大家好，我是「小雅攒钱记」的作者小雅。很多朋友建议，让我分享一下如何解决信息差的问题，因此才有了这个分享系列。
昨日市场骤变，如 180 度大转折，成功吸引众人目光。然而，其间有一更为关键之事却被大家所忽视，接下来我便为大家一一道来！
此外，本文共包含三个部分，其中最后一部分【重要提示】尤为关键，堪称本篇之精髓所在，诸位务必留意。
一、故意唱衰
今年 5 月至 9 月，市场持续下行，金融行业从业者的悲观情绪甚至超过散户。
随即，各券商所谓专家纷纷唱空预期与 A 股。
需说明的是，他们并非针对市场或行情悲观，而是对自身所处行业感到悲观。
实话说，这类人靠贩卖焦虑谋利。
若无人焦虑，谁会在意其课题与演讲？
金融从业者深知行业将被整顿，许多人面临失业降薪。
日后行业或削减半数人员，他们怎会不慌？怎会无怨？
如此，唱空预期与股市便也有因可循。
因其唱空，诸多散户愈感恐慌，最终被其情绪误导，于低位割肉！
散户易受误导，只因未能洞悉消息背后真相。
简言之，利好利空取决于机构利益。
机构成本才是判定利好利空的关键。
实则此乃信息差所致，尽管当下社交媒体发达，
可关键信息仍掌控于少数人之手的局面依旧未改。
二、只能干着急？
更可怖的是，即便知晓他们在蓄意制造焦虑，你也无从下手！
要知道，看到并非认知，信息实则就是数据，而大数据分析正是串联数据的逻辑脉络。
因而，仅获取信息是不够的，还需能够认知信息，此即大数据分析的意义所在。
就如前几日市场热烈追捧的智能驾驶概念，诸多股票价格均直线飙升，例如如下这只股票：
此为「岩山科技」的走势图，
有人觉得是因特斯拉即将推出完备版智能驾驶软件并达成首批交付而催生的利好。
此即信息差，毕竟我们无法预先获悉，即便事先知晓，也不一定能洞察其影响。
此刻便需运用大数据统计工具，将机构的行为予以捕捉，
如此一来，我们便能洞悉机构的真实意向！
大数据统计工具的运作原理如下：
首先把全部的「交易行为」数据予以留存，
历经长时间的累积之后，再借助大数据模型展开运算，
进而能够呈现出各异的「交易行为」特征。
再观此股票：
图中橙色柱体系我使用超十年的大数据系统里的「机构库存」数据，
此数据可反映机构资金的活跃状况，也就是说该数据越活跃，代表参与交易的机构资金越充裕、时间越持久，是展现机构资金交易意愿的重要标识。
由图可知，在前两日股价大幅波动向下调整之际，表面上股价呈现低迷态势，
但实际上「机构库存」数据始终保持活跃，这表明机构大资金始终在踊跃参与其中。
意味着机构资金已然获取相关消息，且此类消息最终在交易层面有所体现。
诸位再瞧下面这一只股票，相同概念下为何其表现却差强人意呢：
此乃「宇通客车」的交易行为走势图。
从图中能够发现，「机构库存」数据已然不见踪迹，
这也就意味着机构大资金已不再踊跃介入，
故而，即便存在利好消息，股票亦未显著上扬！
总体而言，利好与利空实则多是演给散户瞧的，而散户关键在于要能够洞悉背后机构的运作情形！
三、重要提示
从今日的梳理中可轻易察觉，当下行情分化颇为显著。在此情形下，紧追机构的抉择方为重中之重。
然而，鲜少有能对机构资金展开全面性观测的途径。
你是否知晓究竟哪些股票存在机构资金的参与，并且其参与程度还极为踊跃呢？且看下文附图：
从图中能够看出，当前多数股票仅有 2 到 3 天有机构资金参与，
显然这不足以推动行情持续上扬，唯有那些获得机构资金深度参与的品种才具备这样的契机，诸位不妨仔细思量。
本篇就聊到这里，关注小雅，随时随地带给你不同视角。
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