妖股与利率周期
2011 年以来的妖股和中美利率

01十五年里的妖股

统计口径：至少 8 个涨停，峰值至少翻倍

市场常说的妖股，特点是短时间里大量涨停、常有一字板、涨幅巨大。按上面的口径，几个广为人知的例子是这样的：

东方通信 2018 年底到 2019 年初是两波，上表只列第一波，第二波（2019 年 2–3 月）有 15 个涨停、峰值 +235%。航天动力属于涨停间隔较长的趋势型妖股，如果要求涨停更密集（间隔不超过 3 个交易日）就会被切成几段，这也是本文把间隔放宽到 8 个交易日的原因。

年份按起涨日归属；2026 年截至 10 月。「峰值三倍以上」指至少 10 个涨停且峰值涨幅不低于 200%。

2015 年的牛市与股灾是个特例，单年 142 波。2016–2017 年几乎没有妖股，那两年同时有交易所对异常炒作的严格监管和金融去杠杆。2019 年以后，除 2023 年只有 46 波外，每年在 87–154 波之间，2024 年最多。

2016 年 11 月以来涨幅最大的非 ST 妖股：

02妖股大多没有基本面

2018 年以来 891 波，看起涨前一个交易日

• 起涨前处于亏损的占 45%，全市场同期约 20%。
• 亏损、ST 或市盈率超过 100 倍，合计 60%。ST 股（涨跌幅限制 5%）约占全部妖股的 16%。
• 总市值中位数 35 亿，排在全市场市值后 31%。

这决定了下面的分析只能问一个问题：什么环境下资金更愿意去炒这类股票。妖股的涨跌与公司本身关系不大，与炒作的环境关系更大。

03妖股与中国利率：跟着资金价格走

同步变化，控制成交额和长期趋势后依然成立

图 1 2011 年 1 月至 2026 年 10 月。上：每月新起的妖股。中：美国联邦基金有效利率，底色标出 6 个月内加息（橙）或降息（蓝）超过 24bp 的月份。下：中国 10 年国债收益率与 1 年 Shibor，底色标出 10 年国债 6 个月内上升（橙）或下降（蓝）超过 20bp 的月份。悬停可查看当月数值。

按 1 年 Shibor 过去 6 个月的变化把月份分组：

资金价格下降的阶段，妖股大约是持平阶段的两倍、上升超过 30bp 阶段的四倍。用 10 年国债收益率分组也是同一个方向，只是没有 Shibor 分得那么清楚：

妖股多的时候，成交额往往也大，市场整体往往也在涨。把这两个因素以及十五年的长期趋势一起控制住之后，1 年 Shibor 6 个月变化与妖股数量的关系仍然显著：Shibor 每下降 10bp，当期妖股约多 5%（t 值 -4.1）。10 年国债的关系弱一些（t 值 -1.7）。换句话说，短端资金价格比长端国债收益率更贴近妖股。

这只是同步出现。资金价格下降通常发生在经济偏弱、政策放松的时候，妖股变多可能是同一种政策环境带来的，不一定是资金价格本身的作用。2016–2017 年（去杠杆、利率上行、同时严查炒作）几乎没有妖股，这两件事在数据里无法分开；剔除这两年后，上述关系依然成立。

04妖股与美国利率：经由 A 股成交额起作用

降息期妖股多，但按成交额折算后差别不大

降息期每月的妖股是加息期的两倍多，但降息期的 A 股成交额也是加息期的两倍多。按成交额折算后，三个阶段的差别小得多。2011–2015 年美联储一直把利率维持在零附近，所以真正能用来对照的，只有 2016 年以后的两三轮加息和降息。

两边方向不一致时，看中国利率：

每格为每月新起妖股，小字为月数。

2022 年是最好的例子：美联储把利率从 0 加到 4% 以上，是这些年加息最快的一年，但中国利率在下行，全年仍有 108 波妖股。2023 年中国利率不再下行，妖股降到 46 波。

美国利率也不领先中国利率。用美国联邦基金利率、2 年和 10 年美债过去 3 到 6 个月的变化，去预测中国 10 年国债未来 3 到 6 个月的变化，t 值都小于 1；两边同期变化的相关系数只有 0.15–0.22。美国利率对中国的约束更多体现在汇率上：1 年 Shibor 与美元兑人民币的 6 个月变化相关系数为 −0.57。

