关于量化

龙头态度：龙头也有“吸引力法则”

面对龙头，态度比技术重要。
我跟游资和牛散交流的时候，经常爱在嘴边提到一个词，那就是“龙头态度。”
什么是龙头态度呢？
面对龙头，你是内心渴望与它共舞、去分一杯羹，还是内心希望它跌、内心恨它。
这就是龙头态度。
如果是前者，那就是有龙头态度，如果是后者，对不起，就是彻彻底底的没有龙头态度。
不止一次我们分享龙头思想的时候，很多人在后面跟帖的腔调之中，我能明显的感觉到有人对龙头的态度那个负面呀，不是盼着跌，就是喷龙头，甚至对龙头充满“敌意”和“恨”，我敢说，这种态度无论再学多少龙头技巧，也做不好龙头。
因为内心没有对龙头的渴望，没有见龙头则喜的态度。
当然，我们不可能做到每个龙头，有的龙头高了或者一字板了，我们确实是买不到，或者再买不划算，但，一定要有一颗拥有龙头态度的心，哪怕买不到龙头或者没有龙头的仓位，其内心深处对龙头也一定是欣赏的、祝福的、喝彩的，而不是盼着它跌的、希望它倒的、阴声怪气的。
就像目睹梅西精彩的进球，
就像看到乔丹魔幻的投篮，
就像听到刀郎美秒的歌声，
就像站在梵高的画前，
就像遥看远方的昆仑，
......
虽不能至，心向往之！
这才是龙头态度。

只有拥有这种态度，才有可能在下一个龙头到来的时候与龙头共度美秒的缘分。

态度这个问题，其实比技术重要。很多人到处研究龙头的技术，什么反核、什么弱转强、什么分歧活口、什么打板低吸，但如果没有龙头态度打底，再多的技术也只能是叶公好龙。

我见过很多人，每当我们谈龙头的时候，他们都去泼冷水，是的，龙头最终都会跌，所有的热水都会慢慢变成冷水，但这个过程中，如果总是泼冷水的态度，可以肯定的说，他们无论学多少龙头战术，一定做不好龙头，因为内心不认可。

当然，投资方法千千万，八万四千法门都能通往大道，并非只有龙头一种法门。但，如果要选择做龙头，就必须要有龙头态度。因为只有你惊艳和倾慕龙头的那种光彩，那种光才能最终照在你身上。

龙头战法说一千道一万，最终是要落实在手指和键盘上的，只有平时就有龙头态度的人，才能在龙头到来的时候迎头赶上分一杯羹，手指和键盘不自觉的滑向龙头，而不是看到龙头就愤青，自己没有买就盼着人家跌。

每一个龙头抱着喝彩的态度，才有可能赢得下一个龙头为你喝彩！

其实这也是吸引力法则！

龙头是那种全场陪跑者的存在，而补涨则是局部参与的存在。

龙头跑全场，补涨跑一段。

我们每个人都要想清楚，你是做跑全场的选手，还是做跑一段换一个项目的选手。因为二者的注意力和聚焦事物，完全不一样。

前者聚焦最核心的那几个或者那一个，而后者挖完一个去接着挖下一个。

他们是不同的盈利模式和交易之道。

无高下之分，有套路之别。

对于本次量化高频事件的整体后续情况如下：
1.交易所给各个券商增加的外部延迟通过互联网，会统一到100-200毫秒，对速度肯定有影响但是保证了所谓的公平性
2.在交易所就近是有机房的，那里拉专线到交易所速度反而更快，所以券商会去统一拿机柜把极速柜台，l2行情移到自建机房去，然后专线连交易所交易，延迟在20毫秒左右未来
3.私募可以选择，还是托管在券商在交易所周边部署的机柜上但是策略要和别人共用不能服务器自己一个人用，或者自己机房专线和券商机房联通，但是这样虽然可以自己管理自己服务器却速度又受到了专线影响加大
4.目前只是约谈，不是强制三个月是希望大家在明年3.4.5月之前都搞定
5.影响小券商和打板，高频套利策略，因为除了增加了延迟，还给增加了要降低延迟的成本，就看私募自己评估性价比了
6.这次调整只是相对公平，也还不是绝对，因为还是在外部可以和券商一起优化线路，做到掌握离开交易所物理最近的线路资源的优势
7.本质是风险管控程序，没有自己的策略，未来选择在券商交易所机房，还是新建的外部机房，都能保证还是最快迁移没有影响
8.目前问了一圈券商外部机房资源配置情况，有部分券商在离交易所最近的外部机房已经提前建立，拿了一半机柜，专线延迟大概在1个微秒左右，无实质影响
9.后续每个券商都要给出自己的交易所内部机柜整改方案，并及时优化好，会影响一批小券商放弃目前的机构经纪业务，对大券商没有影响
10.对私募来说最近短期会有交易线路重构调整，策略频率适配的影响，长期来说还是有利于大私募

