今天是3月16号星期一，中信证券为大家讲讲恒生指数好淡仓最新的资金流情况，上个交易日恒生指数跌了大约251点，市场倾向买入好仓。同时卖出淡仓。好仓方面，净买入的金额达到约3400万元，根据我们的情绪分数指标，买入的强度属于一年以来的中性水平。淡仓方面，净卖出的金额达到约2400万元。根据我们的情绪分数指标，卖出的强度同样属于一年以来的中性水平。 今天的上午时段，恒生指数涨了快300点，中午报25755点，中信证券这边的投资者倾向买入好仓，同时卖出淡仓，相对而言，其中以买入好仓的金额更多一点。热门的牛证收回价可以参考牛证55395，收回价为25150点，热门的熊证收回价可以参考57535，收回价为26100点。

在全球交易圈里，有些交易员因为一次惊人的暴利而成名，也有人因为几十年稳定的复利而备受尊敬。瑞士交易员Silvan Abicht（西尔万·阿比希特）更接近后者。他并不是那种频繁出现在社交媒体上的“明星交易员”，但凭借长期稳定的真实账户记录以及在2025年世界交易大赛（WSOT）中的冠军表现，他逐渐被更多交易者注意到。 图片 从履历上看，Abicht的职业路径并不典型。他出生于瑞士德语区的楚格，1974年出生。1994年，他进入银行体系工作，这也是他最初接触金融市场的地方。随后几年，他并没有马上成为职业交易员，而是经历了多次职业转换，包括历史研究以及曾担任楚格市议员。这种跨界经历，使他在进入交易领域时，带着一种更宏观、更理性的视角。 真正促使他深入研究市场的是2000—2001年互联网泡沫破裂。那次事件让很多投资者意识到，市场并不是单向上涨的机器。Abicht也在这一阶段开始系统化地研究交易方法，并逐渐形成自己的交易体系。到了2009年，他正式成为全职交易员，主要交易外汇，同时涉足股票、指数和商品差价合约。 ✍ 交易员：Silvan Abicht ✍ 交易资产类别：外汇、股票 ✍ 时间周期：2015年11月 — 2025年5月 ✍ 净利润：21,023% ✍ 最大回撤：-4% ✍ 卡尔玛比率（数字越高说明策略越优秀）：18.92 ✍ 经纪商： Saxo Bank（盛宝银行） ✍ 审计情况： 由盛宝银行进行完整审计并验证。 图片 从比赛成绩看他的交易风格 Silvan Abicht被广泛关注，主要是因为他在“WSOT 2025”赛事上的表现。在这场从9月持续到12月的全球交易比赛中，他获得了冠军，最终收益37.13%，而最大周回撤只有3.25%。这个数字看似不算惊人，但在真实资金交易比赛中却非常难得。 图片 原因很简单。多数交易比赛的参赛者都会倾向于激进交易，希望在短时间内获得极

图片 每一位交易者都想知道如何识别交易中的趋势强度。这能让我们顺势而为，而不是逆势操作，从而提高获得有利结果的概率。 然而，评估趋势强度并不像有些人所希望的那样简单。 换句话说，多年来涌入金融市场的大量指标和技术方法，反而把一件本来相对简单的事情变得过于复杂。 我将通过使用斐波那契工具、K线形态来讲解几种判断趋势强度的策略。阅读完本文后，你将能够识别趋势的强弱。同时，你也能够在重大趋势反转发生之前，提前判断出趋势的疲软迹象。 由于大多数技术指标都是滞后指标，它们无法准确预测市场。因此，你需要借助价格行为工具来对市场进行前瞻性的判断。 什么是交易中的趋势强度？ 趋势强度是指K线图上价格动能的大小，而动能与趋势的强弱成正比。 在交易中，推动外汇市场运行的只有两股力量：买方和卖方。 一个简单的经验法则是：如果买方力量强，价格会上涨；如果卖方力量强于买方，价格就会下跌。 如果动能强，那么趋势强度也强；如果买方或卖方的动能较弱，那么趋势强度也会减弱。 当然，这是常识也是正确的废话。 如何判断趋势强度？ 在价格行为交易中，有两种简单的方法可以判断趋势的疲软或即将发生的趋势反转： 1. 使用斐波那契工具 2. 分析K线形态 3. 回测间距 这三种方法都可行。当你不断练习后，终有一天即使不借助任何工具，仅通过观察图表，也能识别趋势的强弱迹象。 下面我将分别讲解这三种方法。 方法#1 使用斐波那契工具判断趋势的疲软 斐波那契是一种利用自然数列来确定高概率价格水平的工具。本方法将使用四个斐波那契回撤水平：38%、50%、61.8%和78%。 另外你还需要理解一点，市场图表由两种波浪构成——推动浪和回调浪。在推动浪之后，会形成回调浪；在回调浪之后，又会形成新的推动浪。 推动浪代表买方或卖方的强劲动能；而回调浪则反映买卖双方力量的减弱。 因此，回调浪决定了趋势的强弱。回调浪总是在推动浪之

