对比技术分析、基本面分析、价值投资、主观交易、量化交易几种流派

发布时间:2023-04-24 07:26:40


  为什么选择量化交易

  回答这个问题前,需要先理顺市场交易中的各种“流派”及其行事方式。常听到的流派有:技术分析、基本面分析、价值投资、主观交易、量化交易,这些流派之间并不是泾渭分明的,经常会有重叠的部分,例如:技术分析与主观交易都需要分析各种各样的K线,价值投资与基本面分析都需要看财报。接下来挨个谈谈我对这些流派的定性理解。

  技术分析流派

  “技术”这个字眼在这里的含义接近于数学上的归纳总结,只是披上了各种各样的“外衣”进而形成了多样化的指标(常听闻的有双均线、MACD、KDJ等)。所有的指标都是一种函数:在每一个时间点上输入当前的价格、交易量等要求的参数,函数继而运算并输出一个值,将各个时间点上的值连在一起绘制成图表展示,辅助用户做出决策。本质上来说,单独的技术分析就是这么一回事。

  这个流派的存在核心,我认为是金融市场的“惯性”:市场中标的价格的变化是由于有主动的买卖单成交,这些主动的订单有概率引起一系列同方向的波动,订单交易量相对当前盘口数量越多,则这个概率越大。我们接下来以一种简化的市场模型详细解释“惯性”是如何存在的,这种市场模型在现实中不存在但仍然可以科学地分析出现实中的情况(如同高中物理总是假设一个光滑无摩擦的平面一样)。

  假设在某个期货市场某个时段中只有三个理性“玩家”,姑且叫多、空、观望,他们的名字即体现了他们当前的交易方向。将时间计作T,按时间顺序产生的点依次计作T0、T1、T2,以此类推。

  T0时间点,当前盘口上没有任何挂单,当然也没有任何交易产生。

  T1时间点,空按捺不住挂单,其挂单价格1.2、数量10张合约。

  多看到盘口上唯一的挂单后开始行动:

  他以价格1.3、数量20张合约下订单。

  交易所系统撮合以1.2价格,成交10张合约。

  盘口此时变动为1.3价格上挂单10张合约。

  场上玩家此时的心态变化:多已然表示了他的意愿,空犹豫是停止还是继续下单,观望则在犹豫是否需要追随多的下单。

  T2时间点,空决定以1.25价格挂单12张合约,试探多的意愿。

  交易所系统撮合以1.3价格,成交10张合约,盘口此时变动为1.25价格上挂单2张合约。

  多立即做出回应:

  他以价格1.32、数量50张合约下订单。

  交易所系统撮合以1.25价格,成交2张合约,盘口此时变动为1.32价格上挂单48张合约。

  场上玩家此时的心态变化:多已然强烈表达了他的意愿,空判断此时多的意愿强烈,决定停止下单并等待,而观望在看到多的举动后决定追随。

  T3时间点,观望以1.33价格挂单20张合约,盘口此时变动为1.32价格上挂单48张合约,1.33价格上挂单20张合约。

  上述过程描绘了一次方向为多的“惯性”或者称为“趋势”,这个例子的变种数不胜数,读者可以自行设计推演。但无论如何变化,总是能找到“惯性”的存在,即:主动的订单有概率引起一系列同方向的波动。虽然被动的挂单亦能引起场上玩家的心理变化,不过这是间接的影响,其最终也需要通过主动的订单行为来直接引起一次同方向的价格变化。

  市面上见到的所有能写成算法的指标本质上都是在捕捉“惯性”。“惯性”确实客观存在于市场中,但同时它也是缥缈难测的存在:市场中的玩家数量、心理、情绪、可动用的资金量均在时刻变化、捉摸不定。

  基本面分析流派

  “基本面”这个词多用于股票市场中,大致上等同于股票背后上市公司的财务运行状况。这个流派经常会用到“估值”这个词,它指的是以某种算法估计该公司股票的公允价格。

  所谓“公允价格”可以这样理解:在菜市场里有一百个卖家卖白菜同时有一百个买家买白菜,任何一个卖家或者买家的单独退出行为均无法对白菜的价格产生可见影响,那么此时他们共同权衡博弈出来的白菜价格,就是公允价格(这里的讨论和用词不够严谨,只是作为定性的理解)。

