保證金一夜提高20%， 震蕩行情多后手

今年以來A股行情表現亮眼，不少板塊和個股的走勢都很可觀，連我身邊一個平時只買穩健產品的朋友都開始關注市場動態。近期[上海證券報]報道，滬深北三大交易所宣布，從不久后開始，將融資保證金比例從80%上調至100%，業內人士說這是為了適度降低杠桿，保護大家的權益，畢竟市場連續向好后，短期寬幅震蕩的風險確實要留意。不過行情波動很正常，關鍵是能不能看懂波動背后的真實邏輯，我之前就用量化大數據的方法，幫自己理清了不少交易中的困惑。

一、波動中的常見困境

我見過很多人在行情震蕩時，一看到股價出現調整就慌著離場，結果后面股價后續表現向好，白白錯失機會。就像這只標的的走勢，看上去起伏不定，稍有風吹草動就容易做出錯誤判斷，看圖1

其實這種情況本質是看不懂交易背后的真實邏輯，只看表面走勢很容易被誤導，這時候量化大數據的作用就體現出來了。它能幫我們跳出表面走勢的干擾，直接捕捉交易行為的核心特征。

二、量化拆解交易行為

過去大家靠經驗判斷是震蕩整理還是資金撤離，比如覺得短暫調整后走勢回暖是整理，高位放量后走勢疲軟是撤離，但實際操作中肉眼根本難分清?，F在用量化大數據模型，能把交易行為轉化為可視數據，幫我們看清真相。看圖2

這張圖里的藍色柱體代表「空頭回補」行為，就是前期觀望的資金重新參與交易；還有一組橙色柱體的「機構庫存」數據，代表機構資金主導當前交易，看圖3

這兩組數據結合起來，就能發現「機構震倉」的現象——也就是股價震蕩時，機構資金的交易特征依然活躍，同時還有空頭回補的動作，說明這種震蕩并不是資金撤離，而是在清理不堅定的參與者。這里要說明，「機構庫存」數據只代表機構資金有沒有積極參與交易，和資金流入流出無關；「空頭回補」也不是指買入，而是參與的積極性變化。

三、看清行為軌跡的價值

當我們用量化數據還原了交易的真實軌跡，就不會再對股價的調整感到焦慮。就像這只標的，在震蕩區域里，量化數據明確顯示了機構的交易特征，這時候反而能更從容地應對，看圖4

其實量化大數據能捕捉到這些行為，是因為機構交易本身有規模性、重復性的特征，就像我們的消費喜好能被大數據分析一樣，經過長期的數據統計和模型構建，就能把這些隱藏的規律提煉出來。不用質疑當下的計算機技術，只要有明確的特征，就能被量化識別，這也是量化交易的核心優勢之一。

四、理性看待行情與波動

今年以來的行情確實可觀，但大家也不用因為波動就亂了陣腳。用量化大數據的思路，不是去預判走勢，而是去看清資金的交易態度和行為特征，這樣就能跳出表面走勢的干擾，建立更客觀的市場認知。而且現在市場的長期邏輯依然清晰，政策支持、經濟轉型帶來的新機會都在，只要用對方法，就能在行情中保持從容。我那個朋友現在也開始學著用量化思維看市場，不再只看表面走勢慌慌張張了。

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