在技术分析领域中，有许多被认为具有盈利潜力的K线信号，但并非所有信号都表现出色。任何一个K线信号是否有效，都要看当时的市场环境，还会受到技术面和基本面等多种因素的影响。 毫无疑问，做交易时，你要从整体大局出发，综合判断市场走势，以及所有可能影响交易市场或品种的相关因素。不过，如果你清楚哪些K线形态在历史数据中表现更稳定、成功率更高，就能在实战中多一份参考依据，也更容易做出理性的决策。 图片 大约有10种K线形态在统计上显示出显著的准确率——准确率介于84%到57%之间。我们在此也参考并致敬国际知名的投资者、交易员和技术分析研究者托马斯·布考斯基（Thomas Bulkowski）在该领域所做的研究成果。 Thomas Bulkowski在股票投资和交易市场拥有超过30年的实战经验，被广泛认为是图表模式与K线形态统计研究领域的领先权威之一。 他以数据驱动、实证统计的方法，对各种价格图表模式的成功概率和交易表现进行了大量研究和量化分析。以下内容在很大程度上来源于他的统计分析。 那么，接下来我们就来看看这10大表现最佳、最具盈利潜力的K线信号。 重要提示： 第一，由于这些数据来源于历史表现，相关统计结果可能会随着时间推移而发生变化。因此，建议定期查看更新的数据，以掌握这些形态整体统计表现的最新情况。 第二，这些K线形态在较长时间周期上效果最佳，例如日线和周线级别。低于1小时的时间周期容易受到市场噪音干扰，统计意义相对较弱。 第三，不建议在缺乏其他共振（汇合）因素的情况下单独使用K线形态进行交易。尽管某些K线形态本身表现良好，我们仍建议结合其他共振因素，构建一个更为稳健的价格行为交易系统。 #1 – 看跌三线打击（Bearish Three Line Strike） 图片 这里的行情结构非常清晰。前三个交易时段持续下跌，空头牢牢掌控市场。随后，原本的看跌情绪被一根强劲的上

如果你买入的股票发现进入了下降通道，那么为了避免亏损变大，最好是赶紧抛出，如果没有损失，也最好是离场观望。炒股炒的是未来，不要过多相信业绩，因为那代表过去，不代表将来，将来才是最重要的。$华工科技(000988)$  $中国能建(601868)$  

