最近刷到一條公開資訊,不少投資圈的朋友都在討論,說現在市場里的信息太雜了,一會說這個板塊業績增速創新高,一會說那個賽道迎來政策利好,真要挑標的的時候反而越看越亂。很多人總覺得拿著業績亮眼的標的就穩,結果往往拿了大半年都沒動靜,反而那些看起來業績拉胯的標的,不知不覺就走出了不錯的行情。其實核心問題就是大家總被表面的公開信息牽著走,忽略了真正影響市場走向的核心因素。別總靠自己的直覺瞎猜,也別盯著那些明面上的消息死磕,現在都是大數據時代了,用量化數據的視角看市場,很多之前看不懂的事情,其實都有清晰的答案。
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一、別被表面業績誤導
很多人選標的的標準無非三條:是不是當下熱點,有沒有亮眼業績,價格夠不夠便宜。但實際用起來就會發現,這套標準根本站不住腳,就拿前些年的行情來說,很多業績好的板塊表現十分拉胯,半年報發布后業績增速最快的公交板塊,后續走勢平平,反而當時全行業還處于虧損狀態的光伏,卻走出了持續幾個月的好行情。大家其實也心里清楚,業績好壞很多時候只是表象,只是苦于沒有其他靠譜的參考標準,只能拿業績當借口,總好過選的時候沒有任何依據。
其實我們都明白,真正影響標的走勢的,是參與交易的機構大資金的交易行為,說白了,只有機構大資金積極參與交易的標的,才有持續的動能,畢竟機構的每一分錢都有成本,不會隨便亂投,愿意反復參與交易,肯定是有自己的考量,否則短期的波動根本沒有任何參考意義。
很多人都碰到過大跌之后的橫盤震蕩,這種走勢最磨人,要么熬了很久終于扛不住走了,結果錯過后續的行情,要么不甘心死扛,最后等來更大的回撤。到底是走是留,大多數人其實就是靠猜,但我們很清楚,兩種不同的結局,本質就是機構資金參與力度的差別,只是多數人看不到而已,通過量化大數據工具其實就能清晰分辨。簡單說就是先把所有的「交易行為」數據全部留存,經過長期的積累之后,再通過大數據模型計算,就能識別出不同的「交易行為」特征。
K線下方的橙色柱體,就是反映機構資金活躍程度的「機構庫存」數據,「機構庫存」數據反映的是機構資金交易的意愿,如果「機構庫存」數據越活躍,就意味著參與交易的機構資金越多,機構資金參與的時間也越長。
看圖1:
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從圖里就能清晰看到,股價雖然一直在橫盤震蕩,但實際「機構庫存」數據非常活躍,說明機構資金一直在積極參與交易,顯然機構的這種行為是有目的的,等不少人被反復震蕩折騰得黯然離場之后,后續就走出了快速的拉升行情。
二、表面走勢往往是假象
可能有人會說,行情好的時候拿著不動就行,但事實上就算是十年一遇的大行情,也不是所有標的都能跟上,甚至大部分都跑不贏指數,跑不贏的原因不是沒有漲,而是漲過之后又跌回原點,沒人敢說橫盤的標的只要拿住就一定沒問題。
就比如下面這只標的,和前面那只相比,同樣是大跌后的橫盤整理,甚至從走勢來看,還要稍微強一點,但是這種假象持續不了多久,很快就破滅了,股價突然間就開始加速下探,來得猝不及防,但實際如果我們結合量化大數據,看「機構庫存」數據的話,就會發現,雖然股價在反彈,但是「機構庫存」數據早就消失了,說明機構根本沒有參與,所以最后走勢走差也是必然。
看圖2:
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如果說兩只獨立的標的,看起來感受還不明顯,我們把兩只標的放在一起對比,感受會更加強烈。下面這兩只標的,一個逐漸震蕩走低,一個逐漸走高,從趨勢來看,顯然右側的標的走勢表現更為強勁,但實際上回頭看就會發現,右側的標的其實是典型的誘多,左側的標的看似走弱,實際后續反而逐次走高。
看走勢產生的種種不解,其實通過量化大數據都可以輕松把握,結合K線下方的「機構庫存」數據,就會發現,左側的標的,雖然股價震蕩走低,但是機構資金參與的積極性很高,說明機構資金是有考量的,反觀右側的標的,看似震蕩走高,實際「機構庫存」數據早早消失,說明機構資金參與交易的意愿很弱,這種上漲根本是無法持續的,結果就是股價很快開始一落千丈。
看圖3:
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三、核心看機構的參與意愿
我們再來看一組標的的對比,左側的標的,雖然股價反復震蕩,但是機構資金參與的積極性很高,說明機構資金是有自己的規劃的,所以股價最后可以不斷走出好的行情,而反觀右側的標的,在震蕩過程中,「機構庫存」數據逐漸消失,說明機構資金參與交易的意愿很弱,即便有大陽線出現,也很難持續,結果就是沒多久還是一路走弱。
看圖4:
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所以說,業績好壞其實沒那么重要,股價走勢更是可以做出來的假象,真正重要的是機構資金的參與狀態。
四、用數據替代直覺更靠譜
做投資這么多年,我最大的感受就是人很容易被情緒支配,看到大漲就覺得還能漲,看到大跌就覺得要崩,很容易被表面的走勢、消息干擾,來回踩坑。量化大數據最大的好處就是完全剔除了人的情緒干擾,所有的結果都是基于客觀的交易行為統計出來的,沒有任何主觀猜測的成分。你不用猜機構有沒有在參與,不用賭后面的走勢會怎么樣,看「機構庫存」數據就能知道機構的參與狀態,做決策的時候也不會被外界的噪音干擾,慢慢建立自己的決策邏輯,比天天到處找消息、猜走勢靠譜得多。
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