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2025年过去了，迎来崭新的2026年，继续持续跟踪市场，继续对自己的系统进行打磨，今年的的主要任务是：1.学习和会应用python语言；2.建立自己的一套顺势异动交易系统，在去年的基础上，将各指标及参数进行确定；3.形成一套对上述顺势交易系统的回测系统，建立仓位管理，使资金效率最大化；
2025年交易记录
2025年交易记录
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面对AI量化交易在A股市场日益增强的影响力（近三成成交额由其主导），散户若想获得相对优势，不应试图在速度、计算或高频博弈上与之抗衡，而应精准定位并利用量化策略的固有盲区与市场结构性机会。核心策略是：发挥人类的主观能动性、灵活性和对复杂非结构化信息的理解能力，在量化模型覆盖不足或容易产生系统性偏差的领域进行作战。
以下是散户可以采用的几大优势策略：
1. 实施“反共识”交易，利用市场情绪与量化同质化偏差
量化策略高度依赖历史数据和特定因子（如动量、波动率），这导致在极端市场情绪下，大量算法会做出同质化反应，从而创造“过度反应”的机会。
* 捕捉情绪极端值：当市场情绪指标（如“恐贪指数”）进入极度贪婪（>80）或极度恐惧（<20）区间并持续时，往往是量化模型集体追涨或杀跌的节点，此时逆向操作胜率较高。例如，当科创板情绪极度贪婪而恒生指数极度恐惧时，执行“减仓科技股、加仓港股”的对冲操作，已被证明能有效捕捉风格切换机会。
* 识别并回避量化“踩踏”陷阱：量化资金高度集中的板块（如计算机、电子）容易出现因算法同时触发买卖条件而导致的急涨急跌。散户应避免盲目跟风这些热门赛道，转而关注情绪与价格出现顶背离或底背离时的反转信号。
2. 聚焦量化模型的“认知盲区”，深耕基本面与复杂信息
AI模型擅长处理海量结构化数据，但在处理非结构化、定性信息方面存在短板。
* 深入基本面研究：在量化资金渗透率较低的板块（如银行、公用事业、食品饮料），股价更多由公司基本面和长期逻辑驱动。散户通过深入研究财报、理解行业竞争格局、评估管理层能力与诚信，可以将深度认知转化为超额收益。数据显示，2025年上半年在消费股中进行基本面深耕的散户，收益率远超量化平均收益。
* 关注模型难以量化的变量：如行业生态的潜在变化、技术路线的颠覆性创新、政策的长远影响等。这些因素往往无法被历史数据完美拟合，却可能决定公司的长期价值。AI可能因未纳入“行业补贴退坡政策”而导致推荐失误，而这正是人类投资者的判断空间。
3. 进行时间与板块的“错位竞争”，避开量化锋芒
量化交易，尤其是高频策略，在特定时段和板块具有统治力，散户可以选择其力量薄弱的阵地。
* 时间错峰交易：量化交易在尾盘（如14:30-15:00）最为活跃。散户可将主要操作时段集中在早盘（9:30-10:00）和午盘初（13:00-13:30），此时市场更多由人工决策主导，散户的滑点成本更低，决策胜率反而更高。
* 选择“低量化渗透+高景气”组合：主动避开通过Level-2数据观察到的、挂单撤单频繁、疑似被高频量化主导的个股。转而选择那些量化成交占比低（例如<15%）、但行业或公司自身景气度向上（业绩增速>20%）的板块和个股进行布局。
4. 将AI定位为“增强工具”，而非“决策主体”，构建人机协同优势
散户不应恐惧或完全排斥AI，而应善用其提升自身效率，但牢牢掌握决策权。
* 用AI处理数据，用人脑做出决断：利用AI快速整合财报、研报、新闻，进行数据筛选和初步预警（如监控大股东减持、政策变动）。但最终的买卖决策必须基于自身对投资逻辑的验证和理解。记住，“AI能帮你查资料，但最终的决策得自己做。”
* 警惕AI工具的局限性：明白AI建议本质是“高级看图说话”，其结论“有时对有时错，关键是我们不知道何时对”。对于AI推荐的标的，务必进行交叉验证，特别是核查其是否忽略了重要的非财务负面信息。
总结：散户的核心优势与行动纲领
面对AI量化，散户的终极优势在于灵活性、对复杂世界的综合理解以及独立的主观判断。成功的策略不是硬碰硬，而是：
1. 思维反共识：在市场情绪和量化资金集体走向极端时，保持冷静，逆向思考。
2. 研究降维打击：在量化覆盖不足的领域（深度基本面、非结构化信息）建立认知壁垒。