05能不能提前判断：找不到可靠的指标

短样本里的好结果，样本扩大后消失

既然妖股和资金价格同步，自然的问题是：利率能不能提前告诉我们妖股行情要来?检验方法是先扣除「最近妖股多，接下来大概率也多」这层惯性（仅凭这层惯性就能解释约七成的变化），再看利率能不能多解释未来 3 个月的妖股数量。为了避免事后拟合，用「样本外」的方式检验：每个月只用当时已经能看到的历史数据估计，再去预测未来。

样本外一栏是相对于「只用惯性」的基准多解释的部分，负数表示加入这个指标后预测反而变差。中国 10 年国债的变化在扣除惯性后没有任何预测力，未列入。

• 只用 2016–2021 年的数据训练时，三项合用在 2022 年以后能多解释约 36%，看上去像一个有用的「妖股环境温度计」。把样本扩到 2011 年后，这个优势消失了。那个好结果主要来自 2019 年初和 2024 年 9 月两次美联储转向，而这两次都恰好碰上中国同时大幅放松。
• 美联储的作用在全样本里显著，但 2011–2015 年联储一直不动，真正能学习的转向太少，样本外表现不稳定。
• 1 年 Shibor 的领先作用几乎全部来自 2015 年；剔除 2015 年后不再显著。
• 相对最稳的是 M1 同比，而且方向是反的：实体经济越弱，随后妖股越多，和妖股大多没有基本面的特征一致。但它在 2022 年以后的样本外是负的，且 2025 年起 M1 改了统计口径，不能当信号用。

结论是：利率能帮助理解当下的炒作环境，但不能用来提前判断。

06现在处在什么阶段

只描述位置，不做预测

• 资金价格：历史最低，而且很稳。1 年 Shibor 在 11 月 9 日创下 2006 年有报价以来的最低 1.4367%；近 60 个交易日波动不到 2bp，隔夜 Shibor 的波动只有历史常态的约四分之一。
• 资金方向：放松阶段已经结束。2026 年 3–8 月，1 年 Shibor 半年内下降了 10–18bp；现在半年变化只剩约 −4bp，回到「基本不动」那一档。历史上这一档每月约 4.6 波妖股，约是资金下降阶段的一半。
• 今年的妖股比历史同类阶段更冷。3–8 月资金在变便宜，妖股却在减少；按成交额折算，2026 年是有数据以来妖股最少的一年，10 月降到近年最低。成交额创纪录，资金却没有流向妖股，很可能有利率以外的因素在压制。
• 最近几周有局部回暖。全市场日均涨停数从 10 月的约 54 只回升到 11 月上旬的约 83 只，正在进行、已有 5 个以上涨停的行情有十几波。这一轮回暖发生在 Shibor 基本不动的时候，不是资金继续变便宜带来的。按月统计的妖股数是按起涨月份计的，进行中的行情要等涨够才计入，所以 10 月、11 月的数字会被低估。
• 美联储在 2026 年 9 月重新加息至 3.75%–4.00%。按前面的结果，它主要通过 A 股整体成交额起作用，对妖股没有单独的影响。

07方法与局限

• 涨停的认定。收盘价达到当日涨停价即算涨停，涨停价使用交易所公布的数值（主板 10%、创业板与科创板 2020 年 8 月后 20%、ST 股 5%），一字板为最低价等于涨停价。
• 峰值涨幅用这波行情结束后 5 个交易日内的最高价计算，不是收盘价。
• 成交额控制。多数对照同时给出「每千亿日均成交额对应的妖股」，用来区分利率的作用和单纯的市场规模放大。回归控制了对数成交额、全市场等权月涨幅和线性时间趋势，t 值用 Newey-West 调整（6 期）。
• 样本有限。美联储真正可用的周期只有两三轮；前瞻检验的样本外区间分别为 127 个月和 55 个月，未来 3 个月的目标高度重叠，独立观察远少于月数。
• 未计入的变量。交易所对异常交易的监管松紧可能是重要的遗漏因素，本文没有量化。
• 本文是对历史数据的统计描述，不构成任何投资建议。