社区

英特尔现在不单单是一家公司，而是美国国家战略的一部分，目前全球最先进的芯片制造产能超过90%集中在台湾，美国政府非常焦虑，万一台海出事，全球芯片供应链瞬间断裂。从IPhone。到F35，战斗机全都造不出来，所以美国砸下了芯片法案，几百亿美元的补贴就是要扶持本土的芯片制造能力，而英特尔是唯一一家有希望扛起这面大旗的美国公司，台积电在亚利桑那建的厂。工人都是从台湾飞过去的，技术还是台湾的。三星在德州的厂良率一直上不去，大客户纷纷跑路。只有英特尔是土生土长的美国公司，有完整的研发和制造能力，有几十年的技术积累，他不成功。美国的芯片制造复兴就是一句空话，所以你会看到美国政府给英特尔的支持力度是空前的，补贴、贷款、国防订单，政策倾斜，能给的都给这不是因为英特尔特别优秀，而是因为美国没有别的选择。 18A是英特尔的技术底牌，全球唯一同时量产GAA加背面供电代工业务是长期愿景，但兑现预期在28年，先进封装是眼前的现金流，已经有客户预付定金抢产能，而背后的战略支撑是美国芯片制造复兴的国家意志，技术有了，客户在谈，政策在扶持。 另外从这次gtc大会可以看到，CPU已经不是配角！配角这个观点在过去两年几乎成了市场共识。打开任何一篇AI分析报告，主角儿永远是英伟达，GPU、GPU还是GPU？黄仁勋穿着皮夹克往台上一站下就。CPU呢，像个过气明星，偶尔被提一嘴，但从来不是焦点。很多投资人心里的潜台词是英特尔，那不是上个时代的公司吗？ 我们先搞清楚一个基本。AI不只是训练！ 黄教主这次着重的说了AI的五重架构！ 过去两年大家看到的AI军备竞赛主要是什么？是OpenAI、Google、meta这些巨头疯狂囤积GPU，训练越来越大的模型，GPT3、GPT 4、GPT 5参数。量从千亿飙到万亿，现在大模型确实需要海量的GPU，几千块、几百块显卡并联，烧电如烧钱算力。 但训练只是AI的上半场，当模型训练完成

给工具加了个异动监测功能，今天扫了 4 只股票 我们最近给 AlphaSeeker 加了一个统计异动检测——用 z-score 和相对成交量来判断价格波动是否异常。 今天一打开就看到 4 只亮红灯了： • $National Storage Affiliates Trust(NSA)$  NSA 变动 +30.0%，z-score 17.9，成交量 11.8x • $NEBIUS(NBIS)$  NBIS 变动 +15.0%，z-score 2.3，成交量 2.7x • $BitMine Immersion Technologies Inc.(BMNR)$  BMNR 变动 +13.9%，z-score 2.3，成交量 1.7x • $BioCryst制药(BCRX)$  BCRX 变动 +13.1%，z-score 4.3，成交量 4.4x 做这个功能的初衷是省去每天盯盘看新闻的时间，有异动系统会自动标出来。 工具地址：alpha-seeker.cn，欢迎反馈。 ⚠️ 本内容基于公开市场数据和数学模型生成，仅供学习研究参考，不构成任何投资建议。模型存在局限性，请勿作为买卖依据。投资有风险，决策需谨慎。

图片 很多人一听到交易胜率只有22%，第一反应肯定是：“这还能赚钱吗？”但现实却恰恰相反。Martin Luk用一套几乎只做五单亏四单的交易策略，最终却以969.8%的全年回报拿下了2025年的USIC冠军（2万美元账户组别）。 拥有逾40年历史、国际知名的实盘交易大赛——美国投资锦标赛（United States Investing Championship, USIC）2026年3月初公布了2025年最终成绩。多位中国香港交易员在国际舞台上取得历史性佳绩，不仅包揽两大股票组别的冠军，更创下多项赛事新纪录。 在“两万美元仓位股票组别”，年仅24岁的香港新生代交易员Martin Luk以969.8%的全年回报强势夺冠，获赛事方确认创下该组别的最新世界纪录。同组的另一位香港交易员Adrian Law则以264%的回报取得季军。 图片 另外，Martin Luk在2024年美国投资锦标赛（USIC） 中，他表现极为出色，在11个月内取得了+150.2%的收益率……随后在12月又实现了53.1%的收益，最终以全年+283.1%的回报率位列第六名。 对于任何交易员来说，这样的成绩都堪称耀眼——而做到这一点的，却是一位年仅24岁、交易生涯只有5年的年轻人。无疑他代表了新一代交易者中极具潜力的一群人。 图片 Martin也非常慷慨地分享了自己的经验。在回顾2024年的交易表现以及整个成长过程时，他系统总结了自己一路走来的关键教训与核心交易思路。这些经历不仅展现了一个交易者的成长轨迹，也为其他交易者提供了宝贵的参考。 需要说明的是，文中的所有观点和经验均来自Martin本人。无论你是刚入门的交易新手，还是已经有一定经验的交易者，认真读完他的完整交易旅程，都很可能从中获得启发与思考。 Martin的交易旅程 2020年末，中国香港特区政府宣布推出1万港元（约1280美元）的现金发放计划——

