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我的理解，投资分析是一门如何应对变化的技术，它从来也不是一门如何预测未来的技术。无论以基本面或者以技术面为工具，投资分析的基点都是建筑在事件自身的演变并通过解析事件的可能性来映射未来的变化。
在这个体系中，技术分析显然占有极其重要的位置。一般而言，技术分析是研究市场价格变化或者说波动的学问。众所周知，价格并不总是反映价值，过或者不及是经常的现象，两者之间总是有一段距离，甚或相距甚远。这是因为一方面价值这个概念的内涵相当模糊，极难量化；另一方面交易者作为一个群体所呈现的非理性行为——尽管交易者个体都认为自己是理性的——总是导致价格脱离其价值，使两者处于分离的状态。这样以来，过与不及就成为常态，那么价格的“过与不及”之间则是技术分析者的用武之地。技术分析能较好的测量价格与价值之间的背离程度并通过自己的语言刻划这种背离关系——这个意义上讲，它当然是测量工具。
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在资本市场，绝大多数交易是以实现“低买高卖”为目标（以获取利息为目标的货币基金或者以获取平均收益为目标的指数基金除外）。即使是价值交易者，认真衡量价值—价格之间的关系也是成功交易的关键。马克斯（橡树资本管理公司总裁）说，“没有任何资产类别具有与生俱来的高收益，只有在定价合适的时候它才具有吸引力”。
个人的理解，他是说价值交易者必须认真衡量价格，以价格为出发点，以低于内在价值的价格买进，如果买进价格过高，那就是失败的交易。然而，内在价值的概念非常模糊，不能量化，这样以来，实现低买高卖的理想交易就变得非常困难。技术分析以价格自身行为为研究对象——对价格波动结构以及群体市场心理行为的描述——从而有助于交易者实现低买高卖的理想交易。由此，即便是价值交易者，熟练的运用技术分析亦是成功投资的前提。
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虽则如此，自上世纪早期查尔斯.道开辟技术分析这个领域，百多年来技术分析的体系日臻成熟，但其效用至今仍是见仁见智。原因很简单，技术分析毕竟是一个工具，其成效取决于使用者的自身素养、经验以及熟练的程度。此外，技术分析理论亦有其自身不可克服的缺陷，总有相当多的价格现象超出技术分析的能力之外。换句话说，技术分析确有其能力边界，其边界在于交易者的交易行为以不能扰动市场为限。如其交易行为大到足以扰动市场的程度，使交易标的丧失部分或全部流动性，那么其交易行为自身将成为价格走势的一部分，它的交易行为将成为其他交易者的研究对象并据此做出反应。这样以来，技术分析将趋于无效。即便完全尊重技术分析的能力边界，交易者通过技术分析所得出的结论也并不总是可靠的、完全的，甚至是片面的、荒谬的。
对此，索罗斯先生有一个精彩的解释。他说：“我假设除了少数例外，我们的心智构思其实都有缺陷或可能有缺陷”“我们对所处世界的理解注定天生就不完全，我们天生对于作成决定所需要了解的状况，其实是受这些决定影响的”。
他的意思是：作为观察者对研究对象的分析更多的依赖于观察者个体自身，而观察者个体的认知能力是有差异的、不完全的、有缺陷的；其二，观察者赖以研究的事实总是倾向于变异的，非均衡的，因果之间并不是线性的而总是呈现非线性的状态。这样以来，参与交易过程的决策者，并不是完全依赖事实作出决定，而是基于对事实的解释做出决定，而对事实的解释总是掺杂个人的见解与风格，与事实本身是有距离的。所以，那些成功交易者的首要原则是允许并承认犯错。事实上，错误或者失误是交易的一个天然的组成部件，它是如影随形的伴随整个交易过程。
