公司事件概述 - Two Sigma高级副总裁吴舰因涉嫌欺诈被美国司法部起诉，最高面临60年监禁 [1] - 涉事员工自2021年11月至2023年8月，利用公司系统漏洞篡改了14个量化投资模型的参数以伪造业绩 [3] - 该欺诈行为导致客户损失高达1.65亿美元 [3] - 公司在2019年已收到系统漏洞预警但迟迟未修复 [4] - 涉事员工在纽约价值660万美元的豪宅已被查封 [4] 行业风险与制度漏洞 - 量化交易行业存在算法被操纵、参数被篡改的风险，而监管往往滞后 [8] - 华尔街将高额年薪与个人绩效挂钩的激励机制可能制造诱惑与陷阱 [10] - Two Sigma作为行业巨头，在四年漏洞未修补的情况下放任风险，反映出公司治理失职和行业风险防控的失败 [9]

美联储降息与黄金市场反应 - 美联储宣布降息25个基点，将联邦基金利率目标区间下调至4%—4.25% [3] - 降息后国际金价从3700美元/盎司上方跌至3650美元/盎司附近，24小时内下跌50美元 [1][3] - 国内沪金主力合约从843.42元/克的高位回撤至824.1元/克 [3] A股市场行情特征 - 2025年A股出现“慢牛快调”行情，90天内上涨700点 [1][3] - 历史行情对比：2024年“9.24”行情10天暴涨1000点，2022年3月行情72天涨800点 [6] - 行情中易出现跳空低开与快速反弹，例如伊以冲突升级导致上证指数跳空低开，但不到24小时局势缓和后出现三连阳突破3400点 [4] 市场行为与心理分析 - 出现“利好兑现即利空”现象，市场提前反应预期导致政策落地后反向波动 [3] - 散户交易行为特征包括在震荡中提前下车、大涨后追高接盘，以及分不清“震仓”和“做头” [4] - 典型行为金融学案例包括预期兑现效应、羊群行为和处置效应 [5] 量化分析与机构行为识别 - 通过量化数据系统识别交易行为，红黄蓝绿四色柱体代表不同交易行为，橙色柱体反映机构活跃度 [12] - 机构震仓信号表现为蓝色回补与橙色机构库存持续活跃同时出现 [8][12] - 同一只股票的前三次反弹由散户补仓主导无机构参与，第四次反弹则出现机构震仓洗盘 [7][8] 黄金市场长期驱动因素 - 央行持续购金年购1089.4吨创纪录 [12] - 去美元化趋势加速，黄金储备首次超过美债 [12] - 工业需求增长，白银光伏应用激增 [12] 投资策略与认知框架 - 核心原则包括不相信简单因果、警惕一致性预期、依赖量化数据 [12] - 建议建立数据思维记录分析每笔交易，识别机构资金行为模式，保持逆向思考 [14] - 金融市场最危险的时候是所有人都觉得“这次不一样”的时候 [3]

股价极端波动 - 药捷安康-B单日股价振幅接近124% 从早盘暴涨近60%至679.5港元历史高点 转为午后暴跌58%至收盘192港元 全天跌幅达53.73% [1][3][6] - 开盘价477.2港元较前日收盘价415港元跳空高开15% 显示隔夜积累强烈做多情绪 [3] - 成交额达45.43亿港元但换手率仅4.13% 反映市场深度极浅特征 [6] 量化交易特征 - 低换手率高波动组合揭示量化交易典型特征 恐慌性抛售和承接仅发生在极少数股份上 大部分股份处于锁仓状态 [6] - 买盘十档占比90.91%对卖盘十档9.09%的极端比例 表明买盘全部挂在远离市价低位缺乏主动承接 [6] - 收盘前出现连续多笔500股微小交易在187.7港元成交 体现程序化交易测试流动性或控制收盘价行为 [7] 资金博弈机制 - 量化操作分四个阶段：流动性吸引与逼空布局→流动性抽离与闪崩触发→多杀多与螺旋式下跌→低位换手与仓位调整 [9][10] - 沪港通席位净买入49.75万股而深港通席位净卖出80.15万股 显示内地资金价值判断出现巨大分歧 [10][11] - 摩根士丹利(-25.80万股) J.P.摩根(-4.15万股) 荷兰银行(-9.05万股)等国际投行一致卖出 代表海外机构及量化资金高位兑现利润 [10][11] 市场机制失效 - 123.98%振幅表明市场价格发现机制在短时间内完全失效 在成熟资本市场极为罕见 [6] - 公司公告确认不知悉股价及成交量异常变动原因 强调无未披露重大信息 [3] - 生物科技股高估值低流动性特征被量化资金利用 通过算法推高股价吸引趋势交易者 [9]

