为什么RPS在下跌行情里还会制造一种“避风港”的错觉

Hello，

我是葱头，

一个写了26年代码的程序员。

现在在用缠论和RPS做主观交易。

今天我们来聊聊RPS在下跌行情里的相对强弱幻觉

小字注：因调研工具暂时不可用，基于真实经验撰写

讲真，我第一次被RPS坑，就跟这个幻觉有关。

2022年下半年，那波行情我记得很清楚。大盘天天绿油油，个股更是绿到发黑，仿佛整个市场被一把巨大的擦布给抹了一遍。记得那个周五，上证指数直接跌限，全屏绿，我坐在电脑前看着账户里每一只绿色的数字，心情像这跌得发黑的K线一样，郁闷到不行。

那时候我看RPS排行榜，某只医药股RPS95，周线级别近两年最高。我心想：大盘都绿成这样了，这只票居然还能保持这么高的相对强弱，是不是抗跌王，是不是安全垫更厚，是不是已经成了大盘跌跌不停的例外。

于是我重仓买入。结果呢。它确实抗了两周，没跟着大盘一起跳水。可第三周，当大盘企稳反抽的时候，这只票反而开始补跌，一周之内跌了20%。

RPS95，抗跌王，结果跌得比大盘还惨。那次亏损让我明白：RPS在下跌行情里的“高数值”，很多时候不是安全的信号，而是最后一批接盘侠的集合地。

哎，这事儿让我琢磨了很久。RPS本质上是一个排序统计量，它只告诉你“相对谁强”，不告诉你“具体是多少”。在下跌行情里，所有股票都在跌，RPS高的那只，可能只是“跌得比别人慢”，而不是“不跌”。

这就跟程序员写代码调性能很像。你用profiler跑了一遍，发现函数A的执行时间是100毫秒，函数B是200毫秒。你看报告，函数A“相对”更快，所以你觉得函数A没问题，不用优化。可问题在于，100毫秒本身就已经太慢了，用户体验早就完蛋了。

RPS高，不代表强大。它只代表“在这一堆跌得更惨的票里，我跌得少一点”。你拿这个“少一点”去下重仓，本质上是在赌“这只票是最后一个跌的”，而市场从不保证谁是最后一个。

更要命的是，RPS在下跌行情里还会制造一种“避风港”的错觉。你看RPS排行榜，前十名全是医药、煤炭、公用事业之类的防御性板块，RPS都在80以上。你觉得：买这些，就算大盘跌，我也能保本吧。

可去年下半年，煤炭板块RPS一直高居不下，个股一个个绿油油地跌，RPS从90跌到75，再跌到60，等你发现RPS已经不高了，账户已经亏了15%。这时候RPS失效了。没有，它只是忠实地记录了“相对谁强”这个事实，而强弱的参照系本身就在下跌。

这就是相对强弱的陷阱：参照系变了，强弱的意义也变了。

后来我改了看RPS的方式。不再盯着具体数值，而是看它和价格的关系。价格创新高，RPS没创新高，这是背离，要警惕。价格创新低，RPS反而抬头，这才可能是真正的相对强弱在起作用，资金可能在底部悄悄接盘。

讲真，我现在的规则是：在下跌行情里，RPS>80不再是买入理由，最多是一个“观察名单”的入场券。真正下单，还得看缠论结构，看当下级别有没有底分型，看笔破坏有没有修复。RPS只是筛选池，缠论才是执行门。

这套监控体系，让我从“选股工具”重构成了“交易运维系统”。选股只是部署，持仓监控才是运维，离场执行才是发布回滚。

没有监控的部署是裸奔，没有熔断的运维是找死。RPS选股买对了为什么还是亏钱。因为你只管部署，不管运维。

你给服务器装了监控、配了告警、设了熔断，凭什么不给自己的账户装同等级别的保护。我记得有一次，同事非要我帮他看一个他认为“稳赚不赔”的回测策略。回测年化40%，实盘三个月亏18%。我问他：回测里用的是什么成交量，滑点怎么算的？他一口咬定回测环境太完美了。可这就像用单元测试覆盖率100%来保证生产环境无Bug，两者没有任何关系。

