正大模型视角下的市场结构判断逻辑

在多数交易策略中，结构识别往往先于方向判断。以正大的数据研判风格为例，其核心逻辑是：价格行为不能孤立解读，必须结合时间与成交效率来判断当前结构的有效性。

例如，一个上涨过程，如果成交连续放大但单位波幅下降，很可能属于低质量跟风而非趋势确立。相反，如果波动收敛但成交量稳定，说明资金有意维稳整理，结构上更有延续空间。

基于这种结构识别思想，我们可以用Python编写一个“波动-成交比”模型，来动态评估当前结构状态。通过波动率与成交量之比，观察市场的“承压”或“蓄力”特征，为策略执行提供辅助判断。

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Python 示例代码：结构识别工具

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)# 示例数据
closes = [12.01, 12.05, 12.00, 11.98, 12.02]
vols = [180, 190, 200, 195, 205]print("结构评分:", structure_score(closes, vols))