近期,知名基金經(jīng)理連續(xù)兩個季度加碼新能源企業(yè),持股市值超13億元,不止他,多家百億級私募也在調(diào)整布局,將資金逐步轉(zhuǎn)向能源相關(guān)領(lǐng)域。不少投資者看到這類消息,第一反應(yīng)就是想跟進,但面對市場常見的「慢牛快調(diào)」行情,大多人都犯難——分不清到底是正常的價格波動,還是趨勢轉(zhuǎn)向。之前有個老同事,拿著一只走勢不錯的標(biāo)的,遇上一次大幅價格回調(diào)就慌著離場,結(jié)果錯過了后續(xù)的行情。其實行情波動的核心,從來不是表面的價格變化,而是背后資金的真實交易態(tài)度。與其對著走勢憑空猜測,不如用量化大數(shù)據(jù)從資金、行為、概率等多維度拆解市場,看清藏在波動背后的本質(zhì)。
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一、從行為維度拆解「快調(diào)」本質(zhì)
「慢牛快調(diào)」行情最磨人的地方,就是反復(fù)的大幅價格波動,很容易讓人心態(tài)失衡。就拿某只標(biāo)的來說,在價格走高過程中出現(xiàn)過三次劇烈調(diào)整,每一次波動都不算小,尤其是第二次,價格回調(diào)幅度接近30%,在已經(jīng)走了一段行情的背景下,這種調(diào)整必然會引發(fā)持有者的恐慌,很多人中途離場,也就錯失了后續(xù)的行情。
看圖1:
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但如果我們從交易行為的維度切入,結(jié)果就完全不同。量化大數(shù)據(jù)的核心價值,就是挖掘大規(guī)模、有規(guī)律的交易行為特征。我用了十多年的量化大數(shù)據(jù)系統(tǒng),能把資金的交易行為可視化呈現(xiàn),幫我們跳出單一的價格視角,不再被表面波動牽著走。
二、用量化數(shù)據(jù)鎖定資金參與度
在量化大數(shù)據(jù)的視角里,交易行為是可以被拆解和識別的。就像系統(tǒng)給出的交易行為數(shù)據(jù)圖,K線分為灰色和藍色兩種,灰色是普通走勢,藍色則代表「機構(gòu)震倉」的特殊交易現(xiàn)象。K線下方還有兩組數(shù)據(jù),一組是反映具體交易行為的多色柱體,其中藍色代表空頭回補行為,也就是前期參與度下降的資金重新活躍;另一組是「機構(gòu)庫存」數(shù)據(jù),反映的是機構(gòu)大資金的交易活躍程度。
看圖2:
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如果藍色K線下方對應(yīng)有「機構(gòu)庫存」數(shù)據(jù),說明當(dāng)天的交易行為是由機構(gòu)主導(dǎo)的,這種價格回調(diào)本質(zhì)上是通過制造情緒波動,讓缺乏信息的投資者離場。再看另一只標(biāo)的,在價格走高過程中,每次創(chuàng)出階段高點后都會出現(xiàn)調(diào)整,很多人會誤判趨勢,但用量化大數(shù)據(jù)觀察「機構(gòu)庫存」數(shù)據(jù)就會發(fā)現(xiàn),調(diào)整過程中機構(gòu)的交易活躍程度從未下降,說明資金的參與度一直在線,無需過度擔(dān)憂。
看圖3:
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三、從概率維度過濾無效波動
不止是價格走高過程中的調(diào)整,持續(xù)回調(diào)的標(biāo)的也容易讓人踩坑。比如某只標(biāo)的,長期處于價格回調(diào)狀態(tài),每次短暫的反彈都讓人誤以為是底部,很多人跟進后就被套牢。但用量化大數(shù)據(jù)觀察就會發(fā)現(xiàn),除了初期反彈時「機構(gòu)庫存」數(shù)據(jù)短暫活躍,后續(xù)所有反彈都沒有對應(yīng)的「機構(gòu)庫存」,說明機構(gòu)大資金根本沒有參與這些反彈,這種波動自然是短期且無持續(xù)性的,不值得盲目跟進。
看圖4:
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四、沉淀量化思維,建立多維視角
很多投資者習(xí)慣用單一的價格走勢判斷市場,這就像管中窺豹,很容易被表面波動誤導(dǎo)。量化大數(shù)據(jù)的核心,是幫我們建立多維的市場視角——從資金參與度、交易行為特征、概率分布等多個維度,還原市場的真實狀態(tài)。這種方-不是一蹴而就的,需要長期沉淀,但一旦建立起來,就能擺脫情緒的干擾,更理性地應(yīng)對各種行情。面對復(fù)雜的市場,與其跟風(fēng)猜測,不如沉下心來,用量化思維武裝自己,看清波動背后的本質(zhì),這才是應(yīng)對市場變化的核心底氣。
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