中美量化交易对比

周末的时间啊，来聊聊量化这事，其实很多散户的投资者其实压根没闹明白啊，所以这期视频有点长，投资的朋友啊，一定要看完。网上有很多自媒体说说美国的量化交易啊，限制每秒十五笔，十五笔以上的全部算高品。但是中国的量化交易规定呢，每秒三百笔， 那差了二十倍。那首先啊，在所有美国权威的监管文件当中，你都找不到以每秒下单笔数作为高频交易的硬性门槛的定义，那证券交易所找不到，商品期货交易委员会找不到，美国的主要交易所里也都找不到这条规定。 那这每秒十五笔的说法是怎么来的？那一个是啊，来自于学术研究和市场研究当中的操作性定义。那很多论文和报告为了方便分类，会设定一个预值范围啊，比如说每秒十到二十倍以上， 那这些是研究范畴，不是法律标准。那咱国内讨论量化高频的时候呢，也常常会举例啊说，比如说参考海外的经验啊，高频交易通常表现为每秒十几笔以上啊，久而久之，这个参考就被误解成了监管定义。 那一些所谓的自媒体啊，就变成了啊，说美国规定每秒十五笔以上的就是高频交易，美国的监管机构到底怎么识别高频交易呢？那监管机构看的是一组行为五个最直接的特征，只要符合了，就都会算 啊，超低延迟啊，毫秒微秒级的，那算法自动下单撤单的，那持仓时间极短，秒级甚至毫秒级的，那极高的订单撤销率 o t r 也就是说下单和成交比例，那最后一个是依赖交易所控制。那为什么美国的监管不像我们一样设定预值呢？ 因为一来这技术进步速度太快了，那预值会迅速的失效，那二来会诱导机构卡线合规。那就像咱现在不就这样吗？我们规定啊，每秒三百币，那量化大涨就直接设定成了每秒二百九十九比，那这一下就合规了， 那三懒，那容易扼杀正常的做事行为和市场流动性的提供。那所以说量化交易在美国真正触发监管关注的不是你交易的快不快，而是你是否会造成市场波动异常，造成虚假流动性，出现自成交刷量诱导价格行为， 在极端行情当中放大系统性风险的这些行为。那换句话说，美国其实不监管速度，他们监管的是行为，你快不快不重要，那重要的是你是不是在极短的时间之内对市场产生了实质性的影响。 所以美国监管看高频交易，其实主要就盯两件事，第一件事叫做 order to trade ratio。 那 可以理解为啊，你发出了多少指令，又真正成交了多少？ 举个简单真实的好理解的例子，那一天之内下单撤单十万次，真正成交一千笔，这意味着什么？这意味着百分之九十九的动作，根本，他不是为了成交，而是在试探测试抢位置比速度。 那普通投资者的交易逻辑，是啊，你想清楚了再下单，对吧？那高频交易的逻辑是先下单，再决定要不要成交。那这就是为什么高频交易的 o t r 会极高，几十倍、上百倍，甚至是上千倍， 那监管为什么会在乎 o t r？ 因为极高的 o t r 意味着极高的撤单率，那撤单如果集中出现，就可能制造一种东西，也就是说看起来很热闹，但是其实不存在的流动性。 那这也是监管最担心的点之一，虚假流动性。那第二件事叫做 co location。 交易所共制啊，什么意思？很简单一句话，把交易服务器直接放在交易所的机房里啊，不是靠近啊，是物理上就在一起。 那普通交易者下单数据在城市之间来回跑啊，延迟的是毫秒级的，那高频交易服务器，它就在交易所楼里，延迟的是微秒级的，那在交易的这个世界里，你快一微秒，就可能决定了这笔钱是谁赚走的。 那么在美国，这共止违法吗？答案是不违法。在美国，共止其实是公开的，价格透明，所有人都能申请。那美国的逻辑是，只要规则对所有人一致，就不是制度性不公平。 但是问题在于，你共制加上高频算法，加上极高 o t r， 这三件事一旦叠加，那监管就会高度关注。 那这里有一句非常重要的话啊，美国它不是反对高频交易，它反对的是失控的不公平的高频交易。而真正踩红线的也不是速度，而是虚假的挂单诱导价格呀，报价轰炸呀，在极端的行情当中放大波动啊，利用技术优势制造操控市场啊。 所以高频交易真正的高，从来都不是每秒多少比，而是行为公不公平，对市场有没有伤害。这也是为什么美国监管从来不设每秒多少比这种硬指标， 因为技术会进化，但是行为逻辑不会变。我们的市场如果要想真正的健康发展，那么也应该是从市场行为去监管，这才是科学公平、符合投资者利益的监管环境。关注我，带你一起探索投资的底层逻辑。

