说明：这一篇早上群内分享内容整理成的文章，所以相对零散、不够系统，以后会抽时间，系统阐述交易背后的技术底层理论、数据支持与实现方法。文中涉及标的做了隐去处理，称为某股。文章思路是以一只个股做例子阐述观点。
文中观点：
1、规律与逻辑描述是一切投资分析的基石；
2、技术分析交易模型如果仅来源于数据统计验证，那么可能会失效；
3、技术分析底层基础来自于经济理论基础；
4、技术分析与价值分析评估同宗同源；
5、过度计算与计算不足，是技术分析与交易的最大问题之一。
先从价格说起
首先我们关于价格有几个基础依据信息需要明确：
1、价格具备调节和指引
2、价格背后的信息不对称，以及我们获取信息的成本
3、不同价格下的每笔成交背后隐含含义是收益最大化风险最小化
4、目标和信心
如某股所说，其近两周震荡区间在2元左右，这种震荡，是价格引发的调节和指引造成的，价格是最好的市场调节工具，价格是各种情况、信息与价值认知最后的反应。我们需要研究背后更深层的内容与信息：一是下周二面临大量解禁，占比较大，从其增发价到现在，3年时间有两元利润空间，算上送股、分红，除去时间成本、资金成本等，定增资金的收益相对一般。而该股也有相应的利好支持，有国家背景，有成长空间支持，但是反过来财务数据又很一般，面临转型。再加上该股存在者管理层激励、减持、再激励再减持的循环，着实信息面复杂异常。
有个观点需要提出，技术分析与价值分析是分不开的。技术分析的核心盯的是价格，而价格背后体现的是经济水平与运行规律。价值分析的背后研究的是内在价值和潜在价值，而价值背后体现的经济阶段的主观估值。所以技术分析与价值分析评估同宗同源。
原理是投资分析的基石。
在价格指引能力变的不是很强的时候，即多空双方力量进入一定的平衡区间，则形成震荡。震荡一般来说，从振幅和量能上区分四种情况，一是窄幅震荡加相对小量缩量，二是宽幅震荡加相对小量缩量，三是窄幅震荡加相对大量持续放量，四是宽幅震荡加相对大量持续放量。这几种情况，在不同的标的与标的运行阶段、环境，所表示的含义完全不同。
这里我们要注意相对这个词在文中的概念，即所参考周期的选择标准。这直接影响最终对比结果。一般震荡时量的分布还有有序与无序之分。
文中某股这一段是相对是窄幅放量震荡。
正常情况下，价格运行过程是分歧加大的过程，即价格上涨越高，分歧越大，大到双方达到平衡时，价格不涨，价格滞涨超过时间结构周期，即是技术结构超期，价格面临变盘。在较大周期应用，以及运行相对规律的个股与大盘上，准确程度超过90%。
这种技术结构判断系统主观可以很容易判断，在程序化实现中，不到一年时间，学习者主观即可较为准确的判断，但是机器就笨一些，在形成计算的过程，还有很多问题需要解决。
回过头来，我们再看这一段行情的波动，震荡过程中的放量超过上涨时的均量。目测，没有计算。如果在程序化实现上，都是落实到数据计算上的。
该股这一段相对次高位放量窄幅震荡，即是多空双方受价格调节指引短暂趋向平衡。但是如果趋于平衡，那么应该缩量更好解释，因为这时大家的成本最低，风险也最低。那么这时放量，我们就要关注价格背后的信息。在经济社会里，信息和怎样使用信息价值最大化才是真正的知识，而不仅是书本上的知识。知识最贵，贵在获得和使用。我们不知道他们背后在准备些什么，但是可以肯定的是，这些解禁的资金，与现在这段放量换手的资金或许存在着某种联系。什么联系，不知道，不是不想知道，而是获取成本太高，高到完不成、达不到。
刚才我们提到，我们在交易时，追求的是收益最大化，风险最小化。所有资金都是这样。那我们在考虑我们自己的资金时，怎样才能使每一笔交易收益最大化，风险最小化？收益最大化，我们要考虑成本问题，风险最小化，我们要考虑时机选择问题。
讲到成本与时机选择，我们现编个简单的例子说明，顺带说一下资金的流入流出作用：
比如市场上现在有一个可供交易的苹果，只能买卖，不能吃，在交易时间内，必须流动。然后我先卖出，你买入，你卖出，他买入，大家都是私下协商价格，最后我们得到一组价格，平均后就是苹果大家心里都能承受的均价，也是大家认可的平均成本。这个叫心里价。放在某股上，大家在这里买，这里卖，那么说明，现在这个价格是交易者心里的可以接受的成本价。
平均心里价，我一般使用技术结构分析加资金成本和时间，加上公告信息、财务信息、市场信息进行综合判断。这有点像术道有方的估值建模里的东西。内在绝对估值加客观相对估值，通过模型确定其价值。然后找出与平均心里价和市场成本的差，来进行报告计划和交易。
换个角度，我卖你个苹果，站在我的角度，就是流出，站在买入的角度，就是流入。一天交易多次，卖和买都是平衡的。价格波动出现在“强买强卖”。苹果我计划5元卖出，你只愿意花3元，我一看，苹果好像不卖就快烂了，虽然买的时候花了4元，但是总比烂在手里强，一咬牙一跺脚，卖，3元卖给你，我赔一元，你则是被动买入，这时显示流出一个苹果。而你赚了我成本差价一元，我赔了买入时差价一元，不算交易费用，刚好2元，如果算上交易费用，我们的交易就从零和博弈变成了负和博弈，钱越交易越少。这种博弈也是非合作博弈。这也是内盘外盘带给我们的分析参考依据。但是苹果最终卖出去了，有人承接，有可能这个承接人，3元买到苹果之后，讲了个很漂亮的故事，说苹果内有4颗种子，你买回去，种树，过几年，可以得到几车苹果，然后6元卖出去了。这就是价格背后的故事，只有当局者很少的人知道。
