软件行业与AI影响 - 高盛指出过去三个月软件类股两年期前瞻性盈利预期已上调5% [1] - 即便处于AI担忧核心的板块，其2026年每股盈利预期仍在上修 [1] - 四季度业绩实现两位数增长 [1] - Wedbush分析师认为当下对软件股的悲观情绪并不理智，AI的真实应用正加速落地 [1] 投资者行为误区分析 - 多数投资者炒股依赖感觉，例如看形态抄底、见调整离场，常导致踩空或被套 [1] - 行情的核心是交易意愿，尤其是机构的交易活跃程度 [1] - 仅凭走势判断高低点属于典型的“马后炮”判断，因为高低点是交易后的结果 [3] - 真正决定行情持续性的是机构的交易活跃程度 [3] 量化数据揭示的交易真相 - 量化大数据可还原真实交易状态，帮助投资者跳出“靠感觉”的误区 [1] - 案例1：一只走出标准双底形态的股票，量化数据显示除最初短暂反弹外，后续反弹全程无机构交易活跃信号，导致反弹缺乏持续性 [5] - 案例2：一只走势偏弱的股票，每次短暂反弹都无机构交易活跃信号，导致低点之下还有低点 [5] - 上涨途中的波动（如大阴线）是否需恐慌，关键看机构交易活跃度是否下降，只要未下降，波动仅为短期整理 [8] - 案例3：一只上涨股票途中出现大阴线，但量化数据显示波动期间机构交易活跃度始终在线，后续行情得以延续 [11] - 多次波动看似见顶时，若量化数据显示机构交易活跃度未降低，则波动仅为整理，行情仍有延续可能 [14] - 案例4：一只股票多次出现看似见顶的波动，但机构交易活跃度数据稳定，守住仓位可把握后续行情 [14] 量化数据的价值与投资逻辑 - 量化大数据能清晰还原机构的交易活跃状态，帮助摆脱主观感觉干扰 [14] - 其作用并非预判行情或指导操作，而是提供客观数据以建立理性判断逻辑 [14] - 依赖走势和感觉炒股易陷入追涨杀跌循环，而用量化数据做参考可对市场变化有更理性认知，逐步建立稳定投资思维 [14]