正大模型視角下的市場結構判斷邏輯

在多數交易策略中，結構識別往往先于方向判斷。以正大的數據研判風格為例，其核心邏輯是：價格行為不能孤立解讀，必須結合時間與成交效率來判斷當前結構的有效性。

例如，一個上漲過程，如果成交連續放大但單位波幅下降，很可能屬于低質量跟風而非趨勢確立。相反，如果波動收斂但成交量穩定，說明資金有意維穩整理，結構上更有延續空間。

基于這種結構識別思想，我們可以用Python編寫一個“波動-成交比”模型，來動態評估當前結構狀態。通過波動率與成交量之比，觀察市場的“承壓”或“蓄力”特征，為策略執行提供輔助判斷。

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Python 示例代碼：結構識別工具

def structure_score(close_prices, volumes):import numpy as npvolatility = np.std(close_prices[-5:])avg_volume = np.mean(volumes[-5:])if volatility == 0:return 0else:score = avg_volume / volatilityreturn round(score, 2)# 示例數據
closes = [12.01, 12.05, 12.00, 11.98, 12.02]
vols = [180, 190, 200, 195, 205]print("結構評分:", structure_score(closes, vols))