想当网红?三根布林线一个直播间
发布时间:2016-06-14 | 来源: 川总写量化
作者:石川
摘要:本文以布林带为例,揭开技术分析的神秘面纱、阐明使用技术分析的真谛。
1 直播间的大神
在一个普通的周四下午两点,你一如往常地登录网络直播平台“逗愚”,进入人气主播“查尔斯道·墨菲·利弗摩尔”的直播间,期待听听大神通过量价技术分析对收盘前最后一小时走势的看法。由于股市早盘跳水,你已绝望,把所有的希望都寄托在这位主播大神的身上。你的耳麦里传来了熟悉的声音:“看看看,这里布林线扭头了!看见没?股价马上要碰到布林带上轨,这可能是到了局部高点了,可以考虑出手……”。你按照大神的指点卖出了一些仓位,事后来看那确实是当天最后一小时内的一个还不错的卖点。收盘后你心满意足。而这位大神仿佛又一次证明了自己多么深谙技术分析,他的直播在平台上是叫好又叫座。
今天我们就来聊聊技术分析。
2 技术分析
技术分析是指研究已有的投资品量价信息来预测价格的趋势与决定投资的策略。理论上,技术分析只考虑市场的价格行为。其基本假设是“历史会不断重演”、试图借由大量的统计资料来预测行情走势。在技术分析的发展长河中诞生了很多技术指标,它们是通过价格和成交量按不同方法计算得到的。这其中流行的指标包括 MACD(Gerald 2005)、KDJ(Lane 1984)、以及布林线(Bollinger 2002)等。本篇文章标题中虽提及布林线,但并不是针对它,而仅仅是以布林线为例说明技术分析在量化投资中是否有用。本文所述的研究方法也可被移植到其他的技术指标上。
3 毫无神秘色彩的布林带
布林带是由约翰·布林(John Bollinger)在 1980 年代发明的技术分析工具。它结合了移动平均和标准差的概念,基本型态是由三条轨道线(布林线)组成的带状通道(中轨和上、下轨各一条),称为布林带。中轨为股价的平均成本,上轨和下轨可分别视为股价的压力线和支撑线。布林带三条轨道的数学定义非常简单,具体地有:
中轨 = N 时间段的简单移动平均线
上轨 = 中轨 + K × N 时间段的标准差
下轨 = 中轨 − K × N 时间段的标准差
通常取 N = 20 和 K = 2。以每日股价为例,N = 20 其实就是 20 日均线或“月均线”。K = 2 这表明考虑 2 个标准差。因为依照正态分布规则,约有 95% 的数值会分布在距离均值正负 2 个标准差的范围内(关于股票价格是否满足正态分布,本文不做论述)。图 1 展示了上证指数在 2013 年 9 月 12 日至 12 月 16 日之间的价格走势和相应的布林带。
图 1 上证指数在 2013 年 9 月 12 至 12 月 16 日之间的价格曲线和布林带
4 认清布林带
在技术分析领域中,结合布林带的三条轨道线以及布林带的开口和收口,可以有很多不同的使用方法。这里我们仅以一个最简单规则进行分析。这个规则是布林带的上轨对价格形成压力,而其下轨对价格形成支撑;因此当股价触及上轨的时候考虑逐步减仓卖出,当股价触及下轨的时候考虑逐步加仓买入(也有人是反过来用这个规律的,即在触及上轨时买入,触及下轨时卖出),我们在下文还将提及。
从图 1 中可以看到,上证指数的价格似乎是满足这个规律,在布林带的上下轨之间往复移动。按照上述规律可以判断在 2013 年 12 月 16 日之后,上证指数将企稳回升。然而,现实狠狠践踏了情怀,指数在那之后持续跌势近一个月,到 2014 年 1 月 21 日才止跌(图 2)。
图 2 上证指数在 2013 年 12 月 16 日之后一个半月的走势
这个结果说明,按照上述规则的投资策略并不奏效。为进一步解释这个问题,考虑图 3 中的两种情况:图 3a 显示了上证指数在 12 月 16 号之后四个交易日的实际走势;图 3b 是将这四个交易日的价格区间集体向上移动后得到的假想走势。
图 3 上证指数实际和假想走势及其布林带
从图 3 不难发现:
1. 截至 12 月 16 日,3a 和 3b 两图的布林带完全一样,即布林带通过计算已有的价格信息有效地描述了价格曲线过去的趋势。
2. 从 12 月 17 日开始,3a 和 3b 中的布林带完全不同。在实盘的 3a 中,由于股价的一再下跌,布林带的下轨也不断同步下探,指数和布林带的下轨基本吻合。而在假想盘 3b 中,由于股价探底回升,布林带的区间无太大变化,股价从布林带的下轨触底反弹并接触到了布林带的上轨。由此可见,布林带的发展完全由未来的股价决定。由于后市价格的走势不同,价格和布林带的关系可以截然不同,因此各种基于布林带规律的投资策略也就无法持续有效。
5 有效与无效之争
说到底,技术分析界从来就无法证明布林带(或其他类似的技术方法)的持续有效性。对于布林带来说,无论是 3a 或 3b 中的哪种情况,它都仅仅描述了已发生的趋势(3a 中价格沿下轨运动说明了下跌趋势;3b 中价格从下轨向上轨运动说明了上涨的趋势)。然而,它不能有效地预测未来的价格是会持续还是会改变当前的走势。