  当这个流派的玩家计算出某个标的的公允价格后,一旦与实际价格偏离且价差超过交易成本,就会引起做多或者做空的开仓行为;当标的的实际价格回到公允价格后,就会引起对应的平仓行为。顺带一提:在无法便捷做空的A股市场中,基本面流派只能寻找低于公允价格的上市公司股票做多获利,故而“被低估”这个词经常可以在这个圈子里见到。

  这个流派的存在核心,我认为就是一句话:“价格围绕价值上下波动”。这里的价值以价格衡量即为上述讨论的“公允价格”。需要着重说明:这些所谓的价值都是人定义的东西,只要是人则必然携带着主观的因素,毕竟每个人的看法、角度均不完全相同,它是博弈、妥协甚至斗争后的结果。

  举一个例子:沙特阿美石油公司在筹划上市前公司估值有2万亿美金,这个“公允价格”的产生包含了远超过刚刚假设的菜市场里的那百来个人,无论是数量还是专业程度(甚至可以说是全世界最擅长于此的人了)。但在2019年9月14日阿美被无人机袭击后,其估值立即缩减到约1.7万亿(数据可能不准确,仅凭记忆和媒体报道,无碍于这里的讨论)。如果有一个“上帝视角”能给出一个客观上“完美的”价值估计,那这个价格肯定不会是2万亿,因为阿美的防范漏洞在袭击前是客观存在的,“上帝视角”肯定了解并评估过。很显然,人不具备这个视角也不可能具备这个能力。所以,“公允价格”不等同于“客观上真正的价值”。这一个角度再深挖下去,会得出一个很有意思的推论:基本面投资寻找的不是价值,而是公允价格的公允算法。正如那句很有名的话“本来没有路,走的人多了就成了路”一样:每个基本面流派的参与者会反过来加强或者改变公允算法本身,所以这也是一个变化的东西。甚至这过程影响到了上市公司实体,有太多上市公司受制于股价的压力而影响了决策,哪怕从公司综合实力、发展前景角度来讲是不恰当的,但这些决策可以带来股价的上涨。这样的例子,不胜枚举。

  再回过头看“价格围绕价值上下波动”这句话,正在阅读的你是否也觉察到一些自欺欺人或者自我强化的味道?

  总之,对于基本面分析流派,我理解为与技术分析相似的、仍然属于归纳总结范畴的东西。但基本面流派面对的变化要更缓慢、幅度相对小,这是因为技术分析所依赖的价格、交易量等参数本身变化频率高且几乎是立刻传导到所有参与者面前;而基本面相关的数据变化频率明显较低,大多数参与者可能只能从一个季度才出一份的财报上获得相关数据。因而也不难理解为什么大多数机构会乐于基本面分析:能最大化发挥他们信息渠道的价值(例如:市场调研所拿到的数据等),使得应用此方法的机构取得高于大多数市场参与者的优势。顺带一提:基本面的估值公允算法,也基本由机构之间博弈而得,普通散户大多数时候只有被动接受。

  价值投资流派

  价值投资里的“价值”,其定义不再是基本面那一套,它更接近于“未来”、“成长”等词语。这个流派广为流传的名言:“我并不是购买这个股票,我是购买背后这个公司”很贴切地体现了这一点。即:价值投资的关键点是发现某个上市公司未来巨大的发展潜力,买入并持有到这些潜力兑现。一般意义上来讲,价值投资是较为“早期”且投资周期按年计算,因为当大多数人都发现并认同公司的发展前景时,就会相应影响股票的公允价格,使当下价格带着未来的发展预期,“溢价”这个时髦的词语正是说明这种情况。这显然不是价值投资流派愿意看到的,故而是否能够先市场一步,更早地买入且坚定不移地长期持有,往往是这个圈子里区分新手和老手的重要差别。

  这个流派的存在核心,我认为是“发展的眼光”,这很好理解就不再赘述。

  价值投资流派仍然属于归纳总结的范畴,只是角度更加早期和不易定量分析。这里我必须举沃伦·巴菲特---价值投资领域传奇人物的例子,老爷子(在我的家乡,这是对老者的尊称)的语录和事迹很多,阅读后相信你也有类似的感受:无论是竞争性护城河还是对业务发展前景的调研,这都是筛选的过程:老爷子掌握了一套方法来识别未来具备巨大发展可能性的公司。这套方法当然是他自己知识、经验迭代打磨下来的结晶,属于归纳总结的范畴。

