最近lululemon的相关话题冲上热搜,很多人刷到“致癌”“不孕”的标签就直接慌了,哪怕品牌很快澄清所有在售产品都符合国内法规,还是有不少人抱着“宁可信其有”的态度。其实深挖就会发现,这场风波根本不是单纯的产品安全问题,背后是美国政客为了选举博眼球,专门挑大众熟知的品牌当靶子,蹭健康焦虑的流量罢了。很多时候我们看到的信息,都是别人想让我们看到的表象,光靠肉眼判断很容易踩坑,这个道理放在日常投资决策里也是一样的,很多人习惯看业绩、看走势做判断,结果往往和预期差得很远。

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一、别让表面信息干扰你的判断

我之前也踩过只看表面信息做决策的坑,有个同事之前专挑业绩增速最高的板块布局,结果拿了大半年都没什么动静,反而当时全行业还处于调整阶段的光伏板块,他嫌业绩差没关注,后续走势反而远超预期。其实业绩只是给外界看的门面,真正关键的是参与交易的大资金的行为特征,只是多数人看不到而已。我用了十多年的量化大数据工具,就相当于给市场做“体检”,把所有交易行为数据沉淀下来,通过算法模型计算出不同的交易特征,不用靠猜就能看到表象背后的真实情况。 其中最核心的就是「机构库存」数据,橙色柱体就是反映机构大资金参与交易的活跃程度,柱体越明显,说明机构参与交易的意愿越强,持续时间越久。就像下面这只股票,经历调整后进入横盘阶段,很多人看价格一直没能突破前期位置,拿不住就选择了离场,但是看「机构库存」数据一直很活跃,说明机构一直在积极参与交易,后续的走势也很明确。 看图1:

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二、看懂资金特征避开认知陷阱

有人说大环境好的时候拿着不动就行,但是就算是整体环境向好的阶段,也不是所有股票都能有稳定的表现,很多短期冲高后又快速回落,本质就是没有机构持续参与的支撑。就像下面这只股票,看起来也是调整后的横盘整理,甚至走势比刚才那只还要平稳,但是这种假象持续不了多久就会被打破。如果看「机构库存」数据就会发现,虽然价格还在横盘,但是「机构库存」早就消失了,说明机构根本没有积极参与交易,后续的走势自然没有支撑。 看图2:

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单独看一只股票的感受可能没那么强烈,把两只股票放在一起对比,区别就非常明显。很多人习惯看走势做判断,觉得持续走高的就是好的,震荡走弱的就是差的,其实这些往往都是迷惑人的假象。就像下面这组股票,右边的看起来走势一路向上,很多人觉得机会来了就冲进去,左边的看起来震荡走弱,不少人拿不住就走了,结果反而和真实的发展方向完全相反。 哈哈哈 看图3:

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三、量化数据帮你建立决策标尺

我们平时做判断,总是容易被情绪牵着走,看到走势向好就觉得还能继续,看到震荡调整就觉得后续会走弱,就像看热搜的负面新闻就直接否定一个品牌一样,本质都是没有客观的判断标尺。量化大数据的价值就在于,把所有交易行为都转化成客观的特征数据,不用靠猜,也不用被外界的噪音干扰,只要看对应的特征有没有出现就够了。就像下面这组股票,左边的虽然反复震荡,但是「机构库存」一直很活跃,说明机构参与意愿很强,后续的走势也就很稳定。右边的在震荡过程中,「机构库存」逐渐消失,哪怕有大阳线也没有支撑,后续还是一路走弱。 看图4:

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四、建立数据思维少走弯路

不管是看社会新闻还是做日常决策,最忌讳的就是听风就是雨,被表面的信息裹挟,最后做出错误的判断。用量化大数据的思路来看问题,本质就是跳出主观猜测的误区,用客观的特征来做判断,就像我们看「机构库存」,不需要去猜机构的具体动作,只要看它有没有积极参与交易的特征就够了,有这个特征,说明机构愿意花时间成本在里面,没有的话,哪怕走势再好看,业绩再亮眼,都要多留个心眼。这种思路用久了,你就会发现不管遇到什么情况,都不会轻易被外界的噪音带节奏,决策的确定性也会高很多,不用再靠运气做选择,而是靠可复制的方法建立自己的决策体系。

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