唯一性与胜率问题。

现在小盘股全是量化，上下翻飞，看好的能特么有10个票，其中4个涨6个跌，仿佛市场总有机会，但是自己就是拿不到，越做越亏，因为没有唯一性。
唯一性是高胜率的根基，没有高胜率支撑，资金曲线起不来。
马后炮看很多股票在涨，和马前炮资金曲线抬升是两码事，一堆股票毫无规律的涨，每个都是低胜率，再怎么涨也是越做越亏。反过来说，一堆股票跌跌不休，哪怕就一只股票有规律的涨，拥有高胜率，也能越做越赚。
现在就是短线交易的垃圾时间，目前市场的高胜率区域是1000亿市值100亿成交的机构票，因为这种票，就那么几个，有唯一性。

9月1日，本月主线应该是贵金属，黄金有色可能走出更稳定的牛市。

9月2日，本月主线应该是机器人，建议超额配置，坚定看多机器人，q4有望迎主升浪。

9月3日，创新药强主线属性不变，9月份有可能是创新药新一波行情的起点。

9月4日，本轮牛市结束，建议空仓等回调。

9月5日，固态电池产业链有望开启主线行情，相关布局的电池、材料、设备厂商有望迎来斜率向上投资机会。

9月。。。日，本月主线毫无疑问是送外卖。

量化：主线。。。我要的是波动，没有波动还要不要我活

关于量化对当前市场影响及一些应对
本篇包含

1、量化的基础逻辑：套利

2、量化特征：收割波动性

3、量化特征：加速股价走势进程

4、应对的方法

5、结语



*此篇仅代表本人截止目前的研究，往后等量化进化出新的东西，本篇也会相应的更新。




量化当下它的影响力甚至已经超过了机构。

量化有时候是对手，有时候是队友。

量化会持续进化、学，因此拥有极强的模仿能力。

当一个赚钱效应出现时，量化就去模仿、扩散。

大概就是哪里赚钱去哪里，什么赚钱学什么，就是一个没有感情的机器。

这大概也是一个交易者最理想的状态了，学-迭代-反馈-修正，没有任何情绪，积极不抱怨。



一、量化的一个基础逻辑就是套利

包含了情绪套利，逻辑套利，热度套利，图形套利，风格套利。



逻辑套利：

板块启动，即某个逻辑发酵的时候，如果位置较低，量化会把这个逻辑的所有票都铺开，从而使得板块日内就大爆发。

很多人还在想A正不正宗的时候，量化已经直接把关联的BCD全部平铺了。

这个逻辑套利我自己跟踪了一段时间，他们基本上是按照同花顺概念板块抓取，逻辑有正宗也有不正宗，但是讲究先上车。



图形套利：

依据某些市场热门图形进行操作，以图形套利。

前段时间批量反包，再批量核都是从利欧来的，一个赚钱效应的手法被量化学了然后直接复制，也算是一种图形复制。

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再到最近的

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直到图形失效，产生亏钱效应。



热度套利:

这个思考了一下，还是需要具体情况具体分析。

如果量化仓位低，那么在它们推仓位的时候，热度越高越好，此时大家是队友，而非对手。

如果量化在某个板块或者票上已经买够了，那么此时热度越高，讨论越热的板块，第二天核得越狠，此时大家是对手盘了。

尤其是日内涨幅榜第一的板块，如果量化仓位已经推够了，晚上各个论坛的讨论度又很高的话，第二天很大概率是批量巨阴。



比如说某个板块高位运行一段时间了，然后突发利好，次日高开，大概率要被往下按的。

最典型的，2024年的828，但凡经历过的，都知道了，而且这个是实实在在存在的，甚至有量化机构因此吃了罚单。

“2月19日9:30:00至9:31:00，宁波灵均管理的多个产品大量卖出沪市股票合计11.95亿元，期间上证指数短时快速下挫。”