感冒了，大家忍耐一下我这个破锣嗓子。最近呢，量化交易再一次回到了风口浪尖。我知道啊，大部分的人都觉得量化不是个东西，但是今天呢，我想为量化来说几句，这也是我们团队啊去线下调研的一个分享。大多数的散户呢，其实没有真正的理清楚量化高频交易的监管的内核。 一些同行宣称啊，美国对于量化交易的设限是每秒十五笔，超过了标准就认定他是高频交易。而我们国家呢，是量化交易的规定的预值啊，是每秒三百笔，我们就和美国的差距高达二十倍。真的是这样的吗？心悦负责任的告诉你，不对啊，这个里面有一个认知篇， 首先啊，美国证券交易委员会也好，商品期货交易委员会，甚至是那些呃，主要的交易所所有的权威的监管文件，全部都没有将每秒下单的这个笔数作为高频交易认定的硬性门槛。所谓的每秒十五笔的这个说法，其实是学术研究和市场调研当中的一个操作性的解定。 我们国内呢，探讨这个量化的时候呢，通常啊，就是以海外的经验作为参考，那久而久之呢，这个参考的标准呢，就被误读为了官方的定义，进而呢，也被部分呢同行啊，曲解为了美国监管规定每秒十五笔以上视为高频交易。那实际上啊，美国监管机构对于高频交易是怎么个识别法呢？ 简单说，满足以下五项核心的这个指标就会纳入监管的视野。第一呢是延迟水平极低，可以达到毫秒甚至是微秒的级别。第二呢，是通过算法实现自动下单，还有撤单。第三呢，就持仓的周期特别短啊，多为秒级，甚至是毫秒级。 第四呢，就是这个订单的撤销率，也就是 o t 二极高，也就是它下单的总量和实际的成交的总量，这个比值悬殊非常大。第五呢，就是一托交易所主机托管服务，也就是 collocation 来开展交易。那会要问了啊喂，我这监管难度更高啊，为什么不采用这个固定域值来监管呢？ 核心的原因有三个啊，第一呢，技术迭代太快了，那固定的预值你根本就跟不上人家技术的发展。第二呢啊，非常容易引发机构的擦边合规。什么意思啊？就类似于我们国内部分的量化机构，把这个交易的频率设定到每秒两百九十九笔就好了，那就可以规避监管了吗？第三呢，就是可能会抑制正常的做事行为，减弱市场流动性的攻击。 事实上啊，美国监管对于量化交易的这个关注的焦点，从来就不是它交易速度的快慢，而是它会不会引发市场的异常波动，制造虚假的流动性，会不会存在成交刷量、价格诱导等等的这个违规的行为。美国监管盯防高频交易的核心主要就两一是 o t r， 也就是指令发出的总量和实际成交的总量的这个比 比例。我举个例子啊，如果单日下单了十万笔，那实际的成交仅仅也只有一千笔，就意味着百分之九十九的订单并不是以成交为目的，而是用于市场的试探啊，订单的测试，还有抢占交易队列位置以及速度的比拼，那普通投资者遵循的一般是先决策后下单的这个 逻辑对吧？而高频交易呢，是采用的先下单后决策的模式，这就导致了啊，这个 o t r 比普通的交易要高出了十倍，上百倍，甚至是上千倍。那监管之所以重点关注这个，就是因为过高的撤单率， 如果集中爆发的话，非常容易制造出那种表面活跃，然后使之空虚的这种虚假的流动性，这正是监管层防范的核心风险之一。第二呢，是 colocation， 通俗来讲啊，就是把这个交易的服务器直接部署在交易所的机房内，这并不是靠近机房啊，而是实现物理层面的同质部署。 那普通的投资者下单的时候啊，数据呢，需要跨区域来传输，那延迟呢？服务器啊，因为部署在交易所的楼内，那延迟呢，可能可以降到微秒级。 