最近油气基金这一块挺热闹的，波动挺大。据统计，光是溢价风险提示就发了50来份，40多只油气主题ETF也被资金盯上了，一共吸纳了218.3亿元。因为资金太猛，二级市场的价格跟净值差别越来越大，不少产品的溢价率都超过了10%，甚至有只突破了24.52%。基金公司没办法，只好停牌或者限制申购了。 其实这事儿暴露了QDII额度不够用导致的流动性问题，不过往大了看，这就是资金行为推动市场波动的一个缩影。咱们要是把研究视角从基金市场转到个股上，也能通过量化数据搞清楚资金行为对价格的决定性作用。 传统上大家都盯着估值看，觉得低估值安全、高估值有泡沫。可实际交易数据完全不是那么回事：定价权都在那些有钱有规模的机构手里，估值不过是个结果，不是动因。比如图1里那只市盈率超过1000倍的标的，股价还在一直往上走，全靠资金推着走。 要想看明白这些事，还得靠量化大数据工具去追踪资金的交易特征。这类工具就是帮我们从长期积累的数据里找出有规律的交易模式，看看到底是谁在买卖。像图2里那只高估值的股票，“机构库存”指标一直维持在高位，说明机构一直在交易，这就把股价给推上去了。 反过来看图3里的那个低估值标的，市盈率才5倍左右但股价一直往下掉。你看图4就能发现它的“机构库存”数据消失了，说明机构不想玩了。所以不管估值多低，没人买价格就没法撑起来。 这些现象告诉我们一个道理：投资不能只盯着过去的业绩看，得看未来的预期。而未来的预期就是体现在资金的交易行为上的。 从油气主题基金的资金错配到个股的估值与价格背离，都是资金行为在量化数据里的反映。以前大家老想着“便宜就买、高估就卖”，但数据显示这根本行不通。量化大数据的价值就是用客观的行为数据代替主观的估值猜测。 咱们得用数据驱动的方式来升级认知，建立一个以资金行为为核心的判断体系。这样才能更准确地抓住市场的内在逻辑。免责声明这段内容我就不放进来了。