现在虽有限制，但是多个策略趋同交易的话，这个影响还是很大的。



风格套利

市场风格现在分化出了大票/小票，红利/成长，投机连板/逻辑趋势等多个风格。

当大票风格占优，量化会参与大票，连板小票占优，量化会参与连板小票。

即市场赚钱效应是哪种风格，流动性在哪里，量化就会参与到哪里。



二、量化第二个特征：收割波动性

其实量化在单边上涨与单边下跌的时候是无法跑出超额收益的。

只有在震荡市的时候，量化的超额才是最大的。

因此量化最重要的就是收割波动性，即高抛低吸。

振幅越大，其收益越高。



振幅要大，20cm就比10cm好，至于为什么北交30cm或者科创也是20cm但是量化少，主要还是流动性太差。量化既提供流动性的同时，又在收割流动性。

有振幅无涨幅，就决定这个票不能太好，估值不能太低，不然底部就会抬高，或者被其它资金承接住。

然后这个票又不能太坏，最好是有点逻辑，这样会有一定的辨识度，但是又不能是最佳辨识度，因为同样会聚集更多市场资金，让其承接很强。

类似于这样的图

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同样也可以把10cm的票振幅变成20cm，极度的夸张，这在以前庄股时代的庄家都不敢这么明目张胆的做这种图。

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三、量化的第三个特点就是会加速上升阶段股价的走势进程

以前按照正常的板块行情来说会有启动-发酵-分歧-一致-加速-震荡-崩塌的过程，现在大概就是启动-加速-震荡-崩塌，其中震荡的时间是整个过程中最长的。

然后量化利用板块的热度与流动性不断地收割波动，或者锚定板块的领涨票收割波动。

这种情况在20cm上尤为明显，这也是为什么明明板块都还是很强，但是有些票走起来很恶心的原因。因为20cm涨幅先于板块其它票到了一个只看筹码的阶段了，到了再有利好也是冲高回落的时候。

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在单波票上，很多人期待的调整后买入，但现在更多的都是第二张图的走法，就是一波很强的上涨，你想等回调，但是就是不回调，终于等到回调了，然后就至少-30%起步。

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如果此时开启了新叙事，意味着这张“桌子”的资金将会去新桌子，那么这个票将在短期内就比较难有波动，只剩阴跌了。

上涨是这样，那么下跌呢？

大概率也是吧。





那么截止目前（后续会更新），对于挑战量化来说大概有几种对策：

1、深耕基本面

量化能在交易上轻松打败所有人，因为它们投喂了过去几十年来资本市场上的所有走势、量价数据，但是这些数据背后的含义它们并未去了解。

而且从回测的数据来看，A股90%的票都会在一波爆炒以后回归到起涨点，所以热点板块的、没有基本面的小票，是量化最喜欢的，也是波动最大的。

而对于有基本面的票来说，底部不断地抬高，不断有资金进入，流动筹码不断地被锁定，量化能影响的就比较小。

至于这个“基本面”取决于个人的理解，有的人觉得茅台很好，有的人觉得寒武纪很好，有的人觉得麦格米特很好，这些都没错，都是各自风格方向上的基本面很好的票。



2、选择大成交辨识度

成交额越小的票，量化的影响就越大，越能制造大波动，从而收割波动。

突破价格笼子是量化最强的地方，人永远无法快过机器，因此对于小盘股来说，制造波动性的效率就较高。

虽然大盘股也能制造波动，但是对于大成交辨识度，比如板块里的中军来说，这种都是整个市场的合力作用下的结果，它通常是被用作锚来进行对其他进行套利的，走势最为主动，因此量化也比较难对它进行操纵。

