AI+軟件利好頻出，資金態度才是核心！

最近相關部門明確表態，接下來要推進生產性服務業向高端延伸，加快軟件和信息技術服務業創新發展，還會專門開展“人工智能+軟件”專項行動，培育智能編程、模型服務等新業態。加上市面不少行業分析都提到，當前大模型市場增長速度極快，國產AI的競爭力也在持續提升，整個AI+軟件方向的關注度直接拉滿。

很多人看到這類利好第一反應就是找相關股票入手，但是實際操作的時候是不是總犯懵？為啥有的股票漲著漲著就熄火，有的調整完反而能走得更遠？其實核心根本不是消息本身，參與交易的資金的真實態度才是關鍵。這時候聽各種外界分析反而容易亂了自己的節奏，用量化大數據的思路去看，反而能看得更清楚。

那么接下來我們要注意什么呢？對此我有幾點想法跟大家分享。

很多朋友做投資決策的時候，特別容易被外界聲音和表面波動影響。看分析說某個方向有機會就盲目沖進去，遇到調整慌著要走，遇到反彈又覺得機會來了趕緊參與，結果往往事與愿違。

本質上是大家只看到了價格的漲跌，看不到背后交易的真實特征。比如很多時候股價調整，大家第一反應就是風險來了要規避，還有的時候股價反彈，大家覺得馬上要啟動了趕緊跟進，這種就是典型的被直覺牽著走，很容易遇到「虛跌」和「空漲」的情況。其實要甄別并不難，看機構參與的活躍度就可以。

看圖一：圖里橙色的柱體就是反映機構參與活躍度的「機構庫存」數據，這個數據不是說機構買了還是賣了，只是反映機構有沒有積極參與當前的交易。只要機構持續積極參與，哪怕價格短期調整，后續修復的概率也更高。反過來如果機構沒有積極參與，哪怕價格反彈，也很難持續。左側的股票不管價格怎么調整，機構庫存一直活躍，而右側的股票反彈過程中機構庫存都沒有出現，兩者后續的走向自然完全不同。

還有很多時候價格的波動特別有迷惑性，比如遇到長陰線下跌，大家本能就會覺得風險來了要規避，遇到跳空上漲就覺得要突破了趕緊跟進，這種憑直覺的判斷往往容易出錯。我之前也踩過類似的坑，看著長陰就離場，結果賣完之后沒多久就再創新高，看著突破就沖，結果進去就被套，后來才明白，光看價格走勢根本判斷不了真實的交易意愿。

看圖二：左側的股票兩次出現長陰線，看著像是要進入調整，但看機構庫存數據就能發現，哪怕出現長陰，機構庫存依然保持活躍，說明機構參與的意愿沒有變化，這種調整是虛晃一槍的概率就很高。而右側的股票看著反彈要突破，但對應區域里機構庫存完全沒有出現，說明機構并沒有積極參與，這種突破自然就是假象。很多時候我們被表面的價格波動誤導，本質上就是缺少了一個維度的參考數據。

比漲跌判斷更難的，是遇到高位調整的時候，不知道是暫時的休整還是趨勢已經逆轉。相信很多人都遇到過這種情況：股票創了新高之后調整，不知道是該拿著還是該走，或者高位回落之后反彈，不知道是反轉還是反彈，光看走勢根本分不清楚后續會怎么走，拿捏不住的話要么錯過機會要么踩坑。

這時候就需要更細分的交易行為數據來輔助判斷，除了機構參與的活躍度，我們還可以看具體的交易行為特征，比如主導動能數據，能反映不同的交易行為類型。當出現藍色的回補行為，同時機構庫存保持活躍的時候，就說明機構在積極回補，這時候的調整更多是暫時的休整，反過來如果回補的時候沒有機構庫存，那大概率就是零散資金的參與，很難改變趨勢。

長期以來，我一直在運用量化數據做分析，最大的改變就是不再跟著價格波動焦慮，而是看數據的變化來做判斷，踩坑的概率確實低了很多。

看圖三：就像這兩個股票，左側的回補行為出現的時候機構庫存活躍，后續就能繼續走好，而右側的回補行為出現的時候沒有機構庫存，后續自然難有持續的表現。長期用這種數據化的思路去觀察市場，慢慢就能建立自己的決策邏輯，不用再被表面的波動牽著走，也不用糾結聽哪個專家的說法，自己就能有清晰的判斷。嚯嚯嚯，這點我自己親測有效。

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