股价表现 - 药捷安康-B单日股价振幅接近124% 从早盘暴涨近60%至679.5港元历史高点 转为午后暴跌58%至最低165港元 最终收报192港元 全天跌幅达53.73% [1][3][6] - 开盘价477.2港元较前日收盘价415港元跳空高开15% 显示隔夜积累强烈做多情绪 [3] - 总市值从高位回落至762.04亿港元 成交额达45.43亿港元但换手率仅为4.13% [1][6] 市场流动性特征 - 买盘十档占比90.91%对卖盘十档9.09%的极端比例 显示买盘全部挂在远离市价低位等待承接 缺乏当前位置主动承接盘 [6] - 低换手率高波动组合揭示量化交易典型特征 恐慌性抛售和承接只发生在极少数股份上 大部分股份处于锁仓状态 市场深度极浅 [6][7] - 15:59出现连续多笔500股微小交易在187.7港元成交 一手一手交易模式显示程序化交易在测试市场流动性或控制收盘价 [7][8] 资金博弈格局 - 沪港通与深港通出现截然相反操作 中国投资(沪港通)席位净买入49.75万股 中国创盈(深港通)席位大幅净卖出80.15万股 显示内地资金价值判断出现巨大分歧 [10][11] - 国际投行包括摩根士丹利净卖出25.80万股 J.P.摩根净卖出4.15万股 荷兰银行净卖出9.05万股 代表海外机构投资者和量化资金高位兑现利润或顺势做空 [10][11] - 富途证券净买入10.50万股 招银国际净买入7.60万股 中金净买入3.35万股 显示部分资金逢低吸纳 [11] 量化运作机制 - 第一阶段通过算法小幅推高股价吸引趋势交易者和散户入场 开盘冲高至679港元触发程序化买单和空头止损盘形成逼空行情 [9] - 第二阶段主力量化资金瞬间撤掉所有流动性买单同时启动算法卖单 由于市场买盘深度极浅导致第一笔卖单引发价格大幅下滑 [9] - 第三阶段股价快速下跌触发风控止损单形成市价卖单进一步冲击市场 算法根据量比1.49等实时数据加速卖出形成自我强化下跌螺旋 [9] - 第四阶段股价跌至170港元附近时空头平仓获利与抄底资金形成交易 量化程序完成高卖低买循环 [10]

非法荐股手段演变 - 非法荐股手段从电话推销升级至网络直播、社交媒体和AI选股软件等新型包装方式 [2] - 不法分子利用投资者快速致富心理编织财富神话诱骗投资者 [2] 当前非法荐股形式 - 网络直播荐股通过主播营造专业形象推荐牛股后引导付费入群实施割韭菜 [3] - 社交媒体荐股通过自称股神或大V账号发布虚假收益截图吸引粉丝购买收费服务 [3] - AI选股骗局以量化交易系统或人工智能算法为旗号兜售高价软件或课程实为包装骗局 [3] - 冒充持牌机构通过盗用身份伪造证书或克隆官网以内幕消息等噱头诱导下载虚假交易APP [3] 投资者防御策略 - 需把好入口关对陌生人通过电话短信微信等方式的主动荐股保持警惕 [4] - 需把好出口关不轻信稳赚不赔建议且不向陌生个人账户转账 [5] - 通过证监会证券业协会等官网验证机构及人员从业资质拒绝无资格服务方 [5] 理性投资核心原则 - 投资需专业知识和实践经验应通过正规渠道学习并选择合规金融机构 [6] - 需根据风险承受能力制定合理策略并保持长期投资心态 [6]