本文由德国职业交易员Rolf Schlotmann撰写，他是一名拥有16年以上交易经验交易员，是技术分析与价格行为交易的践行者，奉行“价格行为优先，概率思维，而非预测”的交易理念。 图片 一直以来“反转交易”都背负着很差的名声。但反转交易策略真的更差、更危险，应该被避免吗？作为一名拥有超过16年交易经验的交易员，我可以负责任地告诉你：事实并非如此，恰恰相反。 每一段新趋势，都是从前一段趋势的反转开始的。正因为如此，反转交易者往往能够更早地识别新趋势，并通过更长时间持有新趋势，从而显著扩大盈利空间。如果你希望尽早抓住最优质的趋势，研究反转是非常值得的。 接下来，我将介绍3种你可以在任何市场、时间框架中使用的交易策略（请务必先在模拟账户中练习！）。本文中的概念和策略是经久不衰的，因为它们触及了市场和价格行为运作的核心本质。我的目标是通过这些策略，帮助你真正理解市场的本质。 策略#1：背离 尽管许多交易者都听说过背离交易，但大多数人只是停留在表面理解。让我从一个不同的角度，解释背离的真正含义。 在下方的价格图表中，我添加了一个14周期RSI指标。RSI是一种动能指标，这意味着它衡量的是价格运动的速度以及市场运行的强度。 每当价格创出新高时，我用蓝色方框标记出来，同时也标记了RSI指标在同一时间的位置。 这里发生了一件很有意思的事情。你注意到了吗？ RSI在价格每次创出新高时，却形成了更低的高点。这就是我们所说的背离，因为价格走势和指标走势出现了背离。 但为什么这很重要？ 由于RSI衡量的是趋势强度，RSI的高点逐渐降低，说明市场动能正在减弱，趋势正在放缓。如果我们当前持有多头仓位，这是一个非常重要的信号，因为它意味着趋势延续的概率正在降低。 图片 RSI指标衡量的是趋势波段的持续时间和强度。在下方的图表中，我用水平线标出了价格走势中的每一个高点。 最明显的现象是，每一个新的价格高

今天是3月17号星期二，中信证券为大家讲讲恒生指数好淡仓的资金流情况，昨天恒生指数涨了368点，报25834点。市场倾向卖出好仓，同时买入淡仓。好仓方面，净卖出的金额达到约4000万，根据我们的情绪分数指标，卖出的强度属于一年以来的中性水平。而淡仓方面，净买入的金额达到约8200万。根据我们的情绪分数指标，买入的强度属于一年以来接近极高水平。今天上午时段，恒生指数再次上涨了254点到26088点，中信证券这边的投资者倾向卖出好仓，同时买入淡仓。热门参考牛证58013，收回价为25600点，热门熊证参考67904，收回价为26450点。

热门股区间位置速查 03月16日 模型测算区间 + 当前价格位置： ▸ NVDA $180.25 ｜区间下沿以下 56% 距下沿 $221.70 → -18.7% 距上沿 $295.60 → +64.0% ▸ AAL $10.30 ｜区间下沿以下 6% 距下沿 $11.13 → -7.5% 距上沿 $24.99 → +142.6% ▸ NOK $8.24 ｜区间中下 (39%) 距下沿 $7.11 → +15.9% 距上沿 $10.00 → +21.4% ▸ BMNR $20.54 ｜区间上沿以上 51% 距下沿 $13.43 → +52.9% 距上沿 $18.13 → +-11.7% ▸ MARA $9.32 ｜区间下沿以下 464% 距下沿 $-10.90 → -185.5% 距上沿 $-15.26 → +-263.7% 模型只是一个观察维度，市场定价包含了模型无法捕捉的因素。 完整的区间图表和趋势数据可以在 AlphaSeeker 查看 (alpha-seeker.cn) ⚠️ 本内容基于公开市场数据和数学模型生成，仅供学习研究参考，不构成任何投资建议。模型存在局限性，请勿作为买卖依据。投资有风险，决策需谨慎。

