LunaOwl
教育

[交易計畫] 關於技術分析的方法論:主觀與客觀

TWSE:TAIEX   台灣加權股票指數
【前言】

延續上一篇的方法論,技術分析是一個很大的框架,擁有許多不同的類型,舉例有:移動平均線、型態學、趨勢線、技術指標,還有型態學的衍生學派諧波型態等分類,根據金融工程研究學者大衛.艾隆森的解釋,他認為可以根據「主觀」與「客觀」來區分,讓我們看看有什麼差異好了。

【正文】

艾隆森認為,辨別主觀的方式,好比找到兩位分析師,使用同一個方法,去解釋同一張圖的走勢,如果一個分析技術沒有明確定義或嚴格標準,就會導致兩個分析師,最終推導出不同的結果,並且事後還能隨人家解釋,這就屬於主觀;相反的,就是客觀。

在上一個世紀的美國交易圈,還流行過《股市占星學》好長一段時間,您也可以在圖書館查詢到《周易與股市預測》這類的詭異書籍。這些都是典型的玄學代表,過於主觀臆測價格,但因為話題性很高,以前有很多投資人,都相信這些不能證實的方法。

對於實時交易而言,客觀的方法會是比較好的。客觀方法運用市場資料,只要取得收盤價,訊號或預估值就不會模稜兩可。我們可以基於歷史資料做做模擬,或者使用電腦隨機繪製一個市場曲線,來測試我們的系統能不能在隨機生成的市場存活,做為評論客觀方法,或者在多市場測試歷史績效,當然的,歷史不能夠代表未來,不過測試時間拉的愈長遠,對於大多數系統存活率愈低,並且結論愈可靠了,最後可以留下來的那個客觀方法,就是比較值得期待的好方法,這些歷史測試的步驟,叫作「回測」(Backtest)。

在電腦技術發展前,技術分析方法論,很多都是基於「經驗法則」的,從視覺上的觀察開始發展,比如大多的預測,都算是經驗法則,如果一個經驗可以通過嚴格定義,可能會成為科學,很可惜大部分經驗法則,都是有時效性的,只適用於之前的社會環境,一旦環境改變,有些經驗將不再成立,這個道理應用在商業,或許有相似的地方。有的人使用方法a成功,後面的人跟著使用方法a照做,卻不成功,這是因為時效性過了,環境已經變化導致的。

在科學的發展過程,學者會先提一個假說,假說就是一種假設的說法,進一步在這個假設上進行實驗,如果得到嚴格的證實,而且得到好幾次相同的證實,我們就可以說,這項假設,依照現在水準取得的結論是真實的;話題轉移到交易的領域,對於客觀方法,因為可以透過歷史檢定重複驗證、測式那個方法,根據統計的結果,看看它能不能用,有沒有效果,因此可以判斷實用性,或許最後證實方法不能用。回測的優點是,您不一定要實際經歷納些事情,就能知道結果是不是正面,如果結論是失敗的,也可以盡早的檢查是什麼環節導致失敗的。

*要怎麼區分客觀或者主觀呢?*

我們要怎麼區分一套方法,可不可以算是客觀?簡單的標準是,只要可以編寫成為程序腳本,可以使它成為程式化準則、那麼就是客觀方法。如果很難做到,或根本做不到,應該要歸類為主觀方法。

電腦化程序一般會將目前的市場,區分成三種:

  • 多頭(Long)
  • 空頭(Short)
  • 中性(Neutral)

客觀技術分析方法對於多、空判斷標準很固定,只會出現兩個或三個結果,輸出是0或1,主觀技術分析對於的多、空趨勢的評估,比較仰賴於經驗法則,標準不一定固定,可是,偏偏多數散戶投資人很少擁有五、六年以上的交易經驗,常常會落成瞎猜的情況。伴隨著經驗的累積,主觀技術分析的可靠性才會隨著提升。
圖片(1) 客觀技術分析方法的結果只有是與不是,或者符合多,符合空,以及都不符合三個。

圖片(2) 對於主觀與客觀的舉例,從圖片中尋找範例。

*對於各項方法論的區分*

現在,在我的有限的經驗範圍...中,

1)做不到,或很困難的方法:

  • 艾略特波浪理論:大家應該聽過數浪老師
  • 早期江恩理論:已經屬於神祕學的範疇
  • 形態學:因為關係到視覺對圖形的判斷、所以做不到...

