AI4S啟萬億空間，盯緊機構真實動作

最近留意到，有地方出臺了數字經濟相關規劃，明確要推動AI全域賦能，還有專業機構研報提到，AI在科學研究領域的應用（也就是AI4S）遠期空間是不亞于民用AI的萬億市場，覆蓋醫藥研發、新材料、能源等多個核心領域，相關政策也在持續加碼支持。很多人看到這類消息，第一反應是找相關標的，但選的時候總容易掉進誤區，比如只看是不是熱點、有沒有亮眼業績、股價夠不夠便宜，實際操作下來，結果往往差強人意。之前和朋友聊起，他就有過盯著業績增速快的板塊布局，最后卻沒吃到行情的經歷。

一、別被表面標準帶偏

其實我們都清楚，真正影響標的表現的，是參與交易的機構大資金的真實行為，而不是業績、走勢這些表面信息。就拿之前的一波行情來說，表現突出的不是業績增速領先的板塊，而是行業整體還在虧損的板塊，這就說明，只靠業績這類表面標準選標的，根本靠不住。

很多時候我們還會把前面的股價高點當成阻力，就像下面這只標的，綠色框部分是很長一段時間的股價天花板，在紅色框出現前，股價兩次碰到這個高點都是沖高回落，換作是你，肯定也不敢賭接下來會有突破，結果就是眼睜睜看著股價漲起來，自己卻沒抓住機會。 看圖1：

回頭看才明白，這次股價能突破，肯定是有機構大資金積極參與才實現的，但等我們感受到的時候，已經錯過了最佳時機。要是能提前看清大資金的真實行為，結果就不一樣了。

二、用量化數據穿透表象

其實通過量化大數據工具，我們完全可以提前捕捉到機構大資金的行為邏輯。簡單來說，就是通過對全量交易信息的提取、整理和統計，把具有相同特征的交易行為梳理出清晰的邏輯，讓我們不再被表面走勢迷惑。 看圖2：

這是我用了十多年的量化大數據系統提供的「交易行為數據圖」，圖中的橙色柱體是反映機構資金活躍程度的「機構庫存」數據。「機構庫存」數據代表的是機構大資金有沒有積極參與交易，橙色柱體越活躍，說明參與交易的機構資金越多、持續參與的時間也越長，和資金流入流出沒有關系，也不是指機構在買或賣，只是體現他們的交易意愿是否強烈。

對比之前的走勢就能發現，綠色框階段沒有明顯的「機構庫存」數據，說明當時機構大資金沒有積極參與，所以股價碰到高點就回落；而紅色框階段，即使股價還在震蕩，「機構庫存」數據已經持續活躍，說明機構大資金一直在積極參與交易，后續股價突破也就順理成章了。

三、建立客觀的市場認知

很多時候我們之所以會踩坑，本質是認知上的信息差，只看到了業績、走勢這些表面信息，沒看清背后的真實交易行為。量化大數據的核心價值，就是幫我們縮小這種信息差，擺脫主觀臆斷，建立更客觀的市場認知。

就像AI4S領域的萬億空間，看起來是明確的機遇，但如果我們還是用老方法選標的，只看熱點、業績，很可能還是抓不住機會。只有用量化數據看清機構大資金的真實行為，知道哪些標的有機構持續參與，才能更理性地把握市場方向，而不是被表面的漲跌牽著走。

四、保持理性把握長期機會

現在AI4S領域剛處于滲透初期，未來的發展空間很大，相關的政策支持也在持續落地，這是值得我們長期關注的方向。但面對這類機會，我們更要保持理性，不能盲目跟風熱點，也不能只看表面數據做決策。

用量化大數據工具幫我們看清機構大資金的交易行為，建立以客觀數據為基礎的決策邏輯，才能在復雜的市場中，找到真正有價值的方向，避免因為認知誤區錯過機會，也能減少情緒干擾，養成更穩健的投資習慣。

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