【0114韭菜公社】语音会议纪要精华(文末有音频链接)

基本面驱动 2022-01-15 14:57

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01
A股的股票日内T+0介绍

用户ID:基股传声 


(以下观点仅代表发言人观点,不代表韭菜公社观点,个股行业有风险,请谨慎投资。)

 

一、收益来源

1、首先是时间段,每天四个小时的开盘时间,其实大部分成交在前半个小时,就是九点半到十点之间,这应该是比较多的,我们是在交易最活跃的这段时间去捕捉整个股票基金的收益,持仓基本上就是短的可能就几秒钟,然后长可能就一分钟,两分钟这个样子,这个时间段差不多能占60%-70%的收益率。

 

2、第二是交易方向的分布,也就是做多赚钱还是做空赚钱。我们统计下来相比做空,做多可能会更容易去赚钱,原因可能跟A股散户的交易特征有很大的关联,我们去做T,其实基本上都是做趋势的,说白了就是涨的时候比你更快,能够早点进去,然后能早点出来,基本上都是做这种趋势的。我们推出来散户有一个交易习惯,他可能会更容易在上涨的时候,不理智的往里面冲,但是下跌的时候,散户一般来说没有止损的习惯,所以不是很好赚钱,这就是散户的交易习惯。

 

3、还有个股的问题,如果是在一些大的蓝筹股,做T还是挺难的,反而是一些中小票妖股,这些票做T0反而更容易,我们也去思考这个原因,可能是因为大的蓝筹股,一方面盘口比较厚,还有一方面是参与的投资者比较多,专业的可能会比较多,中小板块可能更容易受个人的影响,一旦不专业的人出现,更容易会对价格产生比较大的偏离,所以这是我们认为做T0比较容易赚钱的一个原因。

 

4、我们赚钱还有一方面就是拉涨停板,有些妖股往往会有大单子连续往上顶,这个时候做T0就比较容易冲进去然后再出来,一波拉升可能会连续进出好几次,这样比较容易赚钱。

 

二、不建议散户做T

我不太建议散户去做T,因为从各个维度上去说,他们都没有办法跟专业的机构,包括量化等等去做对比,差异很大。

 

1、数据因素

首先是数据的要求,比如我们每天数据的要求就是三张表,委托表、市场表、成交表,光这三张表每天的数据量大概有八九个G,里面数据量又分为不同类型。

首先是市场表,无论在手机上还是通达信上,可以看到它三秒更新一次,会更新一些盘口和交易量的数据,一个股票大概一天有4800个,约等于5000条数据,这个数据量应该是三张表里面最少的,他只是告诉你市场上整个盘口的情况。

然后是委托表,这张表详细的记录了在这段时间,有哪些人,下了怎样的单子,这个单子的买卖方向,这个单子的价格,这个数据更新会非常快,可能几毫秒就会更新,因为不断有人会提交一些委托。

最后是成交表,它会显示出来在刚刚过去的成交里面发生了什么情况,哪个ID卖给了哪个ID,以多少钱的价格,卖了多少,是更微观的信息。

所以我们常常看到市场表,其实是根据委托表和成交表做了一个变化,很粗糙的程度,真正的细节隐藏在委托表和成交表里面,开发因子的时候会发现他们更为有用,因为当他下单的时候代表了他的某种意图,而市场表其实只是结果,并不能够深入的去刻画这些人的信息。

所以数据量我们看得比大家多,通知还看得比大家快,因为大家在炒股的时候,可能比我们看到的行情会慢那么几秒钟,这个可能跟网络信号有关系,有人说你们这是作弊,凭什么你们看的比我们快,因为这些数据都是要花钱去采购的,每年还要花不少钱在这上面,所以快的一两秒钟都是拿钱砸出来的,从时间尺度上去看比大多数散户看到的是要快的,这也是我为什么极其反对散户去做T,如果没有经过职业训练的话基本都是反T。

 

2、硬件因素

硬件要求就是我们常说的,我算的比你快。这三张表的数据量其实是非常大的,长年累月把每一天都累加起来,硬盘的数据都是好几十T的容量。我们基本上都会进行编程,把数据拿过来做一个综合,然后计算,中间可能会算上百个因子。在这段时间就需要计算机非常快的计算,计算机一般来说会部署到券商的机房里面,因为这样更快,包括现在有一些监管问题,这个数据是不能往外传的,所以都托管在券商的机房里面,保证我们收到的数据比较快,同时机器的性能也是非常好的,我们机器都是128核,可能光一个cpu就三四十万,所以从硬件要求上来说,也比大家算的更快,你可能还没想明白这个盘口什么意思,这边机器已经算完。

 

