经历了年初的熔断暴跌，A股在接下来11个月时间不断舔舐着巨大的伤口，直至11月29日，上证指数才攀升至反弹最高点3301.21点，但这距离2015年12月31日的收盘点位3539.18点仍有200多点的距离。

主基调已定，所有A股的表现也要深受其影响。将今年最熊以及最牛的50只个股与往年相比，今年的特征十分明显：最牛的股涨得不多，但最熊的股跌得很惨。

整体涨幅不及过去4年

东方财富Choice数据显示，截至2016年12月23日收盘，四川双马、三江购物、煌上煌、金马股份等成为年内前十大牛股。其中，四川双马的涨幅傲立群雄，紧随其后的三江购物和煌上煌分别上涨了260.92%和199.12%。

数据来源：东方财富choice

但要论整体涨幅，2016年这50大牛股是2012年以来最弱的。2016年50大牛股平均涨幅仅103%。其中，涨幅最小的是同达创业，全年涨幅为59.46%。涨幅超过100%的仅有14只个股，占比28%。

反观2015年，涨幅最大的是协鑫集成，全年涨幅高达748.36%，而涨幅最小的则是巴士在线，涨幅同样高达296.88%。当年50大牛股全年平均涨幅高达403.96%。

2014年前50大牛股榜单的平均涨幅为234.2%，足足是2016年平均涨幅的两倍多。其中，排在榜单末尾的西部证券，仍保持了185.28%的全年涨幅。

2013年的情况则类似2014年，牛股榜单平均涨幅为248.9%，完爆2016年。

与2016年榜单接近的则是2012年。其中，榜首华数传媒的涨幅为421.5%，整体平均涨幅为115.9%。尽管比较接近，但2016年还是稍逊一筹：2012年有30只个股的整体涨幅高于100%，占比60%。

从个股来看，2016年50大牛股主要来自股权转让（比如四川双马、大连电瓷）、重组股（鼎泰新材、新海股份等）、高送转这三条主线（煌上煌、天润数娱等）。

整体跌幅为最近4年之最

看完最牛的50只股票，接下来看最熊的50只。

东方财富choice数据显示，新文化、华信国际、腾信股份等成为2016年前十大跌幅最深的熊股。整体来看，2016年50大熊股的平均跌幅高达53.3%，远远超过2012年50大熊股45.5%的平均跌幅。

数据来源：东方财富choice

2015年的前50大熊股，平均跌幅为30%，没有一只个股股价“腰斩”；

2014年，这50大熊股的平均跌幅更是仅有28.2%，跌幅超过30%的有19只股票，所占比例还不到一半；

2013年，50大熊股的平均跌幅分别达到了46.2%。

无论是个股跌幅还是榜单的平均跌幅，2016年50大熊股龙虎榜还是创下了最近4年之最。从这50大熊股的分布来看， 创业板个股多达21只，接近50大熊股的一半。

每日经济新闻（微信号：nbdnews）记者统计发现，将2016年50大熊股大体可以分为两类：

一类是公司基本面遭遇了“黑天鹅”，比如鑫泰电气、金亚科技、欣泰电气等，其中欣泰电气因为造假被强制退市，如果按照其退市前收盘价3.03元计算，其全年跌幅高达83.6%！

第二类是在2015年涨太多，2016年“补跌”的个股，这类个股集中在创业板，比如美亚柏科、光环新网、兆日科技等，其中兆日科技2015年大涨444.32%，光环新网同期大涨552.90%。

牛熊榜中有规律

牛股和熊股都是相对的，今年的牛股可能变成明年的熊股，而明年的熊股，则有可能变成后年的牛股，从牛熊股榜单的历史数据来看，也确实存在这样的规律。

图片来源：东方IC

比如在2016年的50大牛股中，华菱钢铁、三钢闽光、首钢股份名列其中，涨幅均超过50%；而在2015年，这三只个股几乎没有上涨。

在2015年的熊股榜单中，煤炭、基建、电气、有色等行业个股损失惨重，不少跌幅超过20%。但在2016年，这些熊股却没有一直“熊下去”。譬如西山煤电去年大跌26.57%，而在今年却大涨了42.11%；鹏欣资源去年大跌38.74%，今年上涨了17.1%。

