根据最近市场变化的启发我又有了新的构思。 从硬科技内部的轮动，从CPO的杀跌到AI芯片的强势，我思考定义题材强度的标准，因此构建强度合理性数据。 从4月初以来部分题材的强势和大多题材的趴着的分化行情，我寻求构建这种分化标准的衡量度，构建市场高潮量数据。 从这个数据的波动我们可以去解释为什么虽然多数题材四月以来没涨什么，但是市场依旧在这周的后期出现了强烈的杀跌波动，因为市场的高潮量走到了峰值区域。 这也就意味着方向不对，努力白费，时间不对，错上加错。 其实我在学习技术分析之初，

我从没想过会出现今天这样的情况，我会对数据进行量化标准的搭建。 我但是我也不得感慨，一切的学习都是为了清晰，而清晰的背后就是要量化，要对各种状态和现象进行清晰的定义以衡量成本大小。 这让我想起了大学时候我学制度经济学中科斯定理对于制度经济学建设的学科搭建，他是引入了“交易成本”这个概念，才完成了对这个学科的奠基。 所以我其实重新量化股市的现象和波动就很有必要，这是学习力、理解力、认知力的最高体现，一个人只有构建了自己的量化标准才构建了系统，一个在自己系统内的现象，是属于自己掌控的现象。

在逐步数据量化市场的过程中，我还越发的认可了这种行为，因为技术分析的本质是概率分析，通过多维度数据的构建，我将体现概率分析的根本精髓——清晰会带来代价，它意味着你要放弃那些“模糊但诱人”的机会。但只有承担这个代价，系统才有了灵魂。 6年日更带来我对市场波动的理解，远超一般人，就大盘而言，我有一个大胆的设想，那就是往后随着注册制不断推移，注定是有些个股永远也起不来了，那么依托我的量化数据去参与市场的波段，才是最确定最可复制和永远不会被淘汰的一条路，因为这条路是哲学作为依托，量化作为手段，为全市场的波动进行的清晰化设计之路

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