整理------来点不一样的话题,说些不一样的观点(长篇)-
来自:MACD论坛(bbs.shudaoyoufang.com)
作者: yiyi5566
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拾起散落一地的记忆
写在开篇的废话
谁写东西都弄个前言,我呢.....也不好免俗。其实前言都是废话,你不看也罢。 当然你如果愿意看更好,至少你知道我后面的话题合不合你的胃口。
俗话说万事开头难,这话真没错。一直想写点什么,却不知从何说起。千头万绪,想说的太多,慢慢来吧,说到哪儿算哪儿,想起啥就写啥。也不刻意去组织章节段落了,没啥理由,就是懒。
我是一个IT从业者,写软件的,写金融分析软件的,现在流行叫程序猿。在金融分析软件这个领域干了十多年,为几家公司开发过多款产品,其中有两款产品在市场上知名度比较大,我就不点明是哪两家公司了,免得麻烦。
同时我也是一个股民,九六年就开始玩股票,算来也是十余年了,多少有点心得:其一是发明了一个东西,这个东西在2007年之后改变了国内证券软件界,我也不说是啥了,说出来估计没人相信;其二是发现了市场的的某些规律,并总结出一套简单的规则,可以借由这些规则对市场做出比较准确的判断。这两样东西打算在以后的《市场微观交易》和《市场微观结构》中讲述,我期望也相信这两样东西能给你带来认知市场的新视角。
既然那么重要的东西放在后面讲,那《一个开发者眼中的市场》讲什么?大致有这两项主要内容:1、对一些影响较大的市场分析方法进行反思;2、对分析软件的数据和功能设计进行解析;第二项内容可能比较晦涩,我尽量用通俗的词语来说明。总之希望能通过这个系列帮你拨云见日。
开篇的最后一个问题是:这个系列的文章适合你看吗?
如果你是一个初入市场的淘金者,股票是啥还没闹明白,我的建议是——别浪费时间了,最好也不要涉足股市或其他金融市场。如果你一定要玩,那好,先看看我的文章吧,我不能保证你在市场中赚到钱,但至少能避免你被骗子蒙了。注意,名利场上骗子多了,傻子基本不够用。
如果你在市场中摸爬滚打了五、六年,但是面对市场和软件还有很多不明确的认识,这系列文章估计还是适合你的。我不预设话题,有兴趣跟我聊的,你可以留言。
如果你早已是得道高人(对不起,该称“您”),能上马安天下、提笔定乾坤,那还有很多大事等着您做,比如维护世界和平,赶紧!
作为一个软件设计和开发者,我的视点跟所谓市场专业人员写文章的视点多少有些差异,期望这些差异能带给你更全面更完整的思维。好了,废话不多说。
反思系列之一:反思K线形成机制
K线大家司空见惯了,玩股票的要不知道啥叫K线你都不好意思跟人打招呼。咱们就从这个最简单最常见的东西说起。
既然是反思,那就必然要肯定一些东西,也要否定一些东西。
首先要肯定的是K线作为一种数据记录方式的价值,仅此而已。具备与之相同功能的还有美国线。你可能还知道一些其他数据记录方式,比如收盘价线、宝塔线、XO线等等,这些都不在我的讨论之列,为什么?因为它们不够完整,比如收盘价线丢失了最高最低价,宝塔线和XO线丢失了部分时间信息。我尽量做到措词准确,比如上一句“丢失了部分时间信息”,而不是说成“丢失了时间信息”。