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交易中最难判断的一点就是什么样的价格水平是安全的，不幸的是，由于理论的缺陷以及交易者自身局限性，即使被理论所“确认”的“安全价格”，出错的概率还是极大。“如果非要我归纳一下我的实际技能，那我会用一个词：逃生。运作一只对冲基金充分利用了我的逃生训练。我之所以富有，仅仅是因为我知道自己什么时候错了。我基本上是靠意识到自己的错误而屡屡大难不死、存活至今”,“一旦我们认识到有缺陷的理解就是人类的处境，那么犯错便没有什么可耻的，可耻之处在于我们不能改正错误。金融市场往往是不可预测的，因此我们必须做几手准备、考虑到多种情况。重要的不在于你判断正确还是错误，而在于当你正确的时候你赚大钱、当你错误的时候少亏钱”。
由此，交易者要接受控制损失的观念并随时给出是否犯错的基准。没有被证明错误的交易才是正确的，这是技术分析自身逻辑的要求。就技术分析的逻辑说来，它天然的是一种否定的思维体系。卓越交易者在拥有头寸之后，会随时给出证明自己错误的基准。只有在没有证明自己错误之前，这笔交易才是有效的、可靠的。他们会坦然接受小的损失，但决不允许小错误最终酿成崩溃性的大损失。故此，卓越的交易者其交易系统及其思维逻辑应当是否定的、可证伪的。
正如卡尔·波普尔所言，“不可以被证伪的，就不是科学而只能是伪科学”，但很多理论却拒绝承认自身的缺陷，如为交易者所熟知的价值交易。价值型交易者如果认定一项投资具有足够的安全边际，那么当价格出现下跌后安全边际将变得更大，交易者不会承认此前的决策是失误的，由此形成的方法就是在交易者判断错误形成亏损的基础上，采用向下加倍的方法证明其更加正确，如同“等价鞅”制度。但实际上交易者不可能无限加倍下去，总会存在一个点，使其无法再用本金证明其正确而走向崩溃，长期资本公司的溃败就是一个典型案例。
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美国长期资本管理公司（LTCM）的交易团队称得上“梦幻组合”，华尔街债券套利之父梅里韦瑟是组织者，合伙人包括诺贝尔经济学奖获得者、期权定价模型发明者默顿与斯科尔斯，以及前财政部副部长、前联储副主席莫里斯，前所罗门兄弟债券交易部主管罗斯菲尔德等。在1994年到1997年间，LTCM创造了令人炫目的业绩，每年的投资回报率为28.5%、42.8%、40.8%和17%，更值得称道的是他们的交易几无亏损，著名经济学家夏普曾疑惑不解地问斯科尔斯：“你们的风险在哪里？”斯科尔斯摇摇头说，没有人看到风险去哪里了。其实，风险就隐藏在LTCM的数学模型之中。按照他们的模型设计，市场的价格波动服从钟形曲线，换言之，异常的事件很难出现，因为一旦出现异常的波动，市场很快就会加以纠正，重新回到均衡状态。他们的模型把小概率事件排除在外了，而正是这个看起来可以忽略不计的小概率事件，事后看来却是命门所在：模型的计算建立在历史统计数据的基础上，但数据的统计过程往往会忽略一些概率很小的事件，这些貌似的小概率事件随着时间积累以及经济背景变化，发生的概率可能并不象统计数据反映的那样小，如果一旦发生，将会改变整个系统的风险状态，造成致命打击，这在统计上称为“厚尾”现象，塔勒布把这种看似异常又影响极大的小概率事件叫做”黑天鹅”现象。
本来不在模型考察之内的黑天鹅，比如俄罗斯金融危机却是真的突然发生了：98年8月17日，俄罗斯宣布卢布贬值，停止国债交易，冻结国外投资者贷款偿还期90天。这引起了国际金融市场的极度恐慌，投资者恐慌性的抛售新兴市场债券，转持低风险、有安全保证的美国以及德国政府债券。对冲交易赖以存在的正相关就此逆转，交易模型失灵了。一夜之间，LTCM发现他们所有的交易几乎都在亏损中。而此时，LTCM的杠杆比率已经被放大到60倍以上的极端水平。本来，高杠杆是LTCM追求高回报率的必然手段，也是他们成功的要素。但高杠杆在创造辉煌业绩的同时，埋下的隐患此时被引发，当市场向不利方向运动时，高杠杆要求LTCM拥有充分的保证金水平，但此时的巨额交易浮亏已经不足以支撑保证金的安全水平了，赌局已经玩不下去了。这个庞然大物就此轰然倒下。事后证明，只要LTCM拥有足够的现金追缴保证金，它就能等到雨过天晴。但是，理论自身的缺陷以及高杠杆，使得LTCM已经没有时间与未来了。