市场资金面分析 - A股融资余额从7月初约1.8万亿元增至当前2.2万亿元以上[2] - 融资资金、ETF通道、公募资金、外资、私募资金及居民存款搬家共同推动8月以来市场资金面和成交量攀升[2] - 海外主动型资金对中国资产配置比例从6.1%升至6.4%[3] - 私募、公募、险资、散户资金增量均不低于3000亿元[4] - 险资在A股和港股市场新增头寸可能大幅超出市场预期[4] 量化交易表现 - 量化私募算法执行效率近期提升30%以上[1] - 量化策略交易量占A股全市场每日交易量20%-30%[4] - 量化私募股票策略产品规模约9300亿元[4] - 量化交易在小微盘股贡献率接近40%[4] - 量化行业资管规模最低曾降至8000亿元左右[5] - 当前量化交易全市场成交占比预计在20%以下[5] 市场流动性特征 - A股日换手率近期多数时间超过2.5%[6] - 市场日均成交量可能维持"每日两万亿级别"[7] - 量化策略提升市场流动性与定价效率[5] - 流动性改善使小盘股策略冲击成本问题得到缓解[5] - 量化资金进出使中小市值板块交易更顺畅[5] 资金流向分析 - 公募资金流入源于新发基金回暖和老基金净申购规模提升[3] - 公募机构权益仓位整体走高[3] - 外资资金持续流入A股[3] - 头部量化私募从险资获得可观"新钱"[4] - 微信热搜指数显示新增投资者情绪相对理性[3] 市场前景展望 - A股成交活跃度可能维持较高水平[6] - 单日成交量持续保持三万亿级别需基本面、投资主题、情绪共振[7] - 养老金、理财等长线资金入场是市场活跃度根本保障[6] - 历史放量周期中上证指数平均涨幅11.7% 创业板指平均涨幅16.8%[7] - 外资抢筹、居民存款搬家、险资加仓可能成为短中期资金增量[8]

1、十四届全国政协经济委员会副主任易会满被查； 2、预告：国务院新闻办公室将于9月9日下午3时举行国务院政策例行吹风会； 3、证监会起草公开募集证券投资基金销售费用管理规定； 4、证监会：降低公募基金认申购费率，规范公募基金销售服务费； 7、中国央行连续第10个月增持黄金； 格隆汇9月8日｜国际要闻： 6、中国8月外汇储备33221.54亿美元，环比升0.91%； 大中华区要闻： 5、证监会：鼓励长期持有 明确对投资者持有期限超过一年的股票型基金、混合型基金、债券型基金， 不再计提销售服务费； 1、本周大事提醒：关注中美CPI数据、苹果iPhone 17发布会； 2、上周五美股三大指数集体收跌，博通涨超9%，中概指数涨1.16%； 3、欧佩克+原则上同意10月增产 石油日产量提高13.7万桶； 4、特朗普签署行政令 调整关税政策生效范围； 5、特朗普发布行政令 豁免黄金、钨、铀等金属产品关税； 6、特朗普官宣哈塞特、沃什和沃勒跻身美联储主席决赛圈； 7、特朗普抨击欧盟罚款谷歌35亿美元，威胁启动301调查； 8、美国拟限制中国无人机与重型智能网联汽车进口； 9、美国8月非农数据增加2.2万人，大幅低于预期； ...

市场资金面分析 - A股融资余额从7月初约1.8万亿元增至当前2.2万亿元以上[2] - 融资资金、ETF通道、公募资金、外资、私募资金及居民存款搬家共同推动8月以来市场资金面和成交量攀升[2] - 私募机构保守测算显示2024年私募、公募、险资、散户资金增量均不低于3000亿元[4] 外资与公募资金动向 - 海外主动型资金对中国资产配置比例从6.1%升至6.4%[3] - 公募资金流入源于新发基金回暖、老基金净申购规模提升及权益仓位整体走高[3] - 外资资金持续流入A股[3] 量化交易市场占比 - 量化策略交易量约占A股全市场每日交易量20%至30%[4] - 头部券商测算显示6月末量化私募股票策略产品规模约9300亿元[4] - 量化交易成交占比约10%[4] 量化策略影响 - 量化策略对全市场成交量贡献度不低于20%[5] - 在小微盘股中贡献率接近40%[5] - 量化交易提升市场流动性与定价效率[5] 行业规模与效率变化 - 量化私募行业资管规模最低曾降至8000亿元左右[6] - 某中型量化私募算法执行效率提升30%以上[1] - 产品日均换手率和成交金额随市场热度上升[6] 市场活跃度评估 - A股日换手率超过2.5%[7] - 日均成交量维持"每日两万亿级别"[8] - 上证指数在典型放量周期平均涨幅达11.7%[8] 资金前景预期 - 外资抢筹、居民存款搬家及险资加仓可能成为短中期市场实打实的资金增量[9] - 养老金、理财等大型长线资金进一步入场是市场活跃度根本保障[7] - 市场成交量保持常态化高位的概率较大[8]

