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AI落地消費場景,投資認知靠數(shù)據(jù)升級

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最近看到消費行業(yè)和AI結(jié)合的大動作,行業(yè)生態(tài)大會上,咖啡連鎖品牌和商用機器人頭部企業(yè)聯(lián)手推出機器人咖啡快閃店,探索人形機器人線下消費場景落地。其實這個品牌早就把數(shù)字化、AI技術(shù)用在供應(yīng)鏈、門店運營、用戶運營全鏈路,不僅降低了門店運營成本,還幫加盟商縮短新店啟動周期,提升經(jīng)營效率。很多朋友看到這類行業(yè)利好,第一反應(yīng)就是相關(guān)板塊要有行情,急著入局,實際踩坑的人不在少數(shù)。說到底,大家總把消息、走勢當決策唯一依據(jù),看不到表象背后真正的交易行為,很容易被誤導(dǎo)。


一、走勢背后的認知偏差

平時大家做決策,多半盯著最近的走勢判斷后續(xù)表現(xiàn),就拿我之前關(guān)注的兩只股票來說,第一只連續(xù)兩次大幅震蕩后,后續(xù)走勢完全超出多數(shù)人預(yù)期。從走勢看,股價從高位回落后,雖然有一根長陽線拉回,但很快就是連續(xù)兩天快速回落,接近前期低點,這時候多數(shù)人都會猶豫要不要繼續(xù)持有,結(jié)果后續(xù)股價反而持續(xù)走高。 看圖1:


但這不是標準答案,換另一只股票,結(jié)果完全不同。另一只同樣是高位反復(fù)震蕩,看似股價要企穩(wěn),結(jié)果后續(xù)走勢反而持續(xù)走弱,和上一只情況完全相反。 看圖2:


二、量化數(shù)據(jù)還原交易真相

為什么看起來差不多的走勢,最終走向天差地別?其實大家都清楚,市場里真正影響股票走向的,是機構(gòu)大資金的交易行為,我們平時看到的走勢、消息,很多都是資金刻意營造的表象,就是為了干擾普通投資者的判斷?,F(xiàn)在用量化大數(shù)據(jù)技術(shù),已經(jīng)可以把所有交易行為數(shù)據(jù)留存下來,經(jīng)過長期模型訓(xùn)練和統(tǒng)計,就能識別出不同的交易行為特征。 其中「機構(gòu)庫存」數(shù)據(jù),就是反映機構(gòu)大資金交易活躍程度的指標,橙色柱體越高,說明機構(gòu)大資金參與交易的活躍度越高。當我們把「機構(gòu)庫存」數(shù)據(jù)疊加到走勢上,之前的困惑就迎刃而解了。 哈哈哈,是不是一下就通透了? 看圖3:


很明顯,左邊的股票震蕩過程中,「機構(gòu)庫存」數(shù)據(jù)持續(xù)活躍,說明機構(gòu)大資金一直在積極參與交易,而右邊的股票,「機構(gòu)庫存」數(shù)據(jù)逐漸消失,說明機構(gòu)大資金沒有積極參與交易,最終走向自然不同。

三、識別表象后的真實邏輯

這樣的量化數(shù)據(jù),日常觀察中非常有用,能幫我們避開很多表象干擾。比如下面這兩只股票,從走勢上看很容易判斷錯誤。 左邊的股票,很多人事后回頭看才發(fā)現(xiàn)是「虛跌」,但身處其中的時候很難察覺。在區(qū)域①的位置,股價先是兩個漲停,然后連續(xù)兩天回落,直接補掉了之前的跳空缺口,按照傳統(tǒng)經(jīng)驗判斷,很容易覺得是短期資金快進快出,后續(xù)沒有空間,但實際這只是表象。更有迷惑性的是區(qū)域②的位置,五連板之后走出“兩陰夾一陽”的形態(tài),兩根陰線都是沖高回落,位置也很接近,后續(xù)還連續(xù)低開,四天就補掉了最后的跳漲缺口,看起來已經(jīng)見頂,實際這都是干擾判斷的假象。 如果說左邊的「虛跌」只是讓人錯過機會,右邊的「空漲」就更容易帶來損失。右邊的股票,事后看走勢走弱,但當時很難分辨。比如區(qū)域③的位置,此前股價一度跳空回落,但是這波反彈走勢非常凌厲,走出五連陽,很容易讓人覺得要二次沖高,結(jié)果后續(xù)很快就走弱。更有迷惑性的是區(qū)域④和區(qū)域⑤,區(qū)域④出現(xiàn)快速反彈之后調(diào)整,區(qū)域⑤再次走高,還抬高了底部,看起來像是見底企穩(wěn),結(jié)果后續(xù)走勢還是不及預(yù)期。 但結(jié)合量化大數(shù)據(jù)來看,答案就很清晰:左邊的股票雖然股價大幅震蕩,但「機構(gòu)庫存」數(shù)據(jù)持續(xù)活躍,說明機構(gòu)大資金一直在積極參與,表面的回落都是虛的;右邊的股票雖然三次反彈看起來都很猛,但「機構(gòu)庫存」數(shù)據(jù)并沒有持續(xù)活躍,說明機構(gòu)大資金沒有積極參與,這種反彈很難持續(xù)。 看圖4:


四、量化思維的長期價值

現(xiàn)在市場上的信息越來越多,不管是行業(yè)政策、企業(yè)動態(tài),還是盤面的走勢變化,很多都是我們能直接看到的表象,如果只靠這些信息做決策,很容易陷入信息繭房,被表面的波動牽著走。量化大數(shù)據(jù)的價值,就是幫我們跳出傳統(tǒng)的決策邏輯,用客觀的交易行為數(shù)據(jù),看到別人看不到的維度,建立更系統(tǒng)的決策框架。 投資這件事,本質(zhì)上是認知的變現(xiàn),你能比別人多看到一個維度的信息,就多一份主動權(quán)。不用再靠直覺賭運氣,也不用被各種真假難辨的消息誤導(dǎo),通過量化數(shù)據(jù)看清交易行為的本質(zhì),就能少走很多彎路,也能更從容地應(yīng)對市場的各種波動。

以上相關(guān)信息均為本人從公開網(wǎng)絡(luò)收集整理,僅供大家交流參考。部分數(shù)據(jù)與內(nèi)容若涉及侵權(quán),請聯(lián)系本人刪除。本人不推薦任何股票,不指導(dǎo)任何投資操作,從未設(shè)立收費群,也無任何薦股行為。任何以本人名義涉及投資利益往來的,均為假冒詐騙,請大家提高警惕,謹防上當。文中出現(xiàn)的所有數(shù)據(jù)名稱,如「機構(gòu)庫存」等,僅用于不同數(shù)據(jù)的區(qū)分,不具有字面本身含義及其他任何延伸含義,更不具有映射股票走勢的意圖。

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