趨勢指標與消息面的混合判斷技巧

前篇:趨勢指標的背景與使用時機
運用技術分析判斷趨勢的發生,或者趨勢的改變時.分辨交易訊號是否有效.最主要的兩個關鍵就在於
a.消息與新聞.
b.波動率.


A.消息面的配合:

不只是正在發生的新事件可能形成趨勢.未來2~5天內將會發生的事件或公佈的數據一樣可能引發趨勢.(市場效率可以超越訊息).而過去已經發生,但是被忽略的訊息,一般只會讓原來趨勢中止,不會變成新動力(例如2008年春天的稻米期貨泡沫(請參考:糧食短缺??別在危言聳聽了!! )伴隨消息發生的趨勢確立.可信度會較高.而且走勢越迅速,越難以置信的情勢.還會再引發各種人性的偏差.最後導致超漲或超跌.

B.波動率放大:

當有最新事件發生時.最先產生反應的必然是市場.之後才會有新聞與消息揭露.波動無預警,異常的放大會是線索.但10次裡面,可能8次是雜訊.這是個相當大的困擾.有必要再作更細致的辨別:

1.異常波動產生後1~6小時揭露重要意外消息.這樣發生趨勢值得追逐.尤其消息披露後趨勢持續者勝率會更高.路透,彭博等全球頂尖財經媒體養的記者不是米蟲.真的有事情發生一定有人能發現.

2.主要交易市場開盤時產生的趨勢可信度會遠高於電子交易盤.其中又以美股開盤最重要.美國人是老大.

3.重要經濟數據發表時產生意外.也可能產生趨勢.但請記得.市場早已不斷的對即將公佈的數據作預估與修正.市場效率時好時壞的狀況下.遇到市場早已妥善反應未知的機率相當高.別忘了所有基本面數字與經濟數據統計必然是落後指標.

4.趨勢運行的後半段與末端.市場會情緒化.雞毛蒜皮的小事也能引發波動與短期快速的順勢行情發展.判斷法則請搭配行為經濟學派的理論.(請參考:從前景理論（Prospect Theory）看追價時機 )

5.如果以上狀況都沒有發生.可以考慮行情是否會進入盤整.嘗試擺蕩指標.

延申閱讀:趨勢中止與盤整起點的判斷法

加入書籤：

看財報做股票真的能賺錢嗎?從賭徒謬誤gambler's fallacy看投資機會

賭徒謬誤（gambler's fallacy）是心理學中經常談到的捷思偏差:當賭徒在猜丟銅板正反面時,如果已經連續出現正面8~9次,下一次人們總是本能性的會想要下注會出現反面.就算你我已經知道這個謬誤.當你真的拿前進賭場時.100%還是會受這想法影響!

Why??正是因為人的心理根深蒂固的知道丟銅板正反面出現機率都是50%.因此定錨效應會讓我們不斷的預期最後我們看到的事實會是50%機率終於實現.因此連續10次正面出現時,人人都想猜下次是反面.這背後的原因仍是認知心理學中提到的記憶以意碼 image-based encoding作為模組,認知時產生的偏差.只要是人.永遠就是如此.

在擺蕩指標的理論背景與使用時機 一文中有題到:市場的效率遠遠超過一般人的想像.不但可以完全反應已知的價值.甚至還能妥善的反應部份的未知.基本面中的經濟數據統計.事實上是1個月前的落後資料.股票的財報更糟.營收,毛利,一般是一季之前的狀況.eps更是半年至一年前的資料.用這樣老舊的資訊.能賺錢不是很奇怪嗎??

事實上還是有一線生機的:基本面的狀況一般會持續.也就是說,像全球最大軟體公司微軟(microsoft).合理的預期.半年後還是全球最大.半年後的獲利可以由過去的經營狀況分析後得到不會差太多的預期.趨勢中未來風險的貼現效應(請參考:趨勢指標的背景與使用時機 中的時間價值)會讓趨勢緩慢持續.

