# The $\pi$-ray scattering [10pt] M. C. Gonzalez-Garcia, M. C. Gonzalez-Garcia, M. 12月31日，长鑫科技科创板IPO申请正式拿到上交所受理通知，要募295亿把钱砸进DRAM存储器的技术升级和产能建设里。最近刷到不少讨论，有人问"长 鑫要上市了，相关股票能买吗？"也有人说"看走势都涨了，是不是该追？"其实我想说——比起盯着K线猜涨跌，更该先看清"机构大资金到底有没有真的在 参与"。 毕竟这两年我见太多人栽在"感觉"上：以为涨高了要跌，结果卖飞；以为跌到底了要涨，结果抄在半山腰。今天就用两个真实情况，和大家聊聊"怎么用数 据代替感觉"。 去年二三季度有只股票，2个月翻了一倍，可每次创新高就开始调整，不少人怕"见顶"赶紧卖，结果卖了之后又涨。我朋友当时也买了这只，天天盯着K线 问"要不要跑？"后来我让他看这张图—— 看图1： 一、长鑫的机会，藏在"机构有没有行动"里 长鑫要上市的消息出来，不少机构说"产业链会受益"，但受益不等于"马上涨"。我有个同事上周追了某只关联股，结果买了就跌，慌得半夜问我"是不是踩 雷了？"我让他先去看"机构 ...

公募基金规模与市场交易行为分析 - 截至11月底，公募基金总规模达到37.02万亿元，年内第八次创下历史新高 [1] 机构交易行为与市场表现脱节 - 机构持有A股市场80%的流通股，但其庞大的持有量若缺乏积极的交易意愿，则无法有效推动股价上涨 [3] - 市场存在“假走势”现象，即股价的表面涨跌可能与机构的实际交易意图相悖，例如股价下跌时机构可能仍在买入，而股价反弹时机构可能已停止参与 [4][6] - 机构资金规模的增长（如某新能源基金规模从50亿元增至200亿元）并不等同于投资者能获得收益，因基金经理可能在规模达到150亿元时已开始减仓 [3] 量化数据在投资决策中的关键作用 - “机构库存”数据是反映机构积极交易意愿的关键指标，其持续活跃（表现为柱状图不断）表明机构仍在参与，反之则表明机构已离场 [6][8] - 投资决策应基于机构的交易行为而非股价走势或市场消息，例如在股价下跌但“机构库存”活跃时可考虑持有，在股价上涨但“机构库存”消失时应考虑卖出 [8][9] - 通过量化数据跟踪机构行为被证明有效，例如某医药股从30元跌至20元时因“机构库存”活跃而持有，后续股价涨至40元；某科技股上涨50%后因“机构库存”减弱而卖出，随后股价下跌30% [8] 近期新股上市信息 - 双欣坏保（代码001369）于12月30日上市，发行价6.85元，市盈率16.19倍，参考行业市盈率28.75倍，属于化学原料和化学制品制造业，总市值78.57亿元，主营聚乙烯醇（PVA）产业链产品 [2] - 誉帆科技（代码001396）于12月30日上市，发行价22.29元，市盈率19.77倍，参考行业市盈率35.36倍，属于专业技术服务业，总市值23.83亿元，主营排水管网系统的诊断、治理与维护 [2] - 强一股份（代码688809）于12月30日上市，发行价85.09元，市盈率48.55倍，参考行业市盈率57.92倍，属于计算机、通信和其他电子设备制造业，总市值110.2亿元，主营晶圆测试探针卡的研发、设计与销售 [2]