那这里需要注意啊，在金融交易的领域，亿美股的速度差就可能会决定收益的归属。而且重点是啊，服务器放在机房内，这个点在美国 也不违法，而且是以公开透明的方式向市场的主体开放的，就任何人都可以申请美国的监管的逻辑。是啊，只要规则对所有的市场参与者一视同仁，就不会构成制度性的不公。但是啊，当这个主机托管的服务啊，高频的算法啊，还有这个极高的 o t r， 这三者叠加的时候，就会触发到监管层的高度警惕所。 所以啊，哪怕是在美国这种相对成熟的市场里，人家也没有完全去否定高频交易本身，而是抵制失控而且不公平的啊，这个高频交易的行为， 高频交易的高啊，它本质不在于每秒交易笔数的多少，而在于交易行为它到底公不公平，是不是对市场的生态造成了损害。这也是美国监管始终不设定固定笔数预值的这个核心的原因。技术确实会持续的进化，但是违规交易的行为逻辑它是不会改变的。这 健康可持续的发展同样也应该聚焦到交易行为的监管，构建一个科学公平且契合投资者根本利益的监管体系。好了，今天的嗓子实在是太疼了，就只跟大家说到这。

中美量化操作的底层差异，为什么漂亮国量化是市场润滑剂，龙国量化却像散户的提款机？ 今天我们聊一个很多投资者都很关心的话题，中美量化到底差在哪？为什么漂亮国量化像市场稳定器，但龙国量化却经常被调成收割机？ 我们从底层逻辑讲清楚，一、中美量化的环境差异，一个自由放养，一个围栏散户园区。先说漂亮国，漂亮国的量化发展了四十多年，像 renaissance、 citadel to sigma 这些机构，真正靠的是数学模型 统计套利，把市场价格发现，他们的对手是全球最聪明的一批人，是华尔街的老玩家，是庞大的。 如今换句话说，漂亮国量化在猎鹰，而猎物也是另一只鹰，大家拼的是技术模型、段位体系化、风控。 而龙国呢？你有没有发现，龙国量化跑得最稳的时候，往往是散户最痛的时候，行情一弱，量化就开始自动卖，市场一点反弹，量化又自动买回来，然后散户追高接盘。所以有网友说，龙国量化的对手不是 购，而是情绪化的散户群体。这里就产生了一个根本性差异，漂亮国量化在做价格，发现龙国量化在做反人性套利。二、模型差异，漂亮国品、技术龙国品，谁 的先头？漂亮国量化的核心逻辑是市场微结构加跨品种套利加统计学优势， 模型越复杂，数据越多，优势越大。而龙国市场由于题材化、情绪化特征明显，形成了另一个生态，拥挤交易。简单说，龙国的量化更像自动化，趋势跟随加套利散户带来的波动， 比如散户追高模型自动反向过空，散户恐慌割肉模型自动买入套利，盘中有资金拉高模型自动做 t 吸波动。从技术上讲这没有错，但从体验上讲，散户感觉自己不是在嘲讽， 而是在给量化当流动性搬运工。三、监管差异漂亮国是交通法规，龙国是临时入场。漂亮国监管成熟，量化策略都要登记审计压力测试 风险，模型不合规，杠杆超限，直接会被管理。而龙国过去几年量化野蛮生长，监管相对滞后，直到市场剧烈波动，量化踩踏监管才开始临时加入账， 于是就有了现仓降杠杆回转交易限制、高频封禁。这些措施本质上不是为了让量化更强，而是为了让散户不要死太快。 所以龙国量化看似在技术上模仿漂亮，但监管体系还停在修修补补的阶段，这也导致龙国的量化在市场波动大的时候会放大影响。四、底层逻辑对比，漂亮国是隐形 一句话总结，漂亮国亮化为市场提供流动性，降低波动，寻找价格效率。 龙国亮化从散户波动中吸取收益，扩大短线情绪化波动。漂亮国亮化在市场里是润滑剂，龙国亮化在市场里是情绪波动抽水机。你会看到行情越差，量化越稳， 散户越恐慌，国行越赚钱。所以有人说，量化不是造成市场跌的原因，但跌的时候收益确实特别好。这就是为什么在龙国，散户普遍觉得自己被收割。 五、普通投资者该怎么应对？给三个建议，简单直接。一、不要在量化最喜欢的时间段做冲动交易， 比如十点到十一点三十分到十四点三十分，这是量化算法高度活跃期。 二，减少短线情绪化交易，你的情绪波动就是量化的套路机会。三，做长周期行业投资，远离拥挤短线赛道，因为量化擅长收割波动， 你减少波动，它就变优势。散户最好的防御方式就是不参与那些模型占绝对优势的场景。