此外賭徒謬誤（gambler's fallacy）就會是基本分析派最好的朋友了!因為賭徒謬誤.當公司的經營真的取得重大突破以後.股價經常會快速反應而上漲.但所有投資人都會想等回檔.正如看到銅板10次正面後想賭反面一樣.因此市場價格的真正反應.會持續低於合理價值.

結論:基本面看財報數據要想賺到錢.真正要注意的是:

1.你看到的基本面是否能維持優勢.或持續成長?

2.當1成立後.價格在上漲時真實價格才會落後理論價格.當價格出現快速下跌時.賭徒謬誤產生的價差會被完全修正掉.那時買到的價格99%已經在反應你不知道但已經發生的事.當然能賺到錢的機率就大減.

3.當價格跌很多時.自以為冷靜揀到便宜的投資人.跟本就是已經陷入賭徒謬誤中.以為看到5次反面,下次應該是正面....

延申閱讀:巴菲特看好卡夫食品(KFT)...你要不要跟單??

加入書籤：

程式交易的致命傷---波動率

美國CBOE交易所有一個指標:VIX(Volatility Index)恐慌指標.它是SP500的選擇權所計算出來的30天波動率.被廣泛的拿來衡量市場情緒是否變得極端.


透過技術分析組合出來的程式交易.當以趨勢交易為交易原則時,永遠會遇到一個問題."必然是趨勢已經發生後才會產生訊號".也就是說,跟單與從眾行為本身就是趨勢交易核心精神.

正常的狀態下這不會產生什麼問題.順從趨勢就是王道.可是當有特殊事件發生時.問題就很大了.市場永遠會有意外.(黑天鵝效應一書中特別提到.真實的世界根本不是常態分佈鐘形曲線描述的狀態.極值發生的機率被嚴重低估.而且感覺不出來.常態分布如果是對的.意外極值發生機率可能是10億分之一.但實際上可能是萬分之一.用主觀的感受.兩者跟0都差不多.但誤差是10萬倍)意外發生機率雖然很低.但遠高於一般認知.

很不幸的.意外發生時波動率會立刻暴增,而不是逐步增大.這中間完全沒有緩衝時間.若波動率突然放大20倍.這時程式交易產生的停損幅度也會放大約20倍.很短時間內就會把長時間技術分析慢慢累積的獲利一次消耗光.當事件結束後波動率回落.同樣的交易策略在短時間內彌補虧損機率為0.

這樣的狀態會讓程式交易長時間下來的理論期望值歸零.但還有更不幸的事:

1.由於平常狀態程式交易會一直賺錢.讓我們高估了勝率與真實的賺賠比例(沒算進意外巨大虧損).因此會過度押注.最後因資金有限無法東山再起.(請參考:從有限套利理論（Limits Arbitrage）看美國地方政府債與MBS債市解體 )

2.這樣的贏虧週期過長.可能長達3~5年.造成一次虧損產生的震撼感覺過大.99%的投資人會因此拋棄原來的交易策略.重新找方向.或加入人為判斷.可是這時的人為判斷.特別容易陷入行為學派所講的人性陷阱(請參考:從前景理論（Prospect Theory）看追價時機 )

不論是賭太大,或是擅改策略.最後經常會讓原本期望值=0的交易再惡化成期望值負數.相信技術分析程式交易擺脫人性的投資人可能會在這樣的無限輪迴中,終其一生想不出為何自己總是落在賠錢的那一群中.

延申閱讀:
技術分析的缺陷 --- 經驗不一定有用

加入書籤：

技術分析的缺陷 --- 經驗不一定有用

一個數學家與他的畫家朋友有一天一起出遊,看到路旁有一群白羊.
畫家說:"看!那裡有一群通通都是白色的羊群,真是美麗."
數學家說:"嗯..那裡有一群確定一面都是白色的羊.另一面因為無法看見,不能確認是否真的是白羊...."