炒股跟破案差不多,我们需要尽可能完整、详实的信息作为分析的基础。K线是一种相对比较完整地记录了价格运动的时间和空间的数据。相对比较完整是指相对于其他几种数据记录方式而言,其实K线也丢失了大量的细节信息。我们目前能够得到的最完整数据是证券交易所发送的原始数据,就是level 1 和 level 2 数据。沪深证券交易所大约5到6秒会发送一个数据包,期货交易所发送数据包的频率一般更高一些。如果不特别说明,我后面说的都是针对沪深证券交易所而言。这个数据包是交易所的交易撮合主机当前时刻所有交易品种的部分报价快照表和上一时刻到当前时刻内成交汇总数据。我习惯把这种数据叫做行情回报数据。把行情回报数据删除掉一些不太重要的信息再呈现出来就是大家常说的“分笔数据”。行情回报数据空间占用量非常巨大,如果完整记录下来那么沪深证券交易所一天的交易数据就达到数百兆字节,这给数据传输和存储带来高昂的成本。另外原始数据里夹杂了大量对走势研判无用的“噪音交易”信息,我们有必要过滤掉这些无用信息,过滤的方式之一就是把原始数据汇总成K线数据。当然行情回报数据中也包含很多有价值的信息,这个我们留待《市场微观交易》里再细说。
交易所并不直接发送K线数据,K线数据是各软件开发商依据自定的规则产生的。注意,是软件开发商自定的规则!所以当你用不同的软件查看同一个交易品种日线以下周期的K线走势图时会发现几乎找不出两个软件的数据是完全一致的。这主要是数据采集的技术问题导致,有些软件商是定时采集,还有些是通过监控数据接收程序的磁盘文件变动来采集。不同的采集方式会造成产生的K线数据出现差异,别说不同的采集软件,哪怕同一款软件,在不同的机器上采集的K线都可能出现微小的差异。数据周期越小,差异越大,就以一分钟K线举例:一台服务器由于本机时间比另一台服务器早了1秒,它采集到的假如是一根光头阳线,紧接着一笔抛单把价格拉回到一分钟前的水平,那么后一台服务器采集到的就是一个┷型K线。学过K线分析法的人都知道光头阳线与倒T型含义是完全不同的。看到这里是不是觉得纠结:以哪一个为准呢?
也许你会想:那我不用日线以下周期数据总可以吧?就国内的证券和期货市场而言,我们确实能够比较准确地采集到K日线,因为交易所发送的原始数据中带有全天的开盘价、最高价、最低价和最新价,一个交易日最后一笔数据的最新价就是收盘价。但如果你要看外盘,尤其是二十四小时连续交易的品种,比如外汇、黄金或其他国际大宗商品期货的K线,那么数据采集时间点问题造成差异又会困扰你。我们以品种“纽约黄金连续合约”的走势为例,分别从两款不同的软件上截取了2012年6月1日至6月21日的日K线图:
仔细看看,你发现了多少处不同?看看倒数(从右往左)第一根,左图的下影线几乎看不见,右图则比较明显,再看倒数第二根,左图的下影线与实体部分比例远大于右图吧?!你可能觉得差别还不算太大,那么阴阳颠倒呢?看看正数第二根和倒数第四根。
前几天逛论坛看见某“高手”教诲新人的语录:“K线就是市场语言,关键是你能不能读懂!”。“高手”一般都这模样,冷不丁冒出一句话,而且不解释。呵呵,实在不想打击谁,但要我说,就算是语言那也是胡言乱语。并且还不是市场直接对你说的,是通过软件转达的,软件这个小秘书在转告的时候添油加醋了。既然单根K线不能准确传达市场信息,那么多K线组合的市场含义也就无从谈起。江湖上流传多年的招式:“叠叠炮”、“乌云盖顶”、“孕育线”、“启明星”.....是不是都有点扯淡?
你可能会有疑问:如果K线不能准确传达市场信息,那为什么拐点附近经常出现带长长上下引线的“十字星”、“锤头”?这个问题其实是价格波动周期变短引起的,以后我们在《市场微观结构》里再细说。
摧毁了你对K线体系的信仰?没关系,以后我会帮你建立一个新的体系。其实你不需要关心那几根K线到底是阴还是阳,也没必要管引线与实体长短的比例,甚至不需要关心开盘价收盘价,只要软件生成K线的时间片是准确的,最高最低价是准确的,能保证时间与空间的关系没被打乱就是合格的。不幸的是,市面上多数的证券软件在画日线以下周期K线时,空间基本没有问题,但是时间少有几个正确的,K线没画到对应的时间点上去。
说得差不多了,总结一下:看到的未必是真实的!
