摘帽潮來襲，真假轉變需謹慎

最近A股年報披露進入收尾階段，不少ST類公司陸續提交撤銷風險警示的申請，今年以來已有數十家公司走完流程或正在申請“摘星脫帽”。和以前靠財務調節保殼不同，現在的公司都是通過主業升級、資產重整、內控整改這些實打實的動作脫困，整個市場的優勝劣汰生態越來越清晰。很多人盯著這些摘帽相關的公司不知道怎么篩選，光看公開的基本面公告，只能看到已經發生的事，看不清資金的真實態度。其實用量化大數據的視角看資金的交易行為，反而能更高效找到值得關注的方向。

一、資金搶籌，識別個股關注度

做投資最頭疼的就是從幾千只個股里篩選股票，尤其是現在熱點切換快，光靠看消息看基本面效率太低。我們都知道好東西大家都會搶，股票也一樣，如果能看到不同類型資金的爭搶行為，就能大大縮小觀察范圍。現在的量化大數據技術，已經可以捕捉到「資金博弈」中的「游資搶籌」現象，所謂「游資搶籌」就是「機構庫存」數據與「游資動向」數據在同一天出現，反映不同交易方對個股的關注態度。 看圖1：

不是說所有值得關注的個股都會出現搶籌，但有資格被不同資金同時關注的個股，至少值得你多留個心眼，不用在無關的股票上浪費時間。前段時間有朋友問我最近摘帽的個股怎么選，我就說先看有沒有資金層面的共同關注，比挨個翻公告效率高得多。

二、博弈過程，看懂資金意圖

很多人看到搶籌的跡象就急著跟進，結果發現股價反而調整了幾天，就覺得數據不準，哈哈哈，其實這再正常不過，不同資金的訴求不同，自然會有博弈。如果機構資金已經關注某只個股很久，突然有游資參與進來，難免會有交鋒，反映在盤面上就是股價來回波動，不明就里的普通投資者很容易就被震走，放棄對個股的關注。 看圖2：

除了搶出來的個股，還有很多值得關注的股票是洗出來的。只有經過充分的換手，參與其中的資金才會有更統一的預期，后續的表現也會更穩。這種洗盤的行為，同樣可以通過量化大數據捕捉到，比如「震倉」現象，就是「機構庫存」數據疊加「空頭回補」數據的組合，反映機構資金在調整過程中依然在積極參與交易。 看圖3：

很多人看到股價震蕩就覺得行情不行了，匆忙轉移關注方向，其實只要看量化數據就知道，機構資金并沒有減少參與的力度，這種震蕩反而只是不同資金博弈的過程。

三、反復震倉，凸顯資金態度

如果一只個股在一段時間里反復出現「震倉」的跡象，說明參與其中的資金并不滿足于短期的波動，有更長期的規劃。這種情況下，普通投資者不用跟著盤面的漲跌亂了節奏，盯著量化數據的變化就行，不用猜資金的意圖，看客觀的交易行為數據就夠了。畢竟不管什么題材什么概念，資金的交易行為邏輯都是共通的，不會隨便變。 看圖4：

很多時候我們不是找不到值得關注的股票，而是拿不住關注的節奏，或者被盤面的假動作騙了，本質就是沒有客觀的數據做支撐，全靠感覺做判斷，很容易被情緒牽著走。現在量化技術越來越普及，普通投資者也能用這種工具，降低自己的判斷誤差。

四、量化工具，提升決策效率

現在A股的市場規則越來越完善，以前炒殼、炒摘帽的老邏輯早就行不通了，不管是ST摘帽的公司還是普通的個股，最終都要回歸到真實的經營質量和資金的真實態度上。量化大數據的核心價值，就是用客觀的交易數據替代主觀的直覺判斷，擺脫情緒的干擾，幫我們建立更清晰的決策邏輯。不用再對著幾千只股票漫無目的地翻，也不用被各種真假難辨的消息帶著走，通過捕捉「游資搶籌」「震倉」這些客觀的交易行為特征，就能更高效地找到值得關注的方向，慢慢建立適合自己的投資體系，在越來越規范的市場里走得更穩。量化交易本身不是什么高深的技術，本質就是用數據代替直覺，用規則代替情緒，只要用對了方法，普通投資者也能少走很多彎路。

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