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量化投资中技术分析的基础是什么?

技术分析是个总体上被认为上不了台面的分析手段,原因是多方面的。其中一个主要因素在于使用门槛过低,自由发挥空间过大导致道德操守不高的人更容易借此大发不义之财。但细分析起来,把错误归咎给一种技术手段可能会有失偏颇。人才是万恶之源,不是工具。尽管我并非完全同意《大师的命门》一书中的部分观点,但相信我,你不应该错过这本好书。在该书中出现的关于技术分析和基本面分析评判内容,笔者就不再花费笔墨谈论了。顺便说一下,笔者更同意马丁·普林格《技术分析》中的定义,而不是约翰·墨菲《金融市场技术分析》中的定义。当然,这种拘泥于定义上的差别远没有实务来得有意思。

量化投资中技术分析的基础是什么?

现实往往最具讽刺意味。这个在研究所、学术界被批判得体无完肤的分析手段却有令人吃惊的良好生存土壤,而且国外也同样如此,甚至某些市场可能是主流力量。Allen和Taylor(1990)就曾指出,当进行短线交易(日内至周级别)大约90%的伦敦市场受访者表示使用技术分析来进行外汇交易。行为经济学与数量化分析都把技术分析作为对抗现代资产组合

理论的主动管理形态并入研究范围。尤其是计量中的某些模型,根本就逃不出这个领域。最为让普通投资者意外的是,如果真以为技术分析就局限于历史交易数据那就大错特错了。而这直接的模糊了某些基本面分析和技术分析的分水岭。尤其是那些从来都只给结论、不给推理过程的首席经济学家们,语言表述中相似程度之高简直会让我们惊愕!

“技术分析的基本前提是空间和时间里存在可以重复的模式”。讽刺的是一语道破技术分析真谛的评论竟然是出自批评它的马尔基尔之口。要批评这种松散体系的分析手段一点都不难,市场也满是此类的书籍。也难怪有人信誓旦旦地说计算机技术的面世只是会让检验技术分析这种消遺来的更为容易。可出乎很多人意料的是,计算机并没有让这种技术因过于难堪而消失,甚至学术界内不同的声音也越来越大。罗闻全教授在《金融异术》中程序化技术分析部分给出了响亮的回答:“技术指标确实能增加投资过程的价值”。今天的投资者真的应该感谢这群学院中曾经顶着压力的少数派,不过更值得记住的是一条做人的道理:“别轻易放弃自己的想法”。当不赞同的声音大到足够淹没我们的时候,可以选择保持沉默。人类社会就是有这种排斥异己的倾向,如果不想过自闭的生活,就保持微笑的闭嘴并记住这种被排斥的感觉,记得将来要宽容的面对与自已持不同观点的人。

在理解技术分析这个问题上,如果拘泥于某些领域内的专家定义,去过远的预测未来价格趋势,很有可能会陷入画地为牢的尴尬。既然是“经验总结”,那就从概率的角度出发当“模式识别”来理解。真正关键的因素是要尽量客观公正的检验应用中的某一项特定技术。感谢这个计算机技术横行的年代,客观公正这条人难以实现的准则有程序来帮我们做到。这里也有一个衍生的分支:“技术分析被用于社会心理学,其目的是要识别群体行为的趋势和变化,以便作出明智的交易决策。”无论给技术分析什么逻辑支撑,其接近市场,可以更直接的反应市场情绪的特点还是可以得到普遍认可的。

翻开今天市面上教读者“发家致富”的投资书籍都有一个类似的写作模式:先介绍一个操作逻辑,然后找两张佐证逻辑的走势图鼓吹实际应用的奇效。有时为了营造高深莫测的错觉,还要弄上个玄而又玄的东西。笔者的书架上就有几本画着八卦阴阳图案的书,而且有一本还是外国人写的。盈利模式可以是简单的,哪怕只是做个10以内加减法,只要逻辑清晰且有效,笔者看不出任何理由可以阻拦这样的算法在市场中获取收益。但用一些解释不清楚的东西来忽悠人就很不可取。

笔者在卖方研究机构里一个最深的印象就是大家对此类分析技术的不认同。但绝大部分人似乎根本就不屑于仔细的考察一下其背后的逻辑。算个beta也好,挖掘统计规律也罢,今天的国内市场所谓的金融工程实质也很难逃脱模式识别的运行方式。同样一个协方差和方差问题,用来计算beta值就披上金融工程的外衣,用来作为其他指标的依托就被打人技术分析范畴,这到底是哪门子逻辑错乱的人定下的传统还真是说不清楚。这种现状跟流传在国外的5只猴子与香蕉的故事所暴露出的问题一模一样。从这个角度来说,除了披着人皮、不只吃香蕉,遵从行业惯例的分析师也就是猴子水平。不过这也侧面说明了罗闻全的重要性,要是没有MIT金融工程实验室主任的名头,国内会有几个研究员考虑过正视技术分析的问题呢?当然即便有这样的案例,还是会有研究员选择看不见、接着骂。争论

只是浪费时间,赢了也不会有“香蕉"。笔者认为不要过早封闭自己所触及的范围是一个较好的选择。

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