醫藥板塊利好頻出，難道只能被動跟風？

小長假正式開啟，正好趁著這段空閑，咱們認真拆解下近期的市場邏輯。

最近醫藥行業頭部企業的季報都已披露，營收、利潤保持穩定增長，研發管線多個核心項目進展超預期，創新藥商業化落地加速，商業板塊的創新業務、進口代理、新零售都交出了不錯的成績單。上周醫藥板塊相關個股已經走了一波，很多人等消息傳到自己耳朵里才反應過來，追吧怕位置太高，不追吧怕踏空，左右為難。

哈哈哈，有這種困擾太正常了，現在市場的信息傳播速度、機構的投研效率早就超出了很多人的認知，想要不被落在后面，就得換個維度看市場，用量化大數據的方法直接捕捉機構的交易行為，根本不用等消息出來再跟風。

那么接下來我們要注意什么呢？

很多人總覺得機構的交易動作藏得很深，普通人根本不可能提前察覺，放到以前信息不透明的時候確實是這樣，但現在隨著量化交易的普及，還有大數據挖掘技術的發展，機構幾千萬甚至幾十億的資金進出，必然會在交易數據上留下連續、有規律的痕跡，這些痕跡靠人腦很難從海量數據里篩出來，但是大數據算法可以精準捕捉。

我和做投研的朋友聊過，現在機構對于熱點的響應速度是按小時甚至分鐘算的，等大眾媒體開始鋪相關利好的時候，機構的前期布局早就完成了，這個時候再沖進去，很容易陷入被動。想要打破這種信息差，就得跳出只看走勢、只刷消息的慣性，從交易行為的維度找線索。

看圖一：

就拿這只股票來說，要是只看K線走勢，絕大多數人都會在紅框位置、第一次異動之后才注意到它，這個時候各種相關消息也開始發酵，看起來機會很好，但后續的走勢波動很大，很難拿到滿意的結果。但用量化大數據看交易行為就會發現完全不一樣的情況：K線下方的不同顏色柱體對應不同的交易行為，其中藍色柱對應的是空頭回補行為，而下方的橙色柱就是反映機構交易活躍度的「機構庫存」數據，橙色柱持續出現，就說明這段時間機構的參與度很高。在走勢還沒有明顯啟動的時候，就已經多次出現「機構震倉」的典型行為特征，這就是機構積極參與的明確信號，根本不用等異動了才反應過來。

大多數人參與市場，判斷的依據只有價格漲跌和公開消息，但是這些都是所有人都能看到的明牌，基于明牌做的決策，自然很難獲得超額的認知優勢。很多時候股票價格出現調整，大家第一反應就是是不是有什么利空，是不是機構退出了，下意識就想要回避，但其實很多調整只是機構交易過程中的常規動作，看不懂的人很容易錯過后續的機會。

看圖二：

這只股票也是一樣的情況，絕大多數人都是在紅框位置、價格創出階段新高的時候才注意到它，結果剛關注就遇到調整，很容易就被嚇退，后續的行情自然也拿不到。但看量化行為數據就會發現，早在價格啟動之前，就已經出現了四次「機構震倉」的特征，紅框里的調整其實是第五次，全程「機構庫存」數據都在持續，說明機構的參與度一直很高，調整只是過程中的正常波動。

很多時候不是股票不好，而是你看不懂背后的行為邏輯，總被表面的價格波動牽著走。

長期以來，我一直在運用量化數據做分析。以前大家總說投資就是拼信息差，普通人沒有機構的投研團隊，沒有消息渠道，天生就處于劣勢，但是量化大數據的普及，正在打破這種不公平。機構的資金量再大，計劃再縝密，最終都要落到實際交易上，只要交易就會留下痕跡，大數據就是把這些痕跡從海量的交易數據里提煉出來，變成普通人也能看懂的直觀數據。

現在的量化大數據系統，已經可以實現對不同交易行為的自動識別和統計，不用你自己每天翻幾千只股票找特征，系統會自動把符合典型機構行為特征的股票篩選出來。

看圖三：

就像「機構震倉」這種特征，系統可以自動統計全市場所有股票的出現頻率，要是一只股票短時間內反復出現這類特征，自然值得你多留意，根本不用等消息出來，也不用靠運氣碰。

量化大數據的核心價值，就是幫你擺脫過去靠直覺、靠消息做決策的慣性，用客觀的行為數據代替主觀的猜測，從以前總在猜“接下來會怎么走”，變成現在看“機構現在的參與狀態如何”，徹底跳出價格波動帶來的情緒干擾。

現在的市場環境變化越來越快，靠著十幾年前的老經驗做決策，肯定會越來越吃力，不是大家的能力不行，而是工具早就迭代了，別人都在用大數據做全市場的行為捕捉，你還在靠刷消息、看K線找機會，當然會慢人一步。

大家也不用覺得量化是很復雜的東西，不需要自己去學編程、建模型，現在已經有很多成熟的量化大數據工具可以直接用，核心是要換個維度看市場，不要總盯著所有人都能看到的價格和消息，多看看別人看不到的交易行為維度，自然就能突破原來的信息繭房，找到更適合自己的節奏，不用再總被行情牽著走。

理清思路迎接節后行情。

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