096 多模型同步预警-《造个系统做金融》
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第二项,波动率扩张模型进入高危区间。近五日隐含波动率上升斜率创三年新高,且期权市场出现大量虚值看涨合约集中建仓现象。
第三项,成长因子失效模型报警。过去一个月发布财报的五十二家创业板公司中,三十九家营收增速低于预期,但股价平均上涨23%。
第四项,盘口语言解读模块输出异常结论。系统通过对大宗交易对手方行为模式的分析,发现多个账户在高位挂单后频繁撤单,制造虚假承接力,诱导跟风盘入场。
第五项,情绪指数正式越过红色阈值。网络舆情热度与股价涨幅的相关性达到0.91,历史上每次接近这一数值,随后三个月内均发生大幅回撤。
最后,马尔可夫链模型完成新一轮推演。画面中央跳出概率分布图:未来十四天内,市场向下突破关键支撑位的概率为76.3%,向上延续涨势的概率为21.1%,横盘震荡不足3%。
六盏红灯,同时点亮。
警报声并未响起,这是预设规则——系统只在实盘操作受阻时发出声音提示。但六块面板上的闪烁红光已经说明一切。
李阳迅速打包六组模型的原始日志,准备导入即将上线的GPU集群进行深度回测。他知道,这些数据将成为下一阶段策略训练的核心样本。
张远没有动。他盯着纳斯达克实时市盈率,那个数字刚刚跳过120倍。他记得陈帆曾在一次复盘会上提过,2000年4月,这个指标触顶的位置是123倍。
“差不了几天了。”他喃喃道。
陈帆走回主位,双手撑在控制台上,目光扫过大屏。他调出十年期纳斯达克市盈率曲线,将其与当前A股科技板块走势并列放置。两条线的形态惊人相似:都是先缓慢爬升,再陡峭拉升,最后形成近乎垂直的尖顶。
“看这里。”他指着两幅图的中期阶段,“溢价扩散速度几乎一致。都是从龙头公司开始,然后蔓延到二线,再到毫无业务关联的壳资源。现在连做家电的、搞物流的,只要贴个‘智能’标签,市值就能翻三倍。”
他又切到机构持仓数据。“再看集中度。公募基金前***重仓股中,科技类占比从去年底的31%升至现在的58%。这不是配置,是押注。”
房间里安静下来。
李阳的手指悬在键盘上方,没有敲下任何命令。他知道,一旦确认泡沫存在,就意味着要做出选择——是继续跟随趋势,还是逆势布局。
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