人往高處走財往低處流，機構最愛玩這招

最近刷到券商分析師轉型上市公司高管，隨企業IPO身家翻數十倍的消息，好多網友討論要不要跟風走這條路，業內普遍認為這類成功完全不可復制，大多是踩中硬科技風口加偶然運氣的結果，大部分跟風轉型的人非但拿不到紅利，反而要承擔企業發展的風險。 放到日常投資里其實也是一樣的，大家總喜歡找看起來確定的判斷標準，比如選股就盯著估值高低，覺得低估值就安全，高估值就有風險，但實際結果往往和預期相反，反而容易踩坑哈哈哈。今天就和大家聊聊我用量化大數據這么久，總結出來的實用避坑思路。

一、低估值就安全？多是認知誤區

我們平時買東西總愛挑性價比高的，放到投資上，很多人就默認市盈率越低越劃算，估值低的股票肯定比估值高的穩妥，后續表現會更好。但真的是這樣嗎？我之前整理過不同估值區間的個股長期表現，結果完全打破了我之前的固有認知。比如大家看這張圖，就是一只大家眼里妥妥的高估值股票。 看圖1：

這只股票的市盈率超過500倍，放在任何估值體系里都算高估吧？但實際它的走勢完全超預期，根本沒有因為估值高就停滯，反而一路向好，很多等著它估值回歸的人，眼睜睜錯過全部的行情。這背后的核心邏輯，其實和我們看到的造富神話是一樣的：大家眼里的“通用標準”，從來不是決定結果的核心因素。

二、估值高低的本質，是資金的態度

為什么會出現高估值反而走勢向好的情況？其實很簡單，所謂的估值只是過去盈利的反映，而我們投資投的是未來的預期，這個預期到底值多少錢，不是普通投資者說了算，也不是券商研報說了算，而是掌握了定價權的大資金說了算。想要知道大資金的態度，光看財報和估值沒用，得用量化大數據的方法，去捕捉大資金的交易特征。大家看這張圖，就是剛才那只高估值股票的交易行為數據圖。 看圖2：

圖里的橙色柱體就是「機構庫存」數據，這個數據是從海量交易數據里統計出來的，提取的是機構大資金的交易特征標識，用來反映機構參與交易的活躍程度。可以很清楚的看到，這只高估值股票的「機構庫存」一直非常活躍，說明機構大資金一直在積極參與交易，自然走勢就會很強。 反過來再看另一只股票，從估值角度看簡直是白菜價，大家可以看圖3：

這只股票的市盈率不到5倍，不管怎么算都屬于極低估值，按很多人的邏輯閉著眼選都不會虧對吧？但實際它的走勢恰恰相反，那段時間一路走弱，持有它的人承受了不小的浮虧，很多抄底的人也都被套在了半山腰。

三、用客觀數據，替代主觀臆斷

為什么低估值反而走勢這么差？我們同樣用量化大數據來看它的交易行為特征，大家看圖4：

可以很明顯的看到，這只低估值股票的「機構庫存」數據幾乎消失，說明機構大資金根本沒有積極參與交易，沒有大資金的參與，就算估值再低，也很難有好的表現。 這其實和我們開頭說的分析師轉型造富的邏輯一模一樣：大家總喜歡拿少數偶然的成功經歷當普遍規律，覺得只要做了某件事就一定能拿到想要的結果，卻忽略了真正決定結果的核心因素。就像轉型董秘的分析師那么多，真正能吃到IPO紅利的只有踩中硬科技風口、公司剛好成功上市的極少數，大部分人根本拿不到這份紅利；參與投資的人那么多，靠估值選股能拿到理想結果的也只是剛好趕上估值修復行情的極少數，大部分人要么抄底低估值被套，要么恐高錯過高估值的行情。 量化大數據最大的意義，就是幫我們跳出這種主觀誤區，不用自己去猜哪個邏輯對，哪個標準準，直接看客觀的交易數據，就能知道大資金的真實態度，不用靠運氣去賭結果。我身邊有個之前總喜歡抄底低估值股票的朋友，之前踩了不少坑，后來學著用量化數據看「機構庫存」的狀態，再也不隨便碰沒有機構參與的低估值股票，走的彎路少了很多。

四、建立概率思維，少走投資彎路

很多人總覺得量化交易是機構才用的高大上工具，普通投資者用不上，其實完全不是。現在的量化大數據工具已經非常普及，普通人也能很輕松的看懂這些數據，不需要你有多么專業的金融知識，只要能看懂「機構庫存」的活躍狀態，就能避開很多沒必要的坑。 投資從來不是靠運氣的博弈，而是靠系統方法提升贏面的概率游戲，我們要做的不是去追求100%的成功，而是用客觀數據減少主觀判斷的失誤，建立屬于自己的系統交易思維，慢慢提升自己的投資能力，長期下來自然就能少走很多彎路。

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