AI、宽基异动，用数据拆解市场逻辑

最近市场出现明显异动，科技相关板块表现突出，多只主题产品走势亮眼，背后有明确的政策支持，推动算力相关技术落地应用。同时，宽基类产品成交放量，部分呈现持续的资金流入态势。另外，黄金相关板块也受到关注，机构认为长期配置价值突出。

面对这种板块分化、波动剧烈的行情，很多人都会犯难：到底是正常的市场波动，还是行情转向？靠感觉判断，要么提前离场错过后续机会，要么盲目持有陷入被动。其实，与其盯着走势猜测，不如用量化大数据看清背后的交易行为。

有这样一只标的，在走势向上的过程中，出现过三次剧烈波动，每次波动幅度都不小，尤其是第二次，短期回撤幅度接近30%。在已经有一段走势的背景下，这种剧烈波动很容易引发恐慌，不少人中途离场，也就错过了之后的整体行情——这只标的过去四个月的整体表现接近翻倍，但能扛过几次大波动的人少之又少。

看图1：

很多人靠走势判断，很容易被短期波动带偏，但换个角度，从交易行为入手，就能看到不一样的真相。量化大数据能挖掘出具有规律和规模的交易行为，帮我们跳出走势的迷惑。

用量化大数据系统的交易行为数据来看，标的的走势会呈现不同的标记。比如K线分为灰色和蓝色，蓝色K线代表「机构震仓」现象；下方还有两组数据，一组反映具体交易行为，另一组是「机构库存」数据，体现机构行为的活跃程度。

看图2：

如果蓝色K线对应的「机构库存」数据存在，说明当天的核心交易行为由机构主导。前期做空的机构重新入场，本质是通过短期波动制造恐慌，引导交易者交出手中的标的。前面提到的那只标的，三次剧烈波动最后都以「机构震仓」收尾，说明是机构主导的正常波动，无需过度担忧。

再看另一只标的，在走势创新高后多次出现波动，靠走势判断很容易误判。但用量化大数据看「机构库存」数据，会发现每次波动过程中，机构参与的积极性始终没有下降，也就不用为短期波动焦虑。

看图3：

走势的迷惑性不仅体现在向上过程中的波动，也体现在向下过程中的反弹。有这样一只标的，长期走势向下，每次出现短期反弹，都容易让人以为是趋势反转，但参与后很快又陷入调整。

用量化大数据观察「机构库存」数据就会发现，除了最初的短暂反弹有机构参与，之后所有的反弹都没有「机构库存」，说明机构资金并未参与这些反弹，这类反弹自然难以持续，所谓的反转信号也就不成立。

看图4：

在市场波动中，人的情绪很容易被走势牵着走，要么盲目恐慌，要么过度乐观。量化大数据的核心，就是用客观的交易行为数据，替代主观的走势判断，帮我们跳出情绪干扰。

它不做行情推演，而是还原市场最真实的交易行为——哪些波动是机构主导的正常调整，哪些反弹只是无意义的短期波动，都能通过数据清晰呈现。长期用这种方式看市场，能帮我们建立更客观的认知，形成更稳定的交易逻辑，不用再被市场的短期波动轻易影响。

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