2)可以做到客觀化,但是現在無法取得實際成果的方法:

  • 斐波納契:我還無法定義它的判斷標準,面臨困難
  • 循環週期:投資機構應該都有,這是我的技能不夠
  • 趨勢線:可以自動生成,但還沒有能夠實際應用的構想
  • 支撐與阻力:可以自動生成,但還沒有能夠實際應用的構想
  • 傳統陰陽燭:可以客觀化,但已經被國外學者證實沒有用

3)可以做到客觀化的方法:

  • 通道:有許多相關的論文可以閱讀
  • 選股:有許多相關的論文可以閱讀
  • 波動率:我很喜歡使用波動率類型
  • 擺盪器:動能性值的都是擺盪器,舉例:MACD、RSI、ROC
  • 突破系統:順勢交易、雖然突破有很多定義...每個人可能不一樣
  • 移動平均:表示期數N內的平均成本價,我相信每個人都知道怎麼使用
  • 穆瑞數學:可以被數學計算之後的近代江恩理論

【結論】

客觀不一定比主觀優秀,我們只能說,客觀的方法可以回測好幾次,讓自己知道它能不能使用。如果回測的結果。已經被淘汰了,再檢查過其他因素之後,還是無法通過,那麼一定不能使用。但是,換成通過了所有測試的客觀方法,長期發展會穩定很多。事實上,正是因為有著客觀的定義,才可以去證偽許多看起來客觀,卻沒有太大用途的技術分析,舉例有MACD、KD、RSI短時框背離、平均線(沒有趨勢的時候)、箱型法則、早期江恩理論、艾略特波浪理論、B-Band(正常使用的時候)。針對還無法客觀化的方法,也有投資人可以正確利用,不過...十分強調經驗,投資人不一定會。客觀方法須要基礎的統計學知識,以後還可以說說。

評論

客觀方法走得比較長遠。美國以前有位「波動大師」羅伯特.普雷希特,聲稱自己用一種神秘的「波動理論」預測了1982年的大牛市,他也因此獲得了數百萬美元的股市新聞通訊訂閱費。但是德國大投機家~科佬說:在我眼裡,這個理論和無聊的預言一樣。事後解釋性太強的預測理論,不是好理論。有科學方法的選股模型,還可能長期獲利~比如大機構~我們小散戶弱勢的地方,還是太多了。
回覆
在我有限的經驗範圍...中 :)
可用的客觀的方法很多,但是無法適用於各種狀況。而且每一種方法之中又有許多參數,這些參數是依據自己有限的經驗或某個範圍的歷史資料回測而來。但採用的時間範圍不同時,獲得的最佳參數值並不一樣;在回測時,可以發現某些參數只是改變一些,績效卻發生戲劇性的變化。那不過是因為自己不斷操縱參數,而獲得的最佳結果。但經過一段時間後,用了更多的歷史資料回測時(或者已經是覆盤)才又發現這個方式(及其參數)沒有那麼好。
這件事從另一個角度來看,運氣也是一個重要的成份。價格是市場參與者基於眾多因素博奕的結果,充滿了隨機性。預測未來的走向往往是徒勞的,就算事後真的與自己的判斷一致,也未必是因為自己的判斷正確,也許跟擲硬幣一樣只是機率而已。
但這並不是說這些方法無用!參與交易市場的博奕就是為了求勝,孫子兵法:「多算勝,少算不勝,而況無算乎」,我們可不能完全靠運氣,但也不要高估自己的能力。
還有一個很重要的事,就是什麼時候該「休息」。這是結合技術與心態的部份~ 不過這不在你寫這篇的範圍,只是我此時很有感覺罷了。有些事情就算知道,未必能作到啊!哈~
回覆
LunaOwl guojuntw
是的,每一種方法之中有許多參數,時框不同,結果會不同。澳大利亞的布倫特.潘富有提到過,使用指標的造成失敗的原因之一,在於它是你輸入的變量的回饋,算式是固定的,操作者是活的,操作者拋出問題(參數、時框),算式回饋給操作者答案(目前的值),這裡我拿通俗的「移動平均線」舉例。當你輸入小的期數(length),它會回覆短期均值,當輸入大的期數,會回覆長期均值,它有1個變量;對於非技術派的呢(例如趨勢線),也有2個變量。
工具是自我實現的,你可以將他當成一面鏡子,當使用的人過於干涉參數(不停去修改成滿意的),會變成過度最佳化(過度配適/過擬合/overfitting),經過過度最佳化的指標,對於實際運用在交易,就很難擁有像歷史績效表上那樣的獲利。原因在於,使用者要求的是"在某期間範圍內"最完美的參數,而忽略了指標,是否還擁有良好的抗性(容錯率),為了除掉這些問題,有些人會乾脆製作出無參數指標(寫程式的時候他把數值都固定了),這些是比較極端的做法。那麼,實際情況會怎麼做呢?一般可以拆分資金單位,例如資金單位1給固定a時框系統A,資金單位2給固定b時框系統A,或資金單位3給固定b時框系統B處理。一個好的趨勢指標的要求有*不需要使用者施加主觀調整,也能起作用、*它有著很高的容錯率,允許錯好幾次依然可以賺到錢,我覺得是大概這樣子。謝謝先生的留言。
回覆
guojuntw LunaOwl
@LunaOwl, 你寫的每次都讓我有所啟發~
回覆
首頁 股票篩選器 外匯篩選器 加密貨幣篩選器 全球財經日曆 如何運作 圖表功能 價格 推薦朋友 網站規則 幫助中心 網站 & 經紀商解決方案 小工具 圖表解決方案 輕量圖表庫 部落格 & 新聞 推特
概覽 個人資料設定 賬戶和賬單 推薦朋友 代幣 我的客服工單 幫助中心 發表的想法 粉絲 正在關注 私人訊息 在線聊天 登出