“Level-2委托队列数据库”(含5年10亿条委托数据)+“关联账户控制链库”,是“委托队列AI解析器”的核心燃料;
• 技术壁垒:“动态背离指数”+“控制链实时追溯”,对倒识别速度领先同业3倍(从“T+1”到“实时”);
• 认知壁垒:“对倒=虚假繁荣”的市场教育,使陆氏成为“真实供需”投资的标杆(获《财经》杂志“年度数据洞察奖”)。
四、伏笔:为“倒仓手法”与“数据狩猎”铺路
1. 体系落地的“下一步”
陆孤影在《对倒识别总结》中部署“后识别时代”的防线:
• 第314章 倒仓手法:基于“对倒识别”中的“跨席位协同对倒”数据(如中信延安路与浙商温州新城大道对倒),开发“倒仓路径追踪系统”,识别庄家“分散出货”的“二次转移”网络;
• 第320章 数据狩猎:将“对倒识别”与“关联账户”“席位监控”数据融合,构建“庄家虚假交易行为库”,实现“从对倒到倒仓”的自动化追踪;
• 配套动作:开发“钱荒逆行32.0”模块,加入“对倒-倒仓-盘口”联动预警功能,让“数据狩猎”从第32卷走向“全链条穿透”。
2. 蜂巢工作台的“数据狩猎蓝图”
深夜,团队围坐在六边形工作台前。“逻辑蜂巢”终端上,5只标的的“对倒识别图谱”如荆棘般丛生,凤竹纺织的“对倒占比66.7%”节点闪烁着刺目红光。
陈默的宣纸,画着“对倒识别→倒仓手法→数据狩猎”的全链路流程图,标注“凤竹纺织”为“对倒标杆”。
林静的终端,运行着“倒仓路径追踪系统”的测试程序(已导入“账户A-浙商温州新城大道”对倒数据),参数面板显示“倒仓路径:中信延安路→ 浙商温州新城大道→ 游资席位,预估二次转移量200万股”。
周严的铜算盘,算珠拨向“对倒识别总收益”项(规避损失1.2亿元),账本上“识别成本优势”一栏标注“较同业低40%”。
老王的加固终端,显示“委托队列AI解析器”的日志——“凤竹纺织5月8日对倒委托解析完成,准确率99%”。
“对倒识别是‘数据追踪’的照妖镜。”陆孤影望向窗外的陆家嘴,环球金融中心的灯光如利剑劈开夜空,“当别人还在‘看放量追涨’时,我们用‘三律模型’和‘智能预警’,把每一笔‘自买自卖’都
本章未完,请点击下一页继续阅读!