【菜科解读】

科创板两融余额近日出现小幅回落，Wind统计显示，融资、融券余额同步收窄，合计规模较前一交易日减少超10亿元。

表面看这是市场情绪短期波动的直观体现，但从量化大数据的底层逻辑来看，这类资金数据的变化，本质是资金行为的外在表现，而非市场方向的绝对信号。

很多普通投资者习惯把单一数据或突发消息直接等同于涨跌指令，却忽略了数据背后的资金动机。

身边有个做了5年投资的朋友，每次看到两融数据变动就急着调整仓位，结果往往踩错节奏，反复陷入被动。

这也让我们意识到，要跳出“消息=涨跌”的线性思维，转而从数据维度拆解资金行为的客观特征，才能更接近市场的真实运行逻辑。

一、消息冲击下的行为偏差：认知误区的底层逻辑

普通投资者面对突发消息时，极易陷入情绪驱动的行为偏差。

比如2025年中东地缘局势的短期波动，72小时内局势从紧张转向缓和，期间市场先抑后扬，不少普通投资者在股价调整时恐慌出逃，随后又在行情反弹时追高，形成典型的决策偏差。

这种偏差的核心，是投资者仅通过股价走势判断市场，却忽略了走势背后的资金主导逻辑。

看图1：

实际上，随着大数据挖掘技术的成熟，机构具有强规律性、高重复率的交易行为，完全可以通过量化手段进行统计与识别。

这并非天方夜谭，就像看似无规律的消费偏好能被精准画像一样，机构的交易模式也能通过量化大数据拆解还原，这为打破“消息依赖”的认知误区提供了可行路径。

二、量化数据的核心维度：交易行为与机构参与度

量化大数据系统的核心价值，在于从多维度还原交易行为的客观特征，而非仅呈现股价走势。

以量化分析工具中的K线下方指标为例，红、黄、蓝、绿四种柱体对应不同类型的交易行为，其中蓝色代表空头回补行为，即前期主导下跌的资金重新入场；

而柱体下方的橙色柱体，则是反映机构行为活跃程度的“机构库存”数据。

当交易行为与“机构库存”同步出现时，说明当日核心交易由机构主导，这是判断资金态度的关键数据维度。

看图2：

比如2025年10月全球市场因海外事件出现波动时，两只走势相似的个股，其内在资金行为却截然不同：一只在“机构库存”活跃的同时出现空头回补，属于典型的机构主导的行为调整；

另一只虽有空头回补信号，但无“机构库存”匹配，仅为普通投资者层面的资金回流。

这种差异直接决定了后续的市场表现，也凸显了量化数据在拆解资金逻辑上的不可替代性。

看图3：

三、情绪驱动与理性决策：量化思维的能力沉淀

主观情绪驱动的决策，往往让普通投资者陷入“追涨杀跌”的循环。

2025年11月市场突发下跌，叠加此前指数冲击关键点位未果的背景，不少投资者仅凭直觉判断个股风险：认为连续一字板的个股因涉及融资融券业务，受利空影响更大；

而走势平稳的个股更安全。

但实际结果与这种直觉完全相反，原因就在于这种判断未基于客观的资金行为数据。

看图4：

量化大数据则能清晰区分机构主导与普通投资者主导的资金行为，帮助投资者跳出情绪误区，建立“数据维度→行为特征→资金态度”的理性分析框架。

这种思维方式的沉淀，本质是用客观逻辑替代主观直觉，突破信息茧房，培养概率思维，从而构建可持续的投资能力。

四、回归投资本质：数据逻辑优于消息刺激

很多投资者长期陷入“消息追逐”的误区，将消息视为市场涨跌的核心原因，却忽略了投资的本质是对资金行为的判断。

无论是两融余额的波动，还是突发的地缘、市场事件，都只是资金行为的外在触点，而非市场运行的底层逻辑。

量化大数据的核心价值，就在于通过多维度的数据拆解，还原市场的真实运行逻辑，让投资者看清资金的真实态度，而非被表面的消息或走势所迷惑。

当我们建立起基于数据的分析框架，就能跳出线性思维的局限，以更理性、更客观的视角看待市场波动，这也是实现长期投资能力提升的核心路径。

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本文不推荐个股、不指导操作，任何以本文名义涉及投资利益往来的均为假冒，谨防上当。

文中“机构库存”“空头回补”等术语仅为数据区分标识，不映射涨跌意图。

ZF高度重视UFO，为何研究仍受阻？

## 一位未具名的异常现象研究者谈及同行专家在研究其他不明空中现象事件时所面临的污名化问题，而ZF则持续发布相关报告。

一张拍摄于新墨西哥州阿拉莫戈多附近霍洛曼空军发展中心的不明飞行物照片。

（图片来源：贝特曼盖蒂图片社） 美国总统唐纳德特朗普指示五角大楼及其他联邦机构启动解密工作，逐步公开与不明飞行物及不明异常现象（UAP）相关的ZF文件，此举是在国会、军方内部知情人士及公众持续呼吁下采取的行动。

