。”林枫点头，“而且不只是人。我怀疑，有量化策略也在跟进。”

他调出一张日内分时图。图上显示，在2月26日下午两点左右，新源技术的股价在五分钟内从29.8元拉到30.5元，涨幅超过2%。而在这五分钟里，默石的算法只买入了不到50万元。

“这个拉升，不是我们干的。”林枫说，“我回溯了那五分钟的逐笔成交数据，发现买单非常分散，每笔只有几百股到几千股，但频率极高，几乎是每秒都有。这种交易模式，很像某些高频或者中频的量化策略——它们可能在监控‘机构席位买入’这个信号，然后自动跟随。”

陈默盯着那张图，沉默了很久。

他想起了索罗斯的“反身性理论”——参与者的认知会影响市场，而市场的变化又会反过来影响参与者的认知。以前他觉得这是哲学，是宏观对冲基金经理才需要关心的东西。现在，它在自己的交易里，以一种具体而微的方式，真实地发生了。

“林枫，”陈默说，“你觉得，如果没有我们的买入，新源技术的股价会在两周内涨30%吗？”

林枫想了想：“不会。这家公司的基本面确实不错，但它缺乏题材，关注度低。在正常市况下，它的股价应该是在25到30之间窄幅波动，等待业绩释放或者行业催化剂。我们的买入，打破了这种平衡。”

“也就是说，我们成了那个‘催化剂’？”

“可以这么说。”林枫推了推眼镜，“但不是主动的。我们只是按系统信号买入，没想到会被别人注意到。而现在，因为被注意到了，股价涨得比我们预期的快得多，反过来又强化了系统对这只股票的判断——系统看到股价上涨、成交量放大、市场关注度提升，会认为这只股票的动量因子在增强，可能会发出加仓的信号。”

“这是一个循环。”陈默说。

“对。一个正反馈循环。我们的买入→股价涨→被其他人发现→更多人买入→股价更涨→系统认为趋势确立→我们可能加仓→股价继续涨……”

“然后呢？”

“然后，当所有人都买够了，或者当某个外部因素发生变化，这个循环就会逆转。一旦逆转，就是负反馈——有人开始卖出→股价跌→触发更多人的止损→股价更跌→我们的系统可能发出卖出信号→我们卖出→股价继续跌……”

陈默靠在椅背上，闭上眼睛。

他想起2007年，那些被“合资传闻”推上高位的股票。一开始可能只是一个小消息

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