AI芯片賽道增長迅猛，數據看清資金態度

最近半導體、AI芯片賽道的利好一波接一波，國內頭部芯片設計服務企業拿到的新訂單里，AI算力相關的占比超過85%，整個行業增長勢頭很猛。不少朋友看到這種消息第一反應就是找相關個股布局，往往興沖沖沖進去，結果卻大失所望，哈哈哈，明明是同一個大熱賽道，有的股走勢很強，有的卻漲不動甚至往下走，到底問題出在哪？其實大家缺的不是對行業的判斷，而是看不到大資金真實的參與狀態，靠主觀猜肯定容易出錯，用量化大數據就能把這些看不見的交易行為摸得清清楚楚。

一、別靠瞎猜判斷大資金動向

很多人都聽說過「機構抱團」，但怎么判斷是不是真的有機構在參與？以前大家要么看機構調研名單，要么看股東人數變化，這些其實都不準，調研不代表真的出手，股東數變化也是滯后的，根本沒法作為參考。就拿之前大熱的創新藥賽道來說，兩百多只個股里只有四分之一左右走勢向好，剩下的大部分表現平平甚至下跌，同樣是熱門賽道，差別這么大的核心就是機構參與的積極性不一樣。 用量化大數據看就很清楚，我用了十多年的量化大數據工具，一直都是看這個數據做參考，走勢好的個股，反映機構活躍程度的「機構庫存」數據，持續時間特別長，說明機構一直在積極參與交易，這就是實打實的抱團信號。比如當時創新藥賽道里表現最好的個股，剛炒起來的時候走勢很普通，完全不起眼，但「機構庫存」已經連續很久都存在，顯然機構早就開始布局了。看圖1：

你要是只看走勢，大概率會把這種股忽略掉，但看數據就完全不一樣，根本不會被表面的波動騙到。

二、走勢好看未必真有資金托底

反過來也一樣，有些股剛啟動的時候走勢特別亮眼，沖的比誰都快，你以為是大資金在搶籌，結果進去就被套，本質就是沒有持續的機構參與，漲上去都是虛的。就像當時創新藥賽道里表現最差的那只股，行情剛起來的時候，漲的比前面那只龍頭猛多了，看著特別有誘惑力，但要是看數據就會發現，它的「機構庫存」只活躍了很短的時間就沒了，說明機構根本沒打算長期參與，后面走弱也是必然的。看圖2：

其實機構布局的時候，大多不會大張旗鼓拉漲，畢竟要是所有人都看出來這只有資金在做，都來搶籌碼，機構的成本就高了，所以很多時候會壓著價格慢慢磨，走勢看上去不死不活，跟被市場遺忘了一樣，實際底下機構一直在積極交易。還有一只當時的大牛股就是這樣，啟動前的走勢特別磨人，橫盤很久都沒動靜，沒幾個人能拿得住，但看數據就會發現，這段橫盤期里「機構庫存」一直都在，說明機構從來沒停止參與。看圖3：

要是只會看走勢，這種股肯定早早就被你賣飛了，但是有數據做參考，你就拿的住，不會被短期的波動洗出去。

三、客觀數據幫你躲開情緒坑

現在量化交易越來越普及，機構的交易行為其實越來越范式化，都是有規律可循的，用大數據挖掘完全能捕捉到這些特征，根本不用你瞎猜。很多時候你覺得一只股突然就爆拉起來，完全猝不及防，其實不是突然，是你之前看不到機構的動作而已。比如有只最后走出八連陽的個股，啟動前整整三個月都在橫盤躺平，每天波動特別小，絕大多數人看都不會多看一眼，但是用量化數據看就會發現，這三個月里「機構庫存」一直很活躍，機構早就開始在里面布局了，后面的拉升不過是水到渠成的事情。看圖4：

以前大家做投資，大多是憑感覺、聽消息，要么就是看走勢猜資金動向，很容易被自己的情緒影響，漲了就貪，跌了就怕，決策全被情緒牽著走，自然很難做對。現在有了量化大數據，所有的交易行為都能通過數據呈現出來，不用猜，不用賭，客觀數據擺在這里，你就能更冷靜的做判斷，不會被表面的漲跌騙到。

四、建立數據思維少走彎路

這些年我接觸過很多投資者，大家最常犯的錯就是把行業利好和個股走勢直接劃等號，看到利好就覺得買了肯定能好，結果忽略了最核心的資金參與狀態。其實不管什么賽道，出了多大的利好，最終都要落實到交易上，大資金愿意積極參與，行情才能走的遠。現在量化工具的門檻越來越低，不用你懂復雜的數學模型，也不用你寫代碼，只要會看這些直觀的數據，就能比別人多一個觀察市場的維度。用客觀數據替代主觀猜測，把情緒的影響降到最低，慢慢形成自己的判斷體系，自然能少走很多彎路，投資也會變得更從容。

風險提示

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