近期粤港澳大湾区举办的产融共赢交流会上,AI大数据赋能产业升级、助力资本对接的内容引发广泛关注。会上发布的中小上市公司系列榜单,正是依托AI大数据与智能模型,从科创能力、成长潜力等多个维度对企业进行评估,为企业对接资本与产业资源提供参考。其实不止产业端,当下量化大数据在投资领域的应用已经非常成熟,过去机构资金的交易行为散落在海量交易数据里,很难被系统捕捉,现在通过量化模型就能精准识别相关特征,帮普通投资者免去很多不必要的焦虑。

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一、看懂行为比盯走势更重要

我做投资这么多年,见过太多人每天花十几个小时盯盘,一点波动就慌,拿着怕走势走弱,卖了又怕错过行情,天天在焦虑里内耗。我身边有个做了快8年投资的朋友,前两年总猜走势,好几次都做了错误的选择,心态崩到差点清仓离场。哈哈哈,其实本质上,走势波动本身没有固定规律,靠猜当然会焦虑,但机构大资金的交易行为是有规律的,他们资金量大、操作有连续性和重复性,这些特征通过量化大数据都能精准捕捉。 接下来大家看到的就是量化大数据系统提供的交易行为数据图,图中的橙色柱体就是反映机构资金活跃程度的「机构库存」数据,「机构库存」数据持续的时间越长,说明机构参与交易的积极性越高,参与的时间也越长。 比如有的股票在调整过程中看似有回升的迹象,但从量化大数据去看,该股的「机构库存」数据已经消失了,说明机构对该股的参与积极性很低,后续走势自然很难有好的表现。 看图1:

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二、同类走势背后差异极大

很多人可能会觉得交易行为没办法捕捉,其实不然,随着量化大数据技术的发展,现在的量化大模型已经可以对交易行为进行分离,分析出不同交易方的交易特征。这两年量化交易被越来越多人认可,说到底就是因为底层的客观数据不受情绪、主观判断的影响,可以最大程度还原市场的真实情况。 我们再看另一只股票,和上一只相比,这个股票的表现更有迷惑性,调整之后横盘的时间更长,很容易让人误以为要企稳,但如果结合量化大数据,通过观察「机构库存」数据的变化就会发现,虽然调整后很快出现了短暂回升,但「机构库存」数据早已消失,说明机构资金参与的意愿很低,走势自然很难持续向好。 看图2:

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不少人会觉得这种从高位回落的股票本来就不该关注,所以走弱是必然的,但这些都是事后的结论,真正身处其中的时候,很少有人能分清这是暂时的调整还是趋势性的走弱。就比如下面这只股票,和第一只股票的情况非常相似,也是从高位回落之后连续调整,但最后却能重回上升通道,这又该如何理解?其实结合量化大数据,观察「机构库存」数据的变化就能得到答案,事实上,这个股票的「机构库存」数据一直保持活跃,说明机构资金参与的积极性很高,这时候可以更有耐心一些,而最终的走势也印证了这一点,别看短期连续调整,很快就重回向好的趋势。 看图3:

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三、量化技术打破信息差

现在大家总说投资信息不对称,普通投资者没有机构的资源和信息渠道,很容易踩坑,但量化大数据的普及其实正在打破这种信息差,不需要你有什么内幕消息,只要看客观的交易行为数据,就能对当前的市场情况有更清晰的判断,不用靠主观直觉瞎猜。 量化交易的核心就是数据驱动,依赖海量的历史数据和实时市场信息,通过算法把交易逻辑转化为可识别的特征,完全消除人为情绪的干扰,和我们传统靠感觉做判断的方式完全不同,相当于用技术手段帮你过滤掉无用的噪音,直接看到最核心的行为特征。 我们再看一只股票,情况也和上面的类似,只是这个股票的调整幅度更大,很容易让人把持不住,尤其是整体市场环境向好的时候,很多人会忍不住换票,最后反而错过后续的行情。但只要结合量化大数据,这样的烦恼就不会有,虽然调整的幅度很大,但是调整过程中,「机构库存」数据始终保持活跃,说明机构资金参与交易的积极性很高,最终的走势也是很快就收回了所有调整的幅度。 看图4:

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四、建立理性投资的新思路

不管是这次交流会上提到的用AI大数据赋能产业、筛选优质企业,还是投资领域用量化大数据识别机构交易行为,本质上都是用客观数据替代主观判断,减少情绪干扰,提升决策的效率。对我们普通投资者来说,不用再执着于猜走势、猜顶底,只要多关注机构资金参与交易的行为特征,就能少走很多弯路,也不用每天被焦虑裹挟。现在量化技术的普及门槛越来越低,普通投资者也能用上专业的量化工具,只要能看懂机构交易的行为特征,就能更好地把握市场的节奏,也能更从容地分享产业发展带来的红利。本质上来说,投资比拼的从来不是谁盯盘的时间更长,而是谁的判断更接近真实的市场情况,用量化数据武装自己,自然能在投资路上走得更稳。

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