【补缺之后，应该怎么玩】
沪指今天向下填了3050点的缺口，感觉像是有意识的复制19年2月份的行情。之前我们画的那个对比图，不知道大家还记不记得。
（图一）
前面蓝色标记处，是19年2月份：
第一波行情爆发是由券商推动的，随后指数留下了第二个缺口，伴随的是市场走了一波轰轰烈烈的第三阶段。不过指数随后走进震荡区间，量能逐渐缩下去，市场情绪逐渐退潮，这有一波非常强的杀空间板。
等到第三个缺口出现的时候，也是券商推动的，但是基本只有一个华创阳安勉强走了4连板，市场内部已经有点中空了，指数漂亮，内部分化行情。但是，做好市场抱团票，依然可以够吃点肉。
后面黄色标记处，是20年1月份（目前）：
第一波行情，同样有券商的推波助澜，指数也是留下了跳空的第二个缺口，走入区间震荡。这个阶段，是星期六为核心的第三阶段。
后面这几天，指数逐渐走弱到今天补了下面的缺口，和19年3月底的指数如出一辙。而且情绪也非常相仿。
当时是持续的杀空间板，而这波行情，由于前面的星期六，模塑科技，晶方科技等抱团票赚钱效应的掩饰，导致大家对超短亏钱效应的感受没有那么深刻，但实际上市场已经中空很久了。
不能说这次会完全复制前次的三个跳空缺口，但是从各方面考虑这两波行情，无论是指数，是中级周期，是券商，还是调整状态等，都有很大的可比性。加之今天对情绪的一个集中释放，大家可以作为参考。
贴一下03.29之后的几个龙头：
图二三四五六七八
这些都是03.29号前后启动的，随后走出来的龙头票，虽然没有东方通信，没有国风塑业那么名字响彻，但是做好了也是够吃一波的。图中，十字光标所在的交易日，就是03.29日。
… …
今天有个异常数据，需要提一下：北向资金2个多月以来首次出现净流出，从开盘开始就单边流出，收盘大概50亿。
贴一下2019年至今的北向资金流入情况（VS沪指）：
图九十
上图，大家可以明显的感觉到，主要有五个阶段。
1）第一个阶段年初到3月底，也就是刚才上图复盘，出现那两根大阳线之前的那段时间，基本上是单边净流入的，偶尔一两天流出。这个阶段是众所周知的2月份小牛市，大龙遍地，东方通信，大智慧，人民网等。
2）然后是走进4月份，开始大幅流出，尤其是刚才复盘提到的几个大阳线之后，4月8号之后，内部中空，流出开始逐渐加速。有一波丰乐种业行情，以及随后的金力永磁。
3）一直到6月初，才有了一波修复，但也谈不上什么大行情，就是反复的流入流出，分歧还是比较明显的。到这个阶段的尾巴，8月初的时候，有一波明显的流出，那是因为中M关系不断出消息。这个阶段，行情非常差，到处断头铡刀。是垃圾分类行情，一拖股份，绿色动力等。
4）再然后，从8月份开始，逐渐恢复到单边净流入，偶尔有几天流出。这个时候行情一般，但已经不是单边的杀跌行情，出了深圳的深赛格和深大通行情，依然是小的中级周期。
5）第五次，大家都知道了，轰轰烈烈的漫步者（一阶段）→→星期六（三阶段）行情，目前看是一波小牛市。
其实单从北向资金流入流出和市场的对比来看，北向资金绝不是单纯的无脑买价值投资票，他们对A股中级周期情绪的敏感程度非常高。
而且，北向资金单拎出来的这个数据，和上面单纯研究指数和中级周期的数据不谋而合。大家要重视，和指数以及情绪相互佐证，留意接下来北向资金的动向，是否会出现去年3月底，上图的第一个蓝圈的情况，逐渐流出增加。
如果，接下来指数如去年3月底出现修复大阳线，要持续跟踪北向资金是否继续流出增加。如果这两个条件同时出现，可能会导致市场情绪中空。也就是开篇说的情况，市场内部分化行情，抱团龙头大肉，做错大面。
历史不简单的重复，但历史总是惊人的相似。至于这波行情，是不是超级大牛市，现在管不着，影响当下中段和短线操作的，只管眼下。如果接下来的修复，超过今天文章说的这种情况，再重新修正对操作并不会产生影响。
… …
今天盘面，流G一枝独秀，科技股零散的拉升。
这种极端分化的盘面状态，历史上最类似的经历，其实就是雄安行情。不过，雄安是因为主题足够大，足够空前，所以，穿越了指数的大调整。但是，当前的整体情绪，其实比雄安之前要强很多。不过，这不影响流G板块的玩法，参与这个板块，忽略指数即可。
