第96章 情绪的维度（1 / 2）
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经历了“追高禁令”事件后，柯景阳对“纪律”有了，全新的敬畏。但他并没有，因此全盘否定，自己“感知市场”的方向。他知道，真正的强大，不是用一方的优势，去压制另一方，而是如何将两者融合，取长补短。
他的目光，再次投向了，那本王叔的笔记。这一次，他不再只是，模糊地感受“市场情绪”，而是带着，一种明确的目的性去翻阅，他需要找到，那些隐藏在，定性描述中的、可以被捕捉的规律性特征。
他重点研读笔记中，关于市场底部，尤其是“恐慌极点”的描述。王叔用极其精炼的语言，记录了，几个关键时刻：
“”2013年5月31日”：央行降准大利好公布，市场高开低走，收盘翻绿。批注：“利好不涨，人心已散，接近绝望。”
“2015年7月27日”：市场连续暴跌，某日成交量急剧萎缩，卖盘枯竭。批注：“无量暴跌，恐慌盘殆尽，否极泰来之兆。”
“”2015年8月24日”：百股跌停，交易所门口有散户哭泣。批注：“群体性恐慌，极致往往孕育反转。”
“利好不涨”、“无量暴跌”、“百股跌停”…
柯景阳拿着笔，将这些关键词，一个个圈出来，写在旁边的，一张白纸上。这些不再是，模糊的感觉，而是市场中，曾经真实发生过的、可以观察到的现象。
他兴奋地拿起这张纸，走到林小雨的工位旁。
“小雨，你看这个！”
林小雨从代码中抬起头，接过那张，写着几个词语的纸，眉头微蹙：“这是什么？”
“这是王叔笔记里，提到的‘市场恐慌极点’会出现的一些特征！”柯景阳语气激动，“你看，‘利好不涨’、‘无量暴跌’、‘百股跌停’…这些是不是，可以变成数据？”
林小雨看着纸上的词，眼神从疑惑，逐渐变得专注起来。作为量化工作者，她的思维本能地开始，将这些定性描述，转化为可定义的变量。
“‘利好不涨’…”她沉吟道，“这可以定义为，一个事件函数：在某日，有重大利好政策发布的，前提下，计算[t+1日]大盘的涨跌幅。如果结果为负，则触发一次‘利好不涨’信号。统计一段时间内，此类信号的频率和强度…”
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