$苹果(AAPL)$  $英伟达(NVDA)$  $台积电(TSM)$  $特斯拉(TSLA)$  $黄金/美元(XAUUSD.FOREX)$   基金： XAU5000上下继续补，等原油回调收获 科创，电力继续铺垫，保留底仓拿长期 港红，QDII，宽基开定投 美股：跌破22000，平好未来，补特斯拉（375），QQQ（583） 美股：跌破20000，平可乐，英伟达，补特斯拉350 特斯拉升405开385put 美股挺半个月到4月满仓，止损位10%清仓，止赢位15%清7成仓 此轮回调策略，现金仓+科技，转换 公众号：HopeLee OnePiece 分享个人投资心得

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。

图片 在外汇和指数市场里长期赚钱，说实话并不轻松。很多趋势跟踪系统的胜率本来就不到50%，也就是说，连续几笔亏损是常态，而不是意外。真正考验交易者的，不是某一次止损，而是当你已经连亏五笔时，还能不能冷静地继续按系统执行，而不是临时改规则、乱加仓或者干脆放弃。长期盈利，从来都不是靠“猜对”，而是靠稳定地执行。 具有长期实战交易经验的资深交易员、VectorVest董事总经理David Paul博士在采访里讲得很直白。他给出了一个更成熟的答案：“真正重要的不是胜率，而是你如何管理风险与利润。”他强调，即使是一个只有50%胜率的交易系统，只要资金管理得当，同样可以实现长期的大幅盈利。 他管理交易的核心不是追求高命中率，而是控制风险、让利润跑出来。他不会因为一两笔亏损就怀疑系统，也不会随便在亏损中摊低成本。对他来说，每一笔交易的风险都是事先定义好的，真正重要的是长期的资金曲线，而不是短期的输赢情绪。 还有一个很有意思的点，当连续盈利时，反而风险最大。很多人一顺就加大仓位，一亏就缩手不做，这恰恰是最糟糕的节奏。连胜容易让人过度自信，放松纪律；连亏反而更应该按规则小心执行。交易不是情绪游戏，而是概率游戏。只要系统有正期望，真正要做的就是在好时不飘，在差时不慌。长期下来，结果自然会说话。 下面，我们梳理出David Paul交易体系中的核心逻辑。 一、50%胜率系统，盈利的关键在哪里？ David Paul的观点非常清晰：交易的成败，不取决于你对多少次，而取决于你每次对的时候赚多少，错的时候亏多少。 换句话说，如果你的系统胜率是50%，但：每笔亏损控制在 -1R；每笔盈利能够做到 +2R、+3R甚至更多，那么数学优势就会站在你这边。 长期下来，账户曲线自然会向上倾斜。 二、如何判断一笔交易是否“失败”？ David Paul认为，交易失败不是靠感觉判断，而是靠规则。“技术结构才是标准，而

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]  

