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股票分析,我的2016
   

     “該知道的我們都知道了,不知道的,是那些我們認為不可思議的”

                                ---波洛,《尼羅河慘案》

2016/1/17

我喜歡山,從中學起就被稱為‘山裏人’,一挨假期便進山,那些年,40元錢可以在外面玩半月有餘,現在看,真是夠窮歡樂的了,那時,手中的地圖也僅是到鄉鎮的級別,幾乎不會有任何的旅遊圖,但是,我們卻置身山中,有一次,在嵩山,還借宿了一個荒廢的舊廟,夜間聽得狼嚎,當時的確有些怕,卻也無奈,上了俅透走,閉上眼睛睡覺,來了,再說!

行在山中,沒有地圖,怎麼辦?我的經驗是辯方向,沿著別人的腳印走,或者沿著山溝、順著水。

還有一次,在延慶的山裏,我領路,在林子中走了很久都找不到下山的路,最後都調頭往回行了,一個朋友多往前走了兩米,看見路就在不足五米之外的坡下,再多走兩米就能看到路,方向正確,剩下的就是堅持!

行在山中,沒有人知道路,觀山體,辯方向及觀測視野之內的有限的幾步路。

 

從整體看,對股票的分析方法,有思維兩類模式:左派與右派,左派的做法是建立一個理論模型,套用在實踐中,他們會不斷地碰壁,不斷地修改他們的理論,以此為迴圈,我看,這也是為什麼股票分析至今找不到一個可靠的,可以付諸於行動指南的理論;而右派的做法則是純務實的市場反應,當然,右派的思維基礎也是需要有他們自己的理論與行為法則,純圖表分析者,多屬此類;而,格雷厄姆、巴菲特在我的眼中屬於左派,在常識下,以歷史統計推斷未來,耗以時日,以抹平相忤逆的趨勢及市場雜音,據傳,巴菲特曾稱‘買入後,5年可以不再看股票’,沃爾瑪、可口可樂也許可以,Facebook、阿裏巴巴,還有那只有著Yellow Dog美譽的下流胚子,百度,是絕不可以的,以格雷厄姆理論為代表的策略其盲點在於新技術的應用。

以我的看法,猶如地震理論一樣,統一的股市理論根本就不存在,地震取決於地質結構及對壓力反應,影響因素繁雜,地震是諸因素合計的最終結果,的是無法預測的;同理股票,也是一樣的,無法預測,應變的效率遠高於預測,也如地震,做好應變的準備,臨場反應,遠好過每天在屋外躲避!

請參閱,沈致遠,李訓經,雍炯敏 所著《研究突發事件:數學金融學的重要課題》,附件1,這是一篇非常富有啟迪的文稿。

 

風險投資亦屬右派,以個人經驗、假設,預估未來的流量,其盲點是,並無法實證未來的市場結果;所以,風投的慣用手段是‘普遍撒網,重捕撈’,很接近彼得·林奇的思路,絕不敢下重手與投資對象同甘共苦,因為,心裏沒底。

技術分析,又可細分為圖表分析、基本面分析、政策分析,其盲點在於所據不同,結論不同;基本面分析、政策分析是在特定的經濟理論假設下進行的,其風險也就在於此了:理論出現偏差。

在諸多技術分析中,有兩個比較特別的是Tom DeMark所創立的DeMark Indicators指標體系與彼得林其的做法。

順便提一句,我見到最不靠譜的預測是易經,96年,曾經在深圳時,有一個對外號稱‘易經大師’的神棍,貴梁廣大的賓客,每每預測都要先打電話給我的交易員,請教市場走勢,此漢,到現在在網路上還能查到他的名字,還在混呢。

毫無疑問地,Tom DeMark與彼得·林奇是右派,也許,是真正的右派,在沒有地圖的情況下行山路,你如何走?去研究地質學嗎?我是‘辯方向及觀測視野之內的有限的幾步路’,所以,右派的思考方式在我來看是非常行之有效的,剩下的問題就是我們如何‘辨別方向’以及確立自己的條件反應模式,比如,Tom DeMark的形態分析及彼得·林奇的市場實驗。

TD的拐點判定:5>12>6,如圖,  

r.jpg

此標圖倒過來即為底:5<12<6,趨勢判斷:每隔三個交易日趨同,我與之僅一步之遙:2個交易日。

DeMark Indicator指標體系,簡稱TD,其基礎是統計,在k線的基礎上進行模式的判研,他有一些形態假設,進而依據k線,本質上是統計,做判斷,與所有的圖表技術分析一樣,遵循的是:模式,建立統計模型,頂部/底部的反轉判斷,趨勢長度,其基礎依舊是建立在價格統計的基礎之上,與交易量無關;統計模型,面對實證而不講道理,也許,統計規律本身就沒有更多的道理可從以講,存在便是有理。

