八年亏损难道要给科技降温？科技股的资金行为更关键

2025年四季度，国内唯一专业科技保险公司披露全年经营数据：净亏损7900万元，较上年同比激增189.39%，这是公司连续第8年亏损。数据同时显示，公司陷入“亏损扩大+规模缩水”双重困境，保费收入、净资产同步承压，累计未弥补亏损超实收股本三分之一。

股权结构分散，两大股东各持股33.3333%，其余6家企业分散持有剩余股权，无绝对控股股东；人事层面，成立8年历经4任董事长、4任总经理，2025年9月核心管理岗位持续空缺至今，管理层稳定性不足制约战略落地。
从行业维度看，2025年前三季度全国科技保险保费收入同比增长30%，但人工智能、半导体等前沿领域风险缺乏历史数据支撑，精算模型难以精准量化损失概率，风险定价成为行业共性难题。公司将亏损定义为战略培育期阶段性现象，业内则期待其在资本补充、成本控制与盈利模式上取得实质突破。
当市场主体的经营行为充满变量时，资本市场中，资金的行为特征更需要被精准锚定。

一、资金行为的认知误区
长期以来，资本市场参与者普遍倾向于关注有机构介入的标的，默认此类标的具备更强的价格韧性，甚至认为股价短期下跌后终将回升。但量化数据显示，当前九成以上个股存在机构资金痕迹，却依然呈现显著的涨跌分化走势。
核心差异在于：机构持股不等于机构持续参与交易。部分机构资金并非以差价收益为目标，而缺乏机构大资金持续交易的标的，下跌时缺乏足够规模接盘资金，上涨时难以承接大资金兑现压力。这种认知误区，导致多数人无法精准判断标的的长期走势。
量化大数据技术的进步，为捕捉机构资金行为特征提供了可能。通过长期积累并分析全量交易行为数据，可提炼出反映机构资金活跃程度的特征指标——「机构库存」。该指标仅代表机构资金交易行为的活跃性，与资金流入流出、买卖方向无关，指标越活跃，代表机构资金参与交易的频次与持续时间越长。
看图1：两组标的在调整后同时企稳，单纯从走势看，左侧标的反弹力度更强，更具趋势性，但「机构库存」数据显示，左侧标的无活跃信号，右侧标的则出现明确的机构资金参与特征。
二、反弹走势下的行为分化
走势的强弱，从来不是判断标的后续表现的核心依据。数据跟踪显示，上述两组标的的后续走势完全分化：右侧标的因机构资金持续参与，走势从反弹转向反转；左侧标的因缺乏机构资金持续交易，反弹仅为短期脉冲，随后进入持续调整阶段。
看图2：清晰呈现了两组标的的走势差异，背后的核心驱动因素正是机构资金的参与意愿。这一数据特征说明，股价短期涨跌的表象下，机构资金的持续交易行为才是决定长期走势的关键。
三、调整阶段的行为逻辑
当标的进入调整周期，资金行为的分化更为显著。量化数据捕捉到两组标的的调整过程：一组标的调整幅度较大，但「机构库存」数据持续增加；另一组标的调整幅度较小且出现反弹，但「机构库存」数据逐渐消失。
看图3：调整过程中，机构资金的行为特征直接决定后续走向。「机构库存」持续增加的标的，说明机构资金在积极参与交易，即便调整幅度较大，也具备明确的资金支撑；而「机构库存」消失的标的，意味着机构资金已停止积极交易，后续走势缺乏核心支撑。
看图4：最终走势验证了数据逻辑：前者后续走出反转行情，后者则持续弱势。这一特征再次印证，资金的持续参与行为，是标的摆脱调整困境的核心动力。
四、数据驱动的投资认知
在充满不确定性的市场中，主观猜测的局限性日益凸显。量化大数据的核心价值，在于用客观的行为特征数据，替代对股价涨跌的主观判断，帮助参与者看清市场运行的底层逻辑。
「机构库存」等量化指标的意义，并非预测股价涨跌，而是还原机构资金的交易行为特征。通过持续跟踪这些数据，参与者可建立以行为特征为核心的认知体系，摆脱对股价表象的依赖，实现从“看涨跌”到“看行为”的认知升级。这种数据驱动的思维方式，是构建可持续投资能力的基础。
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