回测环境和生产环境，根本不是一回事。

说个具体的执行细节。我用Excel做了个监控表，每天收盘录入：持仓股代码、日线RPS、周线RPS、换手率、量比、板块RPS、缠论当下级别状态、大盘状态。

条件格式设好颜色：绿色正常，黄色一级告警（减仓），红色二级告警（清仓）。打开表格一眼就能看出来哪只票该动手了，不用动脑子，不用纠结，执行就是了。

这就是把“主观判断”降级成“客观执行”，把“我要不要卖”变成“规则触发了，卖”。程序员最擅长的，就是把复杂的业务逻辑封装成简单的if else，剩下的交给CPU，或者说交给肌肉记忆。

当然，这套监控体系也有误报的时候。RPS心跳异常触发减仓，结果股票接着涨了；板块RPS跌破阈值清半仓，板块反手V型反转。

这就是“假阳性”，监控系统里的常态。但我从不后悔，也不优化阈值去“消除假阳性”。因为优化阈值消除假阳性，那增加假阴性，那才是真正该跑的时候没跑，那才是致命的。

宁可少赚一点（假阳性），不可大亏一笔（假阴性）。这是生产环境SLA里最朴素的道理，放到交易里一样管用。

再分享个细节：告警通知渠道。生产环境告警要钉钉、企微、短信、电话多渠道覆盖，防止漏报。交易监控我也给自己设了“多渠道”。

第一渠道：监控表格条件格式变色，视觉直击。第二渠道：手机上装个条件单智能监控APP，设好RPS、换手率、均线触发推送。第三渠道：收盘后复盘群里，有几个志同道合的老韭菜，互相监督：“葱头，你那只电力股板块RPS跌破70了，规则不是清半仓吗。”

外部监督是最硬的约束，自己骗自己最容易，骗别人最难。

写到这里，突然想起以前做过一个电商大促的压测。压测脚本跑得飞起，TPS上万，错误率0，大家击掌庆祝。结果双十一真开卖，数据库主从延迟飙升、连接池打满、锁竞争炸锅，订单服务直接不可用。

事后复盘，压测脚本里根本没模拟“热点Key”，没模拟“大促前夕的脏数据”，没模拟“网络抖动”。RPS选股回测也是一样，回测里全是干净数据、完美信号、无滑点成交，实盘里全是停牌除权、高开低走、流动性枯竭、情绪面变化。

监控告警体系，就是为了弥补回测环境和生产环境的差距。在生产环境里给系统装上传感器，让它自己报警、自己熔断、自己保命。

现在回头看，我把RPS从一个“选股工具”重构成了一个“交易运维系统”。选股只是部署，持仓监控才是运维，离场执行才是发布回滚。

没有监控的部署是裸奔，没有熔断的运维是找死。RPS选股买对了为什么还是亏钱。因为你只管部署，不管运维。

你给服务器装了监控、配了告警、设了熔断，凭什么不给自己的账户装同等级别的保护。

为什么RPS给出的信号，在极端行情里反而成了最大的坑？因为没给信号加监控，它只能当被动观察。

评论区见。

声明：本文不构成任何投资建议。市场有风险，交易需谨慎。

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说到这里，突然想起2023年春天，A股突发流动性危机，整个市场成交量萎缩到历史低位。那时候RPS完全失效，那些以前RPS90以上的“垃圾股”，在极度缺乏流动性的市场里，一笔小订单就能把价格拉起来，RPS数据根本来不及更新，根本不可信。我当时重仓的两只高RPS股，双双被卡在涨跌停板边缘，结果根本无法成交，更别提盈亏了。这件事让我深刻认识到：RPS在流动性枯竭的市场里，就是一堆没人问津的废纸。从那以后，我只看一条铁律：流动性不足的市场，RPS全部不看。