2014年，当年的大熊股包括乐视网、华策影视、北纬通信、潜能恒信等，当年跌幅均在20%左右。到了2015年，乐视网大涨300%，华策影视上涨78.75%，潜能恒信也上涨了166.57%。

“牛熊榜单的切换体现了A股炒作的周期轮动。”西藏琳琅投资的王琳告诉每日经济新闻（微信号：nbdnews）记者，譬如在1994年，当时的小家电等业绩推动型个股引领了牛市浪潮；到了2000年的网络科技股时代，市场的炒作重心又转向计算机科技类股票；2007年这波大牛市，这又是属于白酒、“煤飞色舞”等有业绩支撑的个股炒作时代；从2013年开始，以互联网、影视、游戏等的中小创又开启了题材股炒作周期。

“所以我感觉今年是转折年，市场炒作又转向了更实的业绩支撑型。”王琳分析道，在今年的50大牛股排行榜中，就有三聚环保、巨龙管业、山东黄金这类业绩稳定增长的白马股。

“A股的炒作也可以看作是价值发现的过程，有时候炒作过度，就容易透支未来预期。”西藏银帆投资的李志新表示，由于资金推动，当年的牛股就有可能被炒作过头，这就容易透支未来，“也就是用空间换时间，在很短的时间吃完了未来的涨幅。所以调整就成为了一种需求。”

“反之，由于市场过度的恐慌情绪，一些股票又容易跌过头成为熊股，这时就又会出现价值洼地，可能迎来反弹或企稳。”李志新补充道，但这样的转换并非是必然事件，它只是一种较大的概率。

每经编辑 杜恒峰

本文为｜每日经济新闻 nbdnews 原创文章｜

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过去三年的新冠疫情，对大部分中国家庭的资产与负债、收入与支出状况都有显著影响。更重要的是，疫情改变了居民对未来收入的预期及风险偏好，将在未来很长一段时间内影响家庭消费、储蓄与投资决策。在这样的背景下，探讨2023年的投资理财趋势以及投资建议具有更加重要的意义。疫情如何影响人们的投资心理和行为？后疫情时代，应该做出怎样的投资决策？2023年，有哪些投资领域值得关注？

01

股市整体趋势向好

过去三年的新冠疫情，对部分行业形成冲击，对实体经济的发展造成影响，也影响了人们投资的心理预期。在不确定性增长的时候，居民会减少在高风险市场（比如股票、公司债券）进行的投资。但从比较长期的角度来看，随着疫情管控的放开和经济形势的好转，2023年，投资有望逐步走出低谷，投资市场整体发展前景向好。原因有以下三个。

第一，由于二级市场的价格主要受投资者主观预期的影响，二级市场的价格波动率远远超过基本面实际波动率（例如一个国家的GDP增长率）。在经历了短期负面的经济冲击后，股票市场的价格往往会提前反映或夸大未来经济衰退的可能性。这一方面是来自人们的风险厌恶——大家担心经济冲击会影响到自己的生计（公司会不会裁员），从而规避风险投资；另一方面来自人们的行为本能——“一朝被蛇咬，十年怕井绳”，从而自然而然地“追涨杀跌”。但历史数据和相关学术研究都指向一个相同的结论，那就是：纵观股市以往的发展走势，往往是在经历了低谷期之后，市场会出现反弹。这个时候，实际上是比较好的投资机会。在市场估值比较低的时候进行投资，从长期角度来看，会有积极的收益前景。

2020年到2022年，尽管我国的GDP增长保持了相对的稳定性（2020到2022分别为2%，8%和3%），A股却经历了大幅度的先涨再跌的过程（年收益率分别为27%，-5.2%和-22%）。2023年开年，A股市场迎来“开门红”，在首个交易周，三大股指的涨幅都超过了2%，沪深两市日均交易量也放大到8000亿元以上。这些数据再次验证了股票市场在短期内主要反应人们的预期和风险偏好，而并不是经济基本面。