摄影：[Ugi K.] / Unsplash 国会通过《国防授权法案》正式授权开展不明空中现象（UAP）调查。

五角大楼负责此项工作的官方机构——全域异常现象解析办公室（AARO）目前处理的案件已超过2000起，时间跨度可追溯至1945年。

国防部长近期确认了这一数据。

摄影：[National Cancer Institute] / Unsplash Anthropic与美国国防部就人工智能安全问题产生分歧——以下是您需要了解的全部信息 特朗普2.0正在削弱美国科学体系。

研究人员指出，此举可能危及科研基础与长远发展。

研究人员提出一种假说：高等外星文明或许正以类似萤火虫闪烁的方式，在我们视野中进行通信。

摄影：[Markus Spiske] / Unsplash 然而，现代研究型大学在此类讨论中几乎完全缺席。

目前尚无一所主要大学设立专门的UAP研究机构，也没有任何联邦科学机构为UAP相关研究提供竞争性资助项目，更没有博士培养项目系统性地训练研究人员掌握UAP研究方法。

ZF公开披露的信息与高校实际开展的研究之间存在的这一差距，单从学术逻辑角度已难以充分解释。

摄影：[Markus Winkler] / Unsplash 我在开展自主UAP研究过程中，成功跨越了这一空白。

我所构建的时空航空航天关联工具——一种用于将民间UAP目击报告与卡纳维拉尔角已知火箭发射活动进行标准化比对的分析框架——目前已提交至《利米纳：UAP研究期刊》接受同行评审。

构建这一框架意味着在缺乏学界共识、没有机构资助、也缺少许多成熟学科研究者习以为常的专业支撑体系的情况下，做出方法论层面的抉择。

真正缺失的并非兴趣或数据——而是将零散的好奇心转化为可积累、可传承的科学知识所必需的共同基础架构。

污名化是可测量的 关于教职人员对UAP的兴趣与其开展相关研究的意愿之间存在差距，最严谨的实证依据来自玛莉莎英格林、查尔顿英格林与贝丝妮贝尔在《人文与社会科学通讯》期刊上发表的同行评议研究。

这一差距并非源于理智上的否定，而部分源于恐惧。

研究人员之所以却步，并非主要因为对这一课题的价值持理智上的怀疑，而是担心自己可能失去经费支持、遭到同行嘲笑，或使自己的职业生涯悄然受阻。

多位教师反映曾被提醒要谨慎行事。

一项后续研究发现，约28%的受访者表示，即使他们个人认为该课题值得研究，仍可能在同事的终身教职评审中投反对票，理由是其开展了UAP相关研究。

星际彗星3IATLAS正在快速远离我们。

我们能否在它永远离开前实施拦截？ 这类似于谷歌能在未经许可的情况下绘制你家的地图：为何利用机载激光对考古遗址进行测绘时，应与原住民群体开展合作 搜寻地外文明计划（SETI）科学家公布了来自已损毁的阿雷西博天文台的100个值得关注的信号 科学史家兼科学哲学家托马斯库恩指出，科学共同体压制异常性问题，并非因为这些问题无法解答，而是因为它们超出了该共同体集体认定的、值得探究的问题边界。

社会学家托马斯吉恩将这种压制称为边界工作，指的是科学家积极划定何为合法科学的过程。

对于UAP研究者而言，用于研究该现象的数据和工具是存在的。

但可能尚不具备在不受职业影响的前提下使用这些数据和工具的社会共识。

创建一门学术学科 学术学科并非自发形成，而是需要依托专门的学术期刊、公认的研究方法、研究生培养体系以及专业学会等支撑条件。

认知神经科学的发展历程体现了学科是如何形成的。

在20世纪80年代之前，从事神经科学与认知心理学交叉研究的学者曾面临来自这两个母学科的阻力。

这些领域只有在阿尔弗雷德P斯隆基金会的专项资助、新型脑成像技术的出现，以及学术项目逐步建立并为研究人员提供职业发展路径之后，才获得主流认可。

身处这些领域交叉点的研究人员并未静待核心问题得到解决，而是主动构建研究基础设施，而正是这些基础设施推动了研究进展。

UAP研究作为一个学科正在发展其中一些要素，但主要在大学体系之外进行。

UAP研究学会是一个由学者和研究人员组成的非营利组织，其运营的《Limina》期刊采用双盲同行评审制度，并已举办国际研讨会，吸引了来自物理学、科学哲学和社会科学领域的研究者。

