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发布：2026-06-11 · 事件：2026-06-11 07:18:41

我们用35对中美市场关系、8年数据、2000多个交易日，做了一次量化分析，验证我一直以来的想法：从隔夜的角度，究竟是美股更影响A股还是A股更影响美股。结论很明确也很符合直觉，但细节也很有意思，比如宽基指数的影响在不同时间是显著差异的，产业链主（比如特斯拉、苹果、英伟达等）对A股映射公司的影响是有层次的。 先说结论：美国市场对A股有显著的隔夜影响。无论怎么控制变量、怎么调整模型，这个结论基本站得住。反过来——A股对美国市场几乎没有任何隔夜影响。美股的定价能力明显更强。

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我们用35对中美市场关系、8年数据、2000多个交易日，做了一次量化分析，验证我一直以来的想法：从隔夜的角度，究竟是美股更影响A股还是A股更影响美股。结论很明确也很符合直觉，但细节也很有意思，比如宽基指数的影响在不同时间是显著差异的，产业链主（比如特斯拉、苹果、英伟达等）对A股映射公司的影响是有层次的。 先说结论：美国市场对A股有显著的隔夜影响。无论怎么控制变量、怎么调整模型，这个结论基本站得住。反过来——A股对美国市场几乎没有任何隔夜影响。美股的定价能力明显更强。 影响最大的是第一次贸易战、美联储22年加息、 关税战和近期的AI链再次爆发这几个时期。而疫情初期中国新能源爆发、9-24、疫情后半段则是影响急剧消退的时候。 一、为什么要做这个研究？ 做投资的人都有个习惯：每天早上起来先看一眼美股昨晚涨了没有。涨了，今天A股大概率不会太差；跌了，心里先打个折扣。 但这个感觉到底有多靠谱？美股对A股的影响究竟有多大？不同的时期会不会变化？不同的行业、不同的公司，影响一样吗？ 试着用数据说话。 二、怎么做的 我们选了四个维度来分析： 宽基指数 ：标普500 对 沪深300 科技指数 ：纳斯达克 对 创业板、科创50 产业链关系 ：美国链主（苹果、英伟达、特斯拉等）对中国供应商的影响 同赛道公司 ：同一个行业里的中美对标企业（比如美国的光模块公司和中国的光模块公司） 时间跨度从2018年初到2026年5月，超过8年。分析的核心问题是： 美股今天的涨跌，能在多大程度上解释A股明天的涨跌？ 三、一个重要的方法论问题 这里需要先讲一个技术细节——因为它直接影响到结论的纯度。 最简单的分析方法是：直接算美股今天和A股明天的相关性。这能告诉我们"有关系"，但说不出"是谁的关系"。 举个例子：英伟达涨了，第二天工业富联也涨了。但工业富联的上涨，到底是因为"英伟达涨了"这个特定信息，还是仅仅因为"那天美股大盘就是涨的，什么都涨"？ 这两件事性质完全不同。前者意味着英伟达有独特的定价权传导，后者只是市场情绪共振。 所以我们的分析分了两步： 第一步（V1版） 直接算美股标的和A股标的的隔日相关性——给出一个"总影响" 第二步（V2版） 在回归模型里同时控制住标普500（美股大盘）、沪深300（A股大盘）和目标股票自身的动量，看美股标的 多出来的那部分解释力 ——这才是 它独有的影响 我们把它叫做"增量R²"。这个数字越大，说明这个美股公司对中国对标公司的 独有信息传导 越强。 四、宽基指数：美股领先，一锤定音 这是最基础也最重要的发现。 标普500 → 沪深300：高度显著，一直显著。 全周期数据显示：标普500当天的涨跌，能解释沪深300次日涨跌的约  2.9% 。 2.9%听起来不大，但在金融里，日频数据能解释这么多已经相当可观。更关键的是 统计显著性 ——p值小于0.0001，这意味着标普500不影响沪深300的概率非常之低。 Granger因果检验（一种判断"谁先谁后"的统计方法）同样证实：标普500是沪深300的Granger原因，而反过来完全不成立。 简单说：美股跌了，A股大概率跟跌。A股跌了，美股该涨还涨。 更有意思的是，我们加入了控制变量后发现， 沪深300自身的动量极小 。也就是说，A股宽基指数基本没有今天涨了明天继续涨的趋势性。它的大部分波动，要么来自当天的自身因素，要么来自外部影响，包括前一天美股的传导。 五、不同时期，影响力大不相同 这张图值得细看： 红色线越高，说明美股对A股的影响力越大（当然，从绝对比例来说仍然只有低个位数百分比的影响力，但显著）。