但是，这个板块的交易，有很大的伦理道德争议。我是这么看的，不盲目乱炒，不添油加醋，正常交易即可。
什么叫正常交易，就是别你买了，就到处传播恐慌，内心盼望着事态更加严重。这是极度不成熟的赌徒心态。我们换个角度来看，也会发现，这个事态的传播过程，也是一个情绪周期的发酵过程，遵从着启动，发酵，高潮，衰退的节奏。
所以，想要参与这种情绪事件的交易，自己好好琢磨这里面的情绪节奏，根据节奏阶段做相应的交易策略即可，根本没必要去做无用的散播恐慌等业余的事情。
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沪指今天向下填了3050点的缺口，感觉像是有意识的复制19年2月份的行情。之前我们画的那个对比图，不知道大家还记不记得。
（图一）
前面蓝色标记处，是19年2月份：
第一波行情爆发是由券商推动的，随后指数留下了第二个缺口，伴随的是市场走了一波轰轰烈烈的第三阶段。不过指数随后走进震荡区间，量能逐渐缩下去，市场情绪逐渐退潮，这有一波非常强的杀空间板。
等到第三个缺口出现的时候，也是券商推动的，但是基本只有一个华创阳安勉强走了4连板，市场内部已经有点中空了，指数漂亮，内部分化行情。但是，做好市场抱团票，依然可以够吃点肉。
后面黄色标记处，是20年1月份（目前）：
第一波行情，同样有券商的推波助澜，指数也是留下了跳空的第二个缺口，走入区间震荡。这个阶段，是星期六为核心的第三阶段。
后面这几天，指数逐渐走弱到今天补了下面的缺口，和19年3月底的指数如出一辙。而且情绪也非常相仿。
当时是持续的杀空间板，而这波行情，由于前面的星期六，模塑科技，晶方科技等抱团票赚钱效应的掩饰，导致大家对超短亏钱效应的感受没有那么深刻，但实际上市场已经中空很久了。
不能说这次会完全复制前次的三个跳空缺口，但是从各方面考虑这两波行情，无论是指数，是中级周期，是券商，还是调整状态等，都有很大的可比性。加之今天对情绪的一个集中释放，大家可以作为参考。
贴一下03.29之后的几个龙头：
图二三四五六七八
这些都是03.29号前后启动的，随后走出来的龙头票，虽然没有东方通信，没有国风塑业那么名字响彻，但是做好了也是够吃一波的。图中，十字光标所在的交易日，就是03.29日。
… …
今天有个异常数据，需要提一下：北向资金2个多月以来首次出现净流出，从开盘开始就单边流出，收盘大概50亿。
贴一下2019年至今的北向资金流入情况（VS沪指）：
图九十
上图，大家可以明显的感觉到，主要有五个阶段。
1）第一个阶段年初到3月底，也就是刚才上图复盘，出现那两根大阳线之前的那段时间，基本上是单边净流入的，偶尔一两天流出。这个阶段是众所周知的2月份小牛市，大龙遍地，东方通信，大智慧，人民网等。
2）然后是走进4月份，开始大幅流出，尤其是刚才复盘提到的几个大阳线之后，4月8号之后，内部中空，流出开始逐渐加速。有一波丰乐种业行情，以及随后的金力永磁。
3）一直到6月初，才有了一波修复，但也谈不上什么大行情，就是反复的流入流出，分歧还是比较明显的。到这个阶段的尾巴，8月初的时候，有一波明显的流出，那是因为中M关系不断出消息。这个阶段，行情非常差，到处断头铡刀。是垃圾分类行情，一拖股份，绿色动力等。
4）再然后，从8月份开始，逐渐恢复到单边净流入，偶尔有几天流出。这个时候行情一般，但已经不是单边的杀跌行情，出了深圳的深赛格和深大通行情，依然是小的中级周期。
5）第五次，大家都知道了，轰轰烈烈的漫步者（一阶段）→→星期六（三阶段）行情，目前看是一波小牛市。
其实单从北向资金流入流出和市场的对比来看，北向资金绝不是单纯的无脑买价值投资票，他们对A股中级周期情绪的敏感程度非常高。
而且，北向资金单拎出来的这个数据，和上面单纯研究指数和中级周期的数据不谋而合。大家要重视，和指数以及情绪相互佐证，留意接下来北向资金的动向，是否会出现去年3月底，上图的第一个蓝圈的情况，逐渐流出增加。
