机构“暗盘增持”：通过“Level-2数据”识别“机构专用席位”净买入（伪装成“散户”的小单合并）；
大宗交易溢价：采集“溢价率＞5%”的交易（传统系统只看“折价抛售”）。
“每个数据都要‘带人性温度’，”陈默在活页本上写，“比如‘绝望帖’的配图——如果配的是‘K线图+泡面桶’，比纯文字更真实。”
（2）复合情绪：政策的“黑天鹅雷达”
陈默额外承担“政策情绪”抓取：用Python爬虫（林静协助）扫描“国务院官网”“央行货币政策执行报告”，提取“监管关键词”（如“专项整治”“窗口指导”），按“严厉程度”赋分（1-5分）。
“2021年‘教培行业整顿’前，政策文件里‘规范’一词出现频率骤增300%，”他指着“情绪沙盘”上的政策曲线，“这个信号比‘股吧恐慌帖’早出现两周。”
2. 林静的“逻辑数据”：用“代码手术刀”剖开“非结构化”
（1）反欺诈“三棱镜”数据
林静的量子终端启动“非结构化数据抓取协议”，目标直指“数据投毒”源头：
老板行为数据：抓取实控人“抖音/微博点赞记录”（如“赌场视频”“奢侈品拍卖”）、搜索记录（“如何转移资产”“海外避税天堂”）；
供应商关联数据：用IP定位技术追踪“供应商注册地址”与“实控人亲属住址”的重合度（＞50%判定为“关联交易”）；
机构暗盘数据：解析“券商研报”的“推荐逻辑”与“Level-2数据”的矛盾（如“推荐买入”但“机构席位净卖出”）。
“代码要像‘侦探’，”林静在“逻辑蜂巢”白板写伪代码，“比如抓取‘抖音点赞’时，过滤‘官方蓝V账号’的互动，只留‘实控人私人账号’的行为。”
（2）跨市场传染数据
林静嵌入“情绪共振系数”抓取模块：
A股→港股：抓取“A股暴跌标的”的“港股兄弟公司”融券余额（如“宁德时代”与“宁德港股”）；
美股→A股：追踪“中概股ADR溢价率”与“A股对应板块”的“恐惧指数”滞后相关性（通常滞后30分钟）。
“数据抓取不是‘下载文件’，是‘织网捕鱼’，”她指着终端上的“数据流向图”，“网眼要细（沉默数据），网线要韧（非结构化数据），才能捕到‘资本大鱼’。”
3. 周严的“规则数据”：用“老兵经验”筛出“人情信号”
（1）熔断“三级响应”数据
周严的“规则长城”活页本列出抓取清单：
一级熔断数据：恐慌指数（＜20或＞80）、关联交易占比（＞净资产5%）、人情压力关键词（如“行长特批”“地方纳税”）；
二级熔断数据：流动性覆盖率（＜100%）、跨市场共振值（＞0.8）、机构调研频次（突增200%可能是“做局”）；
三级熔断数据：担保链断裂倒计时（＜7天）、数据投毒确认（如“供应商欠款”与“现金流”背离）。
“每个数据都要‘过算盘’，”周严用铜算盘演示“关联交易占比”计算，“比如某房企‘技术授权费1.2亿’，按行业标准应＜5000万，溢价140%——算盘一拨就知道是‘利益输送’。”
（2）人情风控“黑名单”数据
周严重点抓取“非财务人情信号”：
高管行为：突击投保“高额寿险”（保额＞净资产20%）、子女留学目的地（瑞士/新加坡等“资产隐匿地”）；
地方依赖：财政补贴占净利润比例（＞3
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