反思系列之二:彻底否定K线分析法
如果从软件实现机制上否定K线的市场含义还不能说服你,那我们来看看实际应用中这一方法带来的荒谬结论。就以比较常见的“黄昏之星”为例,看图:
这是上证指数的日K线走势图,图中最高价那天是2007年1月4日,当日成交量创下历史新高。图上最后三天的K线组合算是比较标准的“黄昏之星”,结合天量的成交额,按“黄昏之星”的定义,这是一个强烈的趋势反转信号,果真如此?继续看图:
第二个图中左边三根K线正是第一个图右边那三根K线。严格意义上的“黄昏之星”不太好找,好不容易找出一个还是个失败的例子。如果按不太严格的标准找,例子就比较多了,初步统计的结果是失败的例子多于成功的例子。反过来,“启明星”也叫“早晨之星”的验证结果与“黄昏之星”差不多。限于篇幅,不再贴图说明。
或许换一种论证方式能让你更明白。我截取上证指数12个顶部的K线组合,三根K线一组,每个顶部之后的回落幅度不少于百分之十,我们来看看这些组合是啥模样:
从图中可以一个结论:顶部可以是任意K线组合!好了,问题来了,这些组合在股价上升途中的随处可见,岂不是哪个地方看起来都像顶部?。这让我想起一个笑话,当年在学医的时候,看到课本上关于恶性肿瘤(俗称癌症)的病症描述,几乎每个同学都觉得自己可能长了恶性肿瘤。
不过有一点不能否认,即长上下引线在顶部、底部和调整区出现的概率高一些,而光头阴阳线在走势中段相对多一些,我们来看看这个现象的成因。由于实际股价波动较乱,不适合讲解,我用函数发生器产生两段正弦波做例子。股价波动其实可以看作是不同频率、不同幅度的多个正弦波叠加,有兴趣的可以参考“离散傅立叶变换”。
图上垂直方向是价格、水平方向是时间,两根竖线之间的时间我们假定为一天。很明显,第一个图的波动频率高,一天内刚好形成一个完整波形,在日K线上看就是一根“十字星”,第二个图由于频率低,需要两天半才能完成一个波形,在日K线上呈现的是没有上下引线的光头阳线。真实的价格波动当然远比这个例子复杂,大级别的波动上还叠加了无数的小波动,且在外部力的作用下随时可能改变频率。之所以在拐点区和调整区上下引线较多,正是反作用力导致波动频率加快的结果。你根本没有什么好的办法把调整与拐点分辨出来。
本篇该结束了,终结一下:K线只是波的外在表象,不过这个波很复杂的,而且不连续。
反思系列之三:指标概论
阅读提示:本节内容比较晦涩,看不明白没有关系,可以跳过本节。
要把指标说清楚不是件容易的事,弄不好惹一堆骂,尤其是信奉指标而又缺少思辨能力的人。为谨慎起见,我需要先对指标做一个分类,分门别类才好下定论:哪些应该肯定、哪些可以否定?如何从机理上理解指标、又如何正确运用指标?