  价值投资流派难度极高,原因在于验证反馈周期太长:看好一个公司的发展前景,持有数年才能印证自己的判断。判断错了,复盘并迭代整个过程中出现的错误,改正后再次筛选,又得持有数年才能再次得到印证的机会。因其本身往往带着对行业的主观判断、宏观经济发展的主观判断,无法使用电脑进行很好的数据回溯验证。还需要个人有极强判断力,能判断清楚所持有股票上涨(价值投资流派一般意义上都是持有做多)是否由公司本身发展所带来,而不是其他因素。

  总之,真正能“看”到公司未来发展潜力并因清晰地看到而能轻松持有数年的人,在价值投资流派中少之又少。其他的大多数人本质上还是在基本面分析范畴里,并没有真正看到公司的发展潜力,只是人云亦云、似是而非,这导致他们在漫长的持股周期中倍感煎熬。

  至此,几个流派的特点和核心已然清晰,而主观交易与量化交易严格来说并不属于流派的范畴。我认为它们更像是执行方法或是组合思路:若将上述几个流派比作降龙十八掌,那量化与主观就好比使用这个功夫的人一样,乔峰和宋青书都会这个功夫,但他们使出来的效果天差地别。

  主观交易

  每当提起主观交易,我脑海中往往浮现一个词:飘忽不定。大多数人大致了解了上述几个流派的知识点并在稀少的实盘中汲取了一些未经考证的经验,还有在信息渠道上获取的驳杂的新闻甚至是小道消息,一番东拼西凑形成了自己的交易框架。这个框架是如此的脆弱、多变、毫无逻辑可言,以至于一点点外部因素的变化就能明显地改变决策。他们看K线看指标做技术分析,同时也关注财务报表做基本面分析,在需要较长时间持股时又告诉自己“我是价值投资派”。像极了哲学里的“目的论”:先有目的,而后所有的思考、感受都是围绕这个目的并不断自我加强。难道不是吗?正是因为想买这个股票,所以看K线处于底部就觉得要反转上涨、看K线处于较高位置就觉得要突破上涨、看K线平稳震荡就觉得“横的越长竖的越高”,这样的例子实在是不胜枚举。那这个买入的“目的”又是怎么来的?拍脑袋来的。主观交易飘忽不定,遗憾的是大部分普通人都在践行此法并乐此不疲,因无法形成有效地迭代进步,往往数年下来一无所获,自嘲是“老韭菜”。

  那么主观交易的出路在哪里?我认为是清晰可复现的逻辑。大多数参与市场的人多多少少都看过一些访谈或者经验分享帖子,这些访谈内容里往往包含一套清晰的方法,也经常提到“交易纪律”这个词,实际上:任何在这个市场中能长期获得稳健收益的主观交易者,一定践行着一套清晰可复现的逻辑(需要说明这是必要条件,并不是践行清晰逻辑就一定能稳健收益,但稳健收益的人一定在践行清晰逻辑),概无例外。这一点的继续分析,需要引入常听到的热词“情绪化”。

  我们的大脑在进行决策时,会受到各种各样因素的干扰,内在的情绪因素尤其常见:考试时紧张的情绪导致发挥失常;工作时不满情绪导致消极怠工;教育时不耐烦的情绪导致对孩子发火。实际上,情绪好比是一个因子一般影响着大脑最终的决策,没有人能完全剥离情绪的影响,所以主观交易者必然会将情绪带到交易中。我们很自然得到一个推论:情绪影响下,主观交易者的决策飘忽不定。也许因为阳光明媚带来的好心情,促使主观交易者购买了某个股票亦或只是因为跟家人争吵而促使清仓行为。这里需要着重说明:对于主观交易者,情绪直接影响的是“目的”,这个过程常常是细微的、不易察觉的。“受情绪影响的目的”形成后,主观交易者会进行“自我加强”,任何指标、财报、新闻都可以拿来进行目的地自我加强并很快形成决策。很显然,这样的决策本质上就是在碰运气,遗憾的是几乎没有主观交易者能真正认识并接受这一点。

