本帖最后由 yaobooyao 于 2010-7-5 14:35 编辑
这真是个无解的方程式.
我同意LZ 的某些关于统计的疑问, 对于股市的升跌, 可以采用任何独立变量建立统计关系, 但是该独立变量也许根本不是因果关系之元素, 比如建立一个SP 500 Index 与美国中产阶级离婚率的统计关系, 从统计数字看, 可能该关系存在不错的线性回归关系, 但是, 我想不会有人通过观察离婚率来说股市是上涨还是下跌. 有些市场统计数据是需要一定的筛选和淘汰, 找到具有直接因果关系的元素建立有效统计模型.
我的看法:
TA - 其实是对于市场的外在行为(量/价) 进行的一个非量化统计, 旨在获取短期的市场趋势判断(买卖双方的力量对比), 从而得出一个概率统计中的高概率可能性, 进而制订交易策略, 同时对该结果失败的风险进行评估, 得出所谓Win/loss rate, 从概率上得到多次交易的赢利大于亏损. 技术指标本身, 不具有绝对量化意义.
FA - 其实经济学里最基本的一个模型 - DCF Model (discounted cash flow), 有N多种实现方法和公式, 旨在发现资产的Intrinsic Value, 从而得出现在的资产价格是高估还是低估的结论, 进而采取投资策略. 问题是, 所有DCF 模型 都无法解决的问题就是 - 如何得到真实的g (growth rate) 和 r (required rate of return), 要知道这两个基本点对DCF 模型的公式有着巨大的影响, 稍微调整一下, 就可以得到天上地下差别的资产价值. 于是呼, 问题就来了, 是资产价值决定市场价格呢还是反过来? 市场倒底在什么程度上是有效反映资产的价值呢? 这也是为什么那么多投行的经济学家天天在调整预测的原因, 企业ER 对估价能够产生及时影响的原因.
有一点可以肯定, 当大型投资者基于Valuation Model 得出市场高估的结论, 开始卖出资产的时候, 市场多数情况下向下调整, 反之, 当他们认为市场低估的时候进场吸纳, 股市多数情况向上升. 而有些TA 手段是可以锁定这种现象的. 但是无法100% 保证正确, 因为机构投资者也有自己的短期操作计划和见风使舵的操作技巧, 机构投资者也不是铁板一块, 而是各有主见, 短期内谁占上风会随着各种因素变化, 这就是风险. 而短期交易管理就是为了约束这种风险.
说到底, 股市本身就是个零和游戏, 对零和游戏求解想找到有效的游戏策略, 跟设计永动机差不多. |