严格说,指标是个数学模型。按数据截面可分为两类:一类是纵向指标,通俗说就是对单一交易品种的时间序列进行数学模型变换,这是最常见的一类。你在查看一只股票的时候,叠加显示在K线图上或者K线图下方的各种曲线、柱线等都属于纵向指标;第二类是横向指标,就是对所有交易品种同一时刻的数据快照进行模型变换。纵向指标揭示的是变化过程,横向指标揭示的是强弱对比。把横向指标按时间序列化之后也成了纵向指标,不过这时候指标反映的是群体变化过程,比如指数走势图就是一个横向统计的纵向指标。当然你也可以从其他角度对指标进行分类。
我们暂且把基于时间序列化的交易数据用传统数学方法进行变换之后的数据叫做狭义指标。狭义指标可能是大家见得最多的一类,因为历史比较悠久,影响面也很广。超出侠义指标范围的都可以算作广义指标,包括引入的新数据,比如每周开户数、股东账户总数、物价指数等等;或者能够用软件描述的新思想、新方法。
继续之前先做个铺垫:在反思系列第一篇里我说过这么一句话:“炒股跟破案差不多,我们需要尽可能完整、详实的信息作为分析的基础”。破案大家都知道,需要足够证据。什么叫“足够”?足够指的是信息的“面”,如果一百条线索都是关于案犯上衣的描述,那意味着九十九条是没有价值的。一条线索与其他已知线索之间关联越少,那么这条的价值越高。如果完全没有关联,我们把这种情况叫“正交”,“正交”严格定义是一个数据集在另一个数据集上的投影为零,也就是说数据集与数据集夹角为90度,比如平面坐标系的Y轴与X轴的关系。上衣与裤子之间没有关联,那么这就是两条独立线索,这个道理显而易见。
现在我们可以开始甄别了。首先要肯定对广义指标的探索过程非常有意义。但是在新思想新方法层面,迄今为止还没有看到具里程碑意义的学术成果。这是一项极其困难的工作,因为市场呈现出很强的混沌特性,而目前尚未出现有效的工具能对混沌进行建模,能够仰仗的恐怕只有概率,概率是个好东西,对一切不确定的状态都适用。分形也许是解开谜底的钥匙,但谜底一旦解开,潘多拉盒子就打开了,这会使得市场调节机制失效。我宁愿找不到这把钥匙,或者找到钥匙的人永远不要公开。至于引入新数据倒是一个简单有效的办法,困境是引入的新数据成为一个又一个新的知识点,把这些新知识点衔接起来成为知识面并融入到既有知识体系是一件比较麻烦的事。就如同破案中各个孤立证据不能串成证据链是不能被采信的。
狭义指标从变换方式上主要分为两类:一类是与绝对值挂钩的俗称“趋势指标”,比如移动平均线;另一类是与相对值挂钩的“震荡指标”,“震荡指标”的极值范围有开放的也有封闭的,常见的MACD属于开放区间震荡指标,KDJ属于封闭区间震荡指标。
对狭义指标的市场含义我基本持否定态度,原因是它没有超出价格本身的含义,甚至扭曲了价格的含义。不要急着反驳,我们慢慢剖析。先看“趋势指标”家族里经典的移动平均线(后简称均线)。暂且不论均线的数学含义,我们看看它跟价格之间的关系是不是正交。均线如同价格曲线的影子,如果你把均线的时间长度设为一,那么这条均线就与收盘价重合了。对于经验丰富的人来说,看到价格走势图就能想象到均线的大致模样,同样看到均线也大概能推出价格曲线的模样。显然均线与价格曲线之间不是正交关系,不是两条独立线索,我们取价格进行分析比取均线更好,因为价格信息量更大,也更准确。两张疑犯脸部的照片,一张清晰一张只有轮廓,你作为侦探该用哪一张?