3. 操作上错位竞争：在时间和板块选择上，避开量化主战场，在“边缘地带”创造优势。
4. 工具上人主机辅：让AI成为你的信息副手，但自己永远做投资司令官。
量化交易淘汰的是依靠情绪和消息追涨杀跌的旧式散户，而为那些善于利用工具、发挥人类独特智慧、执行严格纪律的理性投资者留下了新的生存空间。
以下是散户可以采用的几大优势策略：
1. 实施“反共识”交易，利用市场情绪与量化同质化偏差
量化策略高度依赖历史数据和特定因子（如动量、波动率），这导致在极端市场情绪下，大量算法会做出同质化反应，从而创造“过度反应”的机会。
* 捕捉情绪极端值：当市场情绪指标（如“恐贪指数”）进入极度贪婪（>80）或极度恐惧（<20）区间并持续时，往往是量化模型集体追涨或杀跌的节点，此时逆向操作胜率较高。例如，当科创板情绪极度贪婪而恒生指数极度恐惧时，执行“减仓科技股、加仓港股”的对冲操作，已被证明能有效捕捉风格切换机会。
* 识别并回避量化“踩踏”陷阱：量化资金高度集中的板块（如计算机、电子）容易出现因算法同时触发买卖条件而导致的急涨急跌。散户应避免盲目跟风这些热门赛道，转而关注情绪与价格出现顶背离或底背离时的反转信号。
2. 聚焦量化模型的“认知盲区”，深耕基本面与复杂信息
AI模型擅长处理海量结构化数据，但在处理非结构化、定性信息方面存在短板。
* 深入基本面研究：在量化资金渗透率较低的板块（如银行、公用事业、食品饮料），股价更多由公司基本面和长期逻辑驱动。散户通过深入研究财报、理解行业竞争格局、评估管理层能力与诚信，可以将深度认知转化为超额收益。数据显示，2025年上半年在消费股中进行基本面深耕的散户，收益率远超量化平均收益。
* 关注模型难以量化的变量：如行业生态的潜在变化、技术路线的颠覆性创新、政策的长远影响等。这些因素往往无法被历史数据完美拟合，却可能决定公司的长期价值。AI可能因未纳入“行业补贴退坡政策”而导致推荐失误，而这正是人类投资者的判断空间。
3. 进行时间与板块的“错位竞争”，避开量化锋芒
量化交易，尤其是高频策略，在特定时段和板块具有统治力，散户可以选择其力量薄弱的阵地。
* 时间错峰交易：量化交易在尾盘（如14:30-15:00）最为活跃。散户可将主要操作时段集中在早盘（9:30-10:00）和午盘初（13:00-13:30），此时市场更多由人工决策主导，散户的滑点成本更低，决策胜率反而更高。
* 选择“低量化渗透+高景气”组合：主动避开通过Level-2数据观察到的、挂单撤单频繁、疑似被高频量化主导的个股。转而选择那些量化成交占比低（例如<15%）、但行业或公司自身景气度向上（业绩增速>20%）的板块和个股进行布局。
4. 将AI定位为“增强工具”，而非“决策主体”，构建人机协同优势
散户不应恐惧或完全排斥AI，而应善用其提升自身效率，但牢牢掌握决策权。
* 用AI处理数据，用人脑做出决断：利用AI快速整合财报、研报、新闻，进行数据筛选和初步预警（如监控大股东减持、政策变动）。但最终的买卖决策必须基于自身对投资逻辑的验证和理解。记住，“AI能帮你查资料，但最终的决策得自己做。”
* 警惕AI工具的局限性：明白AI建议本质是“高级看图说话”，其结论“有时对有时错，关键是我们不知道何时对”。对于AI推荐的标的，务必进行交叉验证，特别是核查其是否忽略了重要的非财务负面信息。
总结：散户的核心优势与行动纲领
面对AI量化，散户的终极优势在于灵活性、对复杂世界的综合理解以及独立的主观判断。成功的策略不是硬碰硬，而是：
1. 思维反共识：在市场情绪和量化资金集体走向极端时，保持冷静，逆向思考。
2. 研究降维打击：在量化覆盖不足的领域（深度基本面、非结构化信息）建立认知壁垒。
3. 操作上错位竞争：在时间和板块选择上，避开量化主战场，在“边缘地带”创造优势。
4. 工具上人主机辅：让AI成为你的信息副手，但自己永远做投资司令官。
量化交易淘汰的是依靠情绪和消息追涨杀跌的旧式散户，而为那些善于利用工具、发挥人类独特智慧、执行严格纪律的理性投资者留下了新的生存空间。
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工业和信息化部等八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》
