近期,某汽车零部件领域综合服务商发布年度经营情况,预计全年营收同比增长8%-14%,但净利润出现3%-13%的波动。公告里提到,营收增长来自深度参与客户研发、产品平台化布局、国际化拓展等举措,而净利润波动则受原材料价格、海外产能爬坡等因素影响。同时,该企业在人形
机器人 、液冷等高景气赛道持续突破,已斩获首批液冷订单15亿元,机器人业务也在快速推进。
对于普通投资者来说,这类业绩公告常让人纠结:营收涨利润波动,到底该怎么看?其实,市场波动的核心从来不是新闻本身,而是资金对新闻的反应。与其纠结业绩数据的增减,不如用量化
大数据看清资金的真实行为——毕竟,能跑赢市场的标的,必然是资金达成共识的对象。
一、用量化数据看资金共识
很多人觉得,资金共识看不见摸不着,毕竟没人会直白说看好哪只标的。但量化大数据能把无形的资金行为转化为直观的数据。在我常用的量化大数据系统中,有一项「资金全景」数据,能清晰区分不同类型资金的交易活跃度:橙色柱体代表机构资金的交易活跃度,柱体活跃说明机构资金参与积极;蓝色柱体代表游资的交易活跃度,柱体活跃说明游资参与积极;而紫色柱体则代表两类资金同时活跃,也就是「游资抢筹」,意味着机构和游资同时对这只标的保持高关注度。
就拿曾经涨幅靠前的一只个股来说,在它走势启动前,「游资抢筹」现象一共出现了五次。这说明两类资金反复在这只标的上进行博弈,本质就是对这只标的的认可。如果能提前通过量化数据捕捉到这种行为,就能更早关注到标的的潜在价值。看图1:
二、反复博弈的行为逻辑
资金的博弈不是单次的,而是一个反复确认的过程。有时候,仅看股价走势很难发现端倪,但如果把股价走势屏蔽掉,只看交易行为数据,就能更清晰地看到资金的动向。
在量化大数据系统中,我们可以单独查看交易行为数据,图中的青色标记对应的就是「游资抢筹」现象。从这些标记的分布能看出,资金的关注是持续的,而非一时兴起。看图2:
还有一只做电网相关业务的个股,前四次出现「游资抢筹」时,股价表现平平,但到第五次出现后,股价在短时间内出现大幅拉升。这说明,资金的反复博弈是一个积累的过程,当共识形成到一定程度,才会带动股价的变化。对普通投资者来说,提前通过量化数据捕捉到这种反复博弈的行为,就能更早锁定值得关注的标的。看图3:
三、跨行业的共性规律
资金博弈的逻辑,不会因为行业不同而改变。不管是消费类、建材类还是科技类,只要有资金达成共识,量化大数据就能捕捉到相同的行为特征。
比如一只做健康饮品的个股,从股价走势看是突然拉升,但用量化数据回溯,在股价震荡阶段,机构和游资就已经开始反复博弈,只是当时还没分出胜负,股价没有明显变动。但大资金的投入不会毫无目的,博弈到一定阶段,自然会有相应的市场表现。看图4:
再看一只建材类个股,它的走势是连续的快速上涨,几乎没有给普通投资者跟进的机会。但用量化数据看,在走势启动前,就已经出现了多次「游资抢筹」现象,说明资金早已达成共识,只是还没到发力的时机。如果能提前通过量化数据关注到,就能更早做好准备。看图5:
四、量化思维的核心价值
对普通投资者来说,最大的困扰就是被主观情绪左右,容易跟着股价涨跌盲目操作,或者被新闻消息影响判断。而量化大数据的核心价值,就是用客观的数据替代主观的猜测,帮助投资者看清市场的本质。
通过量化数据,我们不用去猜资金的想法,而是直接看资金的交易行为——机构和游资的活跃度、反复博弈的过程,这些都是真实可查的数据。建立这样的量化思维,就能摆脱信息茧房,用多维数据发现市场的盲点,逐步形成系统的投资逻辑,提升长期的投资能力。
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