如果，接下来指数如去年3月底出现修复大阳线，要持续跟踪北向资金是否继续流出增加。如果这两个条件同时出现，可能会导致市场情绪中空。也就是开篇说的情况，市场内部分化行情，抱团龙头大肉，做错大面。
历史不简单的重复，但历史总是惊人的相似。至于这波行情，是不是超级大牛市，现在管不着，影响当下中段和短线操作的，只管眼下。如果接下来的修复，超过今天文章说的这种情况，再重新修正对操作并不会产生影响。
… …
今天盘面，流G一枝独秀，科技股零散的拉升。
这种极端分化的盘面状态，历史上最类似的经历，其实就是雄安行情。不过，雄安是因为主题足够大，足够空前，所以，穿越了指数的大调整。但是，当前的整体情绪，其实比雄安之前要强很多。不过，这不影响流G板块的玩法，参与这个板块，忽略指数即可。
但是，这个板块的交易，有很大的伦理道德争议。我是这么看的，不盲目乱炒，不添油加醋，正常交易即可。
什么叫正常交易，就是别你买了，就到处传播恐慌，内心盼望着事态更加严重。这是极度不成熟的赌徒心态。我们换个角度来看，也会发现，这个事态的传播过程，也是一个情绪周期的发酵过程，遵从着启动，发酵，高潮，衰退的节奏。
所以，想要参与这种情绪事件的交易，自己好好琢磨这里面的情绪节奏，根据节奏阶段做相应的交易策略即可，根本没必要去做无用的散播恐慌等业余的事情。
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#波特兰伐木工[超话]#说到女权真的挺可悲的，上个星期上一个历史课，上面的男老师讲到古代男女分工（大概是类似的东西，我记不得了），说到是因为女性比较温柔，说完这句话，他突然惊慌失措，赶紧补充“这不是我个人的观点啊，和现在网上的女权没有关系”，我突然就觉得很可悲，现在的田园女权已经把一个正常讲课的老师逼成这样了，这个老师明明讲课讲的很好的，我也很感兴趣听他讲课
一名球员究竟是“中规中矩”还是“高风险高回报？现在 Opta 设计出了一个衡量球员能力的新维度。
每个球员在球场上时刻在做决定，一方面在尽可能让自己的球队破门的概率最大化，同时让本方丢球的概率最小化。
有的动作和决定对于球队的帮助显而易见，比如传出一记好球，让队友拥有了单刀机会，或者完成一次成功的抢断夺回了球权。
但对于绝大多数动作，我们并不清楚这个决定和动作的价值。
这就是 Opta 引入的“控球价值”（Possession Value，以下简称 PV）的意义。顾名思义，PV 能够衡量一支球队在控球时能够取得进球的概率。
我们以利物浦这次进攻为例，假设最后的一个动作是詹姆斯·米尔纳的传球。（图 2）
米尔纳的传球有多大的概率最终能够产生进球？首先，进球方式可以是多样的，比如他的传球找到了边路的队友，队友传中后前锋进球，或者接球队员自己带球过人取得进球，又或者之后又通过 20 脚传球后通过角球破门。只要球队没有丢失控球权，这个模型就成立。
在这个例子中，模型预测最终进球的概率是 3.3%，大概是每 30 次出现这样的情况会有 1 次产生进球。
但是问题是...... 3.3% 这个数字是怎么来的？
这个模型会基于过去 5 场比赛的相似情况，再与历史数据进行比较后给出进球概率。在一连串进攻中，一个动作出现的时间越晚，它就越重要，米尔纳的传球就要比三次传球之前队友的传球对结果有更大的影响。
我们继续，米尔纳把球传给菲尔米诺，后者向禁区方向带球，然后直传给禁区里的马内。现在这个模型预测进球概率是 33.9%，换言之，菲尔米诺通过自己的决策和行动将本队进球的概率提升了超过 30%，这就是这名球员的 Possession Value Added（PV+，控球价值贡献）。（图 3）
所以通过这个模型的引用，我们可以分析出球场上任何一名球员的每一个动作是否增加或者减少了本队的进球概率。
让我们看下一个例子。
阿森纳的拉卡泽特在本方半场接到队友掷入的边线球，防守球员准备上来抢断。（图 4）
