高开低走的行情，会带来什么变数？

有一点很清楚，伴随散户进场，情绪牛得转向结构牛。

一，散户刚进场

散户有两个钱袋子。一个是

银行存款

，一个是

券商两融

。高盛为什么看多，它的依据是2014年那波牛市到来前两年内，中国家庭的银行存款增加了

15万亿

人民币，而这次（2022.8-2024.8），居民银行存款增加了

45万亿

，场外还有大量资金随时可以进场。

同时散户进场与融资余额变化是同步的。截至9月27日，两市融资余额合计1.38万亿，较前一交易日增加185亿，开始明显往上翘。之后几天加速更明显。

2014-2015年的牛市，融资余额从4000亿，暴增到超过2.2万亿，

增加了1.8万亿

2019-2021年初那波牛市，融资余额也从7100多亿，大幅增加到行情顶点的1.5万亿，

增加了8000多亿

而现在，融资余额才刚刚从这轮低点开始翘头而已。

二，转向结构牛

散户一旦大量进入，如果在像之前那样涨，肯定是涨不动的，谁背不动几千万散户一起涨，之前普涨的前提是位置低，抛压少，外加大量散户被轧空。

一旦散户进场，必然是局部炒作，结构牛，就算都要涨，也是一轮一轮来。

而这个交替过程，从来不会风平浪静，必然是恶浪滔天。港股一些板块的暴跌，就是A股的预演。而这背后，显然就是机构投资者的取舍。如果一个股票，在上涨中机构悄无声息的放弃，那潜在暴跌风险就会急剧增加。

相信这道理大家都很容易理解，但难点在于机构的动作和游资、散户的交易是混在一起的，并不容易分辨，所以判断机构是否休息了并不容易。

虽然大家都知道，机构投资者的「交易行为」与散户是完全不同的。

但问题是，多数人根本看不出这种不同，那怎么办？

其实，早就有这样的大数据统计工具了。

简单说就是：先把所有的「交易行为」数据先保存下来，经过长期的积累后，再通过大数据模型计算，我们就可以看到不同的「交易行为」特征了，这太重要了，大家看下面的数据：

就像下图这种，涨着涨着，都创新高了，但同样用系统观察「机构交易特征」，就能看到橙色的「机构库存」数据，明显在上涨中消失。结果突然就暴跌了。而暴跌之前看上去是加速上涨，但实际橙色「机构库存」数据已经消失，机构资金不愿意积极参与了，所以短期一旦下跌速度极快。

相反，如果一个股票在下跌中，「机构库存」数据还是持续增长，那么这种调整后翻盘机会也是很大的，就像如意集团，在波段下跌结束后出现快速反弹，当时反弹是以涨停板的形式发动的，速度非常快，但反弹后回落，同样也几乎以跌停板的形式呈现，杀跌也极其凶恶，但这种暴涨暴跌背后，用系统去观察「机构交易特征」，就能看到橙色「机构的机构库存」是持续不断的，说明哪怕暴跌，机构依旧在积极参与，于是才有之后，进一步的波段上涨。

因此，在这一波行情中，我们无需过多关注牛市规模大小，只需洞察机构动向就已超越大部分投资者。掌握此优势，足以应对市场变化。至于转向的时点何时到来，不用猜测，眼见为实即可。

好了，本篇就到这了，赠人玫瑰手有余香，谢谢点赞。

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