3、模型因素

第三个就是模型要求,深度学习、大数据这些东西。以我们经验的来看,机器学习算是在深度学习出现之前一种比较常用的模型,尤其是以树模型为主,基本上占据了大部分的机器学习的领域,但是随着这两年深度学习出来之后,包括大家看到的用手机拍照,或者是语音识别,其实背后都是深度学习,这两年我们就把深度学习也往这边搬。以我们的经验,深度学习确实是在预测方面比机器学习要强很多,不是强一点半点的事。所以我们基本上都用的是深度学习这一块。

所以综合这几个原因,我不是特别建议散户去做T,散户在这三方面几乎没有任何优势可言。

 

三、研究方法

1、数据

研究方法分两块,第一块就是数据层面,我们所有的数据都基于三张表,大家看到盘口的三个数据,三秒一个take,你所看到的最后那个价格,其实是发生在这3秒里面,这三秒之间发生了很多的角度,甚至交易价格都不太一样。take最后结束之后,返给你的那个信息,其实是最后一个成交的,交易撮合的一个价格,中间会有非常多的价格被隐藏在这些价格后面,你没有看到,我们去看日K线的时候,发现有一个特别大的单子,有个价格出现了一个极低的位置,但是去看日内分时图的时候,发现这个位置又找不见,很大可能就是这个价格就发生在三秒之内,所以这个价格可能并没有出现在上面,而是出现了在三秒中间,被撮合成交了。

 

2、学习模型

我们基于这3张表去衡量整个市场上面的买卖的不平衡程度,去分析这个市场上面有多少人其实是真正的潜在的购买者,有多少人其实是在背后吸引别人,并没有特别强的意愿进行成交,通过这些信息我们可以去把它分析出来。拿到这些数据之后我们会把他变成很多的因子,目前为止大概有一两百个因子,接下来要放到深度学习模型里面,目前为止有两大派,一派就是大家常用的图像识别CN,另一大派就是RN,更多会用在语义识别,就是这种连续性的情况下予以识别,这是我们整个T0的一个情况。

 

问答环节

问:您这边T0的策略年化是多少的收益,有多大的容量,有没有外借的券源?

答:我们去年做的还行,有十几个点,然后最近一般,最近整个市场也不是特别好,如果市场交易不活跃的话也会受影响,市场容量不是很大,这也是做T的一个很大的问题,因为大蓝筹股上面做T挺难的,只能在中小票上,就限制了容量,如果一旦大的话就会出现同样的策略去抢那个盘口,可能一抢就空了,说白了就只有那么多人卖给你,策略容量还是很有限。


问:选择什么样的标的,盘子大小?

答:高波动,500亿以下,盘子太小就不纳入选择。


问:怎么看最近很出名的量化幻方利润大回撤的事情?

答:去年十月份开始净值发生比较大的回撤,我们这个T0也是从那个时间点变得不是那么有效,市面上其他的也是发生同样的情况,我个人觉得就是扩张的太快了,而且大家的策略其实同质化挺严重的,确实有这种规模限制,我之前是做中低频的量化,在A股来说还真挺难做的,所以大家最后越做越快,从月度调仓变成了周度调仓,再变成了日度调仓,又变成T0,里面用到了非常多的量价类指标,只要这个因子有效就会往里面塞。所以大家都是量价类指标,又很拥挤,收益率都受影响。特别简单的技术指标不建议大家去看,因为如果特别简单一定会被量化发现,然后纳入到模型里面,最后随着很多人不停的在用,这个因子一定会失效。

 

问:现在量化是不是陷入了一个螺旋收缩的阶段,要怎么样去打破它?

答:螺旋收缩是有,就是从去年的九月份,十月份开始,监管层也注意到量化了,确实是有点大了,然后开始限制规模,确实是发展太快,如果大家都是量化,其实就是互相在里面拼,所以大家都在呵护这个市场,不能割得太狠,不然就大家互相割了。量化其实挣的是喜欢炒妖股的人的钱,蓝筹股量化,T0是不敢做的,随着量化越来越多,可以让散户去追板的恶习给改了,我个人觉得可能也是量化的贡献。

 

问:散户自己手工做T0的话,在专业人士面前,是否有自己的优势,如果有的话是在哪些方面?

答:散户的话是有的,因为现在也有这种人工团队,跟机器其实是两种不同的风格,机器的特点就是单笔挣的钱不多,但是量大,利润累积起来就很可观。人工T0的团队,对选股要求非常高,人可以综合更多的信息,没有办法去量化的一些信息,然后出手一般来说会比较重一点,这样才有比较好的利润。

 

问:做T0前提是要有底舱吗?操作是以打板为主,还是说先打好底仓再做T0为主,怎么样发现量化进场,或者说底仓在什么样的条件下会去建立?