Taco 交易再次收割全市场，散户才是最难的，追涨杀跌，左右被割，开年交易并不顺利！

图片 毫无疑问，技术指标是金融市场中最受欢迎的话题之一。它们可以简单到一条移动平均线，也可以复杂到一整套算法组合。 无论你交易的是股票、大宗商品、期货还是外汇等其他市场，技术指标几乎无处不在。 有用吗？那就另当别论了。 但在所有金融市场中，外汇市场大概是对指标“过度使用”最严重的一个。像MetaTrader的MQL这样的专有编程语言，让新手设计出各种各样的指标变得相当容易。 其他交易平台也提供类似的编程语言。甚至还有专门为客户定制指标代码的公司。 如果你问我，我会说这更接近问题的一部分，而不是解决方案。 在拥有几乎无限种指标组合的情况下，你究竟要如何找到真正有效的东西？ 如果你的交易经历和我类似，最终你可能会放弃把指标当作买卖信号来使用。你或许会像我一样保留一两个，但大多数指标，其实只是多余的负担。 成功交易所需要的一切，其实一直都在图表上。 在这篇文章中，我们将深入探讨我为什么决定舍弃技术指标，以及我后来用什么来替代它们。 #1 技术指标会让你忽略真正重要的东西 很多人做交易，盯着的是指标，而不是价格本身。 我也经历过那个阶段。图表上挂满了各种线条，MACD、RSI、均线交叉……信号一出现就下单。表面上是在买EURUSD、GBPUSD，实际上我根本不关心它是谁，只要指标发出信号，我就按按钮机械地卖出或买入。 现在回头看，那根本不叫交易。 那时候的我，其实是在把决策权交给几条滞后的公式。我没有真正去看价格在做什么，也没有去理解市场在关键位置是如何博弈的。我只是等信号，执行信号，然后希望它能赚钱。 说白了，就是偷懒。 更糟糕的是，我还总幻想着找到一个“完美指标组合”，好像只要参数调对了，钱就会自动进账户。结果呢？账户缩水得比信号出现得还快。2007到2010年那几年，我交了不少学费，爆过的账户现在想想都心疼。 别误会。我并不是说所有指标都不好，也不是说使用指标的人就

这几天被伊朗刷屏，有很多同学也私下问我伊朗战争会不会推高油价（太多小白圈外同学了） 这里富老师从一个宏观交易员，分析师的专业角度来跟你们科普推理下，从一个宏观经济学者的角度来看，地缘冲突他的高波动现实是不是正在终结长达40年的低波动幻觉呢，这里面的波动是指股指上面vix波动率，最近我还在看欧洲天然气的时候还发现了个欧洲波动率期货，也有意思 说回正题，那这场冲突不只是短期的扰动，他可能会终结，彻底改变未来10年的资源格局，因为富老师一直强调玩金融得结合历史，那么从每一次历史的大宗商品超级周期来看，他的底层驱动都不止是供需关系，而是战争，债务和全球秩序的重构，这些因素，看我这么久了你们的思维也得考虑到这些，比如1970年的石油危机他带来的主权信用动摇，还有通胀失控，再比如2000年，我们中国加入世贸，工业化带来的全球化红利，至今，世界都还在享受我们这个世界发动机带来的红利（我们供应了世界40%的各种各样的商品，间接影响60%商品供应），我们正在进入第三阶段，政治意志主导的资源再分配（一带一路， 南南联盟，印欧合作等等，同学们感兴趣的可以找最近的对应新闻） 传统我们的投资逻辑是从经济周期体现到这个企业盈利上，最终落实在资产价格上，但是在2026年的去全球化和战争频发的现在，逻辑已经演变成了政治意志到经济的扭曲到资产再定价（黄金白银暴涨），那从传统经济学来解释就已经不再成立，包括前几天读研报的时候，我看到个很棒的比喻，叫枪炮与黄油，是这样解释———在一个资源有限经济体里面，当国家意志被迫转向军事开支，供应链自主可控和产业补贴，也就是枪炮的时候，这时候的社会福利也指黄油，他的资源就会被挤占，这必然会导致资源品价格的结构性上升（二战卷入国都是这样的路径），现在一个全新的宏观范式正在形成，当下，全球债务规模马上就突破348w亿美元（震撼的朋友想一想美国一个，那么还有200多号国家呢，都悄

