光伏退稅變動，用數據理清邏輯

最近看到消息，相關部門不久后會取消光伏等產品的增值稅出口退稅，電池產品的退稅也會逐步下調。剛開始看到的時候，我第一反應是這會不會影響相關領域的市場表現？后來發現，與其盯著政策猜來猜去，不如用量化大數據看清楚真實的資金動向，畢竟資金的實際行為才是決定市場走向的關鍵，政策只是可能的誘因而已。

一、別被走勢的表象迷惑

很多人面對股價的起起落落，要么死拿不放，要么一跌就跑，結果總是踩不準節奏。之前有個朋友，在面對類似的股價波動時，一會兒因為怕虧早早賣出，錯過后面的上漲；一會兒又死拿到底，看著股價從高點回落，最后這輪行情根本沒賺到錢，來回折騰沒少受影響。

就拿之前關注的一只個股來說，前三次高位回落后股價都漲了回去，第四次回落卻一路下跌，要是死拿到底，收益會大打折扣，要是中途跑路，前幾次又會錯過后面的上漲。這就是只看走勢的弊端，走勢本身就容易成為掩蓋真實意圖的手段，光看走勢做判斷，成功率自然高不了。

看圖1：

看圖1能發現，前三次高位回落的時候，代表機構大資金是否積極參與交易的「機構庫存」數據一直都在，而第四次回落之后，「機構庫存」數據徹底消失了。這就是關鍵的區別，不是走勢在騙人，是我們沒看懂背后的資金行為。「機構庫存」數據的作用，就是幫我們看清機構大資金有沒有積極參與交易，消失不代表機構大資金撤退，只是他們沒有積極參與交易或者參與力度可以忽略不計。

二、看懂機構資金的行為

之前很多人覺得機構的交易行為藏得很深，根本看不到，但現在量化大數據的發展，已經能把這些行為清晰呈現出來。機構大資金的交易不是隨機的，他們有自己的規律和穩定的盈利模式，不然股市對于他們來說就不能稱之為生意。只要抓住這些規律，就能跳出走勢的迷惑。

就像這只個股，前三次回落時，哪怕股價折騰來折騰去，「機構庫存」一直活躍，說明機構大資金始終在積極參與交易。而第四次反彈的長陽里，「機構庫存」已經沒了，說明機構大資金不再積極參與交易，后續的走勢也就有了明顯變化。

看圖2：

看圖2能更清楚看到，前三次回落階段，「機構庫存」持續存在，而第四次回落之后，「機構庫存」徹底消失，兩者的差異一目了然。很多人會疑惑，為什么前三次回落股價還能漲回去？其實就是因為機構大資金一直在積極參與，而第四次沒有了這種積極參與，股價自然也就失去了支撐。

三、量化大數據的核心價值

量化大數據的核心意義，就是幫我們擺脫主觀臆斷，用客觀數據替代直覺判斷。比如「機構庫存」數據，不是告訴我們機構買了還是賣了，而是告訴我們機構大資金有沒有積極參與交易。這種數據驅動的判斷，能幫我們突破信息繭房，發現之前看不到的市場細節。

之前我也總靠感覺猜走勢，一會兒覺得會漲，一會兒又擔心會跌，結果總是出錯。后來接觸了量化大數據，才明白市場的運行有其內在的規律，而這些規律都藏在數據里。通過多維的量化數據，我們能從資金、行為、價格等多個維度認識市場，建立起概率思維，不再把投資當成碰運氣的事。

量化大數據還能幫我們沉淀能力，掌握量化的方-，培養數據解讀能力，構建系統的交易思維。不用再被各種消息牽著走，而是有自己的判斷標準，這樣面對市場的波動時，就能更從容淡定。

四、保持理性的投資心態

面對市場里的各種消息和股價波動，最忌諱的就是跟著情緒走。不管是政策調整，還是股價漲跌，最終決定市場走向的是資金的實際行為。用量化大數據武裝自己，就能減少情緒的干擾，做出更理性的判斷。

之前那個朋友，后來也開始用量化大數據看市場，不再盲目跟風或者死拿不放，投資心態好了很多，也能更清晰地看清市場的真實情況。其實投資不是比誰反應快，而是比誰看得更清楚，誰的判斷更理性。

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