【0114韭菜公社】语音会议纪要精华（文末有音频链接）

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。

①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。

②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。

③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。

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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