重点内容如下：
强化人工智能算力供给。推动智能芯片软硬协同发展，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术。有序推进高水平智算设施布局，加快建设算力互联互通平台、全国一体化算力网监测调度平台，开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署，提升智算资源供给能力。
开发高水平行业模型。支持模型训练和推理方法创新，开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型。培育重点行业大模型，发展“云－边－端”模型体系，持续提升泛化能力。
加快重点行业应用赋能。加快赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等制造业相关重点行业，加快标杆解决方案和经验推广应用。
提升重点企业应用水平。鼓励龙头企业、央国企等先行先试，提供规模化应用场景，先行探索人工智能赋能制造业的新模式新应用。深入实施中小企业数字化赋能专项行动，支持中小企业开展数字化、智能化改造，加快中小企业人工智能应用复制推广。
推进重点区域推广应用。发挥国家人工智能创新应用先导区作用，建设并开放一批“人工智能+制造”应用场景，打造具备行业特色的创新高地。
推动智能装备迭代。加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统，提升自主决策、分析和执行等能力。加快发展手术机器人、智能诊断系统等，加速智能医疗装备产品创新和临床应用推广。推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备研发、制造、运行，发展无人机等智能低空装备。开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试与安全评估，有序推进产品准入和上路通行试点。
打造创新载体。布局一批人工智能领域重点实验室，加强对类脑智能、世界模型等前沿技术探索。
重点内容如下：
强化人工智能算力供给。推动智能芯片软硬协同发展，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术。有序推进高水平智算设施布局，加快建设算力互联互通平台、全国一体化算力网监测调度平台，开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署，提升智算资源供给能力。
开发高水平行业模型。支持模型训练和推理方法创新，开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型。培育重点行业大模型，发展“云－边－端”模型体系，持续提升泛化能力。
加快重点行业应用赋能。加快赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等制造业相关重点行业，加快标杆解决方案和经验推广应用。
提升重点企业应用水平。鼓励龙头企业、央国企等先行先试，提供规模化应用场景，先行探索人工智能赋能制造业的新模式新应用。深入实施中小企业数字化赋能专项行动，支持中小企业开展数字化、智能化改造，加快中小企业人工智能应用复制推广。
推进重点区域推广应用。发挥国家人工智能创新应用先导区作用，建设并开放一批“人工智能+制造”应用场景，打造具备行业特色的创新高地。
推动智能装备迭代。加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统，提升自主决策、分析和执行等能力。加快发展手术机器人、智能诊断系统等，加速智能医疗装备产品创新和临床应用推广。推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备研发、制造、运行，发展无人机等智能低空装备。开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试与安全评估，有序推进产品准入和上路通行试点。
打造创新载体。布局一批人工智能领域重点实验室，加强对类脑智能、世界模型等前沿技术探索。
京公网安备 11010802031449号