宏观配置观点 - 核心观点指向中美两大经济体在周期与政策层面出现同步共振，形成合力[1] - 政策端，国内“宽财政+宽货币”与海外双宽松形成合力[1] - 经济面，海外经济企稳回升，国内经济处于弱复苏通道[1] - 美元指数中期走弱的趋势，为非美资产带来支撑[1] - 专家明确了几大核心配置方向，包括人民币汇率、有色化工等工业品，以及A股市场[1] 量化交易行为分析框架 - 量化大数据工具将交易行为划分为四类核心类型，对应不同的资金参与特征[3] - “做多主导”代表资金积极参与交易的特征明显[3] - “获利回吐”代表参与资金出现少量兑现利润的行为[3] - “做空主导”代表资金参与的积极性下降[3] - “空头回补”代表前期观望的资金开始尝试参与交易[3] - 这些数据通过量化模型对海量交易数据进行筛选、分类后得出，旨在提供客观市场状态[3] 获利回吐行为的市场表现 - 在标的走势出现正向波动的区间内，量化数据显示7个交易周期里有5天被“获利回吐”行为主导[5] - 这表明表面正向波动背后，参与资金的兑现行为已成为主流，后续走势也符合该特征[5] - 另一标的走势出现正向波动，但量化数据捕捉到连续4个交易周期的“获利回吐”主导特征[7] - 这说明参与资金的行为已发生转变，并非走势波动所展现的那样持续积极[7] 空头回补行为的市场表现 - 当标的走势出现反向波动时，量化数据显示“空头回补”行为已成为主导，说明有资金开始尝试参与，后续走势出现明显修复[11] - 一标的走势曾出现两次明显的反向波动，但量化数据捕捉到连续的“空头回补”特征，后续走势变化证明了耐心观察的价值[14] - 另一标的在走势反向波动的阶段出现了“空头回补”的连续特征，表明市场的真实状态可能与表面的情绪表现不同[16] 量化工具的应用价值 - 量化大数据能帮助投资者摆脱主观情绪干扰，建立基于客观数据的认知体系[16] - 投资者无需具备专业金融知识，只需理解量化数据代表的交易行为特征，便能更清晰地看清市场本质[16] - 在当前宏观环境复杂多变背景下，量化工具能提供更稳定、更客观的观察视角，帮助保持理性并构建可持续的投资认知[16]