不过拉卡泽特转身之后带球一路杀到禁区前，9 秒钟之后他把球传给左路插上的科拉西纳茨。（图 5）
虽然最后科拉西纳茨的传中被破环，但是显而易见的是拉卡泽特的这一系列动作对于阿森纳的进攻是有积极影响的。
当拉卡泽特接球时，PV 值为 1%，而当他传球给队友时，PV 值来到了 7%，也就是说拉卡泽特的 PV+ 是 0.06。
这个模型可以评估场上任何动作，比如传球、带球、抢断、拦截、铲抢，甚至制造犯规或者角球都能够被计算其中。
失误和丢球同样是比赛中必不可少的一部分，丢失球权对本队的影响有两个方面，一个方面是本方失去了本可以进球的机会，另一个方面就是对方获得了球权从而获得了威胁到自己球队的进攻机会。这两点都会被 PV 模型计算在内。
让我们来看两种不同的情况。
情况一：沃特福德 vs 阿森纳（帕帕斯塔索普洛斯）
帕帕斯塔索普洛斯在本方禁区拿球，但他的传球被德乌洛费乌断下。（图 6）
PV（丢失球权）= -0.01
PV（对手获得球权）= -0.14
帕帕斯塔索普洛斯这个失误的 PV 值总计为 -0.15。
情况二：托特纳姆热刺 vs水晶宫（库亚特）
水晶宫在对手禁区左侧获得任意球，罚球队员将球送到后点，库亚特在后点将球传回，但是没有队友跟进，被热刺球员破坏。（图 7、8）
PV（丢失球权）= -0.17
PV（对手获得球权）= -0.01
如果按照和情况一一样的标准，库亚特的这个这个丢失球权的情况的 PV 值应该为 -0.18。但是大家发现这两种情况并不一样。在帕帕斯塔索普洛斯的例子中，他个人的失误直接导致对手的进球机会，而在库亚特的例子中，你也可以说他的队友没有出现在应该在的位置上导致了球权丢失。从最后的结果上，库亚特这个球对于球队的影响远远没有帕帕斯塔索普洛斯的失误大。所以在这个模型中，这两种情况的 PV（丢失球权）数值一样是不科学和不客观的，所以在模型中，类似库亚特这种情况的 PV（丢失球权）值为 -0.025，也就是球场上所有动作的平均 PV 值。
最后，在明白了这个模型如何如何工作之后，我们就能够用它来衡量和评判一名球员对于球队的贡献，而且是从积极和消极两个不同的方面。这就意味着我们能够很容易看出哪些球员“中规中矩”，而哪些球员“高风险带来高回报”。
下图是截止到 10 月 3 日英超联赛中一些典型球员的 PV 贡献表。从这张表中你可以看出，每名球员的 PV 贡献都被分为了 4 个维度，（图 9）
- 有效进攻动作/提高进球机会的动作（贡献数值为正的 PV 值）
- 降低进球机会的动作（贡献数值为负的 PV 值）
- 普通丢失球权（例如库亚特）
- 丢失球权并且造成对手的直接威胁（例如帕帕斯塔索普洛斯）
你当然希望你的球员的正 PV 值大于其他三种情况的 PV 负值。在这张表中，马赫雷斯是这项数据中表现最好的球员。
总而言之，PV 模型的建立让大家不仅仅只看到球员的射门、助攻和威胁传球，他们厂商的任何一个决定和动作都在潜移默化地影响着球队进球（丢球）的概率。
每个球员在球场上时刻在做决定，一方面在尽可能让自己的球队破门的概率最大化，同时让本方丢球的概率最小化。
有的动作和决定对于球队的帮助显而易见，比如传出一记好球，让队友拥有了单刀机会，或者完成一次成功的抢断夺回了球权。
但对于绝大多数动作，我们并不清楚这个决定和动作的价值。
这就是 Opta 引入的“控球价值”（Possession Value，以下简称 PV）的意义。顾名思义，PV 能够衡量一支球队在控球时能够取得进球的概率。
我们以利物浦这次进攻为例，假设最后的一个动作是詹姆斯·米尔纳的传球。（图 2）
米尔纳的传球有多大的概率最终能够产生进球？首先，进球方式可以是多样的，比如他的传球找到了边路的队友，队友传中后前锋进球，或者接球队员自己带球过人取得进球，又或者之后又通过 20 脚传球后通过角球破门。只要球队没有丢失控球权，这个模型就成立。
在这个例子中，模型预测最终进球的概率是 3.3%，大概是每 30 次出现这样的情况会有 1 次产生进球。