英特尔现在不单单是一家公司，而是美国国家战略的一部分，目前全球最先进的芯片制造产能超过90%集中在台湾，美国政府非常焦虑，万一台海出事，全球芯片供应链瞬间断裂。从IPhone。到F35，战斗机全都造不出来，所以美国砸下了芯片法案，几百亿美元的补贴就是要扶持本土的芯片制造能力，而英特尔是唯一一家有希望扛起这面大旗的美国公司，台积电在亚利桑那建的厂。工人都是从台湾飞过去的，技术还是台湾的。三星在德州的厂良率一直上不去，大客户纷纷跑路。只有英特尔是土生土长的美国公司，有完整的研发和制造能力，有几十年的技术积累，他不成功。美国的芯片制造复兴就是一句空话，所以你会看到美国政府给英特尔的支持力度是空前的，补贴、贷款、国防订单，政策倾斜，能给的都给这不是因为英特尔特别优秀，而是因为美国没有别的选择。 18A是英特尔的技术底牌，全球唯一同时量产GAA加背面供电代工业务是长期愿景，但兑现预期在28年，先进封装是眼前的现金流，已经有客户预付定金抢产能，而背后的战略支撑是美国芯片制造复兴的国家意志，技术有了，客户在谈，政策在扶持。 另外从这次gtc大会可以看到，CPU已经不是配角！配角这个观点在过去两年几乎成了市场共识。打开任何一篇AI分析报告，主角儿永远是英伟达，GPU、GPU还是GPU？黄仁勋穿着皮夹克往台上一站下就。CPU呢，像个过气明星，偶尔被提一嘴，但从来不是焦点。很多投资人心里的潜台词是英特尔，那不是上个时代的公司吗？ 我们先搞清楚一个基本。AI不只是训练！ 黄教主这次着重的说了AI的五重架构！ 过去两年大家看到的AI军备竞赛主要是什么？是OpenAI、Google、meta这些巨头疯狂囤积GPU，训练越来越大的模型，GPT3、GPT 4、GPT 5参数。量从千亿飙到万亿，现在大模型确实需要海量的GPU，几千块、几百块显卡并联，烧电如烧钱算力。 但训练只是AI的上半场，当模型训练完成

图片 很多人一听到交易胜率只有22%，第一反应肯定是：“这还能赚钱吗？”但现实却恰恰相反。Martin Luk用一套几乎只做五单亏四单的交易策略，最终却以969.8%的全年回报拿下了2025年的USIC冠军（2万美元账户组别）。 拥有逾40年历史、国际知名的实盘交易大赛——美国投资锦标赛（United States Investing Championship, USIC）2026年3月初公布了2025年最终成绩。多位中国香港交易员在国际舞台上取得历史性佳绩，不仅包揽两大股票组别的冠军，更创下多项赛事新纪录。 在“两万美元仓位股票组别”，年仅24岁的香港新生代交易员Martin Luk以969.8%的全年回报强势夺冠，获赛事方确认创下该组别的最新世界纪录。同组的另一位香港交易员Adrian Law则以264%的回报取得季军。 图片 另外，Martin Luk在2024年美国投资锦标赛（USIC） 中，他表现极为出色，在11个月内取得了+150.2%的收益率……随后在12月又实现了53.1%的收益，最终以全年+283.1%的回报率位列第六名。 对于任何交易员来说，这样的成绩都堪称耀眼——而做到这一点的，却是一位年仅24岁、交易生涯只有5年的年轻人。无疑他代表了新一代交易者中极具潜力的一群人。 图片 Martin也非常慷慨地分享了自己的经验。在回顾2024年的交易表现以及整个成长过程时，他系统总结了自己一路走来的关键教训与核心交易思路。这些经历不仅展现了一个交易者的成长轨迹，也为其他交易者提供了宝贵的参考。 需要说明的是，文中的所有观点和经验均来自Martin本人。无论你是刚入门的交易新手，还是已经有一定经验的交易者，认真读完他的完整交易旅程，都很可能从中获得启发与思考。 Martin的交易旅程 2020年末，中国香港特区政府宣布推出1万港元（约1280美元）的现金发放计划——

本文由德国职业交易员Rolf Schlotmann撰写，他是一名拥有16年以上交易经验交易员，是技术分析与价格行为交易的践行者，奉行“价格行为优先，概率思维，而非预测”的交易理念。 图片 一直以来“反转交易”都背负着很差的名声。但反转交易策略真的更差、更危险，应该被避免吗？作为一名拥有超过16年交易经验的交易员，我可以负责任地告诉你：事实并非如此，恰恰相反。 每一段新趋势，都是从前一段趋势的反转开始的。正因为如此，反转交易者往往能够更早地识别新趋势，并通过更长时间持有新趋势，从而显著扩大盈利空间。如果你希望尽早抓住最优质的趋势，研究反转是非常值得的。 接下来，我将介绍3种你可以在任何市场、时间框架中使用的交易策略（请务必先在模拟账户中练习！）。本文中的概念和策略是经久不衰的，因为它们触及了市场和价格行为运作的核心本质。我的目标是通过这些策略，帮助你真正理解市场的本质。 策略#1：背离 尽管许多交易者都听说过背离交易，但大多数人只是停留在表面理解。让我从一个不同的角度，解释背离的真正含义。 在下方的价格图表中，我添加了一个14周期RSI指标。RSI是一种动能指标，这意味着它衡量的是价格运动的速度以及市场运行的强度。 每当价格创出新高时，我用蓝色方框标记出来，同时也标记了RSI指标在同一时间的位置。 这里发生了一件很有意思的事情。你注意到了吗？ RSI在价格每次创出新高时，却形成了更低的高点。这就是我们所说的背离，因为价格走势和指标走势出现了背离。 但为什么这很重要？ 由于RSI衡量的是趋势强度，RSI的高点逐渐降低，说明市场动能正在减弱，趋势正在放缓。如果我们当前持有多头仓位，这是一个非常重要的信号，因为它意味着趋势延续的概率正在降低。 图片 RSI指标衡量的是趋势波段的持续时间和强度。在下方的图表中，我用水平线标出了价格走势中的每一个高点。 最明显的现象是，每一个新的价格高

