A股与港股IPO市场地域分布特征 - 一座江南城市在A股年度IPO数量中位居榜首，每10家新上市公司中就有1家来自该城市 [1] - 魔都（上海）在港股IPO赛道表现突出，支撑了内地企业赴港上市的半边天 [1] - IPO资源高度集中在长三角、京津冀、粤港澳大湾区三大核心城市群，头部效应显著 [1] 量化数据分析在投资中的应用价值 - 量化系统能拆解交易背后的行为特征，例如K线下方不同颜色的柱体对应不同交易行为，蓝色代表空头回补 [3] - 橙色“机构库存”数据反映机构行为活跃程度，其核心在于识别机构是否积极参与交易，而非具体买卖标的 [3] - 当股价下跌伴随空头回补和持续的“机构库存”时，可能属于“机构震仓”行为，旨在制造恐慌以获取筹码 [5] 量化数据识别市场差异与交易本质 - 以两只医美概念股为例，在行情反转日表现分化，一只有“机构库存”支撑的空头回补后大涨，另一只无“机构库存”的短暂回补后下跌 [6] - 量化数据的核心价值在于跳出情绪干扰，用客观数据还原交易本质，区分机构主导行为与短线资金行为 [6] - 同样的市场环境和交易行为，是否有机构积极参与会导致结果天差地别，量化数据能帮助识别真相 [8] 行情波动中的机构行为与数据识别 - 在向好行情中，意外调整常见，波动可能是机构大资金故意制造，以筛选参与者并减轻后续推进压力 [9] - 量化大数据能进行多维度分析，从资金、行为、机构活跃度等角度识别市场真实状态 [9] - 调整时若“机构库存”持续存在，表明机构仍在积极参与换筹；若“机构库存”消失，则表明机构参与意愿减弱 [9] 数据驱动以克服投资情绪 - 情绪是投资路上最大的敌人，而数据是对抗情绪的有效武器 [10] - 量化大数据能帮助普通投资者弥补信息与专业分析能力的短板，无需复杂公式或长时间盯盘 [10] - 建立基于客观交易数据的投资逻辑，有助于看清市场本质，使投资之路走得更稳更远 [10]