2026年以來，AI賽道核心標(biāo)的的價(jià)格走勢出現(xiàn)顯著分化。曾在2024、2025年分別錄得388%、106%年度漲幅的寒武紀(jì)，年內(nèi)股價(jià)累計(jì)最大跌幅超26%，盤中首度跌破1000元關(guān)口，讓出堅(jiān)守近半年的千元股價(jià)區(qū)間，同時(shí)被源杰科技超越，降至A股第三高價(jià)股。同期，多只前期AI熱門標(biāo)的同步出現(xiàn)調(diào)整，萬得人工智能概念指數(shù)盤中跌幅超3%，部分個(gè)股單月最大跌幅超16%。 值得注意的是，寒武紀(jì)2025年報(bào)顯示全年?duì)I收64.97億元，同比增長453.21%，首次實(shí)現(xiàn)全年扭虧為盈，歸屬于上市公司股東的凈利潤達(dá)20.59億元，最新市值仍超4000億元。市場價(jià)格波動(dòng)與強(qiáng)勁基本面數(shù)據(jù)的背離，讓傳統(tǒng)估值邏輯的局限性愈發(fā)凸顯。

當(dāng)靜態(tài)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)無法解釋動(dòng)態(tài)價(jià)格變化，我們需要切換至量化數(shù)據(jù)視角，觀察資金行為的核心特征，重構(gòu)市場認(rèn)知邏輯。

一、估值誤區(qū)：靜態(tài)數(shù)據(jù)的認(rèn)知偏差

市場參與者普遍存在一種認(rèn)知慣性：以靜態(tài)市盈率、市凈率等估值指標(biāo)作為標(biāo)的選擇的核心依據(jù)。由此衍生出兩種典型投資邏輯：一是錨定標(biāo)的歷史估值峰值，認(rèn)為行情回暖后將出現(xiàn)估值修復(fù)；二是認(rèn)為當(dāng)前高估值將隨未來盈利的高速增長，逐步壓縮至行業(yè)合理區(qū)間。但從實(shí)際市場運(yùn)行數(shù)據(jù)看，靜態(tài)估值無法反映資金的動(dòng)態(tài)決策過程，也不能決定標(biāo)的的價(jià)格走勢。 看圖1：

這一標(biāo)的的靜態(tài)市盈率超過1000倍，按傳統(tǒng)估值標(biāo)準(zhǔn)屬于極端高估范疇，但實(shí)際股價(jià)卻呈現(xiàn)持續(xù)上行的走勢，核心差異并非靜態(tài)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而是背后資金的參與意愿與交易行為。

二、高估值標(biāo)的：機(jī)構(gòu)行為的顯性特征

量化大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值，在于將資金的隱性交易行為轉(zhuǎn)化為可觀測的顯性指標(biāo)。通過對海量歷史交易數(shù)據(jù)的累積、篩選與提取，「機(jī)構(gòu)庫存」指標(biāo)可精準(zhǔn)反映機(jī)構(gòu)資金的交易活躍程度：指標(biāo)柱狀體的持續(xù)時(shí)間越長，代表機(jī)構(gòu)資金參與交易的積極性越高，交易特征越為顯著。 看圖2：

上述高估值標(biāo)的的「機(jī)構(gòu)庫存」數(shù)據(jù)長期處于持續(xù)活躍狀態(tài)，這一行為特征直接主導(dǎo)了價(jià)格的上行趨勢，充分驗(yàn)證了資金行為對標(biāo)的價(jià)格走勢的核心驅(qū)動(dòng)作用，而非靜態(tài)估值水平。

三、低估值標(biāo)的：活躍度缺失的市場反饋

與之形成鮮明對照的，是靜態(tài)估值處于極低區(qū)間的標(biāo)的。某標(biāo)的靜態(tài)市盈率不足5倍，按傳統(tǒng)價(jià)值投資標(biāo)準(zhǔn)屬于極具安全邊際的區(qū)間，但實(shí)際股價(jià)卻呈現(xiàn)持續(xù)下行的走勢，即便該標(biāo)的此前也曾出現(xiàn)過階段性上漲，但在機(jī)構(gòu)資金活躍度缺失的狀態(tài)下，無法形成持續(xù)的價(jià)格支撐。 看圖3：

從量化行為數(shù)據(jù)維度觀察，該標(biāo)的的「機(jī)構(gòu)庫存」數(shù)據(jù)呈現(xiàn)顯著缺失狀態(tài)，表明機(jī)構(gòu)資金未積極參與交易，市場缺乏核心驅(qū)動(dòng)力量。 看圖4：

這一特征清晰表明，靜態(tài)估值的「便宜」無法替代資金參與的核心價(jià)值，缺乏機(jī)構(gòu)資金積極參與的標(biāo)的，即便估值極低也難以獲得市場認(rèn)可。

四、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：重構(gòu)投資觀察維度

從AI賽道核心標(biāo)的的價(jià)格波動(dòng)，到不同估值標(biāo)的的走勢分化，所有市場現(xiàn)象的背后，都是資金行為特征的顯性表達(dá)。傳統(tǒng)估值邏輯的局限性，在于其僅聚焦靜態(tài)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，忽略了資金動(dòng)態(tài)決策對價(jià)格的主導(dǎo)作用。 量化大數(shù)據(jù)通過提取機(jī)構(gòu)交易的行為特征，為市場觀察提供了全新的維度：不需要糾結(jié)估值的絕對高低，只需要聚焦機(jī)構(gòu)資金是否積極參與交易。以客觀數(shù)據(jù)為核心，擺脫主觀臆斷與靜態(tài)指標(biāo)的束縛，才能更清晰地感知市場運(yùn)行的內(nèi)在邏輯，建立可持續(xù)的投資觀察體系。

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