大多数交易者在市场分析中都会使用移动平均线。虽然移动平均线有很多不同的变体，但最常见、最主流的两种是50周期和200周期移动平均线。接下来的内容，我们将分别介绍它们，并讲解在不同市场环境下应用它们的一些最佳实践方法。 了解移动平均线 移动平均线的主要功能，是对价格数据进行平滑处理，从而帮助我们更清晰地观察交易品种的整体价格走势。 但需要注意的是，移动平均线是一种滞后指标。因此，它更适合用来描述“价格过去做了什么”，而不是预测“价格未来会怎么走”。有些交易者可能会觉得这一点不够吸引人，但事实上，只要使用得当，移动平均线仍然是非常实用的工具。 移动平均线最有效的用法之一，是作为趋势过滤器。当市场根据移动平均线的研究显示出明显单边趋势时，价格继续朝该方向运行的概率往往更高。当然，在实际交易中，我们仍然需要结合其他技术分析工具，来辅助确定更精准的进出场时机。 在交易中，主要使用两种类型的移动平均线：第一种是简单移动平均线（SMA），第二种是指数移动平均线（EMA）。 1）简单移动平均线：简单移动平均线（Simple Moving Average，简称SMA）是通过计算某个指定周期内的平均价格得到的。在计算过程中，每个周期的数据权重是相同的。 举个例子，20周期简单移动平均线，是将最近20个交易日的收盘价进行平均计算得到的。当新的数据加入时，最新的数据会被纳入计算，而最早的数据则会被剔除。 2）指数移动平均线：指数移动平均线（Exponential Moving Average，简称EMA）在计算上比SMA更复杂一些。它的设计初衷是减少简单移动平均线固有的滞后性。EMA的核心特点在于，对最近的价格数据赋予更高的权重，而对较早的数据赋予较低的权重。因此，EMA对价格变化更加敏感，能够更快反映市场的最新动向。 SMA和EMA哪个更好？ 那么问题来了：在实际交易中，究竟哪一种移动平均线更优

　　近期，艾迪康旗下上海锦测医学检验所有限公司正式通过美国病理学家协会（CAP）复评审。此次CAP复评审的顺利通过，标志着该实验室在样本处理、实验流程、数据分析、质量控制等全流程管理方面保持国际高质量水准。 　　艾迪康引进Guardant Health, Inc.产品建立的全面基因组测序（CGP）实验室，以通过世界一流的检测服务推动中国肿瘤新药的临床研究与精准诊疗发展为目标，在本次评审中以零缺陷通过CAP的认证。该实验室此前已经通过与Guardant Health的一致性评估，并通过双方密切合作，始终确保具备高水平的与Guardant Health全球同步合规开展液体活检CGP检测的能力，为本土及跨国药企提供符合国际标准的临床检测数据支持。未来，双方将继续深化合作，共同推动中国肿瘤新药研发与国际接轨。 　　国际质控金标准，筑牢精准基因检测基石 　　CAP为美国病理学家学会的简称(College of American Pathologists，CAP)，是一家非营利性公益组织，是由临床检验学家和病理学家组成的联合会，被公认为是医学实验室质量保证的领导者之一，致力于临床试验室步骤的标准化和改进，倡导高质量和经济有效的医疗保健服务。 　　本次认证覆盖实验室全流程体系，包括样本接收、核酸提取、建库测序、生物信息分析、报告解读、设备管理、人员资质与质量持续改进等关键环节。上海锦测实验室在此次认证过程中，全面对标CAP标准，从样本接收到报告交付的全流程体系，充分展现了艾迪康在实验室管理与技术执行上的专业能力。 　　值得一提的是，艾迪康早在2008年就已率先在上海实验室通过CAP认证，成为国内较早获得该国际权威资质的第三方医学检测机构之一。作为全国连锁的第三方独立医学实验室先行者，艾迪康成立于2004年，已在全国布局30余家实验室，提供4000余项检测项目，并拥有ISO15189、CA