在一个震荡的市场中,前文描述的规则 – 价格接触下轨买入,接触上轨卖出(记为规则 1) – 是会在理论上有效的;而在一个表现出趋势的市场中,与前文相反的规则 – 价格接触下轨时卖出,接触上轨时买入(记为规则 2) – 则会有更优异的表现。
学术界对如何应用布林带也有过很多讨论(Lento et. al. 2007,Balsara et. al. 2007),结果往往取决于被考虑的股市(中国 A 股或者美股等)的特点,以及该股市所处的阶段。为此,我们也使用上述规则 1 和规则 2 构建了两组策略,使用过去 10 年的上证指数进行实验。
图 4 基于不同布林带规则的策略的净值曲线
在实验中,取 N 和 K 的常规值 20 和 2。当某日股价的收盘价满足规则 1 或 2 的条件,则以收盘价买入或卖出,在下一个交易日全仓持有或空仓。假设万分之三的交易成本,两种策略的净值曲线如图 4 所示。绿色为规则 1 的净值,红色为规则 2 的净值,蓝色为同期上证指数的净值。可以看到,规则 2(即在价格接触下轨时卖出、接触上轨时买入)完胜了规则 1,同时也明显好于指数本身。而基于规则 1 的净值曲线在这 10 年终基本快亏得血本无归。
规则 2 比规则 1 在过去 10 年更有效说明:
1. 上证指数在过去 10 年中拥有几段明显的趋势市(如 2007、2009 和 2015 年的牛市)。在市场处于大牛市的时候,通过布林带确认趋势并追逐趋势会有显著的收益;而当市场处于大熊市的时候,布林带同样可以帮助我们早早清盘而出,避免巨大的损失。
2. 在 2011 年到 2014 年震荡下行的慢熊行情中,规则 2 并无太多表现。这是因为慢熊行情中上涨行情无法持续。但可以看到,规则 2 的策略依然稳健,净值并无太过剧烈的回撤。(有意思的是,规则 1 在震荡的慢熊行情中也没有尝到甜头,几乎和大盘同步下降。这是由于在慢熊行情中,下跌趋势依然存在,因此规则 1 经常错误买入。)
然而, 规则 2 虽然在事后看来取得了很不错的收益,但也要看到在 2007 年大牛市的时候它的净值远没有指数本身增长的快。可以想象在当时,规则2的使用者内心一定是无比纠结和挣扎的。诚然,对于技术分析的使用者,最重要的就是摒弃人的情感因素,严格地按照技术分析的策略进行交易,切勿三天打鱼两天晒网。唯有这样长期坚持下去的话,一个正确的技术分析方法(如规则 2)才可能取得不错的回报。可惜在现实中,又有多少人能做到这一点呢?
6 结语
技术分析作为价值分析的替代品,自有其存在的道理。各国的投资界也不乏技术分析的大师。技术分析通过计算各种量价指标有效地量化了已发生的交易,可以在某种程度上为预测未来提供独特的见解。但是若想通过技术分析持续地赚到钱,必须充分理解技术指标的原理和它们反映的本质、并坚持使用它。更重要的,对于任何指标,必须更够正确地判断它是否适合我们面对的市场。每个技术指标是否有用以及在多大程度上有用,都需要经过严格的历史回测、统计分析得到。拿来一个就乱用一气是对投资人非常不负责任的做法,更是对技术分析精神的亵渎。
读完此篇相信你知道了直播间里的大神并无预测未来的神力,他们只是肤浅地使用量价信息来描述趋势。然而,还有大部分人没有你这么幸运,依然毫无保留地追随着那些网红。今天的直播结束了,我们的“查尔斯道·墨菲·利弗摩尔”关上了摄像头,清点着追随者送来的红花,合上远处摄像头死角的那本《技术分析傻瓜入门》,“深藏功与名”。
参考文献
Appel, G. (2005). Technical Analysis Power Tools for Active Investors. Financial Times Prentice Hall.
Balsara, N. J., G. Chen, L. Zheng (2007). The Chinese stock market: An examination of the random walk model and technical trading rules. Quarterly Journal of Business and Economics 46(2), 43 – 63
Bollinger, J. (2002). Bollinger on Bollinger Bands. McGraw Hill.
Lane, G. (1984). Lane’s stochastics. Technical Analysis of Stocks and Commodities magazine 2, 87 – 90.
Lento, C., Gradojevic, N., Wright, C. S. (2007). Investment information content in Bollinger Bands? Applied Financial Economics Letters 3(4), 263 – 267
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