，形成“指数新高、广度背离”的经典技术特征。
A股大牛市顶部指标：A股牛市深度指标——衡量量能配合度的能量潮指标。
深度指标方面，我们选择 OBV（On-Balance Volume，中文常叫“能量潮”）来刻画，它是 Joe Granville 在 1963 年提出的量价指标。简单来说能量潮（OBV）把“上涨日成交量记为正、 下跌日记为负”，将成交量逐日累加，表明当前市场的深度（即可承接的资金和量能的规模）。 现在市场上比较常见的用法是，传统 OBV“全部成交量”替换成“经价格影响力或大单权重 过滤后的成交量”再累积。当股价创新高而 OBV 不再创新高时，预示市场深度逐步下降，随 时可能有反转风险。