苏州科创板企业概况 - 截至2025年12月30日，苏州科创板企业数量达58家，占全国总数的9.6%，位列全国第三 [2] - 这些企业IPO融资总额超过720亿元，总市值合计约6700亿元 [2] - 前三季度，这些公司研发投入总计80亿元，平均占收入的18% [2] - 企业覆盖新一代信息技术、高端装备、生物医药等多个前沿领域 [3] 市场表现的核心驱动因素 - 公司价值被市场认可，除自身基本面外，更依赖于资金的持续关注和参与 [3] - 市场的最终表现是资金用交易行为“投票”的结果 [3] - 概念火热时公司表现差异巨大，核心区别在于是否有持续、有组织的大资金积极参与交易 [3] 机构资金持续参与的重要性 - 机构库存数据反映机构资金参与交易的意愿和积极程度，其持续活跃是股价形成趋势性表现的关键 [6] - 案例一：某公司在市场热点形成前，机构库存已持续活跃，期间无论股价短期涨跌，该活跃状态大多得以保持，最终股价走出一波可观行情 [6] - 案例二：同概念的另一公司，在近两个月的概念炒作期内，机构库存持续活跃时间非常短暂，机构资金参与积极性不高，股价表现平平 [9] - 案例三：某股票机构库存活跃度很快消失，随后股价一路调整，期间反弹因缺乏机构资金再次积极参与而难以持续 [11] - 案例四：某公司初期股价表现平平且无机构资金明显参与痕迹，但随后在股价震荡期间，机构库存呈现持续活跃甚至增加的状态，完成“蓄势”后股价迎来有力表现 [13] 投资观察的方法论 - 面对行业利好或市场热点，需要保持理性，观察资金态度和行为是否具有持续性 [14] - 新闻和概念是“催化剂”，但公司股价长期走势由市场各方资金通过持续交易共同形成 [14] - 利用客观数据和量化工具辅助观察，可以过滤市场噪音，更清晰地看到资金真实参与程度 [14]

AI行业近期关键政策与资本动态 - 国家发改委与财政部发布明年“两新”政策，对购买智能眼镜等智能产品提供以旧换新补贴 [1] - 工信部推进汽车行业AI应用，涵盖研发设计、生产制造，并计划构建汽车行业大模型 [1] - 教育部明确明年将出台政策推动AI赋能教育领域 [1] - 大模型公司智谱华章于12月29日启动招股，预计2025年1月8日在港交所上市，市值预计超过500亿港元 [1] - AI公司MiniMax于12月30日启动招股，发行价区间为151至165港元，并获得阿里巴巴及阿布扎比投资局作为基石投资者 [1] - Meta进行了其成立以来第三大收购，高价收购AI公司Manus，收购规模仅次于对WhatsApp和Scale AI的收购 [1] AI相关上市公司市场表现 - 开普云年内涨幅达341.79%，总市值为132.50亿元 [2] - 巨人网络年内涨幅达250.52%，总市值为841.60亿元 [2] - 世纪华通年内涨幅达231.91%，总市值为1257.00亿元 [2] - 中电兴发年内涨幅达95.86%，总市值为77.12亿元 [2] - 凌云光年内涨幅达93.88%，总市值为195.70亿元 [2] - 大洋电机年内涨幅达92.55%，总市值为265.20亿元 [2] - 并行科技年内涨幅达88.29%，总市值为79.61亿元 [2] - 郑中设计年内涨幅达84.87%，总市值为46.29亿元 [2] - 利欧股份年内涨幅达84.31%，总市值为381.90亿元 [2] - 慧辰股份年内涨幅达81.34%，总市值为46.83亿元 [2] 机构资金行为对股价的影响 - 机构资金的持续参与是股价稳健上涨的关键因素，可通过“机构库存”数据观察其活动痕迹 [4][5] - 在2025年4月的市场反弹中，有机构库存持续活跃的股票后续表现更佳，而无机构库存的股票则表现乏力 [5] - 以“苏超联赛”概念股为例，机构资金在相关赛事消息宣布和启动初期已提前活跃布局 [7] - 机构交易行为具有连续性、大规模性和模式重复性特点，其交易痕迹可通过大数据分析捕捉，形成“机构库存”指标 [9] - 在当前的AI板块中，若个股的“机构库存”持续活跃，表明机构资金正在关注和参与；若无，则即便有利好新闻，股价也可能缺乏持续上涨动力 [9] AI赛道投资逻辑与机构节奏 - AI赛道当前热度源于政策支持、头部公司IPO融资以及科技巨头的战略收购 [10] - 智谱华章与MiniMax的IPO将为其带来更多研发资金，有助于提升AI模型的多模态与推理能力，进而拉动算力需求 [10] - 普通投资者可关注“机构库存”持续活跃的AI个股，这类股票即便短期波动，后续也可能有更好表现 [10] - 缺乏机构库存支持的AI股，其上涨可能仅为短期炒作，缺乏后劲 [10] - 理解并跟随机构资金的节奏，有助于在AI赛道中做出更稳妥的投资决策 [10]

