近期,业内专家针对大类资产配置发布了最新观点,核心指向中美两大经济体在周期与政策层面的同步共振。政策端,国内“宽财政+宽货币”与海外双宽松形成合力;经济面,海外经济企稳回升,国内经济处于弱复苏通道,叠加美元指数中期走弱的趋势,为非美资产带来支撑。专家明确了几大核心配置方向,包括人民币汇率、有色化工等工业品,以及A股市场。但我始终认为,这类宏观消息只是市场波动的诱因,真正决定市场走势的,是背后的资金交易行为。很多人习惯跟着消息走,却忽略了消息背后的真实意图,而量化大数据恰好能帮我们拆解这些藏在表象下的交易逻辑。
一、量化拆解:交易行为的底层逻辑在传统认知里,市场的波动往往被简单归结为资金参与的冷热,但量化大数据能挖掘出更细分的交易行为模式。我所使用的量化大数据工具将交易行为划分为四类核心类型,每种类型都对应着不同的资金参与特征: 「做多主导」:代表资金积极参与交易的特征明显; 「获利回吐」:代表参与资金出现少量兑现利润的行为; 「做空主导」:代表资金参与的积极性下降; 「空头回补」:代表前期观望的资金开始尝试参与交易。 这些数据并非凭空生成,而是通过量化模型对海量交易数据进行筛选、分类后得出的客观特征,能帮我们跳出主观判断,看清市场的真实状态。
看图1:
以这只标的为例,图中黄色框选的区间内,尽管走势出现正向波动,但量化数据显示,7个交易周期里有5天被「获利回吐」行为主导。这意味着表面的走势变化背后,参与资金的兑现行为已经成为主流,后续的走势也随之出现了符合该特征的波动。二、表象与本质:回吐行为的认知误区很多人会被表面的走势波动迷惑,认为正向波动就代表积极信号,但量化数据能打破这种误区,让我们看到表象下的真实状态。
看图2:
这只标的的走势同样出现正向波动,但量化数据捕捉到连续4个交易周期的「获利回吐」主导特征。这种数据特征的出现,说明参与资金的行为已经发生转变,并非走势波动所展现的那样持续积极,后续的走势也印证了这一点。看图3:
反过来,当市场出现负面预期时,很多人会陷入焦虑,但量化数据也能帮我们发现被忽视的参与信号。比如这只标的,尽管走势出现反向波动,但量化数据显示「空头回补」行为已经成为主导,说明有资金开始尝试参与,后续走势也出现了明显的修复。三、逆向识别:回补行为的观察价值面对市场的负面预期,多数人的第一反应是规避,但量化大数据能让我们保持理性,从逆向角度观察资金的真实意图。
看图4:
这只标的的走势曾出现两次明显的反向波动,表面来看负面情绪浓厚,但量化数据捕捉到连续的「空头回补」特征。这时候就需要保持观察,而非盲目做出决策,后续的走势变化也证明了耐心观察的价值。看图5:
再看这只标的,同样在走势反向波动的阶段出现了「空头回补」的连续特征,这种数据信号提示我们,市场的真实状态可能与表面的情绪表现不同,需要用量化数据来校准自己的认知。四、量化工具:重构市场认知维度对于普通投资者来说,量化大数据最大的价值在于,它能帮助我们摆脱主观情绪的干扰,建立基于客观数据的认知体系。我们不需要具备专业的金融知识,只需要理解量化数据所代表的交易行为特征,就能更清晰地看清市场的本质。在当前宏观环境复杂多变的背景下,依赖消息做出判断往往容易陷入误区,而量化工具能为我们提供更稳定、更客观的观察视角,帮助我们在市场中保持理性,逐步构建可持续的投资认知。
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