中国的量化投资行业目前正在经历一场深刻的结构性变化，今天我们就来深入剖析他如何从一个野蛮生长的时代步入一个全新的由监管所定义的范式。 好，我们先把核心结论放在最前面，那就是中国量化投资的底层逻辑已经发生了根本性的改变。我们可以看到，那个压缩式眼镜的野蛮生长阶段已经宣告结束， 整个行业正在强监管的推动下走向成熟，同时竞争的核心要素也正在从传统的金融工程全面转向人工智能。这意味着未来的韬额收益将更多的源于对基本面和 ai 的 深度挖掘，而不再是简单的套利游戏。 那么我们先来追溯一下这场改革的宏观背景。要理解中国量化行业，就必须抓住他的一个核心特征，那就是独特的压缩式眼镜。简单来说，他在极短的时间内走完了海外成熟市场可能需要数十年才能完成的发展路径。 这个词压缩式眼镜具体指的是什么呢？它特指一个市场在发展过程中呈现出策略迭代速度极快、监管在初期相对滞后以及周期性的出现系统性冲击等特征。 具体到 a 股市场，这就意味着整个行业在短短十五年间就完成了从最初级的期货套利，到今天高级人工智能模型的惊人跨越。如果把这条眼睛路径拆解开来看，我们可以清晰地看到四个阶段， 首先是始于股市期货的启蒙起，然后是由高频 alpha 策略驱动的爆发起，再到后来由微盘股和场外高杠杆工具 dma 共同催生的泡沫起， 最后就是二零二四年流动性危机之后，由强减管所开启的我们现在所处的成熟期。 要真正理解二零二四年这场危机的本质，光看国内还不够，我们需要一个历史的坐标。而在成熟市场中，他的镜像事件就是二零零七年发生在美国的量化地震。 所以一个核心问题就摆在我们面前，相隔十七年的这两次危机，本质上是不是同一件事，只是披上了不同的外衣？答案其实就隐藏在因子、拥挤和流动性错配这两个关键的底层机制之中。 我们来看这张对比分析表，它结识了几个非常关键的异同点。可以看到，虽然拥挤的因子不同，二零零七年美国是价值和动量因子，二零二四年中国是小市值因子。但是策略同质化再叠加高杠杆这个核心风险的逻辑是完全一致的。 然而，触发机制和市场最终决绝的显著差异，则直接指向了两个市场在底层结构上的根本不同， 这一点至观重要。二零二四年的这次危机，其实揭示了 a 股市场一个非常独特的风险，我们称之为原风险。也就是说，不可预测的政策干预，本身就是一个能够压倒所有其他模型的巨大的宏观因子。 当所谓的国家队入场时，整个市场的流动性结构被瞬间重塑，这对于纯粹依赖历史数据来训练的模型来说，是难以应对的。 这场危机自然也就成了新一轮监管周期的催化剂。以新国九条为代表的一系列政策正在从根本上改写所有量化基金的游戏规则。 新规可以说是构建了四道精准的监管高墙，每一道墙都直接指向了过去几年超额收益的主要来源，特别是针对高频交易的流量税以及退市的常态化，分别从成本和风险这两个维度极大的压缩了原有策略的生存空间。 这里有一句话我认为总结的非常精辟，它粼明了退市改革的长远影响。这不仅仅是优胜劣汰，它实际上移除了过去市场对于微盘股所默认的核价值，也就是股价的一条隐性底线。 这就迫使所有的量化模型必须从根本上重新评估小市值股票的风险，从而完成一次彻底的侧溜迭代。 旧有策略的失效带来的直接后果就是竞争的焦点发生了转移，获取超额收益的关键已经从策略本身转向了对一种全新类型的人力资本的争夺。 我们再来看这张图标，它清晰地展示了中国市场对量化人才需求的独特性。和全球市场相比，这里更强调三种能力，第一，对散户行为的深刻理解。 第二，处理非结构化中文数据的能力。