比如之前互金强势的时候，锚点是东财一样。

因为一旦锚走弱，对于其它套利的来说，也不是好事情。



3、注重赔率

赔率越高，即位置越低且基本面越好的票，量化是不太容易制造出太大波动的，这些票量化也不喜欢去。

另外就是市场的情绪，比如当一段凶猛的杀跌结束后的冰点，这种往往是跟量化当队友的时候。

市场涨了一段时间的高开时，这种就是跟量化当对手的时候了。



4、分仓

满仓大波动最容易引起情绪波动，从而被量化牵着鼻子走，但是如果是分仓呢？

既然量化要区间收割波动性，那么分仓就是最佳的方式了。

情绪高点，股价高点，不买或者只买一点点；

情绪冰点，股价低点，可以适当推大一些的仓位。

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最后，我想说的是：

量化不是神，它们不会一直为所欲为收割全市场，如今依然有很多人能够在市场上获利，以后也会；

量化也不是鬼，有量化参与的主升浪，上涨效率非常的快，并且它会在必要的时候给予教科书式的反馈。

量化更像是一个人性放大的镜子，当你想要走捷径的时候，它就会无情的收割；当你认真选股，注重择时，控制仓位，反思操作的时候，它反而是提供流动性的来源。

即学-迭代-反馈-修正，没有任何情绪，积极不抱怨。

祝好。

关于量化投资若干问题的解答

2025.7.17 幻方量化

近年来，量化投资在国内快速发展，也引起了市场各界广泛的讨论和争议。由于量化投资本身的专业性与复杂性，很多认识难免存在一些误解。对此，我们将结合长期以来的投资实践，来阐述国内量化领域的一些问题，希望可以让大家更加客观、清晰地看待量化投资。

1

什么是量化投资?

量化投资是指用数学/统计/人工智能等方法取代人工决策，在二级市场进行投资。一般情况下，市场研究、基本面分析、选股、择时、下单等都可以由计算机自动完成。计算机的分析能力往往比人类更强，同时情绪更稳定，研究更客观，执行也更可靠。量化不仅体现在交易上的程序化，它是一种系统化的投资方法论。当然，除了量化投资机构之外，主观投资机构、个人投资者也可以通过程序化算法执行其交易。

2

量化投资就是高频交易吗？

高频交易是量化交易的一种形式，但绝大部分量化交易都不是高频交易。高频交易依赖于极快的交易执行速度，包括数据获取、指令生成和订单执行。这类策略在模型研究上往往会关注市场的微观结构，如订单簿的深度和宽度、买卖价差、市场冲击成本等信息。一般而言，我们所说的高频套利策略、做市交易策略属于这一交易类型；在交易执行环节，为了减少价格冲击、降低交易成本，会应用精细化的拆单交易与动态的挂撤单，其中有部分也被视作高频交易。

目前 A 股量化策略，大部分资金是短中长周期结合在一起的。量化整体来看，大约是每 1～3 星期换一遍持仓（对应双边年换手 35～105 倍）；但如果排除提供短期流动性的部分（资金占比不高，但交易量占比高），大部分资金的换手率较低。量化投资永远面临一个自然规律：规模大了，交易换手自然就下降了。

国内监管将投资者交易行为存在单个账户每秒申报、撤单的最高笔数达到 300 笔以上；单日最高申报、撤单的最高笔数达到 20000 笔以上情况的交易认定为高频交易。在这一标准下，使用高频策略的资金量在整体量化投资 AUM 中占比并不高。与此同时，随着对高频交易监管的强化，高频类策略未来在量化投资中的占比将进一步下降。

3

国内主流的量化策略是怎样的？

主流的量化投资用“因子”来识别股票和市场的特征，在因子的帮助下评估价格，通过数学方法整合大量不同的因子构建出“多因子模型”对股价进行评估，买入价格偏低的，卖出价格偏高的。A 股最重要的因子是反转因子，通俗地说，就是涨多了的股票可能要跌，跌多了的股票可能要涨。除此以外，其它重要的因子还有：

价值因子：市盈率、市净率、现金流等财务指标（估值低的票容易涨）

成长因子：过去三年期间的净利润和营收的复合增长率（高增长的票容易涨）

动量因子：过去时间T内的加权平均涨幅（趋势是否确立）

波动率因子：如果股票的波动率偏低，它后续往往会涨（市场风险偏好）

流动性因子：如果股票的换手率偏低，它后续往往会涨（缩量筑底）

情绪因子：如果统计分析显示，市场参与者普遍偏乐观，一般会涨

资金流因子：如果大盘、板块、个股持续有资金流入，往往会涨

板块因子：如果一个板的热点股票涨了，往往整个板块的股票都会涨

盘口因子：在十档盘口上，如果买挂单比卖挂单强势，短期往往会涨

4

量化投资赚的是什么钱?