12月29日刷到个市场数据：沪深两市有124只股票连续5天甚至更久都获得融资净买入——最长的研奥股份连12个交易日都是净买 入。身边好几个朋友追着问："这是不是要涨的信号？我要不要跟着买？"说实话，光看"融资净买入"这几个字真没用——就像你看 邻居天天买食材，却不知道他是自己做饭还是给别人带，得往深了看机构到底在里面"动没动"。 其实我早年炒股也踩过"看表面"的坑：遇到走势反复的股票，要么慌慌张张卖早了，要么死扛到套牢，后来才明白——走势是"假 动作"，机构的交易行为才是"真内核"。而能看清这一点的，藏在"机构库存"这个数据里。 一、融资净买入背后，得看机构是不是"真在玩" 很多人觉得"融资买的人多=股票要涨"，但我见过太多反例：有的股融资净买入堆得高，可机构压根没参与，最后股价越跌越深； 有的股融资没那么多，但机构一直在里面"折腾"，反而涨得稳。关键就在"机构库存"——它不是说机构"买了多少"，而是机构大资 金有没有在积极参与交易：要是机构根本没动或者动得太少，这数据就会消失；要是机构一直在里面"动作"，数据就会保持活跃。 比如我之前跟踪过一只股，走势跟坐过山车似的，三次大跌又涨回来（看图1）。换作以前，我 ...

最近国投白银LOF的走势让不少投资者摸不着头脑——12月22日到24日连续3天涨停，12月25日复牌后直接跌停，收盘价从3.116元跌到2.804元，溢价率也从 68%掉到45%。很多人问："明明前几天还在'捡钱'，怎么突然就崩了？"其实答案藏在"资金"里——今天我们就从这个案例说起，聊聊资金如何左右价格， 以及普通投资者该怎么避开"后知后觉"的坑。。 一、白银LOF的"闪崩"不是意外，是资金在算账 12月25日的跌停，本质是"套利资金"的集中出货。国投白银LOF的涨停，源于两个"矛盾"：一是场外申购限制（A类份额单日只能买500元），二是场内份额 稀缺——这让场内价格远远超过净值，最高溢价68%。简单说就是：你在场外花1.85元买一份，拿到场内能卖3.11元，几乎是"无风险捡钱"。 但LOF基金的"套利机制"像个"压力阀"：当溢价率超过40%，套利利润够覆盖手续费，就会有大量资金申购然后抛售。12月25日的跌停，就是这些套利资 金"先跑为敬"的结果——毕竟从68%的溢价跌到45%，利润已经缩窄了三分之一，早卖的人才能赚得多。 二、流动性是行情的"水"，股价是浮在上面的"船" 其实不管是LOF基金还是股票，资 ...