给工具加了个异动监测功能，今天扫了 4 只股票 我们最近给 AlphaSeeker 加了一个统计异动检测——用 z-score 和相对成交量来判断价格波动是否异常。 今天一打开就看到 4 只亮红灯了： • $National Storage Affiliates Trust(NSA)$  NSA 变动 +30.0%，z-score 17.9，成交量 11.8x • $NEBIUS(NBIS)$  NBIS 变动 +15.0%，z-score 2.3，成交量 2.7x • $BitMine Immersion Technologies Inc.(BMNR)$  BMNR 变动 +13.9%，z-score 2.3，成交量 1.7x • $BioCryst制药(BCRX)$  BCRX 变动 +13.1%，z-score 4.3，成交量 4.4x 做这个功能的初衷是省去每天盯盘看新闻的时间，有异动系统会自动标出来。 工具地址：alpha-seeker.cn，欢迎反馈。 ⚠️ 本内容基于公开市场数据和数学模型生成，仅供学习研究参考，不构成任何投资建议。模型存在局限性，请勿作为买卖依据。投资有风险，决策需谨慎。

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 在外汇和指数市场里长期赚钱，说实话并不轻松。很多趋势跟踪系统的胜率本来就不到50%，也就是说，连续几笔亏损是常态，而不是意外。真正考验交易者的，不是某一次止损，而是当你已经连亏五笔时，还能不能冷静地继续按系统执行，而不是临时改规则、乱加仓或者干脆放弃。长期盈利，从来都不是靠“猜对”，而是靠稳定地执行。 具有长期实战交易经验的资深交易员、VectorVest董事总经理David Paul博士在采访里讲得很直白。他给出了一个更成熟的答案：“真正重要的不是胜率，而是你如何管理风险与利润。”他强调，即使是一个只有50%胜率的交易系统，只要资金管理得当，同样可以实现长期的大幅盈利。 他管理交易的核心不是追求高命中率，而是控制风险、让利润跑出来。他不会因为一两笔亏损就怀疑系统，也不会随便在亏损中摊低成本。对他来说，每一笔交易的风险都是事先定义好的，真正重要的是长期的资金曲线，而不是短期的输赢情绪。 还有一个很有意思的点，当连续盈利时，反而风险最大。很多人一顺就加大仓位，一亏就缩手不做，这恰恰是最糟糕的节奏。连胜容易让人过度自信，放松纪律；连亏反而更应该按规则小心执行。交易不是情绪游戏，而是概率游戏。只要系统有正期望，真正要做的就是在好时不飘，在差时不慌。长期下来，结果自然会说话。 下面，我们梳理出David Paul交易体系中的核心逻辑。 一、50%胜率系统，盈利的关键在哪里？ David Paul的观点非常清晰：交易的成败，不取决于你对多少次，而取决于你每次对的时候赚多少，错的时候亏多少。 换句话说，如果你的系统胜率是50%，但：每笔亏损控制在 -1R；每笔盈利能够做到 +2R、+3R甚至更多，那么数学优势就会站在你这边。 长期下来，账户曲线自然会向上倾斜。 二、如何判断一笔交易是否“失败”？ David Paul认为，交易失败不是靠感觉判断，而是靠规则。“技术结构才是标准，而

今天是3月17号星期二，中信证券为大家讲讲恒生指数好淡仓的资金流情况，昨天恒生指数涨了368点，报25834点。市场倾向卖出好仓，同时买入淡仓。好仓方面，净卖出的金额达到约4000万，根据我们的情绪分数指标，卖出的强度属于一年以来的中性水平。而淡仓方面，净买入的金额达到约8200万。根据我们的情绪分数指标，买入的强度属于一年以来接近极高水平。今天上午时段，恒生指数再次上涨了254点到26088点，中信证券这边的投资者倾向卖出好仓，同时买入淡仓。热门参考牛证58013，收回价为25600点，热门熊证参考67904，收回价为26450点。