估计有人看到这里会急了:我用均线能很好地盈利,该怎么解释?!这有两个层面的解释,首先一张只有轮廓的照片也是线索;第二个层面是你把分析与操作混为一谈了,分析应该是具备预测性的,即对未来可能的情况进行预判并制定对策;而操作是条件触发之后机械性执行的一个流程。即便你不使用趋势指标,简单制定一个规则也能很好盈利,比如当价格持续下跌1个月,之后从最低价上升10%就进场,当盈利超过10%或价格回到你的买入价就出局。想得到更好的收益,那么只需要再细化一下这个规则就可以了。
再看看“震荡指标”,很显然,我们要从价格曲线估算出震荡指标是有点难度的,即便你有着丰富的看盘经验;反过来要从震荡指标推导出价格曲线几乎不可能。因此震荡指标作为独立线索的效果要好于趋势指标,尤其是封闭区间震荡指标的极值,可以提供一定的参考。
新手容易犯的错误是对狭义指标进行过渡的解读。老手容易犯的错误是对狭义指标进行过渡的挖掘。无论你怎么变,只要原料数据没变,得到的结果都不会超越价格本身。限于篇幅,正确运用指标的内容留待后续的章节《高手揭秘》中详解。
反思系列之四:分析的泥潭
阅读提示:本章承接上一章,看不明白也不必纠结,但看的时候请仔细,毕竟不是小说,我用两天写完的东西你两分钟看完会是什么情况?
分析方法门类繁杂,流派众多,不好一概而论,大体上分两派,基本面派与技术面派。只要不是闭着眼睛或逼着眼睛追谁他人炒股的人,大概都了解一些这样那样的分析方法,或分析宏观经济、或分析财报、或研究指标、或猜测主力、或画线.....不一而足。基本面派与技术面派的论战从来没有停歇过,大派里各支派的纷争也不曾间断,公说公有理,婆说婆有理。要我说都有理,这不是在和稀泥,胜者为王嘛。
重温“瞎子摸象”这个寓言:摸到象鼻子的说大象是水管,摸到象腿的说是柱子,摸到象肚子的说是一堵墙。如果你不是瞎子,你当然知道瞎子们都错了,但如果你也是瞎子呢?不幸的是,就市场而言,我们都是瞎子,高手低手的差别仅仅是摸到的范围不同。
瞎子与瞎子的辩论自然不会有胜负,基本面派有巴菲特、彼得·林奇这样极富说服力的成功案例,但是也有国内公募基金2011年全体亏损这样的反面教材(公募基金几乎都是研究基本面的)。技术派的成功案例也数不胜数,远的就不提了,近几年比较有代表性的如大奖章基金、如世界规模最大的投资公司——骑士交易公司。这两家均使用基于数学模型的计算机系统进行自动化交易。大奖章基金的年均收益率据说比巴菲特高十个百分点,而骑士公司的自动交易系统在2010年5月6日把道琼斯工业指数瞬间砸下近千点,大型电视纪录片《华尔街》对此事有过调查。
成功人物犹如灯塔屹立在那里,但是道路在哪里? 经常看到“投资艺术”这样的言论,投资是艺术吗?艺术意味着随机、粗放、不可控,技术刚好相反。我不否认投资有艺术的成分,但是反对把投资过程中的艺术范围扩大化,而是应该尽可能去除艺术成分。艺术与技术没有明显界限,艺术转换成技术的途径无非就是把尽可能多的不确定因素量化。不确定并非随机,而是你尚未准确把握的事物,即便随机因素,也可以通过概率量化。前面说的两家用利用计算机进行交易的企业就是这么做的,计算机可不懂什么艺术。
