在交易的技术分析中,K 线作用有多大?是否被高估了?

谢邀。

看了下大家的答案,诚然,K线就是个记录,被发明出来就是为了让投资者方便找规律的。

K线在炒股中的作用有多大?这个问题,很值得正经回答一下。我来说下我的看法。

先从历史上回顾一下K线,K线图源于200年前的日本德川幕府时代,当时日本米市的商人用来记录米市的行情与价格波动,而现代意义上的以K线分析为代表的股票市场技术分析,也已经有了几十年的时间。

最初使用K线系统研究股票的人非常聪明,他们把复杂的价量关系用柱子和线串联起来,信息直截了当简洁明快,比起拿着单子抄价位表不知道高到哪里去了。于是第一批使用K线图的人拥有了一个强大的归纳工具,时间、数量、价格、幅度融为一体,大家对股市的理解一下子就上了个档次,道氏理论、波浪理论的传奇故事也不胫而走。

而随着计算机技术的普及,学术界最初对技术分析的效果也颇为认同,许多学者还设计出了例如亚力过滤原则、双重均线等方法,帮助技术分析体系不断完善,这些方法也逐渐成为市场中普遍存在的看盘指标,如今每个炒股软件里必备的对红绿色盲极不友好的柱状图和各类均线就是明证。

但是,随着股票市场交易规模和交易方式的不断变化,技术分析方法慢慢受到越来越多来自学界和业界的挑战,这些挑战既来有这一理论经济学基础的薄弱,也有对技术分析操作性的质疑。

比如自从有A股以来,截止到今年的5月30号,上证综指一共6224个交易日,上涨的日子一共3265个,占所有交易日的52.46%;而深指4886个交易日里有2662天上涨,上涨比率差不多54.48%。这意味着如果我们从1990年12月开始每天抛硬币买指数,到今天我们肯定是赚的。

然而几亿股民每天盯着K线,用同样的工具,却造就了一个二八定律的市场,但这从没有影响任何一个投资者从K线开始理解股市。

于是就出现了一个非常有意思的现象,理论界和业界的质疑并不影响K线成为金融市场中最为广泛的分析工具,以致于很多学者笑言:“金融学术界和金融业界最大的鸿沟就是使用技术投资的投资者和批评技术投资的部分学者之间的分歧。”

K线作用到底有多大呢?任何问题都离不开前提和假设,大家都听过K线及其技术分析的三个基础假设:市场行为包含一切、价格以趋势演变和历史会重演。

第一条,市场行为包含一切。这个不是假设,而是金融学的普遍概念,即价格里包含了所有的已知信息,但是如果技术分析以此为基础,那么它和分析基本面的方法没有差别,我们只需要看报表不需要看K线,因此技术分析拉出这一条,大概只是想和金融理论沾沾边。

第二条,价格以趋势演变,这是技术分析者认为市场中存在惯性,就好像初中物理里无摩擦环境下的小球,没有外力影响时会保持静止或者原来的运动方向不变。这个假设定义十分模糊,常见的反转效应和动量效应似乎都是趋势,但是当股价处于上升和下降之间的转折时,我们究竟判断这是上升趋势的结尾还是下降趋势的开端呢?另外除了涨跌交错进行的股票,似乎所有的股价波动都能和这个假设对上号,那么这个假设对于技术分析来说,是没有意义的。

第三条,历史会重演。技术分析者把这一条奉为圭臬,是因为他们认为图像的形态可以表达市场的观点。从经济学角度来看,价格是供求博弈的结果,K线从成交、换手、波动来看的确可以判断市场供需情况,但是从一个类似的形态就判断出未来走势,大概就太低估人民群众的斗争智慧了,比如下面这个图,标准的老鸭头买入信号,但是如果最后放量的第二天股票跌了,这个就又是一个经典的双顶逃离形态,前期类似的形态却有完全不一样的走向,所以这样的图形研究属于因果倒置刻舟求剑。很难说股市中的历史究竟会不会重演,惯例和打破惯例都不鲜见,如果K线图变成十年线,那么A股也就一共三根K,维度不同,甚至历史的演绎方式都完全不同。

那么,K线的神奇到底在哪里?