第三，将复杂多变的监管规则、快速代码化的合规工程能力。因此，在人才背景上，也更偏好那些梳理基础及其扎实的 stem 奥塞背景的毕业生。 那么，为了弥合学术理论和 a 股失宠现实之间的巨大鸿沟，头部的量化机构已经建立起一套极其严苛的内部培训体系，就像一个新兵训练营， 新人需要完整的精力，从系统沉浸到学术赋现，再到实战挖掘的整个流程，才有可能真正具备产生价值的能力。 那么，谈了这么多现状和过去，行业的未来究竟会走向何方呢？目前来看，路径正指向两个关键的转型方向， 核心的战略转向所谓的基本面量化化。 这背后意味着策略模型将不再仅仅关注价格和成交量的短期规律，而是要系统性的融入财务、产业链等基本面数据，去尝试理解股价变动背后的深层原因。 而驱动这一转型的核心燃料就是另类数据。根据市场预测，到二零三零年，中国另类数据市场的年均复合增长率将达到惊人的五十三点九。爬 这个数字的背后，是从卫星图像到公链、互联网等等，这些非传统的数据源正在成为构建下一代 alpha 模型的基础设施。 在这个过程中，人工智能的角色也必须进化，它不再仅仅是一个预测工具，而是正在成为策略生成和风险管理的核心引擎。 比如说，利用大语言模型去更精准地解读政策声明中那些细微的与其差别，又或者通过基于智能体的建模来模拟市场中数百万散户的集体行为。 最后，我们留下一个值得长期观察的问题，那就是随着中国市场的有效性不断提升， alpha 的 空间被逐渐压缩。 这些在本土激烈竞争中成长起来的量化机构，未来是否会把他们在中国市场验证过的一套独特策略收吐到那些今天看来还很像十年前 a 股的新兴市场，比如说越南或者印度，这或许是下一个值得我们关注的结构性趋势。

美国呢，大家都不存款，都是把钱通过机构去去投资，不机构投资呢，他不会止损的，你说哪个机构要止损操作？ 所以呢，他一般在美国都是做多了，中国散户呢？为什么？散户最大的问题是人性的问题，一个贪，一个恐惧， 希望赚快钱，一赚快钱呢？方向做错了，马上要止损， 来回几次止损了。那么中国股市跟美国股市截然不同的原因就是散户是主导力量，美国是机构是主导力量。 好说，美国股市是屡创新高，中国股市是屡创新低，原因就是投资方法的不同。

我为什么说不让你小看中国的股市？不让你小看中国的资本市场？不让你小看中国的国越，不让你小看中国的投资机构和投资者。不要小看自己去年之前涨得最猛的，前年之前涨得最猛的就是 a， 就是 比特币和美国纳斯达克。 去年涨最猛的是黄金，为什么流动性最快的资产在全球放水的时候是最先涨价的？这一轮长达二十年的大周期涨价，别看经济周期到底部在衰退期、萧条期，康波时期萧条期吗？十年的萧条期甭看在十年萧条期，三零年肯定走出去，最晚三零年， 中国应该在二七年完全走完。但是在这之前，不是等你到了康波周期结束之后，经济数据逐步恢复之后， 资产才涨价。我们要在资产涨价之前购入资产，所以我告诉你什么时候摆入房子，还是流动性慢的资产呢？涨的速度和经济数据的反应还是滞后的呢？ 最好的流动性最先涨价纳斯达克比特币是当年最好的流动性，第二个纳斯达克涨最好，为什么？纳斯达克流动性最好？美元流动性最好？二零二三到二零二四到二零二五年年初涨的最好的是黄金，为什么黄金是第三个涨的资产？你看流动性， 一类、二类、三类，第三类是黄金，黄金鞋厂。所以黄金任何时候你到任何地方能迅速变成钱，无非折点价，把美元，把比特币，把黄金去掉之后我请问包括国债，美国的国债也去掉，流动性最好的同时兼备成长性最好的资产。现在中国的股市是四千点下来的， 我可以明确告诉你，历史上只有两次四千点，第一次过四千点，股指到了六千一百二十四，二零一五年是第二次过四千，不管中间调整了多久，到了五千一百七十八，从此再也没有到过四千，那这次到了四千， 如果前两次过了四千都到五千多、六千多，那这次过了四千，各位觉得是顶吗？