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健康消費升溫,多看數據少走炒大消費的彎路

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最近大健康領域利好消息不斷,海南舉辦的健康消費月專場活動上,國內頭部醫藥流通企業和樂城先行區正式達成戰略合作,未來將在AI慢病管理、創新藥械下沉、智慧醫療服務等多個維度展開深度合作,整個健康賽道的發展空間正在持續打開。但很多朋友面對賽道利好的時候,要么容易沖動跟進被套在震蕩階段,要么死拿很久才等到行情啟動,浪費了大量時間。哈哈哈,我前幾年也踩過無數類似的坑,總靠主觀判斷做決策,直到接觸到量化大數據之后才徹底扭轉了思路。


一、過往踩過的那些彎路

剛入市那幾年,總聽身邊人說行情好的時候拿著股票不動就行,我還真信了,有次拿了一只大健康相關的股票,整整捂了三個多月,最后整體走勢還行,但中間有近兩個月都在橫盤震蕩,算下來時間成本高得離譜,同期不少人都已經完成了兩三輪操作。那時候我還以為是自己選股能力不行,直到后來才明白,真正拉開差距的從來不是選到多么優質的股票,而是能不能盡量避開震蕩整理階段,把時間用在效率更高的階段。 很多人覺得要避開震蕩階段根本不可能,實際只要能看懂機構類資金的參與節奏,這點并不難?,F在我們來看該股的「交易行為數據圖」,圖中橙色柱體就是量化大數據系統中反映機構類資金活躍程度的「機構庫存」數據,「機構庫存」數據反映了機構類資金交易的意愿,如果「機構庫存」數據越活躍,那就意味著參與交易的機構類資金越多,參與的持續性也越強。 圖中藍色柱體則是反映當天交易行為的「主導動能」數據中的一種:「空頭回補」數據,「空頭回補」數據反映了前期參與意愿較低的資金重新提升參與度的行為,如果同時出現活躍的「機構庫存」數據,那就說明機構類資金的參與意愿明顯回升,往往意味著震蕩階段進入尾聲。 看圖1:


二、量化數據還原真實交易特征

可能有人會覺得機構的交易行為怎么可能被捕捉到,其實現在的大數據技術早就超出了很多人的想象,我們平時刷短視頻、點外賣,平臺都能通過大數據精準推送你喜歡的內容,機構類資金的交易行為本身就具備規模性、規律性等特征,通過量化模型當然可以被識別,只不過需要常年的大數據積累才能提煉出穩定的規律。 我身邊有個朋友之前一直不信這套,總覺得死拿最穩妥,去年行情不錯的時候他拿了一只股票捂了半年,最后算下來整體的回報還不如別人兩個月的操作效率高,就是因為他大半時間都耗在了震蕩整理階段。 看圖2:


這只股票兩個階段的走勢幅度差不多,如果一直拿著,中間的震蕩期完全就是浪費時間,要是能識別出震蕩結束的信號,完全可以把這段時間用在其他股票上,整體的效率會高很多。 而且這種規律不是只出現在走勢波動大的股票上,普通走勢的股票也同樣適用,很多股票都是在機構類資金參與意愿明顯回升之后,才會走出趨勢性的行情,識別出這個特征,就能省下大量等待的時間,同樣的時間周期里,你能把握更多的節奏,整體的結果自然會更好。 看圖3:


三、共性規律才是最可靠的參考

其實不管是大健康賽道還是其他賽道,只要是市場里的股票,資金參與的行為邏輯都是相通的,很多不同行業、不同題材的股票,都會出現相同的量化特征,后續的走勢節奏也會呈現出明顯的共性。 比如下面這只股票,和前面幾只不屬于同一個題材,但同樣出現了機構類資金參與意愿回升的量化特征之后,后續的走勢節奏也和前面的股票高度相似。這也說明量化數據捕捉的是市場底層的交易行為規律,和題材、消息沒有直接的關聯,更不會受主觀判斷的干擾。 看圖4:


很多普通投資者總覺得自己沒有信息優勢,難以和專業機構抗衡,其實量化大數據就是抹平信息差的最好工具,它不需要你有什么內部消息,也不用你天天蹲新聞解讀,只需要看客觀的量化數據就能判斷出資金的參與狀態,完全不用靠主觀猜測做決策。 現在不管是大健康賽道還是其他領域,利好政策不斷釋放,市場的整體機會越來越多,這種時候最忌諱的就是死扛震蕩,浪費寶貴的時間窗口。很多人總覺得拿著不動最穩妥,但實際上行情向好的時候,時間就是最大的成本,同樣的時間周期里,你參與的低效震蕩階段越少,整體的操作效率就越高。 量化交易從來不是機構專屬的高大上工具,普通投資者只要掌握了基本的量化數據解讀方法,就能建立起屬于自己的決策體系,徹底擺脫靠運氣、靠消息做決策的狀態,不管市場風格怎么變,都能有穩定的參考依據,不用再追漲殺跌亂了節奏。

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