  什么样的方法可以减缓情绪化的影响?一套清晰可复现的逻辑。就好比让一个受到高等教育的大学生回答七十八乘以三等于几,哪怕他当时有着各种各样的情绪,只要还能思考、能计算,算出正确答案的概率仍然很高。这是由于乘法算式对他而言是一套清晰可复现的逻辑:只需要执行即可,并不需要太多抽象思考(交易中我们面对的情况更复杂一些,但原理相同)。我得出“任何在这个市场中能长期获得稳健收益的主观交易者,一定践行着一套清晰可复现逻辑”的结论就基于此,令人深感不尽完美的是:执行清晰可复现逻辑只能不同程度上减缓情绪化的影响,不可能完全消除。

  那有没有什么方法可以完全消除情绪化的影响?

  有,它便是这篇文章的主角:量化交易。

  量化交易

  量化交易并不神秘,实际上参与交易的人多多少少都会有所耳闻,网上有很多关于它的定义及概念解释,故不再详述,这里简要提两个量化交易的重要特征:

  数据化:

  交易即会产生数据,数据是真实发生交易的客观记载,一切的推理、总结、验证、优化等流程,都依赖数据(虽然未来并不是过去简单的重复,但大多数时候,我们只能依赖数据)。

  逻辑确定性:

  同样的输入,量化交易一定会给出同样的输出。

  所有影响最终输出的因素已然全部包含于既有逻辑中,这个逻辑使用计算机代码表达,所以量化交易本身具备完全地机械式执行力,不包含任何类似“情绪化”的主观因素(公众情绪、舆情分析类的量化手段是将搜集到的新闻进行归类建模,也是逻辑确定性的)。

  这两个特征,证明了量化交易在原理上解决了主观交易解决不了的问题:情绪化、执行力、一套真正清晰可复现的逻辑。虽然想要实现稳健盈利,这些问题的解决只是第一步,不过这第一步踏的无比坚实,远胜过普遍意义上的主观交易。但这不代表量化交易与主观交易是水火不容的,相反,我所理解的量化交易其实是“主观交易的延伸和拓展”或者说“量化交易是主观交易的进阶”。因为脱离交易知识直接进行纯粹的数据分析、数据挖掘,在金融市场里是行不通的:你对自己算法寻找到的“规律”一无所知,自然无法判断它能够存活多久,在交易中仰赖一个你完全不懂的“规律”可不是一个好主意。接下来的故事讲的就是这个道理。

1

  这个戏剧化的故事所诠释的现象,在机器挖掘领域里比比皆是。因而我明确反对纯粹的、不包含主观经验的量化交易,这好比无根之木、无源之水一般,无法达到长期稳健获利的目的。

  “量化交易是主观交易进阶”的另一个重要支撑在于市场的“交易者效应”。假设在天气预报领域中,有一条“空气湿度大于N则下雨的概率超过90%”的规律,无论多少人知道这条规律亦或是多少个机构运用这条规律,都不会影响规律本身。而在金融市场中,假设有一条“连续上涨三天,第四天继续上涨概率超过90%”的规律,当知道这个规律的人超过一个阈值后,显而易见的,这个规律本身会受到影响甚至彻底失效。

  寻找到一条真正的、不是“晴天阴天”的规律已然需要一定的交易理解,而判断其可能的失效时间、失效前提、失效表现以防范极端风险,除了更强的交易理解外,还需要明确理解所挖掘的“规律”到底是什么,利润来源于何处等(量化交易的上手难度和思维上的“陷阱”会在以后的文章中详述,这里不再继续深入探讨)。

  总之,量化交易所需要的数据,可以是技术分析、基本面分析甚至价值投资分析,它的核心框架与思维框架(如何去获益,为什么能获益)需要主观交易的经验、知识,它是集大成者、是进阶的产物。从另一个角度上,也可以说量化交易是工具层面的产物,使得主观交易者能借以进行彻底理性的、彻底合乎逻辑的交易。



下一篇:现金流量表分析之:投资活动产生现金流和筹资活动产生现金流

上一篇:如何判断大盘的顶:大顶出现副图指标源码