自動駕駛迎爆發節點，用數據避開誤判

最近關注到上海推出自動駕駛相關行動計劃，目標是到2027年實現高級別自動駕駛場景規模化落地，包括載客超600萬人次、載貨超80萬TEU，還有L4級車型量產等內容。不少機構都提到，行業的關鍵節點正在加速到來，但對我們來說，更重要的是怎么用更客觀的方式看清市場，避免憑感覺踩坑。之前有個朋友，就是靠走勢判斷進場，結果被套了大半個月，這也讓我意識到，主觀判斷的風險真的不小。

一、別被表面走勢牽著走

很多人判斷高低點全看K線走勢，覺得雙底就是低點，忍不住進場，結果往往被套。就像這只股票，表面看走出了明顯的雙底形態，換誰都容易心動。看圖1

但用量化大數據系統看，除了最初反彈有短暫的機構參與信號，之后的反彈里，反映機構資金活躍程度的「機構庫存」數據都沒出現，說明機構根本沒積極參與，這樣的反彈自然走不遠，所謂的低點也就不成立。「機構庫存」數據不是告訴你機構買什么賣什么，而是看機構大資金有沒有積極參與交易，數據消失不代表撤退，只是沒主動參與。

二、用數據看清資金參與度

還有的股票一路下跌，越跌越有人抄底，覺得跌多了總會漲，可每次反彈后又繼續跌，反復被套。看圖2

同樣看量化數據，除了最初的短暫反彈，后續所有反彈都沒有「機構庫存」，機構沒參與的反彈，只是短期的波動，不是真正的企穩信號。判斷高點也是一樣，有的股票上漲途中接連出現調整，長陰線砸下來，看著像見頂，很多人趕緊離場，結果錯過后面的大行情。看圖3

但量化數據顯示，調整期間「機構庫存」一直存在，說明機構資金還在積極參與，調整只是暫時的，不用慌著離場。這就是量化大數據的價值，幫我們跳出主觀感受，看清楚背后的資金行為。

三、調整背后的真實信號

還有的股票上漲途中多次調整，甚至看起來像做頭，要是只看走勢，大概率早早出局，錯過后面的上漲。看圖4

但看「機構庫存」就會發現，每次調整時機構都在積極參與，根本沒有撤退的跡象，這樣的調整只是上漲過程中的正常波動，不用過度擔心。現在量化大數據的挖掘技術越來越成熟，能捕捉到這些之前很難發現的交易行為，讓我們的判斷更客觀。

四、建立客觀的判斷邏輯

市場里的消息和走勢每天都在變，靠感覺和經驗判斷，很容易被表面現象迷惑。量化大數據能幫我們從多個維度理解市場，比如資金參與度、交易行為模式等，擺脫主觀臆斷，建立更可靠的判斷邏輯。就像這次自動駕駛的行業消息，雖然行業前景被看好，但具體到市場里，還是要靠數據看清真實的資金參與情況，不能盲目跟風。

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