你可以清楚地看到四个阶段的起伏： 阶段一：2018-2019 贸易战初期 —— 影响力巅峰 这个阶段美股对A股的解释力是全周期最高的，R²达到  6.5% 。2018年7月，滚动窗口的局部峰值甚至冲到  21.6% 。 原因很简单：贸易战新闻驱动的市场波动太大了。今天特朗普发条推特，明天A股就剧烈反应。两国市场的命运被同一件事捆绑，联动自然紧密。 阶段二：2020-2021 疫情冲击与复苏 —— 影响力骤降 R²骤降到  1.0% ，几乎是全周期最低。 这背后是中美两个市场截然不同的节奏。2020年，美国在"放水牛"——无限QE推动美股一路向上。而中国率先控制住疫情，率先复苏，政策上随后收紧。两个市场走的是完全不同的故事线，联动减弱。 阶段三：2022-2023 加息周期 —— 影响力回升 R²回升到  5.0% 。 美联储的加息节奏成为全球资产的定价锚。通胀数据、就业数据、美联储讲话——每一个都同时影响美股和A股。这种"同源冲击"让两个市场的联动重新增强。22年两地市场都迎来了非常痛苦的一段时间。 阶段四：2024-2026 AI驱动期 —— 影响力下降但更"精准" R²降到  2.6% 。 但这不是影响力减弱了，而是影响力的形态变了。以前是宽基一起涨一起跌，现在是 产业链和赛道层面的精准映射 ——这个我们后面会详细讲。 一个有意思的点：CSI300自身动量（图中的灰色虚线）始终趴在零附近。  这意味着A股大市几乎没有"惯性"。今天涨了不代表明天会涨，今天跌了也不代表明天会跌。A股宽基指数的短期走势，几乎完全由外部信息和当天的国内因素决定。 六、产业链层面：谁是真正有定价权的"链主"？ 宽基之后，我们深入到了产业链层面。 我们选了10组"美国链主—中国供应商"的关系，典型如： 苹果 → 歌尔股份、立讯精密 英伟达 → 工业富联、中际旭创、胜宏科技 特斯拉 → 拓普集团、三花智控、宁德时代 AMD → 通富微电 英特尔 → 澜起科技 对每一组，我们都跑了V1（直接相关）和V2（控制大盘后）两版分析。以下是V2的结果—— 排除了市场共振之后，链主自己的"纯影响力" ： 排名 链主 → 供应商 独有影响力（增量R²） 🥇 特斯拉 → 拓普集团 1.99% 🥈 英伟达 → 胜宏科技 1.78% 🥉 特斯拉 → 三花智控 1.32% 4 苹果 → 立讯精密 1.17% 5 特斯拉 → 宁德时代 1.12% 6 英伟达 → 中际旭创 0.92% 7 英伟达 → 工业富联 0.79% 8 苹果 → 歌尔股份 0.58% 发现一：特斯拉是最强链主 特斯拉→拓普集团的独有影响力排名第一，而且特斯拉的三家供应商（拓普、三花、宁德）全部进入前五。 这意味着什么？特斯拉股价里包含的信息——车型发布节奏、FSD进展、马斯克的公开发言、交付量预期——这些 超越了美股大盘 的信息，会直接传导到A股供应链的定价中。 特斯拉涨了，拓普第二天大概率跟涨。而且这种关系不是"因为那天市场好所以都涨"，而是特斯拉特有的。我们控制了这个因素之后，关系依然显著。 发现二：英伟达的影响被高估了 这是V2最重要的"修正"。 直接用相关性看，英伟达→工业富联是产业链中最强的传导关系（V1排名第二）。但加入控制变量后，这个关系的 74%其实是大盘同涨同跌 ，英伟达真正的独有信息贡献只剩0.79%。 工业富联更像一个高beta的AI ETF——它跟着AI板块的整体情绪走，而不仅仅跟着英伟达走。相比之下，英伟达对胜宏科技（PCB供应商）的独有影响（1.78%）就强得多。这可能是因为胜宏更直接受益于英伟达的特定产品（GPU升级带来的PCB需求），而工业富联的整机代工业务受更多因素驱动。 发现三：苹果链在变化 苹果→立讯精密的独有影响力（1.17%）超过歌尔（0.58%）。而且从滚动数据看，苹果链的独有信息传导整体在减弱——2019年贸易战时期，苹果对立讯的增量R²曾达6.8%，现在已大幅下降。 这可能反映了一个趋势：随着立讯精密的业务多元化（汽车电子、通信），它对苹果的依赖度在降低，苹果特有信息的传导自然就减弱了。 七、同赛道对标：光模块联动最强，存储次之 产业链之外，我们还分析了同一条赛道里的中美对标公司。