但是问题是...... 3.3% 这个数字是怎么来的？
这个模型会基于过去 5 场比赛的相似情况，再与历史数据进行比较后给出进球概率。在一连串进攻中，一个动作出现的时间越晚，它就越重要，米尔纳的传球就要比三次传球之前队友的传球对结果有更大的影响。
我们继续，米尔纳把球传给菲尔米诺，后者向禁区方向带球，然后直传给禁区里的马内。现在这个模型预测进球概率是 33.9%，换言之，菲尔米诺通过自己的决策和行动将本队进球的概率提升了超过 30%，这就是这名球员的 Possession Value Added（PV+，控球价值贡献）。（图 3）
所以通过这个模型的引用，我们可以分析出球场上任何一名球员的每一个动作是否增加或者减少了本队的进球概率。
让我们看下一个例子。
阿森纳的拉卡泽特在本方半场接到队友掷入的边线球，防守球员准备上来抢断。（图 4）
不过拉卡泽特转身之后带球一路杀到禁区前，9 秒钟之后他把球传给左路插上的科拉西纳茨。（图 5）
虽然最后科拉西纳茨的传中被破环，但是显而易见的是拉卡泽特的这一系列动作对于阿森纳的进攻是有积极影响的。
当拉卡泽特接球时，PV 值为 1%，而当他传球给队友时，PV 值来到了 7%，也就是说拉卡泽特的 PV+ 是 0.06。
这个模型可以评估场上任何动作，比如传球、带球、抢断、拦截、铲抢，甚至制造犯规或者角球都能够被计算其中。
失误和丢球同样是比赛中必不可少的一部分，丢失球权对本队的影响有两个方面，一个方面是本方失去了本可以进球的机会，另一个方面就是对方获得了球权从而获得了威胁到自己球队的进攻机会。这两点都会被 PV 模型计算在内。
让我们来看两种不同的情况。
情况一：沃特福德 vs 阿森纳（帕帕斯塔索普洛斯）
帕帕斯塔索普洛斯在本方禁区拿球，但他的传球被德乌洛费乌断下。（图 6）
PV（丢失球权）= -0.01
PV（对手获得球权）= -0.14
帕帕斯塔索普洛斯这个失误的 PV 值总计为 -0.15。
情况二：托特纳姆热刺 vs水晶宫（库亚特）
水晶宫在对手禁区左侧获得任意球，罚球队员将球送到后点，库亚特在后点将球传回，但是没有队友跟进，被热刺球员破坏。（图 7、8）
PV（丢失球权）= -0.17
PV（对手获得球权）= -0.01
如果按照和情况一一样的标准，库亚特的这个这个丢失球权的情况的 PV 值应该为 -0.18。但是大家发现这两种情况并不一样。在帕帕斯塔索普洛斯的例子中，他个人的失误直接导致对手的进球机会，而在库亚特的例子中，你也可以说他的队友没有出现在应该在的位置上导致了球权丢失。从最后的结果上，库亚特这个球对于球队的影响远远没有帕帕斯塔索普洛斯的失误大。所以在这个模型中，这两种情况的 PV（丢失球权）数值一样是不科学和不客观的，所以在模型中，类似库亚特这种情况的 PV（丢失球权）值为 -0.025，也就是球场上所有动作的平均 PV 值。
最后，在明白了这个模型如何如何工作之后，我们就能够用它来衡量和评判一名球员对于球队的贡献，而且是从积极和消极两个不同的方面。这就意味着我们能够很容易看出哪些球员“中规中矩”，而哪些球员“高风险带来高回报”。
下图是截止到 10 月 3 日英超联赛中一些典型球员的 PV 贡献表。从这张表中你可以看出，每名球员的 PV 贡献都被分为了 4 个维度，（图 9）
- 有效进攻动作/提高进球机会的动作（贡献数值为正的 PV 值）
- 降低进球机会的动作（贡献数值为负的 PV 值）
- 普通丢失球权（例如库亚特）
- 丢失球权并且造成对手的直接威胁（例如帕帕斯塔索普洛斯）
你当然希望你的球员的正 PV 值大于其他三种情况的 PV 负值。在这张表中，马赫雷斯是这项数据中表现最好的球员。
总而言之，PV 模型的建立让大家不仅仅只看到球员的射门、助攻和威胁传球，他们厂商的任何一个决定和动作都在潜移默化地影响着球队进球（丢球）的概率。
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