不要在浪大的时候出海 - 交易的基本常识及一篇数学家对技术分析的看法 | 人生杠杆 No.21

你好：

我是Arthur，这里是《人生杠杆》邮件列表的第 21 期。

人力、金融、内容、软件乃至创业都是可以产生超线性回报的杠杆，这个邮件组会专注于讨论关于这些杠杆的认知、方法、工具、技巧、书籍等内容。

纳瓦尔说，人可以分为两类，使用了杠杆的，和没有使用杠杆的。希望本邮件组的各位读者都能善用人生杠杆，获取财务独立，乃至精神自由。

本期内容不构成投资建议，请慎重服用。

最近A股持续跌破3000点、2900点以及2800点，正是一个讨论市场大盘的时候。

而一个不知道真假的视频，记录了一个人跳楼的过程，据说是因为抄底然后加杠杆赌反弹而爆仓。

希望这不是真的，但每个熊市，我们都可以看到类似的新闻。

在前面的邮件中，我曾经提过，不要在浪大的时候出海，意即不要抄底。

虽然做互联网的朋友总是喜欢说，浪大鱼也贵，意思是说难度大的地方收获的回报也高。

但是在交易中，损失本金是我们要极力避免的。

新手最常犯的错误之一，就是做交易的时候对大盘没有感觉。

但这样说似乎也不公平，因为新手总是喜欢在大盘下跌的时候当一个勇敢者，前去抄底。

在股价下跌的时候买入，我们称之为左侧交易。

而在股价上涨的时候买入，我们称之为右侧交易。

我遵守的交易法则是，从不在下跌时买入。

老手称在下跌时候买入是在“减刀子”，很形象。

但机构往往逆势而行，喜欢在左侧买入。

一种原因是因为，机构的资金量大，只有在下跌的时候才能够方便的成交。

很多没有做过大额交易的人，是不知道流动性的重要性。

流动性的意思就是当你希望在市场上买入或者卖出的时候，市场的交易量是否足够大，从而让你可以方便的达成买入或者卖出目的。

当你需要在一个时刻买入千万级别的仓位的时候，流动性会非常重要，因为如果没有相应的卖家愿意卖出手中的股票，你会发现自己很容易就会把一只股票买上涨停。（新股发行的第一日，我们常常会看到这一点。）

对于任何一个希望自己持仓成本越低越好的机构来说，右侧买入是无法接受的，因为这样会导致自己把股价买上去。

作为一个小散户，盲目去学习机构的交易方法无疑会交出惨重的学费。

左侧交易考验的不仅是你的资金管理，还有你的耐心。这都是散户和新手极度缺乏的。

但每次熊市的时候，我们都会发现总有那么些人，会先抄底，然后巨亏，然后不肯止损，还抵押借贷放手一搏，最终万劫不复。

在股市，我们学到的唯一真理就是人性不会改变，并不断重复。

从上个世纪20年代股票市场真正建立到如今，二级交易市场的历史才一百多年。

而人类则花了百万年才进化到了如今的模样。

我们还远远没有能够进化出控制自己情绪和欲望的基因。

即使我们可能自己觉得比两三百年前的古人现代了很多，但其实在情感、身体甚至智力上，我们可能并没有比古人有实质性的提高，只是吃饱了肚子而已。

因此，上个世纪人类在股票、投机和赌博市场所犯的错误，由于人性极度缓慢的进化，还会不断的继续重复，就像我们日常的七情六欲一样。

这是技术分析技术有效的底层逻辑。

因为技术分析的图表，就是人类情绪跟随股票波动的情绪化影像。

那么技术分析的方法应该如何看待市场呢？

一般来讲，我们只需要看成交量、成交价、日线、周线就可以理解绝大多数大盘状况。

任何一本基础的量价交易书籍都会介绍这些基本的常识。

我却总是看到众多拥有良好大学本科背景的人对此毫无认知。

他们投入了几十万、上百万的资金到市场上，却从未想起拿起一本基础的技术分析书籍来看一看。

常识从未普及。（因此交易永远有Alpha）

今天随信附上广受尊敬的技术分析杂志1982年创刊号的一篇文章。它很可能是由一位工作于航空航天领域的数学家或工程师所写。

它代表了数学家看待技术分析指标和图标的视角，是为科普。

P.S. 毕业于MIT（一个以科学和工程而非金融而著称的大学）号称量化对冲基金鼻祖的西蒙斯正是在1982年创立了他的第一个对冲基金。

我不认为这两者之间没有相关性。

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TASC杂志 1982年第一期

数学家的视角

ANTHONY WARREN博士

在这首期杂志中，作者们将描述其对技术分析及计算机算法在提高股票或商品交易成功机会方面的价值的观点。

我们也将概述一系列计划文章，涵盖诸如“乐趣与利润的傅立叶分析”、“面向大众的数据过滤”、“趋势通道真的存在吗?”以及“预测的三重路径”等主题。(最后这个标题是我虚构的)

交易的主要问题在于制定系统化的规则来管理市场的不可预测性。

由于价格波动不可避免地包含一个随机组成部分，没有哪种分析方法或系统能保证每单交易的成功。

相反,人们必须满足于那些可以优化平均成功机会的交易方法。因此,证券交易与打牌游戏非常相似。

例如,一个有经验的桥牌选手,不管牌怎么发,总会以同样的方式出同一手牌,即使一次成功、一次失败,这取决于其余牌的分布。

技术分析是一系列理念和数据分析技术的集合,可以帮助交易者确定交易时间,以及以系统化的方式调整这些交易的美元价值。

基于计算机的技术分析可以从两个方面为交易者带来好处:

一是增加可以调查的问题和分析数量;

二是通过使用交易者现有的数据库对技术分析技术进行系统化的“研究”,以提高交易游戏的水平。

后者在交易者感兴趣领域的教师和顾问专家的正确引导下,学习过程将大大加速。

这正是您现在正在阅读的杂志的动机。

换句话说,我们对提供特定商品的买入卖出决定,或者推销特定的交易系统或方法并不感兴趣。（想想我们在大陆市场的那些机构投顾们在做的）

相反,我们的目的更多是教学性的,解释技术分析方法的基本思想和细微差别,并对其进行说明。

现在,一些读者自然会担心数学家对技术分析的教程的价值,特别是如果数学不是读者的强项。

请放心,作者的文章将主要是直观的面向用户软件的,因为这些交流的主要目的是增加交易者对不熟悉的技术分析工具的“感觉”和欣赏力,并提供一些基本的使用经验。

首批教程之一将解释在用户数据上生成和解释频谱图的一些基本步骤。

这种分析方法背后的基本思想是将用户的数据表示为适当幅度和频率的正弦曲线之和。

频谱图提供了每个周期分量强度的视觉测量,因此是用于找到用户数据中最强周期分量的有用工具。

但是,在生成频谱图以及决定如何使用这种分析方法时,有一些容易避免的陷阱。

正确设计的软件在很大程度上避免了生成频谱图的问题,我们的教程将强调频谱分析和如何做数据解释。

其他文章将涉及诸如数据过滤和平滑之类的技术分析方法、一种简化的数据预测方法和趋势通道分析,用于预测市场转折点等。通常,这些文章将包含或引用现有的基本子例程,并通过具体的案例研究进行说明。

我期待着就这些主题的每一个进行写作,并希望它们对您和创建它们对我一样有用。

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这篇文章反映了技术分析作为一门严肃的专业是如何开始进入科学轨道的。

而我们有多少投资领域的同胞们还在道与不可说的神秘中打转转。

科学从未普及。

以上就是本期内容，欢迎分享和转发，授人以鱼不如授人以渔。

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