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毛利哥:为什么说“技术指标分析”大多数都是无效的?!

毛利哥 来源:毛利哥 2019-12-13 11:04:43
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毛利哥:为什么说“技术指标分析”大多数都是无效的?!

今天抛出这个话题很承重,估计要颠覆很大一部分人的观念。我们为什么似乎觉得,技术分析这个东西很神秘,有些人能用的很好,有些人怎么就是用不好?问题到底出在了哪里?!今天我们就来深入剖析一下问题的“核心”,技术指标的原始算法!

我们先把大家最熟悉的macd指标的原始代码做一个剖析!

http://file2.aniu.tv/2019/12/13/b2d8dd5bb8ee0f2f9193e1f5351888b8.png

打开MACD的原始代码其实就三句话,分别意义为:

DIF:收盘价的12日指数移动平均-收盘价的26日指数移动平均

DEA:DIF的9日指数移动平均

MACD:(DIF-DEA)*2,COLORSTICK

看到这里,我们似乎发现了一个有意思的现象,红红绿绿,高高低低MACD居然核心“因子”用的仅仅只有“收盘价”这一个?!真的没有其他元素了?!是的,真的没有其他了!

MACD用大白话来说,就是计算了短周期和长周期个股收盘价的差值并进行一定的“同比计算”,当同比计算加速了,那么MACD的红柱子就增加了高度,当同比周期股价增速降低了,那么MACD的柱子就开始降低了,如果,股价开始下跌了,即短周期(12日指数移动平均数)回落到了长周期(26日指数移动平均)以下了,那么就会出现负值了,也即是会出现了向下的MACD柱子。

当然,引申出的“顶背离”、“底背离”之说,即股价同比增速或者同比降速了!其实本身并无意义!

其实,可以这么说,MACD这个指标研究的只是一个单维度的“收盘价”在股价中的增速或者降速!并没有其他唯独做一个判断,显然,分析一家公司,用收盘价反复计算增速和降速,是非常令人可笑的。毕竟单维度是说明不了任何问题的。

那么我们再来看一下指标利器,KDJ

http://file2.aniu.tv/2019/12/13/b1f403185fff6cd865c41ca50bf6f10a.png

从上图我们可以看到,KDJ指标想必MACD自然是略微的靠谱了一点,至少从代码上来看,用了“四行”!!!!参数上用了“三个”!

基本都比MACD多一个!厉害!!

用字面解释如下:

RSV:(收盘价-9日内最低价的最低值)/(9日内最高价的最高值-9日内最低价的最低值)*100

K:RSV的3日[1日权重]移动平均

D:K的3日[1日权重]移动平均

J:3*K-2*D

首先,我们可以看到,KDJ第一个RSV的变量,用到了“收盘价”,“最低价”,“最高价”,“最高值”,“最低值”这些新名词。当然计算K,计算D、计算J也是没有逃出计算多少人的异动平均数,MACD是计算指数平均移动数,而KDJ计算的是权重移动平均数。显然,基本都差不多!

这两个指标,都没有逃离出“价格体系”这个因子范畴,也就是说,同样也是在价格高低之间在做一些同比运算,无非也就是计算一下同比增速或者同比降速之类的算法。核心因子也就是“价格”,毕竟单维度是说明不了任何问题的,我又重复了前面的一句话。

我们再看一下RSI指标?

http://file2.aniu.tv/2019/12/13/f472e2c3abef04238b736c79469f66b9.png

RSI也是用了4行代码,3个参数,大体意义如下

LC赋值:1日前的收盘价

输出RSI1:收盘价-LC和0的较大值的N1日[1日权重]移动平均/收盘价-LC的绝对值的N1日[1日权重]移动平均*100

输出RSI2:收盘价-LC和0的较大值的N2日[1日权重]移动平均/收盘价-LC的绝对值的N2日[1日权重]移动平均*100

输出RSI3:收盘价-LC和0的较大值的N3日[1日权重]移动平均/收盘价-LC的绝对值的N3日[1日权重]移动平均*100

根据前两个指标,基本这里我们就不再多做复述了,还是没有逃脱“价格”这个因子范畴!RSI仅仅使用了一个收盘价在做“数学游戏”。

老规矩,最后结论也是一样的!毕竟单维度是说明不了任何问题的,我再度重复了前面的一句话。

看了三个被说的神乎其神的指标,其实深入“内核”我们发现,股民们到头来一直摸索探求的恰恰只是涨跌本身!这个研究方向出现了问题,哪怕你再深入开展下去,你走的道路也偏离了“分析”二字太远了。

其实,无论是威廉指标WR,BIAS指标、均线MA指标、BOLL布林线指标还是瀑布线PBX指标或者你想到的大多数常用的指标,基本都是研究单一因子“价格”体系!

讲到了这里,我们就要普及一个基本常识了!研究世界上任何事物,我们不应该采用单维度评判,这首先是不公平和缺乏整体大局观的。

比如,我们说,如何对一个人进行评价?!

当然,我们会从多维度去评判!基本的你会要求对方提供,出生年月、身高、体重、学历、毕业院校、民族、家庭情况、职业、兴趣爱好、身体健康状况、政治面貌、获奖情况、社会身份等等维度去综合评价。

这只是评价一个人,如果要对一个人进行征信!可能维度还需要大量增加。

比如:房产情况、有无汽车、有无贷款、有无历史逾期情况、社保缴纳情况、个人纳税金额、银行存款、银行流水等等更多经济方面的维度加以判断。

说到这里,大家就明白了,要综合分析一个人或综合分析一家公司应该是一样的,我们一定要摆脱“单一维度”的判断方法,而要善于运用多维度分析。这样才能更佳全面的综合分析,让分析的结果更佳准确无误。当然,这些我们需要的维度方方面面都掌握了、获得了,我们也不能确认这个人或者这个企业一定在未来没有问题,毕竟这些数据都是历史的,未来会随着宏观经济发生的变化,社会对于你的变化,我们都需要一步一步跟踪评判。但至少可以说明,历史上一个人或者一家企业是值得信任的。我们可以给予他投信任票。

所以,对于上市公司的分析,我们就不可能采取“单维度”分析,而更应该叠加多维度的公司基本情况分析,例如,公司的财务分析、公司的行业分析、公司的股东分析、公司的管理层分析、公司在市场层面的分析,市场层面数据又可以分为价格、成交金额、估值、动量、反转、波动。而财务因子方面可以分析的又有,盈利情况、成长情况等等。

只有在这种多维度前提下对于企业的判断,或许拿捏起来会更为精确与可靠!

所以,回到标题《为什么说“技术指标分析”大多数都是无效的?!》,应该能明白了,我们要摒弃这些仅仅依靠“单维度”分析对于你投资作为参考依据,这对于您自己的投资都是非常不谨慎的。谨慎的对待您每一分投资款,都应该是您对于自己的责任。希望通过靠“技术分析”发大财的,显然有点异想天开了,往往能够获利的情况一般都出现在市场环境变好的情况下,当市场整体环境不佳,就会发现“屡战屡败、屡败屡战”的情况就出现在你身上了!

你并不一定输在“能力”上,你可能输在了“时代周期”或“个人命运”上了!

由此可见,为了在未来我们能够跑赢市场,必需充分的认识到多维度分析市场,而量化分析系统就是为此而生的!在分析系统内,提供了大量的财务因子、市场因子(价格、成交量、涨跌幅等)、以及行业因子多大数千个之多,当然,更具您的实际理解能力,还可以无穷无尽的创造更多自动定义“分析因子”形成您自己的“独家因子”!这就是未来股票投资市场人工智能的唯一途径!

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