回望這一周市場,最受關注的消息就是美聯儲相關調查正式結束,原本阻礙新任主席提名的障礙被清除,市場對后續政策調整的預期明顯升溫,外圍主要市場也出現了積極波動。不少朋友都在討論,接下來市場環境會不會越來越好,要是行情持續回暖該怎么把握機會。其實不管市場處于什么階段,大家面臨的核心問題都一樣:怎么提升投資效率,少做無用功。
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那么接下來我們要注意什么呢?很多人總覺得只要大環境好,拿住手里的股票不動就可以,但實際同樣的市場環境,不同人的投資結果天差地別,核心差異和選股關系不大,更多是對不同階段的參與選擇不同,用量化大數據的方法,就能很直觀的看清楚這些階段的特征。
行情回暖期的效率誤區
很多人行情好的時候總喜歡長期持有,哪怕股票長期橫盤震蕩,也覺得拿的時間夠長總能等到好結果,但實際上同樣時間里,不同股票的運行節奏完全不同,你把大部分時間耗在震蕩階段,就算最后有收益,整體效率也低很多。 我們常用兩個核心量化數據,一個是橙色的「機構庫存」,反映機構資金交易的活躍程度,數值越活躍,說明機構參與交易的意愿越強;另一個是藍色的「空頭回補」數據,反映前期參與積極性下降的資金,重新開始參與交易的行為,兩者同時出現,就說明震蕩階段大概率已經到了尾聲。 看圖一:
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就像圖里的股票,前面很長一段時間都處于震蕩狀態,「機構庫存」雖然一直存在,但沒有出現藍色的「空頭回補」數據,說明震蕩還會持續,直到兩個數據同時出現,后續的運行節奏才明顯加快。如果能避開前面的震蕩階段,就能省下大量時間,去參與其他節奏更快的股票,整體效率自然會高很多。
量化捕捉行為的底層邏輯
很多人會覺得,機構的交易行為怎么可能被普通人捕捉到,其實這完全是對大數據技術的不了解。現在我們日常用的外賣平臺、購物軟件,都能通過消費行為預判喜好,精準推送相關內容,而機構的交易行為本來就具備規模化、規律性的特征,只要有足夠多的歷史數據做支撐,完全可以通過量化模型把這些特征識別出來,沒有大家想的那么神秘。 這種行為特征是市場普遍現象,就算是走勢平穩的股票也有同樣規律,看圖二:
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像這只股票,兩個階段的上漲空間差不多,但如果從頭拿到尾,中間要耗掉大量時間,而如果能通過「機構庫存」和「空頭回補」的組合特征,識別出震蕩結束的節點,就能把時間用在更有效率的階段。 就算是運行節奏相對平緩的股票,也存在同樣的規律,看圖三:
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這只股票就是典型的平穩運行類型,同樣是在「機構庫存」活躍的前提下,出現「空頭回補」數據之后,運行節奏明顯加快,只要能識別到這個特征,就能少走很多等待的彎路,同樣的時間周期里,能參與更多的上漲階段,自然能獲得更好的結果。 而且這些特征和股票的行業、概念沒有關系,只要機構資金的交易行為到了對應階段,都會出現類似的特征,屬于市場共性規律,不管你關注什么類型的股票,都能用同樣的方法去觀察。
建立數據化的觀察思路
很多普通投資者平時看市場,總習慣靠消息、靠直覺做判斷,很容易被各種碎片化的信息帶偏,做出很多效率很低的選擇。而量化大數據的核心價值,就是幫大家擺脫主觀臆斷的干擾,用客觀的數據呈現市場最真實的交易行為特征,不用去猜測后續會怎么走,只要跟著數據呈現的特征做選擇就行。這種方法不需要你有專業的金融背景,也不需要你天天盯盤研究復雜的理論,只要能看懂幾個核心數據的組合特征,就能快速上手,不管市場處于什么階段,都能幫你提升選擇的效率,少做無用功。哈哈哈
理清思路,我們靜待周一開盤就好。
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