K线之外

第96章 情绪的维度

经历了“追高禁令”事件后,柯景阳对“纪律”有了,全新的敬畏。但他并没有,因此全盘否定,自己“感知市场”的方向。他知道,真正的强大,不是用一方的优势,去压制另一方,而是如何将两者融合,取长补短。

他的目光,再次投向了,那本王叔的笔记。这一次,他不再只是,模糊地感受“市场情绪”,而是带着,一种明确的目的性去翻阅,他需要找到,那些隐藏在,定性描述中的、可以被捕捉的规律性特征。

他重点研读笔记中,关于市场底部,尤其是“恐慌极点” 的描述。王叔用极其精炼的语言,记录了,几个关键时刻:

“”2013年5月31日”:央行降准大利好公布,市场高开低走,收盘翻绿。批注:“利好不涨,人心已散,接近绝望。”

“2015年7月27日”:市场连续暴跌,某日成交量急剧萎缩,卖盘枯竭。批注:“无量暴跌,恐慌盘殆尽,否极泰来之兆。”

“”2015年8月24日”:百股跌停,交易所门口有散户哭泣。批注:“群体性恐慌,极致往往孕育反转。”

“利好不涨”、“无量暴跌”、“百股跌停”…

柯景阳拿着笔,将这些关键词,一个个圈出来,写在旁边的,一张白纸上。这些不再是,模糊的感觉,而是市场中,曾经真实发生过的、可以观察到的现象。

他兴奋地拿起这张纸,走到林小雨的工位旁。

“小雨,你看这个!”

林小雨从代码中抬起头,接过那张,写着几个词语的纸,眉头微蹙:“这是什么?”

“这是王叔笔记里,提到的‘市场恐慌极点’会出现的一些特征!”柯景阳语气激动,“你看,‘利好不涨’、‘无量暴跌’、‘百股跌停’…这些是不是,可以变成数据?”

林小雨看着纸上的词,眼神从疑惑,逐渐变得专注起来。作为量化工作者,她的思维本能地开始,将这些定性描述,转化为可定义的变量。

“‘利好不涨’…”她沉吟道,“这可以定义为,一个事件函数:在某日,有重大利好政策发布的,前提下,计算[t+1日]大盘的涨跌幅。如果结果为负,则触发一次‘利好不涨’信号。统计一段时间内,此类信号的频率和强度…”

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