关于炒股中的学习和实践,以及认知转变的过程

显示全部楼层 · 发表于 2020-2-24 09:05:13

关于炒股中的学习和实践，以及认知转变的过程
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显示全部楼层 · 发表于 2020-2-24 09:05:34

个人看法，不接受反驳关于炒股中的学习和实践,以及认知转变的过程-1.png

显示全部楼层 · 发表于 2020-2-24 09:06:49

首先要说的是我观察到的一个现象：市场上似乎不存在纯粹依靠技术分析的投资者。但是却有一大批纯粹依靠基本面分析投资的“价值投资者”。老股民即使没兴趣研究财报，选股时候最起码也会象征性的看一眼市盈率市净率之类的基本面指标，没有人会完全否认基本面的意义，毕竟所有人都知道“买股票就是买公司”。不过却有很多价值投资者完全不在乎技术分析，甚至对技术分析持敌视的态度。我就见过不少嘴上念叨着“市盈率相对盈利增长率”、“自由现金流折现”、“杜邦分析体系”、“资本定价模型”之类的词句，完全不在乎股价当前的状态就重仓买进的人。更极端的是那些巴菲特林奇天天挂嘴上的人，言辞之间似乎根本不记得自己和巴菲特之间差了几百亿美元。价值投资无疑是能赚到钱的，但是价值投资者中赚钱的比例并不比普通投资者高出多少。而且无论价值投资能不能赚钱，这都不应该是放弃图表分析的理由。图表的意义我上面已经说了很多，还有一点没提到的是，上市公司的一切信息都有可能造假，但唯独股价走势图是绝对真实的。

显示全部楼层 · 发表于 2020-2-24 09:07:27

除了排斥技术分析之外，我觉得价值投资的一些逻辑也不算十分牢固。价值投资的核心概念自然是“内在价值”，他们的一切策略也都是围绕着“内在价值”展开的。关于价格和价值的关系，价值投资理论似乎是照搬了马克思主义政治经济学中“价格围绕价值波动”这一描述，但是问题在于推动股票变动的直接原因恐怕不是“内在价值”。推动市场变化的直接原因只有两个：第一是成本，第二则是预期，市场价格并不是围绕着价值波动，而是与市场成本互相纠缠，至于“内在价值”的主要意义也许在于它可以在一定程度上推动市场预期，进而影响到价格变化，但这个过程不应该简单被归结为“价值回归”，叫“预期贴现”或者“预期实现”似乎更合适一点。
价值投资也许是很好的理念，但是这个理念并不适合我，总之我无论如何也没法按照巴菲特教导的那样“买进并持有”，然后用好几年时间验证自己到底有没有做错，即使我错了，我也希望是马上就能认错走人，时间同样也是很宝贵的资源。如果有人实在对价值投资感兴趣，我个人是觉得，相比于巴菲特老爷子，威廉欧奈尔的路线更适合普通人一些。

显示全部楼层 · 发表于 2020-2-24 09:07:40

我丝毫没有打算实践价值投资的路线，但是也不太敢像一开始那样依赖技术分析。我那时候想的是，无论技术分析还是价值投资，实际上都是在针对未来的价格变化进行下注，市场从某种意义上可以看做是概率的组合。像是德州扑克这类的游戏，花色和数字的排列组合是可以轻易计算出来的，但是问题在于，股市的复杂程度超乎想象，而且股市是连续变化的动态博弈，并没有什么明确的前置条件供人们计算概率。“站在概率更高的一方”、“只在风险回报比超过xx时入场”这些口号听起来很美好，但是对于实际操作并没有太强的指导意义，我确实可以用概率的角度思考，但是它的意义也就仅限于此了。
除了概率，人性也是个绕不开的话题。这里说到的人性一般分两部分，一部分是关于群体行为，另一部分则是关于自身修养的。不过说实话人性本身的复杂程度恐怕不低于股票市场，最起码都属于人类科学还无法精确解释的领域，所以这也给玄学的生长提供了空间。相信不少人都见过(至少是听说过)那种穿唐装戴手串盘核桃每天点香品茶读《道德经》修身养性的股民，这类人多少让我感觉有些滑稽，不过没准他们自己觉得有效。自身的性格和情绪其实没有太多可说的内容，因为交易一定程度上确实是反人性的，面对资金的变化，任何人都会不可避免的出现情绪波动，很多老手常说的“构建自己的交易系统”，其中核心的一点大概就是在交易中找到一条适合自己性格特点的交易策略。我对我自己的情绪就没什么信心，所以我习惯用一套类似机械式的资金管理和止损系统，或者你也可以试一下看看卡伦霍妮或者荣格之类的个体心理学专家的书，我读过一些，觉得没有什么卵用，但是每个人情况不一样，也许对你们是有用的。至于群体心理就更要复杂了，这部分就属于炒股经验中“不可言传”的部分，因为主观经验确实太难以描述和复制了。经验丰富的老手也许能从一些细微的地方捕捉到市场情绪的变化，但是这种判断需要数年以上的实践才行，更何况主观经验很有可能会出错，相信主观经验很多时候不如参考一下VIX之类的指标。关于这方面的学习和锻炼是长期持续的过程，《乌合之众》或者《社会心理学》之类的书也许会有一定作用，但是心理学本身就是门地位很尴尬的学科，学之前不要抱太大的希望，了解一下就好。