各种各样的分析理论、思路、方法汇集在一起就像个大泥潭,陷进去不容易拔出来。如果你还没有挣脱过度解读和过度挖掘的束缚,那就不可能跳出这个泥潭。我们看看什么叫过度解读和过度挖掘。基本面分析我不在行,就不胡说八道了,免得误了各位,另外话题范围也不能太广,否则思路跳跃过大,不利于逻辑展开,就以最常见的移动平均线为例加以说明。
先看看移动平均线的计算原理,示例为5日收盘价均线:第五日的值为(C1+C2+C3+C4+C5)÷5(C为收盘价,Cn等为第n日的收盘价);第六日的值为(C2+C3+C4+C5+C6)÷5;以此类推计算出所有对应日期的值,再把这些值连接成曲线成了均线。从计算公式看均线的数学意义很简单,就是按一个固定时间段切片再平均,这就意味着价格始终在围绕均线波动。你可以做这样一个测试:写一个公式:C—MA(C,N) ,N是时间段参数,设定在1到300之间调节,然后找一个上市时间很久的品种,比如上证指数,调整N的值,看看价格与均线的差值是不是始终均匀分布在零轴上下?结果当然是均匀分布的,这说明什么?说明如果坚持按照股价穿越某条均线来买卖,随着时间增长收益趋近于零,除非市场只涨不跌或只跌不涨。
从上例看,收益基本就是随机的,学院派大多也持这样的观点,所以他们推崇投资组合,有兴趣可以参看《战胜随机市场》这本书。其实我们常见的经典指标大多脱胎于经济学里的数学工具(不包括软件商自创的“神乎其神”的那一类)。限于数学工具的描述能力,这些指标多数是把时间等分切片以便考察价格,这个出发点可能错了,至少我持怀疑态度。如果我们不把时间切片,而是看作一个连续空间,从全局角度出发呢?毫无疑问,时间越长收益越高,因为经济增长和通胀会垫高市场底部。大家不要把我在《反思系列之一》里提到的K线记录的时间切片与这里的时间切片搞混淆了,那是数据记录,这是数据分析。记录需要严格按照一个标准切片是为了不破坏时间和空间对应关系,分析如果也严格切片就陷入泥潭了。
过度解读就是为指标赋予了超出其数理机制范围的其他含义,新手和伪高手们经常沉溺于这游戏,因为他根本未曾想过要从数学角度去理解模型。有人经常拿10日、30日、60日等均线来说支撑与压力的故事,我也不能否认这些常用均线偶尔表现出来的作用,但我们还是要把机理搞清楚:不是这些均线本身具备这样的价值,而是大量的投资人都在依据这几条均线操作,于是产生了作用。一个指标,用的人越多,对市场的干扰可能就越大。为什么说“可能”,因为你不清楚下次同样情况下还会不会出现一样的结局。
过度挖掘是另一种状态,他们期望找到一个能放之四海皆准的数学模型,但这种努力基本是徒劳的,因为能全面描述市场的数学工具还没有诞生。也有人退而求其次,想为某个指标找到一个最佳参数以适应所有情况,或为每一个交易品种找一个最佳参数(曾经有过能根据不同交易品种自动优化参数的软件)。前一种情况的错误是没有意识到任何一个方程组用于全市场时几乎找不到令人满意的全局最优解;后一种情况的错误是假定价格波动是稳态波动。
正确使用指标首先需要理解指标的数学含义,避免脱离模型本意,否则陷入用指标解释市场的旋窝中难以自拔。其次必须明白一个道理:面对黑盒子或灰盒子,概率是目前唯一能够依靠的工具。时刻记住有意外发生,并为意外制定对策,即便这个意外的概率极低。看到数万只天鹅都是白色的,就认定天鹅都是白色的那就错了,这就是“黑天鹅效应”。有意思的是,在金融市场上“黑天鹅效应”经常应验,你必须为黑天鹅的出现做好准备。
微观结构之前言:触摸市场的脉搏
