在传统交易认知中，“高抛低吸”被视为获利的核心原则。然而，弗朗AI在个股盈利后的操作却令人惊讶：卖出部分获利仓位后，立即重新买入1手。这一看似矛盾的行为，并非高频交易，而是其量化系统中一套称为“成本锚点重置”的精妙算法。该机制如何重新定义波段交易？本文将深入解析其逻辑内核。

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一、 传统“高抛低吸”的认知陷阱

“高抛低吸”隐含一个关键假设：交易者能精准判断股价顶点与底点。但现实中往往面临三大问题：

• 卖出后股价继续上涨，导致踏空行情

• 抄底后股价阴跌不断，陷入套牢困境

• 锚定效应干扰决策，难以理性止损

传统方法本质是捕捉单次波段的最大价差，却常陷入预测困境与情绪化操作。

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二、 弗朗AI的解决方案：利润锁定+成本归零

弗朗AI采用截然不同的路径。当股票上涨达到动态盈利阈值时，触发以下操作：

1. 卖出部分获利仓位：锁定实际利润，释放现金流

2. 立即重新买入1手：以市价建立新仓位

这一反直觉操作的核心目的：

• 微观利润兑现：将浮动盈利转化为实际收益，避免盈利回吐

• 成本锚点重置：通过重新买入，将成本价更新为最新市价，清除历史成本干扰，为算法提供决策新起点

三、 “锚点重置”如何驱动持续盈利

该机制构建了风险控制与机会捕捉的循环：

1. 风险控制闭环：每次操作后持仓风险被重置，新成本价成为监控基准

2. 持续机会捕捉：算法能更灵敏捕捉股价波动，不断积累微小盈利单元

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四、 算法重构波段交易逻辑

弗朗AI的交易逻辑体现三大特点：

• 不追求完美波段，专注微观盈利确定性

• 通过规则循环实现持续风险控制

• 将主观判断转化为数学概率游戏

结语：从预测到规则的思维转变

弗朗AI的“盈利锁定与锚点重置”机制，代表了一种交易范式的转换：通过算法规则在不确定性中构建确定性操作。这种量化思维的纪律性与韧性，正是其应对复杂市场的关键优势。