为什么以前几周不一定准，这周一定准，下周一定准，你知道为什么吗？ 好，三件事。第一个，量化收紧，很多深交所的量化的设备，大机器量化，放到是深交所的大设备里，包括一些券商里边有设备帮着量化，他眼里只有价格，冰冰冷冷的价格数字 决定买卖买卖买卖买卖。下周肯定有个整改阶段，量化不能乱出手，那量化不动，我们散民的钱就重要了。第二，十二月末了，基金要结账了，要平定谁优秀了。这周又出个信息，基金经理有考核。怎么考核呀？你拿这只基金五十个亿，十个亿，八个亿，你不有奖金吗？ 你这只基金叫 etf 啊，这只基金叫混合型军工加航天混合型基金，你只能买军工和航天。第一赔钱没奖金。第二，你的奖金百分之四十，你得买你自己买的基金。但是各位，历史上中国股市只有两次到四千点，你们要珍惜这个机会，就算暂时的多空没有意义， 你要看未来的中国。十五年，五千点、八千点、一万点不是不敢想象，我可以说 a 股的上证或者深证成指不一定能到五千八千，但是双创创业版，科创版，中国的纳斯达克，他一定是翻翻翻翻翻的，不断的翻，一定是赶超美国纳斯达克的。

重磅揭秘暗访量化交易内幕，聊一聊啊！就是关于量化交易里面经常会出现的一种情况，就是某一只股票在第一个交易日的时候强势涨停， 但是第二个交易日的时候却大幅的低开，甚至被砸盘，对，这个现象确实挺让人疑惑的，那我们就来好好聊一聊到底背后是怎么回事吧。 第一个我们今天想聊的呢，是这个量化机构他们是怎么去利用这个规则和资金的优势来进行收割的？对，首先第一问啊，就是说他们是怎么做到的？就是在一只股票上面， 第一个交易日拉涨停，第二个交易日直接大幅的低开，把所有人都埋了。这个其实就是一个量化机构，他们非常典型的一个操作手法，就是他们在早盘的时候，用很少的资金快速的把股价拉上去， 拉到涨停，然后这个时候呢，就吸引了很多短线的资金跟风对，他们就封板了，但是在封板的同时呢，他们其实已经在融券 高位融券卖出了，哦，那等于说他们就是一边让大家去追涨，一边自己偷偷的在高位把筹码给出了，没错，然后到了第二天的时候，他们就会在集合竞价的时候，用大量的抛单把股价直接打下来， 这个时候那些跟风的资金想跑都跑不了，他们就可以在低位把这个券买回来还券， 就实现了一个无风险的套利。而且他们还可以通过这种程序化的下单，以及他们的这个专线的通道反复的去操作，几乎就是稳赚不赔。这里面就有一个问题了，就是为什么普通投资者明明看到这个股票第一个交易日封的死死的，怎么第二天就直接被闷杀了？就是因为 量化机构他们就是钻了这个 t 加一和这个融券的这个空子，他们可以在当天把这个股价拉上去之后，然后在高位把这个券借出来卖出去，到了第二天的时候他们就可以直接把这个股价砸下来，在低位把这个券买回来还回去。对，他们就是可以反复的这样去收割，而 普通投资者和一些油资他们根本就融不到券，他们只能在第二天的时候眼睁睁的看着这个股价被砸下来，他们没有办法止损， 所以他们就会出现这种大幅的亏损，这种就是完全是制度和信息的不平等造成的。就是说这些量化机构他们这么玩的话，会把整个市场玩成什么样子，他们就是反复的这样去收割之后，就会让很多热门的股票经常会出现这种 第一天还好好的，第二天就直接闷沙，对，然后就会导致打板啊，或者说这种追涨的这些策略几乎就是失效，大家就会觉得这个市场越来越难赚钱，对，整个的这个短线的生态就会变得非常的恶劣， 大家的这个连版的信心也被打的稀碎。那我们接下来要聊的就是量化机构他们是怎么去利用这种所谓的涨停信仰来诱导这些散户跟风的。对，那他们具体是怎么操作？其实就是他们会通过大数据和这个机器学习的算法，先去提前锁定那些 可能会被炒作的一些股票，然后他们会提前在低位的时候就买好，买好之后呢，等到这个快要涨停的时候，他们就会用大笔的资金一下子把它封死。