2023年，随着防疫政策放开，社会生产生活进入有序状态，人们对于资本市场的风险预期和对于自己未来收入的担心也在逐渐减少，会逐渐增加对风险资产的配置。这会使估值逐渐从压缩的水平慢慢回到正常水平，这个中间的回升，会是风险资产的正面回报率。当然估值还要看未来经济的增长水平。

第二，2023年理财产品将会更加多样化，这在某种程度上，有利于股市的向好发展。

一直以来，人们最普遍的理财方式有两种：一是把钱存到银行，购买储蓄类的理财产品；另外则是把钱投到房地产中。相对于发达国家和金融理论里面配置比率，中国人配置于房地产的资产比重过大大；另外，随着经济刺激货币政策的提出和生效，回报率则会逐渐降低。

从整体上来讲，2023年投资理财要注意的一个很大的问题是系统性风险。在房地产市场预期回报率下降，房地产在资产配置中的占比太大时，从理性角度出发，人们会逐步将投资在房地产上的资产转移到其他的投资上。另外，随着中国资本市场对外开放逐渐走入深水区，外资机构的进入，也可以为境内投资者带来更加广阔的投资视野和更加多元化的产品服务。因此，2023年，从投资市场的发展来看，整体的趋势是向更多元化、更理性的方向发展。这意味着更多资产配置会直接或者间接进入股票、债券等二级市场，从而提升这些市场的估值。

第三，2023年消费有望复苏增长，这将带动相关板块的投资。

数据显示，2022年，中国人存款大幅增加了15万亿元。但受疫情影响，面临诸多潜在的不确定性，人们并没有很高的消费意愿。随着2023年各地纷纷推出促进消费新举措，在市场复苏的背景下，居民消费热情有望逐步释放。消费从需求侧为投资寻求合理的方向，是推动经济走向高质量发展的重要力量。

当然，我们也要明确，以上三个因素的成立，都是建立在2023年后实体经济恢复的基础上。因为估值受到风险和经济增长的双面影响。

02

慎投热门股票

说到具体值得关注的投资行业和板块，当前媒体报道中有很多分析和预测。

例如大消费领域。随着贸易战风险的提高，中国的出口相对以前不再那么强劲，要促进经济增长，需要刺激消费，大消费领域有望在2023年迎来增长。另一个值得关注的是科技行业，特别是成长性比较高的科技，比如芯片。另外还有医疗行业，在经历疫情之后，人们对健康的重视程度提高，带动了医疗行业的发展。除此之外，还有一些热门行业和股票很受欢迎，例如新能源。

在我看来，虽然这些热门领域中蕴含着很多潜在的投资机会，但也存在很大风险，特别是对于散户。

中国市场散户多，做空机制有限。当一些不理性的散户盲目追随热点，买入股票时，较为理性的散户或机构投资者很难去做空制衡。历史数据和相关的研究都表明，一般来说，在这样的市场环境下，当热点行业的股票估值很高时，在中短期会有一个大的回调。虽然从长期（5年或10年）来看，热点行业中可能会出现个别的明星股票，但由于散户的行为偏差，大多数股票的价格会被炒的过高，导致整体上个人投资者投资这些热点股票的损失概率很大。

对中国的投资者情绪和股票回报的研究结果显示，那些在短期内交易量很大、很受散户欢迎的热点股票，之后一年内的平均回报率往往是很低的。反过来，如果买一些比较冷门的股票，会在短期内获得系统性的超额收益，每年在5%~8%。

热点行业仍旧处在大浪淘沙的阶段，到最后谁能赚到钱，依旧尘埃未定。例如，新能源行业最近几年一直非常热门。新能源汽车是一个比较新的行业，还处于迅速占领市场的阶段。很多新能源企业因为之前的产能过剩，导致整个车企，特别是下游出现比较差的股票表现。这些企业已经不再赚钱了，以前给它们的成长率已经到底是否值得，存在很大风险。