文章核心观点 - 融资数据（如净买入额）作为表面资金流向，不能直接作为买入信号，投资者应更关注背后机构大资金的交易行为，特别是“机构库存”数据的活跃度，以判断市场调整是机构洗盘还是行情终结，从而避免被短期波动误导 [1][9][11] 融资数据表现 - 12月25日数据显示，申万31个一级行业中有18个获得融资净买入，电子行业以46.34亿元人民币的净买入额位居首位，电力设备、机械设备等行业净买入额也排名靠前 [1] - 个股方面，工业富联、航天电子等51只股票的融资净买入额超过1亿元人民币 [1] 融资数据的局限性 - 单纯跟随融资客加仓方向（如电子行业）操作，可能陷入“慢牛快调”陷阱，即股价长期上涨但短期可能出现20%至30%的剧烈调整，导致投资者被洗出局或高位被套 [3] - 举例说明，某股票过去四个月涨幅接近翻倍，但期间经历了三次剧烈调整，跌幅分别为15%、近30%和20%，许多投资者因未能识别调整性质而错失上涨或追高被套 [3] 机构交易行为分析 - 市场调整的性质（洗盘或行情结束）可通过分析“机构库存”数据等交易行为来辨别 [4] - “机构库存”数据并非具体机构的资金流向，而是从交易行为中提取的、反映机构大资金交易特征是否活跃的指标，其活跃代表机构在积极参与交易（如频繁买卖、调整仓位），消失则代表机构交易不活跃 [7] - 案例分析显示，某股票前三次调整末期均出现代表“机构震仓”的蓝色K线，且伴有机构库存数据，表明调整是机构为洗盘而故意打压股价；后期调整伴随机构库存消失，表明机构已不积极参与，股价难再上涨 [4][7] 综合判断框架 - 评估股票时，需结合融资数据与机构行为数据：若个股融资净买入额高（如1亿元）且机构库存数据持续活跃，表明机构与融资客共同参与，交易行为有支撑，后续走势可能更稳健；若融资买入但机构库存消失，则可能仅是短期资金炒作，行情难以持续 [8] - 投资者应避免将“融资净买入”简单视为上涨信号，融资数据是表面资金流向，而机构行为是深层交易逻辑，后者对判断走势更为关键 [9] 交易行为数据的应用 - 利用“机构库存”等交易行为数据可帮助投资者避开两大常见陷阱 [10] - 陷阱一：“被调整吓走”。当持股出现调整（如下跌15%）时，若观察到“机构震仓”现象且机构库存数据活跃，表明调整可能是洗盘，无需恐慌卖出，股价可能反弹 [10] - 陷阱二：“追高站岗”。当个股因融资买入而上涨（如涨10%）时，若机构库存数据已消失，表明机构未积极交易，此时追涨可能接盘短期资金的“最后一棒”，导致股价随后下跌 [10]

华尔街对2026年美股的观点 - 摩根士丹利提出三个潜在“意外”变化：经济增长但就业未起色，这可能抑制通胀并促使美联储更多降息；股债关系可能回归反向变动，不同于2025年股债同涨的局面；大宗商品如能源和金属可能继续涨价，受美元贬值和潜在的中国经济反弹推动 [1] 机构行为与新闻效用的脱节 - 新闻发布时，市场价格往往已提前反应，因为机构资金通常在新闻公开前就已布局，例如美联储降息消息公布当天买入科技股反而被套，因机构提前一个月已埋伏并在新闻落地时出货 [3] - A股市场存在类似现象，例如某新能源公司重组传闻期股价上涨30%，正式新闻发布日股价跌停，机构在传闻期已完成建仓并在新闻发布时兑现利润 [3] - 某医药股发布业绩利空后股价大跌5%，但机构库存数据显示机构在悄悄买入，随后股价上涨25%，表明新闻价值可能已被机构行动提前消化 [3] - 投资的底层逻辑是“交易优先于新闻”，关注重点应是机构是否通过真实交易参与，而非新闻标题本身 [3] 股价波动与机构行为的真实信号 - 投资者常因股价表面波动而做出错误决策，例如某光伏股连续3天大跌15%后，投资者恐慌卖出，但该股随后一个月上涨40% [4] - 另一消费股反弹5天上涨8%后，投资者误以为趋势反转而买入，但股价随后又下跌20% [4] - 仅看K线图难以判断趋势，关键需识别机构真实意图，避免在“假跌”时卖出和在“假涨”时买入 [4][7] 利用机构库存数据识别交易真相 - “机构库存”数据通过分析所有交易数据来统计机构的活跃交易程度，橙色柱子活跃代表机构积极参与，柱子消失代表机构未动作 [7] - 当股价大跌但机构库存活跃时，表明机构在趁机买入，属于“假跌”；当股价反弹但机构库存消失时，表明反弹由散户推动，机构未参与，属于“假涨” [9] - 实际案例显示，某新能源股反弹时机构库存已消失，提示不应加仓，该股后续下跌20%，验证了数据的预警作用 [9] 数据驱动决策的方法论 - 解决投资痛点需从“马后炮”转向“当时明”，通过机构库存数据在当下判断机构行为，而非依赖感觉猜测未来 [10] - 具体步骤为：回顾过去明确正确操作、站在当下面临不确定性、利用机构库存数据洞察当前机构动向，例如2024年光伏股大跌时机构库存活跃则应持有，2025年消费股反弹时机构库存消失则应避免买入 [10] - 数据的作用在于“还原现在”，使投资者能依据机构当前行动做决策，例如在AI板块利空新闻下，若机构库存活跃则继续持有，可能获得后续50%的上涨 [10] 应对市场新闻的核心原则 - 对于任何市场新闻，其价值在于观察相关板块股票的机构库存是否因此变得活跃，例如大宗商品涨价新闻下，需观察相关股票机构库存；美联储降息新闻下，需观察科技股机构库存 [12] - 投资的本质是跟随机构交易行为，无需猜测新闻是否兑现或恐惧价格波动，机构参与提供了投资确定性，例如在半导体降价新闻中，机构库存活跃表明机构未离场，持股最终获得35%上涨 [12]