很多年前,在对市场的探索走入绝境的时候,我对技术分析做了一个彻底的反思,从逻辑的角度用实证的方法把所有学过的市场分析技术翻了个底朝天。当时得出的结论就是这些分析技术完全出自于经验总结,经不起严格检验。得出这个结论之后,我彻底放弃了技术分析。有人说,经济学是最无用的学问,但在毫无目标的情况下,毕竟这还是一条路,只是不知道通向何方。于是开始艰难地啃读经济学和财务分析,太晦涩,结果你肯定猜到了。
在最迷茫的时候一度打算彻底离开市场,但想起在市场中交了七八万的学费还没收回本就肉痛,一半的家底啊。虽心有不甘却又无计可施,在百无聊赖的时候,开始玩起了模拟操盘的游戏。看着屏幕上一根一根跳出来的K线,在心里猜测下一根K线是阴还是阳。这样断断续续玩了三个月之后,基本能凭感觉判断出股价的大概走势,就像触摸到了市场的心跳。我尝试在实盘中运用这种感觉,不幸的是一进入实盘,感觉就消失得无影无踪。
凭感觉操作的收益当然是极不稳定的,我需要搞清楚模拟时的感觉到底是怎么回事,并尝试把它量化成一个可以重复执行的标准。开始的时候,我把股价看作一个个不规则三角形的排列,发现如果三角型第二边的角度比第一边角度缓,那么维持原走势的概率较高。换句话说就是发现了角度的价值,角度在二维图上其实就是价格运动的速度。我把这个发现用于实盘,效果不是很理想。一段时间后,突然想到如果不只考虑两个边的角度,再增加一个边,把三角转换成N字型会是什么结果?结果就是发现了股价结构。N几乎可以组合出任意复杂的走势。从关注单纯的上涨或下跌边到发现两个边的关系,再到用三个边组合任意结构,有点“一生二,二生三,三生万物”的意思。
古人云:文章本天成,信手偶得之。一切都偶然得不可理喻,结构就在那里摆着,只是我们没有用心去理解。我建议你也玩玩模拟操盘,即使不能发现更有价值的方法,至少也能提高看盘能力。玩的时候,一定要静下心来,慢慢感受市场的脉搏。
取名“市场的微观结构”也许不是很合适,叫“市场的语言”可能更好。前一个名称暗示可以借由“结构”预测后市;后一个名称的含义是市场正在做什么。我曾经喜欢前一个名,现在更喜欢后一个名,因为已经彻底明白了操作与预测是可以分开的。操作的意义远大于预测,甚至根本不需要预测,静静等待市场告诉告诉你它要做什么就好了。初入市场的投资者都把预测与操作看作一个整体,不少在市场中摸爬滚打十余年的老手也没弄明白。我将尝试在后续文章中给出一个明确的答案。你可以把我要讲述的看作是市场内在的微观结构,也可以看作是市场语言的语法,不影响结果。为讲述方便,我是还使用前一个名称。
可能有读者听过他人关于N字型分析法的只言片语,我也听过,但具体是什么都秘而不宣。当然也不知道其他人的N字型分析法与我的有什么异同。我要讲述的是一个预测与操作一体的应对市场的方法。
好了,废话不多说,开始我们的探秘之旅。
微观结构之一:谁是胜者?
假设有一场登山比赛,共六位选手参加,这场比赛可以下注赌谁能登上山顶及谁最快登上山顶。山道上每隔400米高度设有一个休息点,赛事组织者在前4个站安排工作人员记录每一位选手到达该休息点所耗费的时间和休息时间以供下注者参考。比赛正在进行中,你现在拿到了这样六张图:
图上纵轴是高度,每格高度100米,横轴是时间,每格跨度10分钟。先暂停阅读下面的内容,仔细看图,然后想想你该押谁能到达山顶?又该押谁最快到达山顶?