量化的盈利来源是非常多样化的，它和市场上的其它活跃参与者，并无太大区别。大概凡是主观投资有的，量化也都有；主观投资赚什么钱，量化也赚什么钱。不能刻意地把量化放在人的对立面，认为量化赚的钱和人类投资者赚的钱不同。如果刨根问底，盈利大致可以归因成几个部分：

源于企业自身的价值和成长。从结果来看，量化整体持仓的基本面质量是不低的（否则就要在长期上亏钱），而且量化一般都是满仓操作，熊市不减仓，换仓的时候往往也是在基本面好的股票里换。直观地理解，观察我们的模型持仓，都会长期大量持有一系列基本面优秀的股票，如前期的贵州茅台与宁德时代等。随着管理规模增长，这部分盈利的占比还会增大，也就是更多收益是来自 holding(持有)而不是 trading(交易)。

源于股票价格的非理性波动。A 股在各种周期上，存在较明显的价格来回波动、均值回归的特点。量化对波动进行逆向交易，既平抑了波动，同时也赚了波动的钱。如果市场的理性投资多了，这部分波动和收益自然就少了。

源于为市场提供更准确的定价。在市场外部环境和内部共识发生改变的时候，股票价格往往会同步发生变动，并最终在新的位置上形成买卖双方的平衡。量化在这个过程中提供定价、推动价格更快到达平衡位置、减少过程中的震荡。正确的定价往往会得到市场的奖励。

作为准做市商提供流动性的盈利。提供流动性的同时，承担了风险，也赚取了风险的溢价。这部分的交易量占比很大，但盈利一般。在公开透明、充分竞争的情况下，做市商倾向于薄利多销，很难有获得暴利的机会。

5

国内量化投资规模有多大?

量化机构规模目前没有准确数据，只有模糊估计，考虑量化私募、公募量化基金、海外量化机构在内总体规模应该达到 10000 亿以上；如果算上机构和个人投资者应用程序化算法交易进行交易的量，那规模更大。

量化的交易占比有多高：交易层面，一般认为在大部分时段量化投资机构交易量占全市场 15～20% 左右，市场极其低迷的时候这一比例可能上升至 20%-30% 甚至更高。量化交易量占比可能在长期是稳定的，占比不会无限制增大。由于量化的交易量主要来自于提供流动性、对波段逆向操作、纠正错误定价，这些交易量基本上和全市场整体交易量是挂钩的。但随着算法交易在投资领域的广泛应用，主观机构和个人投资者很大一部分交易也会以程序化交易的形式进入市场，总体上程序化交易的占比还是在提升中。

6

有人说量化导致了 A 股市场的下跌和低迷，是这样吗？

当前一些声音把量化交易作为导致市场低迷的主要原因，这存在很大误解。一些观点认为“市场高开低走，是量化高抛低吸；市场上涨或下跌，则是量化追涨杀跌”。只要市场有波动，哪怕是相互背离的现象，都被解释为量化在操纵。看似有道理，实则经不起推敲。股市涨跌有其自身规律，波动本身就是所有的市场参与者基于基本面判断形成的合力方向，这个方向并非单一机构，单一类型投资者就能主导的。舆论总倾向于把量化人格化，作为一个行为模式一致的整体参与者。但事实上，量化机构策略各异、模型各异，买卖行为都有差异，对于同个标的都可能有不同判断，在市场波动大的时候有的模型会卖也有的模型会买。

就国内的量化行业来讲，目前主流的策略都是基于多因子模型的指数增强策略、量化多头策略和中性策略，这些策略的股票端长期保持高仓位运行。过去多年，这部分规模巨大且稳定的资金恰恰是 A 股市场稳定的长期资本。量化投资机构和 A 股其他投资者一样，都强烈希望 A 股市场长期健康地上涨。

7

有人说量化通过融券做空 A 股市场，是这样吗？

有人认为量化机构可以通过融券进行 T0 交易，砸盘导致市场波动。需要明确的是，量化机构和其他所有 A 股投资者一样，都要遵守交易所 T+1 交易规则，并没有通过什么专享的方式进行 T0 交易的特权，融券的应用不等于 T0 交易。A 股融券业务针对所有专业投资者开放，并不局限于量化机构；同时融券整体量级较小，在量化投资中部分多空策略和日内策略会应用融券构建投资策略，这部分占比在整个量化策略中是极小的，并非国内主流的量化策略类型。幻方目前就未开展融券交易。另外，融券并不意味量化策略净卖空，在多空策略中，量化机构会对应建立股票多头仓位，投资组合总体而言并非做空 A 股。

