最近这段时间，A股市场里的融资资金动静挺大，好几个板块都有明显的分化现象。有色金属和石油石化这几个板块，大家不仅把钱还回去了，还净还给了12%呢，电子和基础化工这些板块倒是能看到钱源源不断地进来。现在投资者们对后市怎么看，意见也挺不一的，有超过六成的人觉得市场还得震荡或者往下走。 从根子上来说，融资资金是怎么流动的，其实就是大家交易出来的结果，根本就不是什么大趋势的发动机。普通投资者要是只盯着钱进进出出这些表面数据看，很容易被误导。要想突破这种信息的包围，还得靠量化大数据帮忙，从走势下面挖出真实的买卖意图。 第一点先说底层逻辑：钱的流动只是行为的表现。看数据的时候你就会发现，净买入或者净偿还只能反映短期资金进出的结果，根本看不出大家到底想干什么。比如常见的那种回调后反弹的行情，要是光靠融资数据或者K线图来判断，很容易出错。 把量化大数据里的交易行为数据拿出来看就能明白了。图1里的「主导动能」能客观反映出做多、回吐、做空、回补这四种动作；「机构库存」这一指标则是看大资金活跃不活跃。如果反弹的时候伴随着蓝色的「回补」行为，还有橙色的「机构库存」一直持续着，那就说明大资金在主动加仓呢，这就是趋势要延续的信号。要是光散户回补没有机构参与进来，那行情肯定撑不了多久。这就叫钱的行为决定了趋势。 第二点说说量化数据的核心：交易行为的客观特征。在结构性行情里头，大涨后调整是常有的事儿。普通投资者很容易受情绪影响看不清楚后面的路怎么走。这时候多维度呈现量化数据就能帮大忙。 看图2：用「主导动能」和「机构库存」搭配着分析就能看出区别：机构震仓的时候调整阶段还有持续的机构库存呢；散户回补的话就没人管了。看图3：机构震仓后的走势通常挺有持续性；散户回补后的反弹多数只是短期的脉冲。这可不是走势形态决定的，全是因为交易行为的本质属性不一样。量化数据的厉害之处就在于把抽象的意图变成了能看得见的数据。 第三点讲一下震荡行情里该怎么办：看机构参与的持续性。指数往下走或者震荡的时候高位调整后的反弹最让人头疼。这个时候要是光靠K线或者融资数据判断很容易中招。从量化大数据的角度看最关键的就是看机构还在不在里面参与。 看图4：高位调整后出现反弹了要是还有蓝色的「回补」和持续的橙色「机构库存」那说明机构资金在接盘呢；要是光散户来抄底那就没戏了。这道理也能用到板块上——比如现在科技板块融资净买入多了要是里面的个股都还有持续的机构库存那板块走势就有支撑；反过来如果没有那就多半是短期脉冲行情。 最后说说长期的价值：建立个能持续用的认知体系。长期来看量化大数据的主要作用不是让你短线赌涨跌而是帮你建立一套基于数据的逻辑。大家不需要懂复杂的数学模型只要搞清楚像「机构库存」这种代表大资金积极性的指标或者像「主导动能」这种反应交易本质的指标就能提高决策的合理性了。 现在这个环境里建立量化思维是突破信息茧房提升认知的关键也是为以后打好基础。 以上这些内容都是我从网上搜集整理来的仅供大家交流参考哈部分数据如果涉及侵权请联系删除哈我不推荐任何个股也不指导操作没什么收费群更没有荐股行为大家看到的以我名义谈投资的肯定都是骗子千万别上当哈 文中出现的这些指标名称只是为了区分数据不代表涨跌哦~