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价值投资中的回撤入场


(Image By ChartSecret.com)

Price Action 理论中,除了极少数的情况,入场基本都要在回撤的时候。所谓“顺大势,逆小势”、“突破回踩”,都是回撤入场。

对比一下 Elder 对基本面分析的解读:

当我认为未来某个事件会增加一只股票的价值,而目前价格又低于价值时,我才会考虑买入。在价值之下买入,在价值之上卖出并有清晰的逻辑,这样做才能让我在逆境时坚定信心。(《以交易为生2》,CH1)

这段话包含两个意思:

  1. 入场(做多)的主要原因是看涨。未来的价值会增加,所以现在准备做多。这是最基本的原因。
  2. 当前的价格要低于价值。把未来的走势遮住不看,现在的价格要低于现在的价值。这是第二个原因。

第一个比较好理解。未来看涨,任何一个价值投资者的基本范式都是这个。第二个比较容易被忽略。

目前价格又低于价值时,我才会考虑买入”。价格低于价值,即价格被低估。在 Elder 眼中看来,即使是价值投资,也要重视买点。当下的价格被低估的时候,才是价值投资者的买点。很多时候,“价值投资”亏钱,往往是方向看对了,入场点没找好。高估时入场,长时间被套。事后一看,其实大方向是对的。

——这就是价值投资的“回撤入场”:

  • 方向顺大势:价值在未来看涨
  • 入场逆小势:当下的价格被低估

当然,典型的回撤入场往往还要重视扳机点,没有扳机的枪不会响。基本面分析时,扳机点可能就是一个短期看衰时的利好新闻、一个回撤中的放量大阳线等等,这些都可以。价值投资毕竟周期更长,精度上的要求可以放松一些。

总结一下,价值投资回撤入场的关键:当下价值被低估。无低估,不做多。

EOF.

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交易员的生存之道

(Photo By Daryn Bartlett)

交易员的交易系统与计算机的量化策略之间存在着根本的不同。一个成熟的主观交易系统应该由三个部分组成:量化依据、筛选标准和哲学基础

  • 量化依据。量化依据是指一个交易系统中具体信号的特征、入场点、出场点、头寸大小的计算方式。无论是高频交易还是主观交易系统,“量化”都是共同的特征。量化是对抗情绪最有力的防护网,是任何交易员上场前必须佩戴的护具。即使是主观分时图交易,“满仓、半仓、四分之一仓”这种笼统的表述事实上也是一种量化。系统要求满仓半仓开仓,就不能因为恐惧、犹豫而缩小头寸。
  • 筛选标准。筛选标准是过滤掉无效信号的必备品。任何一个交易系统都需要筛选。有些标准,主观交易和机器交易共同使用。根据形态,可以判断趋势还是震荡;根据均线,可以判断顺势还是逆势;根据价格波动的时间跨度、点位幅度,可以判断是否已经超买超卖;根据影线长短、实体大小、趋势角度,可以识别价格运动的强弱——这些机器也可以做到,但有些标准,目前机器交易还很难涉足,这其中最典型的因素就是基本面。做交易,终极路径还是基本面和技术面的合二为一。基本面发现了大级别的供需失衡,技术分析予以验证,进而找出具体的买卖点,这是提升胜率和回报比的终南之道。
  • 哲学基础。只要世界还是由人来主宰,市场就依然是由人构成的。即使是量化、高频交易,策略的背后也是制定策略的人。有人在,市场中就会有些不变的东西。交易员的交易系统必须在哲学层面找到落脚的依据,交易系统才能站稳,才能长期稳定盈利。没有哲学基础的交易系统,只是对历史数据优化后的“刻舟求剑”,注定不会长期有效。交易中的哲学基础往往植根于人性,一般都比较朴素。比如,市场做同一个事情尝试两次都失败了,价格反方向运动的概率就会比50%略有上升;比如,市场价格无论高低,总是在高波动性和低波动性之间运行;比如,马太效应,自我强化,反身性理论(趋势会延续,而延续本身又会强化趋势);比如,否定之否定(失败的失败——突破失败,回撤,回撤失败,趋势延续——Pullback入场信号);比如,未来无法预测(趋势跟踪技术,止盈不止损)。大道至简,凡是长期有效的交易系统,都是可以找到哲学基础的。这一点,据我所知,目前还没有机器可以理解,计算机的深度学习似乎也无法做到。

