
最近AI虚拟陪伴赛道的融资消息刷了屏,美国顶级风投领投AI虚拟角色初创公司,种子轮融到1500万美元,估值直接摸到7500万美元,连OpenAI的核心董事会成员都以个人身份下场布局,瞄准“AI伴侣+虚拟IP”的平台化机会。国内的调研数据更能反映市场需求的迫切:腾讯研究院显示98%的受访者愿意用AI陪伴弥补社交缺口,Just So Soul研究院的数据更扎眼,30%的人偏好和聊天机器人互动,超7成Z世代想和AI虚拟人做朋友,人均拥有1.8个AI好友,还有4成Z世代每天靠AI产品获取情感支持。中金研报也指出,AI陪伴场景落地快、需求强,国内公司凭借工程师红利和产品打磨能力,在赛道上有天然优势。但不少人盯着相关公司的估值纠结,高了不敢碰合法股票配资,低了觉得捡漏,可实际市场里,高估值飙涨、低估值阴跌的例子比比皆是,这时候单看估值就太片面了,得从资金、行为、价格等多个维度拆解市场逻辑。
我之前有个同事,选股就认准“低估值”,总说“买便宜的不会错”,结果去年拿着一只市盈率不到5倍的AI概念股,愣是套了大半年。后来我帮他用量化工具拆解才发现,问题根本不在估值,而在机构资金的态度。很多人选股把估值当金科玉律,要么盼着“估值修复”,觉得曾经到过的估值早晚要回来;要么等着“估值压缩”,觉得高估值会随盈利提升回归合理。但投资买的是未来预期,利润反映的是过去,估值高低本身就是伪命题,真正决定股价走向的,是掌握定价权的机构大资金的交易意愿。 看图1:
展开剩余62%很多人看到高估值就本能回避,却忽略了估值之外的关键变量——机构交易行为。我用了十多年的量化大数据系统,能通过长期沉淀的机构交易特征数据,还原资金的真实态度。这种量化工具的核心,是从海量交易数据里提取机构独有的交易痕迹,通过比对来衡量机构参与的活跃程度,比单纯看K线和财报要直接得多。 看图2:
反过来,那些看起来“便宜”的低估值标的,也未必是香饽饽。我那位同事拿的就是典型例子,市盈率不到5倍,财报数据也没大问题,但股价就是持续走弱,核心原因就是机构大资金没兴趣。 看图3:
在复杂多变的市场里,单一维度的判断很容易出错,就像只看估值选AI赛道标的,要么错过机会,要么踩进陷阱。量化大数据的价值,就是帮我们从资金、行为、价格、概率等多个维度拆解市场,跳出“估值高低”的单一执念,转向更全面的多维思考。这种量化方-不是凭空来的,是通过十多年的市场数据沉淀,提炼出机构交易的核心特征,让我们能更客观地看清市场本质,而不是被表面的数字迷惑。对普通投资者来说,掌握这种多维思考的方式,比盯着某一个指标更重要,它能帮我们建立更稳定的投资逻辑,避免被情绪左右,做出更合理的决策。
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