据iFinD统计，截至12月24日，沪深两市共有136只股票连续5日或以上获融资净买入，其中英诺特连续12个交易日获净买入，中国 移动、新雷能等股也在名单里。最近不少人盯着这些股票，想知道是不是值得多看看，但牛市里震荡多，光看融资数据还不够，得 再往深里看机构大资金的真实动作。文章最后我会说清楚这些股票该怎么观察，。 牛市震荡里，光拿住股票真不够 大多数人对牛市的理解，就是涨涨跌跌但不会长时间横盘，可2025年的行情偏不一样——从8月25日到10月17日，指数整整震荡了 35天，比以往任何一波大牛市的盘整时间都长。这给持股的人带来的压力真不小，毕竟消息传得快，10月之后围绕"4000点是不是 行情终点"的讨论占满了新闻版面，加上大家都怕赚的钱又亏回去，心里更慌。 更现实的是，4月行情启动以来，只有2500余家个股的涨幅赶上了指数，大部分都落在后面。牛市的震荡不可怕，但确实对普通投 资者不够友好——要么跟着消息跑，要么盯着股价猜，结果总是错。 拿不住或拿错的问题，得看机构动作 最近有个朋友找我聊，说手里的股票前三次高位回落都涨回去了，第四次却跌了，拿也不是卖也不是，到最后这轮行情根本没赚到 多少钱。其实很多人都 ...

锡华科技上市与无锡资本市场概况 - 锡华科技于12月23日在上交所上市，主营业务为风电核心装备部件[1] - 该公司在全球风电齿轮箱专用部件市场占有率达到20%[1] - 此次上市使无锡A股上市公司总数达到127家，位列全国第七、江苏省第二[1] 当前牛市行情与投资者行为分析 - 2025年4月至10月期间，市场指数上涨近1000点，涨幅超过20%[3] - 同期，跑赢市场指数的个股占比不足40%，意味着超过60%的投资者收益低于市场平均水平[3] - 投资者在牛市中普遍存在过早卖出获利头寸的行为，例如在股票上涨15%、20%、25%时卖出，而错过后续25%、30%、35%的涨幅，导致“少赚”成为一种“隐形亏损”[3] - 以10万元本金为例，赚取15%（1.5万元利润）相较于市场平均20%的收益（2万元利润），在后续市场回调10%时，前者的利润留存将显著少于后者，并影响下一轮行情中的投资能力[3] 投资者常见交易误区 - 投资者常依赖直觉进行“高点卖出、低点买入”的操作，但结果往往是卖出的股票继续上涨，买入的股票继续下跌[4] - 举例说明，有投资者在一只光通信股票60天内股价翻倍的过程中，因担心回调而在上涨20%、30%、40%时多次卖出，错失了最终50%的涨幅[4] - 另一反面案例是，投资者在某科技股下跌20%反弹时抄底，结果股价后续又下跌了15%[11] 机构资金行为数据的重要性 - “机构库存”数据用于反映机构资金的活跃程度，其持续存在表明机构仍在积极参与交易，股价调整可能是暂时的[11][17] - 在前述光通信股案例中，尽管股价创新高后出现调整，但“机构库存”数据持续存在，提示机构未离场[11] - 在前述科技股案例中，除第一次反弹外，后续反弹均无“机构库存”数据，表明机构未参与，反弹难以持续[17] - 有投资者依据“机构库存”数据持有某商业航天股，在股价上涨30%后经历调整时未卖出，因数据显示机构仍在场，该股后续又上涨了40%[17] - 核心观点认为，判断“机构在不在”（即机构是否积极交易）比单纯观察股价走势更为关键，这是行情能否持续的核心[17]