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7月3日,量化实验室的冷白光均匀洒在磁吸白板上,陈默用激光笔在北向资金流向热力图上圈出白酒板块的深红色区域:“连续三日净流入52.7亿元,占板块成交额的18.3%,历史数据显示,这种强度的流入对应次日上涨概率82%。”激光笔的红点在贵州茅台的K线图上停留,港交所披露的托管席位数据正在屏幕右侧滚动。
“摩根士丹利的增仓节奏很稳定。”小林将两组数据叠加,“近一月内,其在茅台的净买入呈线性增长,每笔委托量集中在500-800手,拆单间隔25-30秒,符合外资机构的交易习惯。”他调出交易时间轴,“但高盛在宁德时代的操作完全不同,单日买卖次数达47次,拆单频率8秒,更接近游资的高频交易模式。”
陈默在操盘日志写下“外资风格分化”,笔尖在“消费\/金融”关键词上划出重线:“传统外资偏好低波动蓝筹,持仓周期以季度为单位;而近年入场的量化基金更倾向科技成长股,交易频率提升3-5倍。”他转向小林,“注意区分资金性质,这关系到策略的时间维度选择。
午间休市时,陈默启动“外资行为逆向工程”模型,输入近三年北向资金数据。突然,新能源板块的一组数据跳出:某固态电池概念股(300xxx)连续14个交易日显示北向资金净流入,但同期内资机构减持12.3亿元。
“调取分时成交明细。”陈默的手指在键盘上快速敲击,逐笔成交数据如瀑布般展开。小林凑近屏幕,突然指着时间轴:“每笔200手买单,间隔15秒,撤单率48%——这和320章发现的假外资拆单模式完全一致!”
陈默调出港股通标的名单,该股票的代码并未出现在列表中:“持仓周期2天,低于qFII中位数45天的1\/20。”他用红色方框圈住交易单元号,“更关键的是,这个席位的买卖价差仅0.3%,不符合外资的盈利预期——典型的境内资金借道操作。”
小林的声音里带着焦虑:“新能源板块的外资流入中有多少是虚假申报?”他快速计算,“按该席位的流入规模推算,可能占板块总流入的15%-20%。”
陈默在白板上画出资金流向背离图:“内资机构减持,假外资流入,这种背离在历史上出现过7次,其中5次伴随板块阶段性见顶。”他的目光落在办公桌上的煤炭行业协会邀请函上,“传统周期股的外资流入稳定,但市场焦点在新能源,这可能导致数据误判。”
14:00,陈默的手机震动,交易所的消息简洁明了:“已冻结17个异常交易单元,资金链路排查需t+2日反馈。”他望着窗外的陆家嘴天际线,意识到监管滞后可能带来的风险。
“搭建跨板块资金对比模型。”陈默对小林说,“参数设置:北向资金流入>5亿元、内资流出>3亿元、非港股通标的。”他在模型中加入“港股通标的校验”模块,红色预警灯在检测到异常时会闪烁三次。
小林运行模型,屏幕上弹出12只股票的预警列表,新能源板块占据9席:“这些标的的北向资金流入与股价涨幅相关性达0.89,但市盈率分位值已达92%,存在明显估值泡沫。”
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