热门股区间位置速查 03月16日 模型测算区间 + 当前价格位置： ▸ NVDA $180.25 ｜区间下沿以下 56% 距下沿 $221.70 → -18.7% 距上沿 $295.60 → +64.0% ▸ AAL $10.30 ｜区间下沿以下 6% 距下沿 $11.13 → -7.5% 距上沿 $24.99 → +142.6% ▸ NOK $8.24 ｜区间中下 (39%) 距下沿 $7.11 → +15.9% 距上沿 $10.00 → +21.4% ▸ BMNR $20.54 ｜区间上沿以上 51% 距下沿 $13.43 → +52.9% 距上沿 $18.13 → +-11.7% ▸ MARA $9.32 ｜区间下沿以下 464% 距下沿 $-10.90 → -185.5% 距上沿 $-15.26 → +-263.7% 模型只是一个观察维度，市场定价包含了模型无法捕捉的因素。 完整的区间图表和趋势数据可以在 AlphaSeeker 查看 (alpha-seeker.cn) ⚠️ 本内容基于公开市场数据和数学模型生成，仅供学习研究参考，不构成任何投资建议。模型存在局限性，请勿作为买卖依据。投资有风险，决策需谨慎。

$苹果(AAPL)$  $英伟达(NVDA)$  $台积电(TSM)$  $特斯拉(TSLA)$  $黄金/美元(XAUUSD.FOREX)$   基金： XAU5000上下继续补，等原油回调收获 科创，电力继续铺垫，保留底仓拿长期 港红，QDII，宽基开定投 美股：跌破22000，平好未来，补特斯拉（375），QQQ（583） 美股：跌破20000，平可乐，英伟达，补特斯拉350 特斯拉升405开385put 美股挺半个月到4月满仓，止损位10%清仓，止赢位15%清7成仓 此轮回调策略，现金仓+科技，转换 公众号：HopeLee OnePiece 分享个人投资心得

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

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

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

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！

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

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

本文中，我想带你系统梳理一下，我最常用的一种利用“流动性扫单”（Liquidity Sweep）来做反转交易的方法。 不只是讲什么是流动性扫单，而是分享我每天实际是如何交易它的——我在哪里寻找机会、如何入场、止损放在哪里，以及在有效控制风险的前提下，如何设定现实可行的盈利目标。 市面上有很多视频或文章会从宏观层面讲“流动性”的概念。但这篇内容不是那种泛泛而谈。 你在这里看到的，是一套实操性强、可重复执行的方法——基于真实市场案例和价格行为，在最低15分钟级别上进行流动性扫单交易，以及我实际执行交易的完整流程。 从更高时间框架开始 在谈入场之前，你必须先理解“市场背景”。我总是从1小时图开始分析，不是为了在这个周期上交易，而是为了识别整体市场结构、趋势方向，以及更大级别的运行逻辑。 以EUR/USD的例子来说，市场明显在不断形成更低的高点和更低的低点。这一点本身就已经告诉我，应该优先寻找做空机会，而不是试图去抄底。 如果你在不知道1小时或4小时结构的情况下，就直接在15分钟图上做形态交易，那基本等于蒙着眼睛开车。 在下单之前，理解市场结构和市场运行逻辑，是第一要务。 高时间框架给你方向，低时间框架给你入场。这种组合，比任何单一形态或孤立策略都更重要。 图片 （EUR/USD 1小时图：展示空头市场结构，多次结构突破（BoS）、不断形成更低的高点和更低的低点，以及清晰的下行趋势，用作高时间框架背景。） 为什么“分布”与“均值回归”很关键 我之前提到过一个概念，叫做“分布通道”。它并不是传统意义上的支撑与阻力，我也不追求去精确抓住最高点或最低点。 我关注的是“对称性”。市场往往围绕一个中心点（也就是“均值”）来回波动。当价格偏离这个均值太远时，通常会出现向均值回归的行为。 你会反复看到这样的走势：价格在趋势的一侧不断推进，在关键流动性区域和流动性池附近积累大量止损，随后市场反转，

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