地图 · 冲击模拟器

按 A · 图扩散 学到的传播矩阵，给某只股票的冲击在若干天内会到达何处。

冲击模拟器

这是什么: 通过选择股票、冲击大小与天数来运行的一次计算，以及受影响最大的股票列表。

数据来源: /api/analysis/shock：最近一次分析运行 A · 图扩散 结果中的稀疏 VAR(1) 矩阵 W。只有通过两时期检验的关联才会进入 W：某只股票今天的残差收益率与另一只股票次日残差收益率之间的关系，必须在训练期的两个半段中都朝同一方向、t 值不小于 2。冲击以该股票自身残差收益率标准差的倍数给出，并用 ε(t+1) = W·ε(t) 向前推演。过去一年日中位成交额（以 TL 计）处于最低四分之一的股票会被标记为成交清淡。

展示什么: 第 0 天是冲击本身。对随后的每一天，列出受影响的股票数量以及受影响最大的那些股票。条形显示该影响占初始冲击的比例；所有日期使用同一尺度，因此衰减的冲击会越来越小。右侧的数字是剔除市场与行业变动后对日收益率的影响。顶部有一句平实的说明，指出冲击次日会传给多少只股票、在第几天消失，以及模型解释了次日收益率的多少。

能得出什么结论: 这不是预测，而是模型所隐含的传播。若模型的解释力低于 5%，页面会给出警告：传播在价格中并不能可靠地看到。若 W 大部分为零，冲击不会超出几个邻居；这直接说明在这批数据中滞后传播很弱。页面会说明检验了多少条可能的关联、有多少条通过，以及偶然情况下预期有多少条；若通过的数量不足预期数量的两倍，它会给出警告。所选股票的关联会连同两个时期的 t 值一并列出。成交清淡的股票价格形成滞后，其关联可能是虚假的。

传播地图

这是什么: 用所选日期的冲击数值着色的织物地图。

数据来源: 冲击模拟器的结果与最近一次运行的地图坐标。

展示什么: 它展示冲击到达了哪些团块，以及随着天数推移如何消失。点的大小是它在初始冲击中所占的比例；颜色表示方向。

能得出什么结论: 冲击跳出自身所属行业，提示两个不同行业之间可能存在滞后关联；这条关联是否显著，应在 实验室 > A 标签页的滞后关系表中核实。

• 指南

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