从这个角度来说，资金流入流出，即内外盘大小，对日内交易作用较大。在趋势中，判断失误的概率就较大，因为很有可能资金流出是个假像，人家准备自己种苹果树。所以要相对来看这个流入流出。要结合不同标的，不同阶段，不同预期来综合分析。
再说文章中个股的波动，刚才说来自于价格工具的调节。背后是看到机会或是感受到恐慌。该股大跌，是持股者感受到将要大量解禁筹码抛售的可能性。这些资金一旦涌出，那价格就崩了。这是心里预期造成的。
那么崩了之后，又会是什么景象呢？比如这次疫情过程中，口罩难买，然后有人就20、30的卖口罩。这时有人就说，这些人发国难财。其实不是的，如果没有这些“发国难财”的人看到有利可图然后挖空心思去搞到口罩卖出去，那我们不是更没有口罩用了啊。只是对价格的不同见解而已。但是这些投机者，确实帮助了我们。因我们至少有口罩用。大盘也是，比如现在跌到2400点，大量的筹码涌出，因为击破了2500（以后再说2500上下区间所隐含的参考）。甚至极端时继续砸，然后救市，大量的抄底资金涌入。这时又会有声音说这些资金发国难财，如果这些资金不参与，不发财，那就只能继续跌，最后跌到毛线都不剩，岂不是更惨。该股也是这样，崩之前、之后都是资金在博弈，核心资金方甚至在合议，他们心里已经有了价格预期。或短或长，或高或低，在行情运行过程中会形成新的平衡。如果从长线来看，就可以忽略掉这种波动。
对于解禁的资金，需要多维度理解其成本与风险下的收益预期。但是我们一定不能忽视系统性风险。这也就是最后一点要讲的目标和信心
假如，我说的假如，该股我从国家安全角度，基于智能物联发展，有较好的成长空间，但是转型时财务数据一般不太好看，但从长期看，这是短期的。所以我忽略短期。某股也是一样，长期没有问题，只是需要时间。这都是目标和信心的作用下，让我们坚定方向。
大周期的方向性很好判断，微观的具体操作，越短相对来说越难。
价格引发的技术
现在我们从技术角度再来说，纯技术操作上，我们分主观交易，程序化交易，和智能交易三种。主观交易就是我们自己每天自己选自己分析，判断下单到卖出。受行为和认知影响很大。程序化交易，即将主观思路形成策略，主要由机器完成交易。智能交易，则是未来阶段，需要机器智能，自我学习、进化和博弈。
这三种技术方向，其所有分析的技术基础支撑，都来源价格，价格引发的量，价格与量波动的过程，即周期，是相对相关变动分析所得出的结果。基于这三个维度，计算统计出的各种方法与指标，比如K线、均线、MACD等等各种指标，用来解读价格变化的过程，并做出一定的预测。这里有一个重要概念，过度计算与计算不足。每一种技术分析方法，都有其计算的缺陷与不足。如果想要用好一个指标，那就要理解背后的统计机理，计算过程，结果展示和缺陷。如果不能做到，那么结果的应用即使赚钱了，也是在错误的结果下赚的，迟早会交回去。过度计算，是指将某些因子反复直接或间接纳入计算。计算不足，是指某些因素没有办法计算进去。比如成本，量，阶段位置、阶段环境，在很多指标里都无法展示，因为衡量本身标准不统一之外，有些东西没法量化计算。
人工智能是进化阶段，机器智能是未来趋势。
所以技术分析三大要件分析：价、量、周期。判断其维度关系，还要避免过度计算与计算不足。
机器智能先放下不说。我们说程序化交易的技术实现框架，这样能为大家主观交易技术框架提供帮助。程序化，不管是趋势、套利、高频交易等，都是基于数据的统计计算，建立模型，然后历史回测。现在我们来说这里的一个大坑，也是主观交易的一个大坑。基于模型的历史回测。程序化目前有个较大问题，或者说绝大多数都存在的问题，就是过度拟合。为什么会出现过度拟合呢？是因为用历史数据建立模型，假想其适应未来变化之下，在适应历史数据下优化的策略是有效的。但往往长期运行大都是失效的。这是逻辑基础错误。长期来看，这种方法最终都会被市场淘汰。所以我们就需要换个方向，只要避免策略不存在过度拟合，不是基于历史数据统计得出，那么这个策略大概率是有效的。
以前我分析过各种指标和理论，最后应用都不佳，除了人性影响，更多是逻辑建立错了，即站错了队，走在一条玻璃栈道上，永远也落不了地。这就是主观分析中的拟合。就是为了盈利而建策略。当你这个技术模型，或是主观判断体系形成之后，去套用行情，套上了，赚钱，套不上，赔钱。
所以还是要从基础进行更正，历史数据是参考，但不是建模的本身。而建模的本身，来自于价、量、周期又及背后隐藏的经济理论。即可以描述大概率规律性逻辑与事件，这是可能是技术分析应用的唯一出路。
写在最后。当我编辑完这篇文章时，顺序还是有点乱，结构也不严谨，这是来自于群分享过程中的边解答边分享，最后拼在一起的原因。等有时间会专门论述相关结论，到时会系统一些，结构严谨一些。
发表于 2020-3-24 15:06
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