然而，一个没有终身教职人员的非营利学术团体尚不足以构成一门学科。

一架美国海军战斗机的前视红外（FLIR）摄像系统曾捕捉到一起不明空中现象（UAP）。

（图片来源：美国国防部美国海军） 要将UAP研究发展为一门公认的学术领域，需要具备三个条件。

首先，资金支持。

研究表明，竞争性科研资助比其他任何单一因素更能激发教师的参与积极性。

缺乏资助，研究人员便无法聘请学生协助开展工作、维护实验设备，也难以持续开展需要多年时间才能取得实质性成果的研究项目。

第二，统一的方法论标准——即就UAP报告的收集、记录与评估程序达成共识——将使不同研究团队所得出的研究结果具备可比性，并能相互借鉴与深化。

第三，相关机构可公开声明，将在职称评审中对符合科学标准的不明空中现象研究进行客观评估。

目前已有若干高校在枪支暴力研究及致幻剂辅助疗法等领域的学术评价中采取了类似做法。

这些并非孤立的案例。

对濒死体验和不良童年经历的研究经历了相似的发展轨迹，即在消除制度性障碍后，逐渐从职业上的不利因素转变为被主流广泛认可的研究领域。

国际比较 美国在不明空中现象研究领域存在这一空白。

法国的国家空间研究中心设有专门的调查机构GEIPAN，自1977年起持续运作。

该机构已公开存档约5300起法国境内不明空中现象案例，经过严格分析后，约有2%至3%的案例仍无法解释。

2020年，日本正式制定了UAP报告协议，该协议适用于日本自卫队，这是负责国家防御的日本军队部门。

截至2024年6月，已有80多名议员成立了议会UAP调查小组，该小组在2025年5月之前已向防卫大臣正式提议设立专门的UAP研究办公室。

加拿大于2023年启动了自己的多机构UAP调查项目。

上述任何举措均未引发美国研究型大学的相应回应。

高校所提供的独立、同行评议的分析，是ZF项目在体制结构上所无法实现的。

德国维尔茨堡大学成为西方首家正式将UAP（不明空中现象）列为学术研究对象的大学，将其纳入学校的研究范畴。

瑞典斯德哥尔摩大学及北欧理论物理研究所的研究人员自2017年起持续开展UAP相关研究，并在包括《科学报告》在内的国际同行评议期刊上发表成果。

国会已通过相关立法，国防部正在公布其调查进展，总统亦已指示联邦机构开始解密并公开相关记录。

因此，问题已不再在于各国ZF是否严肃对待不明空中现象，而在于高等院校是否会跟进，以及哪些高校将率先行动。

中国科学院打造材料科学领域AI智能体

中新网东莞3月23日电 (记者 王坚)据中国科学院东莞材料科学与技术研究所(简称“东莞材料所”)23日消息，该院近日正式发布专注于材料科学领域的AI智能体MatChat2.0。

该智能体深度整合千问大模型能力，以1.3%的幻觉率实现科研场景下的可信突破，亿级向量数据库实现秒级文献检索响应，标志着材料科学研究迈入新阶段。

航拍东莞材料所。

东莞材料所 供图 据介绍，MatChat2.0基于超过80万篇精选学术论文构建而成，覆盖新能源材料、电子信息材料、结构材料、生物医用材料等材料科学全部分支领域。

该庞大的知识库内容，通过千问大模型进行向量化处理，构建起超3亿向量数据库，成为国内材料科学领域规模最大的语义检索“基础设施”，实现对专业术语、复杂公式及隐性知识的精准理解。

在材料合成与制备、性能表征与测试、学术论文撰写、项目申报等多元科研场景，可以提供专业、智能、可靠的支持服务。

东莞材料所介绍，在效率至上的科研场景中，MatChat2.0通过引入动态路由算法与知识检索优化技术，将平均响应时间压缩至秒级，实现了从“等待检索”到“即时对话”的跨越。

其核心在于独特的四层协同架构：智能上下文持久层，意图分类与路由层，智能体推理与执行层，学术知识数据库引擎。

此外，MatChat2.0通过独特的三级验证机制，将幻觉率大幅降低至1.3%。

东莞材料所表示，作为粤港澳大湾区重要的材料科学创新高地，该所聚焦信息材料、能源材料、功能陶瓷、先进金属等领域研究，正加快抢占新材料领域科技制高点，前瞻性布局“AI+材料”全链条创新体系。

目前，该所已构建涵盖Atomly材料科学数据库、GPTFF人工智能力场、MatChat AI智能体等核心应用平台，以及机器人科学家、科学数据开放平台、智库智能体等系列数字化工具，初步形成材料科学智能研究的一体化闭环机制。

(完)