从去年开始，A股市场上的量化基金出现了极强的赚钱效应，可以说出现了比往年更极端的结构化行情。   无论是外行人看来比较神秘的私募量化，还是人人都能买到的公募量化，在去年都取得了非常好的回报，而这也是量化私募平均跑赢主观权益类基金的一年。   为什么会出现这样的情况呢？   简单来说，无非就是A股过去10年的主观公募基金，在最近几年的平均回报都走向下坡路，一是因为A股减少了像2020-2021年的大白马抱团行情，也减少了像2022年领跑全市场的电新行情，在市场抱团行情减少的背景下，在A股市场里的选股研究，对主观多头的考验越来越高，而大多数主观多头也没抓住去年那几只涨的飞快的AI龙头股。   反而，在最近两年量化基金进入了顺风区。一是市场流动性的改善，去年A股多数交易时间的成交量都在2万亿附近，换手率的提升对量化基金来说等于提供了更多的机会。二是去年上证指数从3350涨到4000点，接近20%的涨幅，结构性的行情给量化基金产生更大的beta。   回顾下去年做的好的私募量化和公募量化，多家机构都预计今年量化基金在震荡市中的表现也会不错。   私募量化 vs 公募量化   首先，从产品形态上看，私募量化和公募量化虽然都叫量化，但并不是一回事。 私募量化的策略空间更大，产品设计更灵活，常见于指数增强、市场中性、多空、CTA等多策略并行，目标更偏向绝对收益和超额收益。 公募量化则更多集中在宽基增强、行业增强和量化选股，既要考虑超额收益，也要兼顾流动性、申赎体验和持有人接受度，整体约束更多。   如果只看2025年的成绩单，私募量化前两名比较明确。   公开数据显示，百亿量化私募里，灵均投资、幻方量化排在最前面，2025年机构平均收益分别约为73%、56%。而且不只是头部机构在涨，整个量化私募板块

一顿操作猛如虎 一看收益三千五 [无语]   二月满仓期权 每天三五十万波动 三月拿两倍三倍Etf 还加融资杠杠 200万持仓 大家说说这个行情这样的收益 是做的好呢…还是做的差呢…[捂脸]  

在这场关于“交易形态识别”的演讲中，资深交易员Tom Hougaard并没有单纯讨论趋势线、形态或指标，而是从一个更根本的问题切入：我们真的在“看市场”，还是只是在“看自己”？ 这是整场演讲的核心。 看见，是一种天赋，也是一种诅咒 人类拥有识别图像和模式的能力，这是美妙的能力。但它也可能成为陷阱。 Tom举了一个简单的例子：有时我们看到一张图片，会觉得它像骷髅；换个角度，它可能只是花朵；再换个视角，它也许只是水龙头。 问题不在图像本身，而在我们“如何看”。 他引用一种观点：我们不是按照事物本来的样子去看世界，而是按照我们自己的样子去看。 在交易中，这种现象尤为明显。 “连线游戏”：趋势线的心理来源 小时候，很多人都玩过“数字连线”的游戏：把1连到2，再连到3……最后，一幅漂亮的图画就出现了。 这种训练让我们的大脑习惯于： ✔ 寻找点 ✔ 连接点 ✔ 推断未来形态 于是，当我们面对图表时：把一个高点连到第二个高点，再连到第三个高点，向右延伸一条线，命名为“趋势线”。 当趋势线被突破，我们称之为“趋势线突破信号”。 看起来优雅、整齐、充满逻辑。 问题是——在回测时，它很漂亮。在实盘中，它经常让人措手不及。 因为我们忽略了一个心理现象：空想性错觉——在随机数据中看到并不存在的模式。 在研究历史图表时，我们会自动忽略失败的案例，只记住成功的突破。而当真实交易时，我们才发现市场并没有“按图施工”。 许多在纸上看起来完美的策略，在实时市场中根本无法执行。 例如，如果你交易道琼斯指数，从下午2:30到晚上9点有78根5分钟K线。你必须时刻盯着，否则就可能错过“那一次完美突破”。 这不是交易系统的问题，这是执行现实的问题。 没有完美系统 Tom直言，他不相信灵魂伴侣，不相信星座，不相信地球是平的，更不相信存在完美交易系统。 不存在完美指标，完美形态以及完美胜率。 如果你在寻找100%胜率系

