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如何正确使用技术分析?

如何正确使用技术分析? Kavout
2017-02-06
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导读:对于技术分析这样一个指导市场实践的方法,知之当然是为了用之,而且只有用之才能更好的知之。

上一篇文章中,笔者借助经典教材中的描述,讨论了技术分析是什么的问题。对于技术分析这样一个指导市场实践的方法,知之当然是为了用之,而且只有用之才能更好的知之。有人说:“技术分析就是在自由交易的市场内,为了使交易有利可图和做出正确的投资策略,而对价格开展的研究。”那技术分析有什么用,怎么用呢?


一. 技术分析有什么用


用于识别


技术分析识别和描述过去及现在的价格行为,用作市场历史行为的历史记录和描述性表征


通过技术分析,市场践行者可以观察市场过去的表现,包括:市场在特定时间段内的平均波动率;市场历史上的最高最低价格;盘整的区域、持续时间、盘整对趋势的偏离程度;市场的流动性;价格缺口的出现频率和平均幅度;各种货币、经济方面的消息对价格的影响等,这些消息对投资和交易决策非常有用。


举例来说,即使没有刻意学过技术分析的人,也大抵知道K线图或Bar图,从而得知市场在特定交易周期内的开盘价、收盘价、最高价、最低价(通常简写为OCHL),这就是技术分析的基础手段。通过它我们不难理解技术分析的历史记录功能,通过分析单根K线图的内部结构,以及几根K线图,技术分析师市场局域走势强弱的有用信息,这就是技术分析的描述和分析功能(这部分功能在某些层面上也涉及了对市场的预测,属于下面我们要说的技术分析的“预测”功能)。其相关内容我们会在后续的专题中有详细描述,涉及K线图的书籍不少,笔者在这里为大家推荐史蒂夫·尼森写的《日本蜡烛图技术》。



用于预测


当用技术分析识别市场行为之后,市场践行者可以应用识别到的信息解释这些信息的含义,进而推断未来的价格趋势


技术分析可用于预测未来价格走势是基于这样的假设:即价格形态在某种合理程度上有重复性,因而可用于价格预测。


笔者在实盘交易中并不喜欢预测,对于用技术分析预测市场的朋友,笔者有以下建议:历史确实会重演,但这种重演是以相似而绝非相同的模式。因此,笔者建议技术分析的践行者在使用技术分析时,保持概率性思维,也就是知道我们的预测是会出错的,只有完全靠嘴吃饭的股评和算命先生才会说自己的预测是100%灵验,严肃的市场分析人员和交易者应该时刻记得任何预测都是有前提且易错的,甚至人类本身的认识就是易错的。因此,所谓成功的预测,在笔者看来不过是站在大概率的一边。


二. 技术分析怎么用


学习所有技艺的学徒都不免要问一个问题:“学了这门学科的知识和技术后如何应用?”技术分析的学徒也不例外。技术分析的应用,有两种主要途径:预测型和反应型。


预测型


应用技术分析对市场未来的动向做出预测的人,包括市场咨询作家、股评家、供职于券商的技术分析师等,这些人通常比较擅长宣传造势,在媒体中也常有较高的曝光率,这个人群中,有仅凭出卖预测信息来赚钱或者利用信息造势自我实现的股评家,也有很多响当当的交易大师和著名分析师。


笔者一般用以下两种方法区分这两类人:

1.在谈及自己的预测结果时,严肃的市场分析师通常愿意给出更长周期的预测报告和记录,而不是以某几个成功的个例来辅证自己的成功;

2.在预测过程中,严肃的市场技术分析师的预测通常会提供相应的前提假设,甚至给出否定预测的理由,而股评家通常说自己的预测成功率极高,自己的推理一定成立。

在实盘中,严肃的技术分析师能够帮我们看到自己没有注意到的市场行为细节,或者提示潜在的风险,从而帮助交易者更有效的设定资金管理和风险控制细则或者重新思考自己的交易决策。近几年,国内有个有趣的现象,股评家们都更愿意自称是分析师,并辅以华丽的简历包装,而严肃的分析师们有时候常自嘲自己是干的是“算命行业“。


2. 反应型


市场反应型交易者使用技术分析的技巧对特定的市场情形做出反应,做出相应的决策。例如:移动平均线交叉时,讲述型交易者可能会认定市场发出了做多或做空的信号。也就是说,这些交易者关注市场,在市场出现特定的技术条件时,做出相应的反应。


在前些年,反应型交易者多是通过自己或客户设定的投资组合或交易策略进行有利可图的交易而谋生,因此相对较于用技术分析预测市场的人相对更默默无闻,但近些年,随着量化交易的兴趣,反应型交易者也更多的向市场输出自己的交易模型和交易心得,曝光度有所增加。


具体到笔者本人,我也倾向于反应型交易,我认为技术分析的作用在于:明确的告诉市场践行者,市场在过去的特定时间周期里做了什么、市场目前在哪里、对市场未来运动提前做好操作预案,但相应的预案的准备(也即如何对市场行为做出反应),是基于技术指标在过去的预测结果(也即基于历史回测的胜率)制定,也即充分使用了技术分析的预测功能。


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Kavout致力于用最新的人工智能算法、AI 量化模型和金融大数据技术,解决投资决策中选股、择时和资产配置的问题,为券商、银行、财富管理等金融机构和高净值人群提供新一代以人工智能为核心的资产管理产品和投研技术服务。
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