我们来仔细分析一下:
A选手到达每个休息点耗费的时间为20分钟,每次休息的时间为20分钟,非常稳健,体力未见降低。
B选手到达每个休息点耗费的时间为30分钟,每次休息的时间为30分钟,非常稳健,体力未见降低,但比A选手体力差。
C选手虽然每次休息时间均为30分钟,但每一段攀爬耗时都比前一段多用10分钟,体力有衰落趋势。
D选手虽然每一段攀爬耗时均为20分钟,但休息时间在不断延长,体力有衰落趋势。与C选手相比很难说谁强谁弱。
E选手开始状态还算正常,但攀爬时间与休息时间均不断增加,体力衰落明显,显然比C、D选手要弱很多。
F选手是个好表现的愣头青,一口气直接冲上第四个休息点,体力耗尽已晕倒在地,比赛结束怕也醒不过来。
显然A、B选手经验丰富体力充沛,是可以到达山顶的,A由于体力强于B,将第一个到达山顶。C、D、E看样子是上不到顶峰了,除非比赛不限时。F绝对是所有参赛者中体力最好的,可惜毫无经验,第一个被淘汰。
打开分析软件,把K线图上叠加的所有指标删除,并在图上找出震荡幅度差不多的波动,观察股价每上一个台阶耗费的时间,是不是能找出与上面六个图相似的状况?如果是下跌,反过来看就行了。
反思系列之五:成交量的困惑
成交量在分析中该占有多大分量?一种观点是价格至上,偶尔关注甚至完全不理会成交量;第二种观点是成交量推动价格运动,所以成交量优先考虑;第三种观点是价格与成交量同等重要,持这种观点的人占大多数。成交量在分析中倒底扮演一个什么样的角色?我们来仔细琢磨一下这个问题。
先来搞清楚自然交易行为(即没有明显人为操纵的群体性交易行为)对成交量的影响。选择样本的标准是成交量不易受到少数大资金太明显的干扰并且筹码非常分散的品种。符合这个标准的最好样本就是指数,对指数而言多数大资金的干扰被明显弱化了。其次是流通盘非常大的个股。限于篇幅我们仅截取上证指数的部分走势加以研究,看看价格与成交量的关系。
图1:价平量缩、价升量长、价跌量缩、价升量先长后缩
图2:价升量先长后缩、价跌量先缩后平、价跌量涨(量图第5段与第4段对比)
图3:价升量先缩后平、价平量平(价图4与量图5)、价升量先长后缩
图4:价跌量先缩后平(量图1、2段)
图5:价升量先缩后放
从图中我们几乎能看到价量关系的任意组合,除了价跌量长。价跌量长不是没有,仔细找还是有几处,持续时间非常短,多出现在脱离顶部初期。江湖上有个流传甚广的说法:“良好的价量关系是价涨量升、价跌量缩”,这个说法对指数似乎没有什么意义,对于个股呢?如果该股大部分流通筹码被锁定,那么操纵者可以做出任意价量图形,所以意义也不大。要想把成交量彻底搞清楚还需要深究,不过现在只需要明白不能简单凭成交量缩放判断行情这个道理就够了。
从自然交易(群体交易)的量价关系中我们能找出几个一般性的规律:1、震荡幅度大的K线对应成交量一般较大;2、如果价格长期小范围水平波动那么成交量会持续萎缩(想想为什么?);3、巨幅放量一般出现在顶部震荡区。4、放量缩量的过程比较温和平缓。上述一般性规律其实就是散户占主导地位时的交易特征,如果某交易品种的成交量与上述特征不符,我们就可以确定该品种被人为操纵了。
举一个违背第一条规律的例子,其他例子请各位自行查找。
上图为南京中商的日K线走势,时间是2011年7月18日到2011年9月23日,股价波动范围大约13%。图上有4处违背了“震荡幅度大的K线对应成交量一般较大”这条规律。分别为8月5日、8月9日、8月11日、9月22日,其中前3处的情况是价格波动幅度大而成交量无明显变大,第四处是价格波动很小但成交量离奇放大。这种现象只能有一个解释就是筹码被大量锁定了。
回答一下前面提出的问题。成交量与价格有一定的正相关性,不过相关性很弱,所以作为独立线索的价值是存在的,但用于指数分析意义不大,在个股分析上有一定价值。当用于个股分析时,特别需要留意违背一般性规律的情况。
其实交易过程是较为复杂的,讲个股的成交量就不能忽视大资金的行为,这些内容不可能几个章节讲清楚,尤其是主力做盘手法,都需要足够的铺垫才能展开,只好留待《市场微观交易》细说。
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