彼得林其的做法屬於“投資實驗”:買一批,好的留下,壞的扔掉。

道理上講,DeMark Indicator指標體系,也許是我見到的最為接近我的方法:辯方向(反轉的判斷),然後,只看腳下的後面幾步路(步長模式)。

 

而市場充斥著許多事件,事件推動,從本質上講,事件推動與隨機性是同一樣東西,所不同的是衍生事件邏輯鏈的長度,長的是事件推動,短的是隨機事件,而市場的最終的走向難以確定----無論哪一種分析方法,最終的檢驗都在市場上!

如何反應到市場上?我想,大家一定會想到,價格,然而,錯了!交易量決定價格!價格是交易量的函數。上面所述的方法,無論哪一種,都是需要通過交易量去實現的。

所以,我看到了一種新的途徑:交易量的分析,即,對交易量做解讀,找到市場趨勢及拐點,其基礎是可靠的,與前面所述的方法相比,它甚至是無可挑剔的:量變產生質變,對稱,交易量決定價格,以及與馬爾可夫過程類似過程:下一個進程僅與上一個進程高度相關。

‘交易量決定價格’,一定會有人反對,也是從實證來反駁的,經濟理論已經無可辯駁地證實了價格曲線:價格越高,銷量越小,價格決定銷量。

但,不要急於反駁,價格曲線沒有錯,錯在用錯了地方!在自由競價的環境下,價格是由交易量形成的,比如:拍賣的競價過程,可惜,我到目前為止還沒有看到更為精准的拍賣理論,在這個領域內,實踐多於理論,股市也是如此,不過,我們也不用擔心,走著,走著,理論就形成了,我們將會看到的。

在交易量的演算法中,有一個思維盲點,阻礙了我們理解‘交易量決定價格’。

交易量,不是傳統意義上的交易量,交易量是有方向的,是交易向量,通過對交易向量的咚憧梢郧宄乜坍嬍袌鲒厔荨�

所以,我也因此而認為目前的股市圖表分析基礎缺失,它基本上是建立在價格統計的基礎之上的,很少注意到交易量,我也需要特別注明一點:對於沒有交易量資料的交易品種沒有辦法採用交易量的演算法,比如,外匯市場,在這個領域,TD體系是可行的。

以我的觀點,越宏觀,越可靠,所以,交易量的計算用於整體的效果優於局部,用於指數要優於個股,因為它抹去了很多作用於個體的市場雜音,在整體層面上很有效地反應了市場趨勢,也避免了在相對小的市場中的認為操縱。

因此,交易量的計算更適合於指數類的交易,如:指數期貨,^VIX SVXY UVXY

從實踐上看,交易量的計算比Tom DeMarkTD體系能更為有效地反應市場反轉,但也會因此而產生許多短期的雜音,輔以TD體系的‘真實波幅’的概念及TD Buy Setup(TD買入過程),會非常有效地過濾雜音,通常,交易量的咚銜嵩缫粋交易日觀測到市場拐點,TD法則,對我來講,可以恰用於驗證,就像當地人的口頭禪‘Double Check’

據報導,附件1與2,基金經理們2016年開年不利,最好的策略是‘什麼都不玩’,逃離屠殺,而在我看來,這是我的時代,前方已無障礙,在時間中積累,我需要的僅是:時間。

與基金經理們相比,我就像《鄉村女教師》裏的那個窮孩子:

挺起胸膛向前走,天空樹木和沙洲,風和日麗暖,我們緊緊拉著手;挺起胸膛,赤著腳,身上穿著破棉遥煌白撸瑒e害臊,前面就是光明的大道。

我猜測,交易量的演算法,輔以TD的體系,將會更為有效地把握市場方向,2016年,我的右派生活將會十分的有趣。

 

 

附件1沈致遠  李訓經  雍炯敏 《研究突發事件:數學金融學的重要課題》

http://forum.nsd.edu.cn/showtopic-14499.aspx

 

附件2:《2016有多慘?開年不到三周高盛“六大頂級交易”半數被迫止損》

http://wallstreetcn.com/node/229135

/ 林建建  20160123 15:02:45

 

附件3:《達沃斯大佬展望2016投資前景:取勝之道就是“什麼都不玩”》

http://wallstreetcn.com/node/229129

/ 曹弋  20160123 10:14:01


 
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