嗯，这个时候呢，散户看到这么大的风单就会觉得，哇，这个肯定还会涨，大家就会一拥而上都去挂单， 怪不得好多人就是一看到这种封板就忍不住想要冲进去。对，然后当这个封板上的买单越来越多的时候，他们的这个量化程序就会悄悄的把自己的这个排在前面的大买单撤掉， 把自己的筹码呢就直接卖给了这些后面跟风的散户。他们还会通过这种对导啊，或者是说这种呃尾盘偷袭啊等等一些手段来制造这种强势的假象，最后把这个 股价砸下来，让这些跟风的散户全部都套牢在高高的山岗上。哎，那就是说为什么这些量化机构就能够精准的在这个最有力的时机来对这些散户进行收割呢？就是他们就是靠这个 毫秒级的这种撤单和下单的速度，以及他们能够看到这个实档行情和这个主笔委托，他们就可以比散户提前知道 有多少买单挂在那里。嗯，他们就可以精准的把他们的卖单塞到这个最有利的位置，然后他们也可以通过这个呃，从这个古巴啊，从这个雪球啊这些地方爬取一些情绪的信号来判断什么时候这个跟风的热情是最高的，他们就可以在那个时候 进行一个集中的出货，所以他们就可以每次都几乎都能精准的在这个货出给了散户， 所以就是说大家都说这个追涨停板有风险，那我们普通投资者到底要怎么去避开这些量化机构给我们设下的这些陷阱呢？其实最关键的就是不要盲目去相信这个涨停板， 然后看到这个风单很大，或者说这个开板很多次，或者说这个尾盘突然拉板都要特别的小心，最好是能够结合这个板块的热度和这个资金的流向以及这个封板的时间，去综合的判断一下它是不是一个可靠的板。另外就是一定要 设好止损分仓操作，嗯，不要让自己的情绪被这个主力所利用。咱们现在来进入到第三个部分啊，就是说公司的基本面和市场的解读。那这里面其实有一个比较常见的一个疑惑啊，就是说 为什么有些公司发布了利好消息之后，他第一个交易日涨停了，但是第二天反而大幅的低开， 这个其实就往往就是因为这个公司本身的这个质地一般，然后呢这个利好呢，其实也没有办法去支撑他这个长期的上涨，所以就是第一天的时候可能就是短线的资金和一些油资 冲进来把他推上去了。但是其实到了晚上大家冷静下来一分析，觉得，嗯，这个东西也一般，所以到了第二天就没有什么人愿意去高位接盘了。嗯，那这个时候那些前一天进来的资金，他们就想要赶紧获利了结，所以他们就会集体的抛出，那这个时候就会造成这个低开， 就是说大家其实对于这个利好的认可度很低，对对，就是这样，再加上可能这个板块整体也比较低迷，或者说这个市场的风格又切换了，嗯，那这些资金就会跑得更快，所以就会导致这个利好出来之后，就直接就是一个见光寺，嗯，就第一天拉涨停，第二天就低开门纱。 哎，那我我想知道，就是说主力在这个低位想要惜筹的时候，他是怎么做到让大家愿意把手里的筹码交出来的？嗯， 主力一般就是会先拉一个涨停，嗯，然后第二天故意大幅的低开，让大家觉得这个涨势已经结束了，甚至有的时候会在集合竞价的时候用大卖单压盘，制造一种恐慌的气氛， 让那些小散们觉得，哎呀，这个要跌了，我赶紧割肉，我赶紧走。哦，原来是这样，就是通过这种心理战来吓唬那些不坚定的人。没错，对，然后这个时候主力就可以在这个低位慢慢的把这些 割肉的筹码都接走，而且他往往这个时候成交量是不会放的很大的。嗯，就主力其实用很少的抛单就可以把这个价格打下来，他其实自己的筹码是基本不动的。哎，那就是说如果我们想要去分辨 一只股票，他是主力在低位吸筹，还是说主力在单纯的出货？嗯，有哪些细节是我们可以去看的？ 其实你可以从三个角度去看啊。第一个就是看他的股价的位置，如果说他是在底部盘整了很久，或者说他是刚刚指跌起稳，然后出现这种涨停后的低开，那这个时候吸筹的概率是比较大的。 但是如果说他已经是连续大涨了很多天之后出现这种情况，那就要小心了，所以位置是很关键。对，没错没错。然后再就是看成交量，如果说他这个成交量是相比前一天是萎缩的，嗯，而且他的换手率也不高，那这个时候就说明主力其实没有怎么出货，反而很有可能是在洗盘。 但是如果说他这个成交量是明显放大的，而且换手率超过了百分之十五，那这个时候就要小心是主力在借这个利好出货。 另外就是你还可以看他的这个走势是不是能够守住一些关键的支撑位，如果说他能够守住，那后面就有可能会继续拉升，如果说他直接就破位了，那你就要小心了。好吧，记得点赞关注哦。

