[交易計畫] 關於技術分析的方法論:主觀與客觀 - TradingView
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【前言】 延續上一篇的方法論,技術分析是一個很大的框架, ... 艾隆森的解釋,他認為可以根據「主觀」與「客觀」來區分,讓我們看看有什麼差異好了。
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[交易計畫]關於技術分析的方法論:主觀與客觀
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【前言】
延續上一篇的方法論,技術分析是一個很大的框架,擁有許多不同的類型,舉例有:移動平均線、型態學、趨勢線、技術指標,還有型態學的衍生學派諧波型態等分類,根據金融工程研究學者大衛.艾隆森的解釋,他認為可以根據「主觀」與「客觀」來區分,讓我們看看有什麼差異好了。
【正文】
艾隆森認為,辨別主觀的方式,好比找到兩位分析師,使用同一個方法,去解釋同一張圖的走勢,如果一個分析技術沒有明確定義或嚴格標準,就會導致兩個分析師,最終推導出不同的結果,並且事後還能隨人家解釋,這就屬於主觀;相反的,就是客觀。
在上一個世紀的美國交易圈,還流行過《股市占星學》好長一段時間,您也可以在圖書館查詢到《周易與股市預測》這類的詭異書籍。
這些都是典型的玄學代表,過於主觀臆測價格,但因為話題性很高,以前有很多投資人,都相信這些不能證實的方法。
對於實時交易而言,客觀的方法會是比較好的。
客觀方法運用市場資料,只要取得收盤價,訊號或預估值就不會模稜兩可。
我們可以基於歷史資料做做模擬,或者使用電腦隨機繪製一個市場曲線,來測試我們的系統能不能在隨機生成的市場存活,做為評論客觀方法,或者在多市場測試歷史績效,當然的,歷史不能夠代表未來,不過測試時間拉的愈長遠,對於大多數系統存活率愈低,並且結論愈可靠了,最後可以留下來的那個客觀方法,就是比較值得期待的好方法,這些歷史測試的步驟,叫作「回測」(Backtest)。
在電腦技術發展前,技術分析方法論,很多都是基於「經驗法則」的,從視覺上的觀察開始發展,比如大多的預測,都算是經驗法則,如果一個經驗可以通過嚴格定義,可能會成為科學,很可惜大部分經驗法則,都是有時效性的,只適用於之前的社會環境,一旦環境改變,有些經驗將不再成立,這個道理應用在商業,或許有相似的地方。
有的人使用方法a成功,後面的人跟著使用方法a照做,卻不成功,這是因為時效性過了,環境已經變化導致的。
在科學的發展過程,學者會先提一個假說,假說就是一種假設的說法,進一步在這個假設上進行實驗,如果得到嚴格的證實,而且得到好幾次相同的證實,我們就可以說,這項假設,依照現在水準取得的結論是真實的;話題轉移到交易的領域,對於客觀方法,因為可以透過歷史檢定重複驗證、測式那個方法,根據統計的結果,看看它能不能用,有沒有效果,因此可以判斷實用性,或許最後證實方法不能用。
回測的優點是,您不一定要實際經歷納些事情,就能知道結果是不是正面,如果結論是失敗的,也可以盡早的檢查是什麼環節導致失敗的。
*要怎麼區分客觀或者主觀呢?*
我們要怎麼區分一套方法,可不可以算是客觀?簡單的標準是,只要可以編寫成為程序腳本,可以使它成為程式化準則、那麼就是客觀方法。
如果很難做到,或根本做不到,應該要歸類為主觀方法。
電腦化程序一般會將目前的市場,區分成三種:
多頭(Long)
空頭(Short)
中性(Neutral)
客觀技術分析方法對於多、空判斷標準很固定,只會出現兩個或三個結果,輸出是0或1,主觀技術分析對於的多、空趨勢的評估,比較仰賴於經驗法則,標準不一定固定,可是,偏偏多數散戶投資人很少擁有五、六年以上的交易經驗,常常會落成瞎猜的情況。
伴隨著經驗的累積,主觀技術分析的可靠性才會隨著提升。
圖片(1)客觀技術分析方法的結果只有是與不是,或者符合多,符合空,以及都不符合三個。
圖片(2)對於主觀與客觀的舉例,從圖片中尋找範例。
*對於各項方法論的區分*
現在,在我的有限的經驗範圍...中,
1)做不到,或很困難的方法:
艾略特波浪理論:大家應該聽過數浪老師
早期江恩理論:已經屬於神祕學的範疇
形態學:因為關係到視覺對圖形的判斷、所以做不到...
2)可以做到客觀化,但是現在無法取得實際成果的方法:
斐波納契:我還無法定義它的判斷標準,面臨困難
循環週期:投資機構應該都有,這是我的技能不夠
趨勢線:可以自動生成,但還沒有能夠實際應用的構想
支撐與阻力:可以自動生成,但還沒有能夠實際應用的構想
傳統陰陽燭:可以客觀化,但已經被國外學者證實沒有用
3)可以做到客觀化的方法:
通道:有許多相關的論文可以閱讀
選股:有許多相關的論文可以閱讀
波動率:我很喜歡使用波動率類型
擺盪器:動能性值的都是擺盪器,舉例:MACD、RSI、ROC
突破系統:順勢交易、雖然突破有很多定義...每個人可能不一樣
移動平均:表示期數N內的平均成本價,我相信每個人都知道怎麼使用
穆瑞數學:可以被數學計算之後的近代江恩理論
【結論】
客觀不一定比主觀優秀,我們只能說,客觀的方法可以回測好幾次,讓自己知道它能不能使用。
如果回測的結果。
已經被淘汰了,再檢查過其他因素之後,還是無法通過,那麼一定不能使用。
但是,換成通過了所有測試的客觀方法,長期發展會穩定很多。
事實上,正是因為有著客觀的定義,才可以去證偽許多看起來客觀,卻沒有太大用途的技術分析,舉例有MACD、KD、RSI短時框背離、平均線(沒有趨勢的時候)、箱型法則、早期江恩理論、艾略特波浪理論、B-Band(正常使用的時候)。
針對還無法客觀化的方法,也有投資人可以正確利用,不過...十分強調經驗,投資人不一定會。
客觀方法須要基礎的統計學知識,以後還可以說說。
免責聲明
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