显示全部楼层 · 发表于 2020-2-24 09:08:32

关于情绪对交易的影响是所有人都要面对的问题，这一点也是交易这门技艺最艰深的部分。量化投资、程序化交易一开始很大程度上就是为了能够设计出一种机械式的系统代替人类的主观决策，从而最大程度的避免情绪对交易造成的负面影响。很多人的量化投资入门书籍其实是《海龟交易法则》，书里介绍的就是一种基于某个周期(20日或55日)股价突破进行操作的机械式交易系统，量化投资后面还发展出了基于不同理论的各类策略，这些策略或繁杂或精简，实际效果也是大相径庭，不过主要原理都是用数学模型代替人类决策。我其实也曾经想要尝试用程序化的方法进行交易，毕竟无需投入过多精力自动赚钱是个很能吸引人的噱头，为此我还专门去学了点Python，也尝试写过一些简单的量化程序，当然我的水平很差，可能连入门都算不上，而且对于普通人来说敲代码实在算不上一件有意思的事情，在此我要向各位程序员致敬，希望你们都能早日变得更强(更秃)。至于没有深入学习的原因，一方面是因为我自己基础太差，苦心孤诣学上几十年，恐怕最终也比不上技术大神一根脚指头。另一方面在于量化投资主要的逻辑基础在于回测海量的数据，然后找出其中的大概率事件。因此投资领域的量化程序主要还是应用于数据分析，直接应用到股票交易的并不多，即使应用到股票交易，更多的还是看中量化在速度上的优势，普通股民相对来说不太需要这种优势。除了这些，量化程序收益的回溯和拟合也是一个很大的问题，量化投资者们大都会说“按照我这个模型从xx年开始投资，到现在最少能获得几百倍收益”，但是问题在于历史不是简单的重复，市场每一秒钟都在发生巨大的变化，再精确的数学模型也做不到穷举一切可能然后再现历史的所有细节，混沌数学已经基本证明了股市是个不可解的问题，如果是普通的股民，无论学习技术分析、基本面分析还是量化投资，理论上说最终的结果都不会有太明显的差别。顺便说一下，2015年股灾之后(没记错的话应该是9月份)，证监会已经关闭了所有交易所的量化接口，监管层当时似乎没有给出明确解释，不过一般都认为量化投资大都采用了雷同的出场策略，而股灾时的极端市场状集体触发了这些条件，所以引发了量化资金的踩踏事故，进而对市场下跌起到了推动作用。量化投资者可能会不太认可这个说法，不过事情已经过去这么久，也没有必要再争论这些，总之国家不鼓励我们做的事情，我们最好还是先不要做，如果哪天量化接口突然放开，这大概可以算作是一个牛市的信号

显示全部楼层 · 发表于 2020-2-24 09:09:29

上面我们提到了股市的混沌特性，这大概可以算作对股市或者金融市场最正确的描述了。学习理科的人对这个概念可能认识的会更深刻一点，数学、气象学、非线性动力学、生物学、神经科学等学科里都有类似的概念。不过有区别的地方在于，对于市场的预测同样会改变影响最终的结果，也就是说市场是所谓的“高级混沌模型”。我没有进行过自然科学方面的系统学习，而且我的数学水平差到一塌糊涂，不过我大概能体会到的是，市场虽然从整体上看同样具有混乱无序并且对初始条件极度敏感的特性，但是具体到局部来看实际上还是有规律可循的，最起码依然遵从着某些基本逻辑。就用大盘指数和个股来举例吧，我暂时也想不出更合适的例子了。指数的计算方法大家应该也都知道，把某个时间点的总市值定义为基准数字，然后用这个基准数字的变化反映市场总市值的变化。现在假设我们要用数学模型的方法精准预测大盘指数，需要做的大概就是收集一切可能影响市场的信息并且计算出精确的权重，还要算出所有市场参与者和潜在参与者的数量，统计所有人的成本，预测所有资金的参与度和参与时间，计算出一切有可能的组合等等等等，实际上这根本就是个不可能的任务，连描述过程都做不到，更不用说具体计算。而同样的方法预测某一只股票则相对简单的多，虽然同样不可能做到准确，但是大概的情形应该是能描述出来的。不过万幸的是，市场虽然混沌，但我们并不需要去对抗混沌。想象这些一种情形，如果在野外遇到一条河，我们并没有必要精确知道这条河里一共有多少个水分子，或者在距离源头的多少公里处会出现几个小漩涡。我们需要做的仅仅只是测量河水的流速和流量，观察河床的形状和大小，然后尽量多的考虑到天气、温度、地形变化等等因素，然后推测这条河最终会流到哪里就够了。技术分析、基本分析或者数据分析这类方法其实就像是在观察河床、水流、地形等等条件，它们虽然永远也不可能完全准确，但是它们依然还是很有力的工具。

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