美国实体经济不如我们，但虚拟经济却比我们发达的多。中美股市最大的差别在哪？我看啊，美国股市是做多市场，机构资金长期持有，从不轻易止损，所以美股能走出长期流势， 虚拟经济规模远超中国。你想想，美国实体经济只有我们的几分之一，但股市市值却是我们的五倍多。 如果我们 a 股也能走出长流行情，消费市场马上就会被激活，实体经济也会获得更大支持。股市好了，经济才能真正好起来。

我就问你，敢不敢把真金白银交给 ai 去炒股呢？最近一场全球顶尖的 ai 的 这个炒股大赛，咱们中国的 deepsea， 通用千问都参与其中，结果真的是出乎所有人的意料啊。 那现在的 ai 到底能不能当靠谱的基金经理呢？我们慢慢分析一下。这场比赛呢，叫做 alpha arena， 一 点五赛季是美国的一家 ai 实验室组织的，特别的狠，挑了八个当下最牛的大模型，比如说 open ai 的 这个 gdp， 五点一，谷歌的 jimmy， 还有咱们的中国阿里的 deepsea。 那 每台 ai 呢，都发一万的美元的本金，让他们在真实的市场里面实盘操作，两周交易的是纳斯达克的股票待币化合约全程这个人类是不准插手的，纯 ai 自主决策。结果真的挺颠覆认知的啊， 八个模型里面呢，有七个全亏了，亏的最多的就直接赔了一半多的本金，就只有马斯克旗下的这个 x ai 的 bug， 四点零一枝独秀，把一万美元炒到了一点二万，大约是赚了百分之十二。那为什么 ai 炒股差距这么大呢？按照道理来说都是一个学习体系啊。那讯测科技的 c p u 有 个特别通俗的比喻， 我觉得一说你就懂了。 ai 炒股呢，就像大厨做菜，能不能做出赚钱的菜品，全看三样东西，第一算法，第二算利数据。算法呢，是菜谱决定了 ai 怎么分析市场，怎么下单算利呢？是厨具显卡越牛，处理数据的速度就越快。越全数据呢，就是食材， 不管是股票行情，公司财报，还是新闻或者是社交媒体的讨论，都一定要是最新最准的，要是食材过期，菜谱不行，再牛的大厨呢，也做不出好菜。 ai 也是一样的，你拿错了数据，算法有漏洞，不亏才怪。但我觉得这场比赛最值得讨论的不是说谁赢了，谁输了，而是背后的三个问题。第一， ai 的 投资思维到底是什么？ 底层数据哪里来？是靠统计规律指导的高级拟合，还是真的能看懂市场和人性？比如有的模型频繁买卖， 散户一样追涨下跌，有的呢，就稳健一点。然而虽然不同的 ai 呢，有不同的投资风格，但是八个模型有七个都亏损。第二， ai 炒股实力和运气到底哪一个重要？就一个模型盈利，其余全部翻车，很难说这不是短期震荡行情里的运气成分。要知道，衡量一个投资策略靠谱不靠谱也得看好几年甚至一个 经济周期两周的时间，确实是太短了，偶然性太大了。第三，咱们普通人能不能靠 ai 炒股啊？答案肯定是不能啊， 顶尖的大模型都大概率亏，咱们普通人要是轻信那些 ai 炒股神器，大概率是要当韭菜。说到底，我觉得现在的 ai 呢，顶多算是一个辅助工具，而不是你的投资大神，它能够帮你快速处理海量的数据。但是呢，没有办法去应对市场里的突发情况和人性的博弈。 这场比赛也给大家提了个醒啊，金融市场的核心还是风险控制和长期认知，不管技术有多先进，都代替不了对市场的敬畏之心。最后问大家一句，你觉得未来的 ai 能够代替人类基金经理吗？或者是说，你有没有用过类似的 ai 投资工具评论区聊聊你的看法。