市场资金面分析 - A股融资余额从7月初约1.8万亿元增至当前2.2万亿元以上 增幅超4000亿元 [2] - 微信小程序"A股"等关键词热搜指数8月以来上行 但未达2024年"9.24行情"高位水平 反映新增投资者情绪相对理性 [2] - 外资配置比例提升 EPFR口径下海外主动型资金对中国资产配置比例从6.1%升至6.4% [2] 增量资金构成 - 融资资金 ETF通道 公募资金 外资 私募资金及居民存款搬家共同推动8月以来市场资金面攀升 [2] - 私募 公募 险资 散户资金增量均不低于3000亿元 险资在A股港股新增头寸可能超预期 [3] - 公募资金流入源于新发基金回暖和老基金净申购规模提升 权益仓位整体走高 [2] 量化交易表现 - 量化策略交易量占A股每日交易量20%-30% 某头部券商测算量化私募股票策略规模约9300亿元 日成交占比10%左右 [3] - 量化策略对全市场成交量贡献度不低于20% 在小微盘股中贡献率接近40% [3] - 量化私募资管规模最低曾降至8000亿元 较1.3万亿元历史峰值仍有差距 按30%高换手率日成交金额不超5000亿元 [5] 流动性影响 - 市场成交量放大使量化策略执行效率提升30%以上 产品日均换手率和成交金额随市场热度水涨船高 [1][4] - 量化交易提升市场流动性与定价效率 尤其在中小市值板块和结构性行情中使交易更顺畅 [3] - A股日换手率超过2.5% 在过去8年间出现次数不多 市场活跃度已非常高 [6] 市场前景展望 - A股成交活跃度可能维持较高水平 受益政策预期改善 经济企稳信号及机构资金持续入市 [6] - 市场成交量保持每日两万亿级别概率较大 单日三万亿以上需基本面 投资主题 情绪共振 [6] - 历史放量周期中上证指数平均涨幅11.7% 创业板指平均涨幅16.8% 源于资金虹吸效应 [7] 投资者行为分析 - 量化策略在活跃市场中更易做出超额收益 因流动性好使短期定价偏差和交易机会增加 [8] - 普通投资者缺乏系统方法可能加剧短期股价波动 增加投资难度 [7] - 外资抢筹 居民存款搬家 险资加仓可能成为短中期市场实打实的资金增量 [8]

本报记者 于宏 开盘半小时，手机上的券商App已自动帮你完成同一只股票的数次高抛低吸；不必时刻紧盯K线图，收 盘时仓位未变，你的账户里却悄然多出一杯咖啡钱……这曾是金融机构的专属操作，如今已成为不少个 人投资者使用T0算法服务的日常场景。 相较而言，券商T0算法服务主要依托算法、AI大模型进行智能的自动交易，而投资者手动"做T"则对个 人的投资经验和技巧要求较高。一位投资者向记者坦言，"做T"需要丰富的专业知识和炒股经验来判断 合适的买卖时机和操作频率，新手小白最好不要尝试，否则可能经常出现"做反T"的情况，即卖在低点 或买在高点，造成利益损失。 中国（香港）金融衍生品投资研究院院长王红英向《证券日报》记者表示："与个人手动操作相比，投 资者使用券商T0算法服务可实现更快速的决策与交易，同时对历史数据和实时行情的分析更为准确， 有助于提升投资的专业化水平，降低情绪性交易的影响。" 今年以来，多家券商陆续推出T0算法服务，借助AI与量化交易技术帮助投资者进行日内的"低买高 卖"操作，捕捉价差收益。过去，此类量化交易工具因成本较高，使用群体主要为金融机构，而随着金 融科技的发展，智能量化工具正逐渐走向大众，一定程 ...