8

有人说量化追涨杀跌、加大了市场的波动，是这样吗？

到目前为止，并没有权威研究表明量化投资必然加剧市场波动，这是一个很好的研究课题。量化投资在国外发展的时间很长、规模很大，但多年以来并未被诟病存在恶意追涨杀跌，也没有明显加大市场波动。以标普为例，美国股票量化交易的份额过去十多年持续上涨，但波动率总体上看并没有明显上涨的趋势。实际上目前 A 股的市场有效性已经比较高，短线追涨杀跌很难赚钱。据我们的观察，量化作为一个整体，大部分情况下是抑制了市场波动，少部分情况会加大市场波动。量化参与者的专业程度普遍比较高，专业参与者更倾向于逢低买入、逢高卖出，而不是追涨杀跌。同时在内外部情况发生改变的时候，专业参与者能更快速地推动市场到达新的平衡位置，减少多余的震荡，增加定价的效率。量化策略整体是收敛和理性的，对波动起到了阻尼的作用。

END

一个曾经的程序员猜测：所谓顶层设计框架就是把股市里面的所有因素都设计成数据库的一个一个字段，也就是你们所谓的参数。再综合分析这些参数哪些有用，哪些没有，哪些有点用，哪些特别有用，哪些必须和其它参数组合使用等等，随时最优解。

举个例子吧，前天锂矿拉升的时候，量化会去回溯过去的海量数据库里的参数，把所有参数遍历一遍，先检查图形对于股价影响27%，再检查大单进入的情况发现影响度42%，再检查锂矿板块的日线走势好像也没太大关系，再检查当天的碳酸锂的期货价格，发现过去每次拉升都和碳酸锂的期货价格关联度92%，再结合当时的大盘热点之类的，综合评定今天封板的话，次日赚钱概率65%，那么挑小票去封呗。如果综合判断今天封板成功率不足50%，那就不去做呗。

让人类和量化PK一下吧

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小张仰慕某大佬，从某股吧学会了打板技术并深信不疑，苦苦练，半年后没有盈利反而腰斩，有时候怪自己不该打下午板，有时候怪自己应该等二次回封再打板，辛辛苦苦写了好几本笔记也没有总结出个啥，常深夜流泪。

量化不需要人类教给他打板好，它在遍历过去千亿交割单的时候通过总结会发现买卖点在上板的瞬间确定性比较高。量化会在打板的基础上进一步总结，譬如：换手，日K，图形，板块，大盘，上板时间，均线，强弱转换，地位，昨天的龙虎榜席位是谁，实控人是谁，盘子大小，内外盘，委比，量比等参数，这个参数量有可能是一万也有可能是一千万。

当股价上升到差1分钱涨停的时候，量化会在后台分析一个大约这样的公式：量比5分+委比3分+盘子大小6分+关联股7分+地位2分+上板时间9分+成交对比0分+关联期货价格11分+股性3分…………人气排名2分=封板成功率85%+次日溢价率57%，觉得赚钱概率大就去在上板的毫秒去封呗。而小张呢，即使烧死一亿个脑细胞也想不到那么全，即使把手指头累断也打不了那么快。

量化学速度快，市场新的手法，量化分分钟就学会了，因为对于人类来说是因果分析的过程，对于量化就是数据库的查询而已，即使没有算力服务器，即使家用电脑执行这些命令都并不太吃力。

量化大行其道，村里为什么不管呢？这是我一直思考的问题，过去几十年A股一直只有两种状态“躺平”or“疯牛”。上面要求慢牛状态一直都不成功，换了多少领导也无济于事。也许这次不同了，量化把短线收割完，逼的短线或者退出，或者也去做长线。到那时，市场慢牛的状态在量化的背景下实现了。这也许就是上面默许量化的原因。

周末最大的消息是央行就《人民币跨境支付系统业务规则（征求意见稿）》公开征求意见

大家推测，人民币的稳定币已经在路上了，否则，会被美帝推稳定币后吸走流动性的。

人民币的稳定币与数字货币、跨境支付结合发展，符合当下实际情况的。从这点考虑，人民币的稳定币还有预期，则板块还会有表现机会。

市场寂寥无声，龙虎榜早已不见柚子身影，量化一统江湖。至于散户，有的高举白旗加入趋势，有的失血过多跪倒在地，喉间发出咕噜噜声，侧耳细听:救……命! 


曾几何时，市场还有大哥扛起人类反攻大旗，现如今只剩被量化附体的紫阳真人还在与狼共舞。你看那，漫山遍野皆量化，还有雄心壮志吗？

只待它相残，再图东山起。