比如： 光模块：美国的Coherent、Lumentum 对 中国的中际旭创、天孚通信、新易盛 存储芯片：美国的美光 对 中国的兆易创新、北京君正、江波龙 半导体设备：应用材料、泛林 对 北方华创、中微公司 排名 美国公司 → 中国对标 赛道 独有影响力 🥇 美光 → 兆易创新 存储 1.41% 🥈 Coherent → 中际旭创 光模块 1.38% 🥉 Lumentum → 中际旭创 光模块 0.93% 4 Lumentum → 新易盛 光模块 0.89% 5 Lumentum → 天孚通信 光模块 0.69% 光模块：AI时代中美联动最紧密的赛道 Coherent、Lumentum都是美股光模块/光器件公司，它们的涨跌能解释第二天中际旭创等A股光模块公司波动的1-1.4%。这在日频数据里是相当强的联动。 背后的逻辑不难理解：AI算力投资是一个全球性主题，光模块的需求由北美云厂商（谷歌、微软、亚马逊）的资本开支决定。中国的光模块公司是全球供应链的核心参与者（中际旭创是全球光模块出货量第一），它们的订单和业绩预期，天然与北美AI投资节奏高度同步。 但有趣的是——即使在这样的强联动赛道里，影响力也是单向的。是中际旭创跟着Coherent走，不是反过来。 存储：美光的信号，韩国的噪音 美光→兆易创新的独有影响力达到1.41%，而且有一个非常突出的特点： 从V1到V2，信息保留率高达82% 。这意味着美光传递过来的信号非常"纯粹"——它不是跟着大盘走的，而是美光特有的关于存储行业的信息。 美光是全球存储三巨头之一（另外两家是三星和SK海力士），它的财报、指引、产品路线图，包含了大量关于存储芯片价格周期、供需格局的信息。这些信息第一时间反映在美光股价里，然后隔夜传导到A股的存储公司。 但你可能会问：SK海力士呢？韩国也是存储大国。 SK海力士 → 兆易创新的影响力：几乎为零。  不管是V1还是V2，不管什么时期，韩国存储龙头对A股存储股几乎没有任何隔日价格传导。 这个发现有点反直觉，但想想也合理：韩国市场的交易时间与A股有部分重叠，而且韩国市场受三星和海力士两大权重的支配，外资占比高、博弈结构复杂。海力士的股价波动包含太多"韩国的信息"，对中国存储股的映射就不如美光清晰。 半导体设备：国产替代逻辑主导 应用材料→北方华创、泛林→中微公司——这两组的独有影响力都不到0.25%。 这说明A股的半导体设备公司，定价权更多在国内。国产替代、政策支持、国内晶圆厂的资本开支——这些因素对北方华创、中微公司的影响，远远大于美国设备龙头的股价波动。美国设备股涨了，不代表中国设备股会跟涨。 八、这些影响背后，到底是什么在起作用？ 总结起来，美股对A股的隔夜传导，有三层逻辑在同时运转： 第一层：信息时差 信息同时到达全球，但市场开门时间不同。美国闭市后，隔夜的财报、宏观数据、地缘事件——这些信息已经反映在美股收盘价里了。A股第二天开盘时，投资者把这些信息定价进去，就形成了"美股跌、A股跟跌"的统计关系。 这个机制对宽基指数影响最大（所以我们看到标普500→沪深300的关系最稳健），因为它不依赖于任何特定的产业链关系，纯粹是"全球信息定价"的时分传导。 第二层：业绩锚定 苹果的财报好，意味着iPhone卖得好——这直接意味着立讯精密、歌尔股份的订单会增加。美光说存储芯片要涨价——兆易创新的产品也能跟着涨价。 这种"财报→订单→业绩"的逻辑链，是产业链层面传导的核心机制。它比信息时差更"精准"——只有真正在供应链里的公司才会受影响。 这解释了为什么特斯拉对拓普的影响比苹果对歌尔的影响更大：特斯拉的业绩波动更大（电动车渗透率、FSD进展都不确定），所以特斯拉特有的信息"增量"更多。苹果已经进入稳态增长，它的股价波动更多反映的是市场情绪，而不是关于供应链的"新信息"。 第三层：估值对标 同一赛道的公司，投资者会用类似的估值框架。如果美国光模块公司涨了（市场给了更高估值），中国的光模块公司也应该有估值重估的空间。 这层机制在光模块赛道最明显（Coherent→中际旭创的独有影响力达到1.38%），因为投资者真的会在两个市场之间做估值比较。 九、一句话总结 美股是价格发现者，A股是价格跟随者。 但这个"跟随"是分层的、动态的： 宽基层面 标普500的影响力稳健但非恒定——贸易战期最强，疫情期最弱，但宏观共振、产业共振的时间占比其实很高。 产业链层面 特斯拉是最有影响力的链主——不是英伟达（虽然英伟达更热，但可能有国产算力替代的逻辑在分流？） 赛道层面 光模块联动最强，存储次之，半导体设备几乎不受影响，国产自主性较强。 （全文完。本文获得了gpt5.5和deepseek v4的鼎力支持。而且，在分析交易信息的时候，我发现ds比gpt懂行靠谱一个数量级。不愧是搞量化出身的。） 星友们卧虎藏龙的小自留地，各类日常更新和懒人组合持仓更新，欢迎来交流。最近也建了小群聊。