三个部分中,前面一个半机器可以做到,甚至可以比人做得更好,后面一个半机器目前还无法实现。机器无法深度参与筛选标准中的基本面配合,这个好理解。为什么说量化策略很难涉足哲学基础呢?有些量化交易策略确实具备哲学基础,但每天执行这些策略的计算机并不理解它,掌握哲学基础的依然是计算机背后的人,而人又基本不会代替计算机下单,往往只在策略疑似失效时才会予以干预。而交易员的价值就在于对一个个信号进行取舍,进场或者放弃,加量还是减量。这个角度看,交易员依然是不可取代的,Trading这个手艺也将长期存在。 当然,这将将非常残酷。大量炒单、超短线的交易手法将逐渐被机器所取代,稳定盈利难度越来越大,大量手工机械交易员将被市场淘汰。交易员群体将面临一次剧烈的新陈代谢。低频交易、基本面交易将是人类交易员最后的高地。能够通过刻苦攀登登上高地的交易员,面对充斥着大量计算机交易员的市场,将会重新获得独特的竞争优势。 这个独特的优势就是:犯错。是的,人类会犯错,计算机不会。犯错是人类交易员最后的核心优势。《浪潮之巅》的作者吴军有一个观点,人类一些区别于动物的主要能力,比如语言、逻辑、感情,源自于进化过程中的基因复制“错误”。一种极小概率的错误可能是让某种能力变强,比如语言这个能力,就是在基因“抄书”的过程中抄错而产生的。猴子进化成人,就是不断犯错的过程。计算机最大的优点在于不会犯错。不会犯错,计算机永远不会进化成人,猴子也将永远是猴子。 人类交易员并不用灰心。未来是不可知的,是不可预测的,一切量化策略的系统回测都只是对过去的归纳,而不是对未来的把握。计算机的隐喻就是追求尽可能高的胜率、尽可能高的回报比,以及在此之上尽可能高的交易频率。人类交易员的高地则在于犯错,在于试错和自我纠正。我们永远不知道价格未来将如何运行,因此一切策略本质上都是猜测。我们可能对了,可能错了,我们真正的优势就在于承认错误,进而纠正错误——正确的时候正确下去,错误的时候纠正错误——这恰恰暗合了趋势交易中“截断亏损,让利润奔跑”的古谚。这也是人类交易员的核心优势。 关注的重点有两个:

  • 从基本面的供需失衡入手,重点关注大的供需失衡,大的资源错配。计算机策略很难有效涉足基本面的大机会,这是人类投研团队的强项。
  • 从长周期入手。日线以内的价格波动更多来自于情绪变化,很少反映供需失衡,这各领域也恰恰是计算机的优势。长周期对应供需,在世界彻底物联网化之前,还是人类独占的领地。

恐惧来自于不确定。对未来的恐惧是人类进步永恒的主题。学会犯错,学会学习,学会纠错,交易员要相信,利润就在止损之中。记住这句古语: 善败者不亡。

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趋势的实质

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趋势由一系列的高点和低点组成。高点和低点不断抬升,是上升趋势;不断下降,是下降趋势。这种运动的背后是由顺势和逆势两种力量共同推动的。趋势的延续意味着顺势交易者的力量更大,而趋势中的回调往往是逆势交易者推动的。回调背后的博弈逻辑是:随着趋势延续,顺势交易者的新入场单逐渐减少,而逆势交易者开始进场。这时,逆势交易者和顺势交易的获利平仓盘的力量之和逐渐增大,大过了顺势交易者新入场的力量,回调开始,买卖关系逐渐回归平衡。当买盘卖盘达到供需平衡点时,顺势交易者的加仓资金入场,逆势交易者获利出场,买卖盘重新失衡,趋势延续。

因此,顺势交易者和逆势交易者的力量对比构成了趋势的具体形态。以上升趋势为例,从高低点的角度看,最强的上升趋势形态是新低不破前高。这种情况反映的是逆势交易者无法将价格推回到它们上一次的入场点(前高),更不必说打破上一个供需平衡点(前低)了。稍弱的趋势是回调达到了上一次的高点。如果回调踩进了上次高低点间,则是一个普通的趋势。更弱的情况是,回调一直延续,打破了上一个供需平衡点(低点/高点),此时趋势定义被破坏,趋势结束。这种情形下,上升趋势转为开口震荡,交易者只有两种选择,要么等待价格收敛,等待市场重新选择方向,要么尝试进行区间震荡交易。是否参与震荡,要取决于胜率、盈亏比了。