答:当底仓的话一般都是有阿尔法策略,可能是以T+1换这个股票的,就是今天买明天卖,或者有周度换仓或者月度调仓。打板做的很少,大部分都是一波拉伸然后就下来,打板遇到的不多。

 

问:一笔T0的交易周期是多长?是几秒钟还是几分钟?

答:不定,有的可能几秒钟利润就出来了,有的你进去之后发现后面还在涨,那你就不着急出来,所以时间周期不确定。

 

问:建底仓在一只股票中占比有多少?

答:首先会有个阿尔法策略,对标中证500的指增,然后我们就在它的基础之上,再去做一些T0,有一些股票今天买明天就要卖,肯定就不能拿来做T0了,所以T0其实是一个补充,就是说你先做你的T,先做你的阿尔法,把你的仓调完了,其他不用的票,可以交易的票,才是T0的票。

 

问:卖出会不会核按钮?

答:一般来说不太会,都会根据市场的情况去下单,一次交易三四百个股票,有的时候可能都注意不到,因为三四百个股票其实很分散了,这个股票跌停对于整个组合的影响不是特别大,除非开盘都要跌停板了,那么可能模型会读一下盘口,看看当前市场挂单情况,可能会挂跌停,如果正常情况下一般都不会这样的,量化还是比较根据市场情况来的。


02
当前周期位置的资产大势研判及机会

用户ID:智慧鱼非鱼

 

(以下观点仅代表发言人观点,不代表韭菜公社观点,个股行业有风险,请谨慎投资。)


一、周期思维确认当前周期位置

1)当前周期阶段:萧条期主动去库存阶段;

2)库存期阶段:过渡期。目前已经到了被动去库存到主动去库存阶段。处于顶部交接处,交接点在10月、11月份出现;

3)特征:产品过剩,需求相对不足,价格下跌;

4)价格下跌是从2021年9月、10月份开始的;

5)持续到何时结束?初步判断价格下跌要持续到2023年下半年,这个需要跟踪。

 

二、资产大势研判:石油、美元、黄金、顺周期产品

1、石油

1)纽约石油结论:见顶震荡;

 


2)阶段:2020年3月最低6块多到现在约80元;

3)特点:本轮暴涨13倍。底部效应明显,顶部效应震荡时不明显;

4)研判结论:顶部阶段,或顶部震荡一段时间。

2、美元

1)美元指数:短期维持高位,长期回落;


 

2)阶段:萧条期初期;

3)研判结论:初期加息强势,随后回落下跌破位;

4)指导意义:初期加息,美元升值,全球流动性收缩;中期后期,经济萧条,美元贬值。

3、黄金

1)黄金:短期震荡,长期上涨再回落;

 

2)阶段:萧条期初期;

3)规律:美元强则黄金弱。萧条期通常暴涨;

4)研判结论:加息收流动性,美元指数走强,黄金震荡走弱;或明年后年进入暴涨期。

5)指导意义:a、对期货大咖,短期震荡,长期走牛。b、对股票大咖,区别股价周期的独立性。十年或几十倍牛股。c、对etf基金大咖,目前518880另类投资期货,风险不可控。不如跟踪股票;

6)黄金行业长期看好,萧条期看好;但短期顺周期可能无法幸免;

3、顺周期

1顺周期:下行趋势,包括有色,矿产,煤炭,化工等上游行业。

2)行业案例:LME铜连续、LME铝连续;

 


3)案例:股票,有色金属指数

 

中国铝业:A型图,能够成M型的概率比较小,目前主要是震荡反弹(仅做案例分析使用);

 

 

三、行业机会分享

1、行业机会

1)畜牧养殖,传媒,动漫游戏,旅游,养老,物流,央视50,教育,影视,互联网30;如在9月份以来传媒和畜牧养殖反弹30%左右,而很多行业是下跌20%至30%;

2)金融,地产等估值低;这个可能有关注的机会;

3)大格局,大战略行业比如新能源,新能源车,光伏,元宇宙(包含5G、6G)等存在长期机会。这些属于大概念,每年存在机会,和短期估值没关系和产业发展阶段关系更大。

2、案例。中证畜牧指数,9月份到现在反弹较大,主要是涉及畜牧概念主要是猪肉和鸡肉。

 

四、问答:

Q:猪行业较以前越来越集中,现在也没有像以前的像猪瘟,对行业整个打击非常大的事儿;以及随着环保和管理趋严,小的农户的市场的生存的空间越来越小,那么会不会存在随着集中度提高,整个行业的的波动会越来越小,猪的周期大幅度的波动,会不会被烫平?

A:这个直接就涉及到我们做投资的空间。首先跟美国的企业比,我们国家的这个集中度不高;第二个发现你会发现,美国的这个猪周期,大概几十年内的波动也不小;当然第三,随着集中的提升,其波动性会稍微要小一些,毕竟还有政府在后面站台。


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