我完全不会否认，在当前的这些热门股票中，会出现下一个特斯拉或者微软，这样的概率是存在的。但是，对于个体投资者来说，能够选中这些股票的机会很小。即便选对了，很多人也不能承受公司成长发展期间，股票在短期内极大的波动和回撤。如果这些热点股票在未来一两年内再次出现比较大幅度的、持续的亏损情况，还有多少人愿意持有？即便一两年内愿意持有，10年内是否还有人愿意这样做？

03

分散和长期思维是重点

投资理财是一个长期的过程。2023年，对于经历过低谷的投资者来说，存在着很多投资机遇，但考虑到国内外复杂的局势变动，发展面临的诸多不确定性，在投资前，投资者仍需加强观望，做好研判与分析。从控制投资风险的角度来看，2023年，投资者不要在某一个大类资产上进行过于集中的投资，要根据自身的风险偏好进行大类及行业的分散投资。

另外，投资者还需提高自己的投资素质，加强对市场的了解。

首先，要建立正确的投资心态，要有耐心、稳健、审慎的投资理念，既不能盲目跟风，也不要被市场的波动吓倒，要清楚了解自身的局限性以及市场的复杂性。

其次，在理财规划前要了解自己，在此基础上，选择合适的理财产品。具体来说，投资者要梳理好自己的资产情况，评估好自己的风险承受能力。经济富裕程度不同，风险的承受能力也不同，投资者能选择的理财产品的风险高低程度也不同。尤其是对于收入中等的中产家庭或者是工薪家庭而言，更要特别注意自己的风险承受能力。另外，投资者也要考虑自身状况，例如自身年龄，不同年龄段的投资者，承受投资亏损的能力也不同。

再次，要懂得一些关于投资的基本常识。资本市场是一个非常大的概念，涉及的行业范围很广，包括银行、保险、金融、证券等。要对市场有基本的了解，否则就会在投资中毫无方向。要学习市场的基本数据、一些基本的财商知识和投资的基本原则。例如，过去10年、20年中国股票的回报率是多少，每年的波动率是多少；中国的基金经理有多少人是赚钱的，多少人是赔钱的，等等。

如何让人们更加理解市场，更加理性地投资？这是我一直以来的研究兴趣和努力的方向。我的研究包含了投资者对于股票、债券和房地产市场的预期的模型研究，以及如何运用大数据以及机器学习等工具去理解市场的理性程度。

针对股票市场，随着现在计算机算力的发展和云计算/存储的便宜程度升高，很多投资者开始运用大数据进行投资。从宏观层面来讲，这是一个积极的发展，会使市场更加理性。用大数据/机器学习模型可以预测未来的股票收益，也可以预测未来股票的基本面。预测未来的股票收益，特别是短期内的收益，中国的市场上很多人已经在做。但这也会有一定风险，比如很多模型过于复杂，交易换手率过高，可能增加市场的波动性等。

我个人研究和实践更多着眼于对基本面的预测以及中长期股票收益的预测。在我的一个正在进行的研究项目上，我试着去理解市场预期在面对特别不确定性的情况下，到底是否会变得更加理性。我用大量的公司层面和市场层面的（另类）数据，去系统化地用机器学习的办法测量市场预期的理性程度。在这其中一个比较直接的发现是：在宏观层面，投资者在公司或经济经历较大冲击的时候（例如在疫情期间），会花更多精力去收集信息，使得市场更加理性；然而在公司层面，那些基本面未来前景更不确定的公司（比如年轻的公司），市场预期的理性程度反而较低。这些发现对于投资者，尤其是希望用主动策略选股去获得超额收益的投资者有一定指导意义：当市场宏观形势比较不确定的时候，可能更加有效的策略就是去分散风险购买大盘；然而在微观层面，用一些技术手段（例如机器学习）获取信息，实行主动投资，在那些前景、基本面不确定的行业、市场层面的收益潜力会更大。

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