导致长期资本公司溃败的因素固然很多，最致命的因素在于它赖以生存的理论基础存在不可克服的缺陷，如“等价鞅制度”，由此形成的方法是，若亏损则在亏损的方向上加倍买入。正如一位资深人士所言：“他们（LTCM）赌红色会赢，每次轮盘停在黑色，他就双倍提高赌注，在这样的赌博中，只有1000美元的赌徒可能会输，有十亿美元的赌徒则必然赢，因为红色最终都会出现，前提是你必须有足够的筹码一直赌到那一刻。”
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当然，就股市而言，如果排除一切不确定因素，在一个假设的理性条件下，排除潜在挑战者、技术突变，或企业本身的管理以及市场风险等因素，向下加倍下注的方法并非毫无可取，危险在于交易者所排除的一切假设都是不可排除的。时间是一位艺术大师，它总是倾向于颠覆既有的一切。如果我们生活在理想的世界中，拥有无限的资金可以使用，同时也有无限巨大的市场可以承受这些资金，或许可以一直赢下去。但实际上资金总是有限的，不可能无限加倍下去。总会存在一个点，使你没有机会证明自己了。这样以来，前面那些似乎微不足道的小错误就会累积而最终酿成溃败。
长期资本公司的溃败，至少在两点上给予交易者深刻的启发：其一，经济模型总有一系列的假设条件作为前提，模型的假设一旦出现问题，应该如何应对？比如，“价格以趋势方式演变”是技术分析的基本假设之一，在这个假设中，“趋势”这个词耳熟能详，但细究起来，什么是趋势？这个问题还真的没法回答，如果说趋势是倾向、方向，这就带来同义反复的问题。如不能给予“趋势”以精确定义，那么“以趋势方式演进”的这个“假设”就成了问题。同理，Black-Scholes模型中，价格波动服从正态分布的假设，LTCM就是因为这个假设中出现了“厚尾”现象而崩溃：本该连续变化的市场价格突然离散了，本该不是问题的流动性在某个时刻突然消失了。由此看来，任何一种交易模型都会有自己的边界，即有自己的约束条件，边界之内运转正常，边界之外模型失灵。即是说，任何理论都有好与不好的一面。同时在好与不好之间一定会存在一个度，过度，就是不好的；不过度，这就是好的。这个度会随时间、条件、场景的不同而变化，但不会改变的是，相对任何理论，总会存在一点，在这一点之后，理论不会取得作用，相反会出现问题，这就是歌德尔“不完备性”的核心思想所在。所以，交易者应该认真想一下，如果自己赖以分析研究的假设条件出现了变化，未来会怎么样？其二，谨慎使用“杠杆”。对于这一点，那些曾经放大杠杆又受到市场惩罚的交易者应该感触极深。股灾之后，多少风流人物，因不适当的放大杠杆尽被雨打风吹去。当我们通过试图放大杠杆获利时，应该认真权衡一下：我可以承受的亏损有多大？
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在投资分析的体系中，技术分析研究价格波动模式以及相关性问题；数量化模型则通过时间序列去研究价格之间的相关性，并据此开发各式各类的交易模型；基本面分析则是寻找价格与内在价值之间的偏离；此外还有其他各种各样的套利模型。但以上种种分析方法都存在相应的假设，这些假设条件大多与现实存在抵牾，也有很多假设条件是根本不可以被假设的，如波浪理论的“5-3”模式。传统分析方法的重大缺陷即在这些假设上，它违背了简单性原则而被人所诟病，在形式上往往繁复拖沓，丧失了形式美。爱因斯坦说：“逻辑简单的东西，当然不一定就是物理上真实的东西。但是，物理上真实的东西一定是逻辑上简单的东西，也就是说，它在基础上具有统一性”。当自然科学越来越主张简单性原则时，社会科学特别是经济学说并没有按照这个原则去发展，却走向了相反方向，与真实世界的逻辑简单性背道而驰，以致于越来越晦涩复杂。传统的证券市场分析方法也难脱此窠臼，很多所谓理论远没有触及金融市场的本质。