建立这样一种评价体系的意义,是建立一套衡量趋势力量强弱的方法。上面的逻辑形成以后,将趋势中的盈亏平衡点(上升趋势的低点、下降趋势的高点)用趋势线连接起来,可以清晰的判断趋势的生命力。最典型的情况是趋势线串联了全部的平衡点,则趋势一直处于健康发展中。如果趋势线的斜率不断提高,意味着盈亏平衡点在加速变动,趋势正在加速、走强。如果趋势线的斜率在下降,则意味着回调的力量在渐次增强,趋势力量正在转弱——这种情况下,图形的表现就是:趋势线被打破。在更严格的意义上,也可以说趋势结束了。

这其中,最健康的趋势是既不加速,也不减速的理想情况。如果是加速中的趋势,最后一段的利润往往最为丰厚;如果是减速的趋势,趋势线被打破,则可以寻找反转的入场机会了,再进行顺势交易,风险回报比会降低很多。

操作上的思路也很简单:在趋势健康发展中和加速前坚决入场,加速后和减速后不入场。用这个标准过滤进场机会,可以显著提高胜率和回报比。

有必要阐释一下基本的前提:
- 供需力量的变化推动市场的运动,价格是供需关系最有效的反映。
- 图表是对价格运动的记录,技术分析的对象是图表,更是价格——本质上是供需关系。

认同这两点,前面的文字才好理解。同样地,认同这两点,前面的文字才有意义。

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为什么基本面分析靠不住?

为什么基本面分析靠不住?

小纸条上的四句话

《与天为敌》这本书里讲了个故事。作者去参加一个研讨会,会议上有人递过来一张纸条,上面有四句绕口令一样的话:

你所拥有的信息不是你想要的信息。

你想要的信息不是你所需要的信息。

你所需要的信息不是你可以得到的信息。

你可以得到的信息花的成本又比你所愿支付的更大。

这不就是我们的基本面分析吗?

  • 我们拥有Wind,拥有Bloomberg,掌握了海量的信息——但这里面有多少是我们想要的?

  • 我们无时无刻不是在检索信息,可我们正在检索的信息由有多少是自己真正需要的呢?

  • 信息满足需求,意味着产生价值。价值哪里那么容易产生?需要的信息真的可以得到吗?

  • 既是可以得到的,又是想要得到的,还是需要得到的信息,成本呢?免费的——花费的时间呢?

我们的信息可靠吗?

苏格拉底曾说过,看似真的东西未必是真的。是的,眼见不一定为实。我们看到的重大新闻,“往往是精明资金准备出场的信号”(Van Tharp语)。当你坐在客厅看到晚间新闻时,这些新闻早已过时。市场已经在第一时间消化了这些新闻,基本面交易者们却还蒙在鼓里。

你看到的每一帧画面、每一组数字都是真的,只是信息送达之际,真实的世界已早早远去。走马观碑,刻舟求剑,新闻再快,也是二手三手,基本面分析的素材,永远是别人处理过的菜肴——肯定有营养,但决非最天然。

这些新闻、消息,往往是“真实”的——因为它们来自于真实的世界。它们又是最“不真实”的——因为它们必然是过时、被处理过的。

世界是复杂的,原因最不重要了

世界是复杂的。在这个复杂的世界里,“因”的概念是最模糊的,也是最不重要的——它几乎不可能确认,也无法准确界定。

我们从不敢确定;我们总是有着某种程度的无知。我们所拥有的大部分信息既不正确也不完全。

这对于大部分中国人自小接受的马哲体系认识论是一种否定。事实上,人的认识永远有立场、手段、价值上的局限性。承认了这一点,就等于承认了我们的世界是不可知的。面对一个不可知的世界,“知其然”远远比“知其所以然”重要得多。

重复一下,为什么基本面分析靠不住?因为——面对一个不可知的世界,“知其然”远远比“知其所以然”重要得多。

两个段子

最后,再讲两个段子:

- 天上掉石头

天上掉石头,基本面研究员会入定,分析石头大小,质量高低,下落速度等等,各种声音各种结论;交易员会立马就跑,下石头啊,还想你妹啊,跑啊……

- 怎么测都行

芝加哥的社会科学大楼上刻着Lord Kelvin的一句话——“当你无法测量的时候……你的知识就会过于贫乏、无法令人满意”Frank Hyneman Knight有一天看到了这句话,嘲讽地解释了一下:

“噢,好吧,当你无法测量时,你随便怎么测都行。”

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