系列文章五：峰终策略的实证与适配：不同投资者的落地指南

峰终定律并非停留在理论层面的行为金融学概念，其衍生的投资策略已在全球多个市场得到量化验证，且能根据投资者类型实现个性化适配——从机构的大规模量化模型，到普通散户的简易执行方案，只要匹配自身能力圈，就能将峰终效应转化为长期盈利的工具。

峰终策略的实证：数据里的超额收益

峰终因子对市场收益的解释力，早已被学界和机构验证。

印度管理学院的研究团队曾以2010-2019年NSE 500指数成分股为样本，构建做多峰终高收益组合、做空低收益组合的对冲策略：

他们将个股过去3个月的最大涨幅（峰值）和月末收盘价（终值）作为核心因子，筛选出峰终体验最优的20%个股做多，同时做空峰终体验最差的20%个股。

回测结果显示，该策略10年间年化收益率达28.7%，远超NSE 500指数12.3%的年化收益，夏普比率高达1.8，最大回撤仅16.2%，显著跑赢市场基准。

在A股市场，峰终策略的有效性同样突出。

国内某头部券商用2000-2019年沪深300成分股数据测试，将峰终因子加入传统Fa­ma-Fr­e­n­ch五因子模型后，新六因子模型对收益的解释力从0.73提升至0.76；

而基于峰终因子构建的等权重组合，2015-2024年的年化收益率达25.3%，同期沪深300指数年化收益仅4.1%，且组合最大回撤控制在18.5%以内，风险收益比远超市场平均水平。

更具参考性的是散户适配版峰终策略的实盘数据：

2023年某投资社区发起的峰终纪律交易挑战赛中，300名普通投资者采用周度复盘+阶梯止盈止损的简化策略，全年平均收益率达12.7%，

而同期未采用该策略的对照组平均收益率仅-3.2%，足见峰终策略对普通投资者的实际增益。

不同投资者的适配方案：匹配能力圈才是关键

峰终策略并非一刀切，需根据投资者的资金规模、专业能力、时间精力个性化调整，以下是简化执行表，可直接对照落地：

表格


峰终策略的未来：从单一因子到多维度融合

当前峰终定律的研究已向更细分方向拓展：

比如结合“损失厌恶”“锚定效应”等其他行为偏差，构建更精准的情绪交易模型；

或者将峰终因子应用于债券、商品等多资产类别；

甚至用机器学算法实时识别市场的峰终体验拐点。

但对普通投资者而言，峰终策略的核心意义并非追求极致收益，而是认清记忆锚定的认知局限，用规则替代情绪，在A股实现长期稳健的回报。

互动小问题：

你属于哪类投资者？

会怎么适配峰终策略？

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