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在长期的实践中，我们发现传统技术分析体系程度不同的存在三大难题：
一是精确定义的问题。如交易者耳熟能详的趋势这个概念，交易者所理解的趋势是一种动向、一种倾向，这样就带来“同义反复”的问题，由此，趋势这个具有根本性的重要的概念，在传统技术分析体系中是没有被定义的，没有给予定量的精确的描述，这就为实盘操作带来极大困惑。
二是普适性的问题。比如波浪理论，它的“5-3”的循环模式，运用它分析股票指数，或许是合适的，但对于个股的分析，就遇到极大的困难。普莱切特曾坦率的承认，波浪理论并不适合运用在个股上。又如交易量这个指标，用它来分析股票是合适有效的，但在外汇市场、期货市场，就没有交易量的数据统计，所以它也不可能是一个普遍适用的分析体系。
三是概率描述的问题。交易者只能用“大约”“或许”“可能”等这些模糊的用语去描述市场，比如说“上证指数有止跌企稳的可能性”，只能说“可能性”，不能说“一定”“必然”“确定”等等，这就是概率描述的问题。
那么，技术分析的三大难题，精确性问题、普适性问题以及概率描述是不可解决的吗？应该说，这些难题在结构分析的体系中得到了完美的解决。
当然了，就其基础而言，结构分析仍然是技术分析方法的一种，但它却是一种全新的方法体系，它完全从市场自身的波动规律而构建，它不是闭门造车、凭空臆造的产物。尽管它从传统的技术分析理论中借用了个别的词汇，但它与传统的技术分析体系并没有任何源流关系，它不是道氏理论、波浪理论、分形分析等传统理论的总结与集成。就其理论特质而言，它是一门思维的艺术，它是思维方式而不是思维定式——这个基本思想无论怎么强调都不过分。
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百多年来，研究者们多侧重于技术分析体系中有关预测的技术，这是一个误区。事实上，技术分析就其本质而言，它不是预测的学问，而是一门跟随的测量技术——阅读市场的根本结构，跟随价格自身的波动——结构分析的整个体系的基石亦在于此。按照结构分析的基本原理对已发生的价格波动模式的描述，是对市场本质的客观认识。尽管如此，依然要说结构分析这门技术分析手段，首先是一种哲学的思辨方式，它揭示的是一种变化的法则。所谓变化的法则，是指价格波动结构的两重性原理：非整固即是趋势，非趋势即是整固。而正是这种价格波动二重性原理是价格现象呈现纷繁芜杂、变化万千的动力之源。结构分析从价格波动二重性原理出发所做出的一切分析，无非是助力于交易者厘定结构性质而为交易策略提供一种可行性，或安全保证。结构分析最终要揭示价格波动精确结构并予以确认，目的在于帮助交易者解决交易的根本问题——精确买点和卖点并最大可能的摆脱情绪化交易，使之树立一种真正的植根于市场自身的交易自信。这种被理论所保证的交易自信，它的力量是无可匹敌的。
就其方法而言，结构分析的方法完全是一种演绎法。它从考察金融市场的价格出发，通过概念、范畴、规律、理论的建构，赋予这种分析方法以逻辑结构体系的形式，使得价格结构的规定性和层次性充分展现出来，同时，这就把本不必要的“假设”排斥在外，使其既符合逻辑上的简单性原则，又具有简洁直观清晰的形式美。当然了，就其背后的思维逻辑而言，结构分析则继承了传统技术分析方法的否定的思维逻辑。
传统技术分析从道氏理论、K线理论、波浪理论以致于后来的混沌分析法，其否定的思维逻辑是一以贯之的。这些理论的创始者从来不认为自己的理论是在预测方面有多重要，重要的是对经济或市场行为的刻划。在这一点上，传统的技术分析方法是诚实的，比如，波浪大师普莱切特就坦诚的说：“市场遵循波浪理论是一回事，要根据这个知识预测未来又是一回事。它在本质上是一个概率问题”。
编辑：亿杉助理
来源：网络
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