在一次主题为“为什么常规方法赚不到钱”的演讲中，资深交易员Tom Hougaard并没有像大多数分享者那样，从技术指标讲起。他一开场就说：我不会教你怎么操作，我要教你在交易时如何思考。 这句话，其实已经点破了整场演讲的核心。 从交易大厅走出来的视角 Tom并非一开始就是独立交易者。他曾在伦敦交易大厅工作十年，亲眼见过数百万笔订单在盘口上成交。他不仅自己交易，还管理和对冲头寸，长期观察不同规模、不同背景的交易者如何进出市场。 这种经历给了他一个极其罕见的优势——他看见了“群体行为”。 十年之后，他逐渐明白一件事：市场不是技术分析的问题，而是人的问题。 2009年熊市期间，他离开机构，成为完全自主的交易者。没有固定工资，没有“安全毯”，每天面对的只有波动的价格和自己内心的起伏。 那一年他赚了超过100万英镑。而另一年，他几乎亏光。这不是神话，而是真实的交易生涯。 真正的敌人不是市场，而是恐惧 Tom在演讲中反复强调一个主题：恐惧。 他并不是一个天生无所畏惧的人。生活中他会紧张、会害怕、会焦虑。但在交易中，他逐渐建立了一种特殊的状态——对风险高度敏感，却不被恐惧控制。 在节礼日的一次交易中，道琼斯指数剧烈波动，上下超过1100点。他在巨幅震荡中经历巨额浮亏，但他的大脑没有“失控”。他后来开玩笑说，如果那时给他做脑部扫描，杏仁核可能都不会像圣诞树一样亮起来。 这不是天赋，而是长期训练的结果。 练习不会让你完美，只会让你变得“固定”。 如果你不断以错误方式练习，你只会把错误固化成习惯。 技术分析不是圣杯 Tom说，他也研究过布林带、MACD、RSI、随机指标、移动平均线、斐波那契回撤……和大多数交易者一样，他曾经相信“工具”可以带来确定性。 但现实很简单：75%～80%的散户交易者是亏损的。这些人并不愚蠢。他们同样会使用这些指标。 如果大多数人都在使用同样的技术工具，而大多数人都在亏

会和近期光代替铜有关系吗

应该是担心石油危机导致的通胀抑制需求，冲突前纽铜就开始贵过伦铜了，但铜矿股下跌也就是危机后才开始

如果我告诉你，有一种方法可以在价格图表上还没有出现任何“结构改变”（CHoCH）之前，就提前识别趋势反转，你会怎么想？ （备注：在SMC中，CHoCH（Change of Character）的解释是：当原有市场结构被有效破坏，且主导方向发生转变时所出现的“结构性转折信号”。一句话精准定义，CHoCH = 原趋势中的“内部结构节奏”被打破，并首次形成相反方向的有效结构。） 这正是我想在这篇文章中带你深入探讨的内容。 这不是关于预测顶部或底部，也不是去追逐双顶、双底或头肩形这些反转形态。 重点在于，通过观察价格行为和市场情绪在当前趋势彻底破坏之前所发生的变化，提前识别趋势反转的迹象。 我会以EURUSD作为主要示例，但这个方法适用于任何市场、任何交易风格，以及任何时间周期。 我已经使用这套方法多年，它在不同市场中出现的频率，远比大多数交易者意识到的要高。 大多数交易者对趋势的误解 很多交易者被教导用一种非常标准化、教科书式的方式去理解趋势：高点不断抬高、低点不断抬高代表上升趋势；低点不断降低、高点不断降低代表下降趋势。 理论上，这种定义是成立的。但在真实市场中，价格走势很少长时间保持如此干净整齐。 股票价格或货币对价格的走势并非平滑的回调，更常见的是来回波动，有时形成窄幅震荡区间，在再次启动之前逐步积累买压与卖压。 这就是为什么许多等待明显反转信号或经典图表形态确认的交易者，往往在新趋势启动之后才入场，结果总是慢了一步。 为什么我关注“派发”，而不是单纯的支撑与阻力？ 当市场处于趋势中时，价格通常围绕一个中轴线进行分布，而不是精确地遵守某个关键支撑或阻力位。 价格会反复向上突破中轴线，然后向下移动，再反复循环。这也是趋势在图表上看起来“凌乱”的原因之一。 正因为如此，我不会只专注于某些精确价位或传统技术分析中的支撑阻力。 相反，我更关注价格在中轴线两侧的派发区域，因为这更能反