K线风靡一时的重要原因在于其对买点和卖点的判断。大多数技术分析宝典都孜孜不倦地教诲着何如何选择交易时点,例如金叉买死叉卖,boll窄涨boll宽跌,几种证据交叠在一起,然后在精挑细选几个历史案例,说不定就发现了一个新规律。且先不说这样的论证充不充分,这个方法最大的问题在于没有判断标准,波浪的级数没法确定,boll到底多窄才叫窄,顶背离到底哪里是顶哪里是背,这些问题没人能说清楚,只能看到各路荐股大神讳莫如深一脸过来人的微笑,即便最后满仓踏空,也可以继续抖抖肩上的灰尘,说一句2800是婴儿底/调整不可能一步到位/庄家还在等待时机。

很多时候技术分析强调自己的优势在于洞悉了市场中的人心,或者说有着行为金融学的理论基础。比如在一个点位上价格可能会出现黏性,长久横盘,表现投资者的观望态度;比如在另一个价位上则会出现跟随性挂单,人们像羊群一样跟随着他人的节奏进行交易。但是这样的说法离人性差得太远,突然挂出的大单或许只是所谓庄家的出货诱饵,疑似的洗盘或许只是人们慌不择路的踩踏,群体化行为不等于个体选择的简单相加,精简版的价量信号尽管体现了人们行为的结果,但并不足以模拟出人们的思考的动机。

而最早对K线的研究和实践也有一定的偏颇,因为样本不足,许多学者往往会选择一些特定的样本来证明其有效性,这使得技术投资方法规律的普遍性打了折扣,这同市场中传言某种K线形态非常有效是一样的,一次成功的案例足以掩盖其余的失败。

在我看来,其实从某种程度上来说,K线和技术分析也是一种量化模型的思维。MACD说白了是一种均值,DIF说白了就是离差,波浪模拟的是动量,各种叉强调的是反转,乍一看好像和我们之前说过很多次的量化模型有那么一丢丢相似。但是问题在于这个分析方法太简单了,任何一个基金的交易模型都是绝对机密,你不能指望一个人人都能看到的东西可以实现超额的收益,市场中精明的人太多了。或者换句话说,也许K线图曾经是有效的,但是当这个方法是整个市场的最普遍的方法时,由于信息效率的损失,再要单纯依靠它赚钱,就变得不那么现实了,而从统计研究的结果来看,技术分析的有效性也的确一直在下降。

有研究对A股K线图带来的超额收益和买卖信号进行过统计分析,发现K线图对买入信号的估计相对准确,但是对卖出信号的不尽人意,比如常见的长阴线规则,其实第二天股票上涨的概率更高。而大多数K线带来的超额收益实在太小,在结合手续费等交易成本后,就完全没有了。投资者或许可以通过经验来弥补K线的不足,这个就看造化了。

另外,技术分析方法很少考虑到风险的调整!如果技术分析方法可以带来的超额收益是以风险的提高为代价的,那么市场的有效性就得到了充分的证明,技术分析方法原本的假设基础就不那么稳固了。

事实上对于解释股票市场的动向来说,过于简化的K线只有统计的意义,而很难有预测的能力。许多投资者本末倒置将K线作为了下注的依据,用赌徒的手法解构股市,而大多数技术分析的拥护者用经验而非明确的规则来定义自己的操作,事实上沦为了一种巫术,这既超出了K线图所能承载的意义,也违背了投资的先决条件。

管理风险才是每一个投资者进入股市时首先也是必须强化的信念。

只有知道股价的波动的源头,知道自己面临的风险水平,才能明白怎么操作来对冲掉波动,进而优化配置。这些都是K先做不到的, K线图是向你铺开的市场中最基本的信号,但是整个市场,比K线复杂太多。只依靠K线炒股,相当不靠谱。

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