有的時候.科學的嚴謹會近乎無聊.但正因為這樣的嚴謹.科學家才能無畏的站在前輩的肩上繼續朝未知前進.
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

"黑天鵝效應"這本書的前言一開始就開宗明義的提到:舊世界裡的人在發現澳洲之前，相信所有的天鵝都是白的，這個想法無懈可擊，因為看起來，這和實證現象完全吻合。看到第一隻黑天鵝，對一些鳥類學家（以及其他極為關心鳥類顏色的人）而言，也許是有趣的意外，但這個故事的意義並不在此。這個故事顯示，我們從觀察或經驗所學到的東西有嚴重的侷限，以及，我們的知識不堪一擊。一個單一觀察，就能讓千萬次確認看到數百萬隻白天鵝所得到的泛化推論失效。你所需的只是一隻黑天鵝.

技術分析.幾乎就是純粹的經驗所作出來的統計.對於過去一段時間所發生的行情(或許3個月,或許10年).人們永遠可以找到完美的方程式吻合過去的每一個細微的漲跌轉折.(多元線性回歸計算..一定有個理論的方程式F(X)可以模擬已知的曲線,實務上算不出來啦).但就算真的找出這個方程式.一樣無法預測未來.

實務上總是如此.無數的人寫出美妙的技術分析組合程式.回朔過去資料的績效高得驚人.但一開始拿來實際操作後總是一蹋胡塗.經驗禁不起考驗.因為不夠嚴謹!!

這也是很多技術分析無用論的支持者最常拿來否定技術分析的說詞:
"你相信只要好好觀察丟銅版正反結果的節奏以後.能讓下一次的預測機率不再是50%嗎?"
"你相信報紙上那些亂七八糟的樂透算牌法可以讓人賺錢嗎??技術分析把過去的交易結果加減乘除,有甚麼不同?"

如果技術分析跟本指是一場騙局,人類300年來所有精英都無法參透??怎麼想都不合理.而且實際上真的有人用技術分析賺到財富!現在美國紅襪隊的老版John Henry就是一個以技術分析起家白手致富的傳奇.

那技術分析到底有沒有用??其實答案很簡單.正如一開始那個數學家所言.只有真正看到的才是事實.技術分析會在特定的時段與一般的局勢中有用.但不等於會無限期有效!找出技術分析有用的時期,辨認失效的時點.就能抓出獲利的機會.

延申閱讀:技術分析有效.但程式交易不一定可行!

加入書籤：

技術分析有效.但程式交易不一定可行!

假設有某些技術指標能取得超額的報酬.那將技術分析組合成一個強大的程式.那就可以在這個市場上快樂的撈錢.這個程式的擁有人由於資金快速累積,最後會因會交易部位過大.讓技術分析取得的套利價差慢慢消失.

實際上.這樣的程式交易在過去100年來從來沒出現過.最接近這個理想的或許是10年前的LCTM.但事實證明,諾貝爾獎得處精心設計的交易,最終還是失敗收場.

大部份的技術分析都能讓人掌握超過50%以上的勝率.但為何交由電腦執行卻沒人賺翻天??最近有本書剛好提供了很不錯的解答:黑天鵝效應(這本書字小艱深,但值得一看!)黑天鵝理論基本上否認傳統常態分佈與鐘形理論描述的機率狀態.也就是說,意外發生的機率遠遠高於常態分佈的理論.但由於仍然是好幾年才會有一次重大意外.因此透過統計與經驗法則發展出來的技術分析,在99%的時間內都能發揮功效.

可是時間拉長.把意外產生的虧損加入常態的交易內.整體的報酬率就不會比無風險利率高.甚至會因為多次交易產生的成本.讓最後變成賠錢.回頭想想.把過去的交易記錄加減乘除.就能改變未來交易的期望值.獲得超額利潤.而且這樣的方法在過去100年的經濟學投資學中竟然完全找不到理論基礎.怎麼想都太詭異了些!

技術分析能把人性經常產生的交易慣性突顯出來.但交易慣性要真實的轉化成利潤,還是要靠人為的判斷.才有可能去除意外事件產生的超額虧損.

加入書籤：