证券投资技术分析之理论背景简析 

     证券投资中技术分析向为肉食者鄙，主流经济学家、资深投资分析师动辄GDP、经济增速、刘易斯拐点、CPI、PPI、M1、M2、货币汇率、价值评估及主题投资等相关因子来对证券投资的趋势与行业进行判断，在此基础上对反映市场整体特征的指数给以运行区间的预测。而技术分析则在民间应用颇广，但却难等大雅之堂。

     此情形在于技术分析缺乏完整的理论支持，从技术分析诞生后，技术分析更多是基于一种经验性及简单数学统计上一种判断，道琼斯、艾略特、江恩等技术大师无法给出技术分析的理论支持，民间技术投资者则依据个人经验，根据均线、MACD指标、KDJ指标、K线组合给出自己预测及买卖的依据，至于依据为何是依据，则按过往实证以验之，但此种逻辑上的归纳无法给出这种依据的可靠性，也就是说，即使以前100种情况下此依据是有效的，但只要存在一种情形不符合，即可证伪。不幸的是，技术分析在逻辑上更多是归纳，这就在某种程度上构成了技术分析的内在缺陷。反之，基本分析在二十世纪在理论上有较大进展，期权BS模型、现代投资组合理论、DCF股票价格估值、无风险套利模型背后都有较强的数学知识，在某种程度上强化了基本分析的地位，正如杨小凯说过的“数学方法在经济学中的广泛应用虽不能保证分析框架一定正确，但却是理论更容易被证实或证伪”。

     那么，证券投资中技术分析有没有理论背景支持呢？如果有，在数学上能否表示呢？

     首先，还是先回到概念上，证券投资是一个什么样的概念，证券投资的特征是什么，只有真正理解了证券投资的真谛，才有可能对其背后的理论有所偷窥。

      证券投资在概念上就是买入或卖出证券的行为，证券一般包含股票、债券及相关衍生品。证券投资的目的在于资本增值，这也是所有投资的共性，但证券投资不同于其他投资如房地产、古董等的殊性在于证券的无形及虚拟、参与的广泛性及交易的便利性上。

     证券作为一种权利的证明，不同于其他投资品种在于其仅仅是一种证明，并不能给购买者以具体的满足感和使用性，房产投资至少还存在房子可满足投资者的居住，虽然房产投资者本人可能并不居住，古董投资者至少还可以获得古董观赏或把玩，但大多数证券投资者获得的仅仅是所有权及未来收益索取权的证明，除了大股东能够获得企业投资的决策权或支配权外，虽然道理上所有投资者都有企业投资的决策权及支配权。

     正是由于证券本身具有的特性，造成证券投资中市场的买者和卖者往往是合二为一的，不同于商品市场中买者和卖者基本是固定和易区分的，在证券市场中，购买证券的投资者立刻就成为市场的出售者，反之，出售证券的投资者又立刻变为潜在的购买者。并且，由于交易的便利性，使得投资者可以在一日内不断变换自己的角色(T+0情形下)。这种买卖合一的情形使得投资者的角色极不稳定，外围股市的涨跌、政策的调整、电视、报纸的舆论、一个恐怖事件甚至投资者生病感冒都可能促使其角色转变。投资者在整个投资过程中，绝大多数无法做到理性及独立思考，更多体现的是一种趋同及从众的过程。

     证券投资的买与卖的合一使得证券价格波动频繁，不同于商场的电视机、服装及消费品的价格在今天、明天甚至过一年后去看都是同一价格，证券价格每分、每秒都在变化，一年过后，虽然可能证券价格没有变化，但这一年之中可能却经历了过山车似的变化。证券价格是所有投资者共同作用的结果，换言之，价格是证券投资者群体意志的体现。群体行为产生了价格，这个价格的产生和平衡和传统商品市场价格的生成机制是截然不同的，在传统 商品市场中，可以清晰的分辨出生产者和消费者，价格在生产和消费数量上接近平衡是就产生了市场价格，这也就是传统的市场这只“无形的手”调节的结果。证券价格和商品价格的定价机理是不同的，虽然在理论上证券和商品价值有着比较清晰的涵义。

    群体行为对于每个人并不陌生，但并不是每个人都对群体及群体行为有着清晰的认识，虽然我们自觉或不自觉的处于一个群体之中。

    两个或两个以上人界定他们自己是它的成员、并且它的存在被至少一个他者承认时，一个群体就存在了（英布朗）。证券投资者在普通称谓中为“股民”，因此，其行为不例外准从群体行为的一些法则和特征。当然，股民这一群体和其他群体也有比较大的差异，一般意义上，群体的目标是一致的，群体成员在行动上是一致的、协调和配合的群体成员虽也有冲突，但这种冲突是可控及平缓的，群体中有比较明显的领导。一般而言，大规模的群体更易产生从众行为，但少数人的影响需要一定时间才能展现其效果，群体行为的变化就在少数和多数人的冲突中萌生。群体中的成员并不是就一定认为群体的行为是其所认同的，而是为了避免可能的失败所带来的嘲讽，因此群体的结果并不一定明显的反映出每个人的欲望和意图。只考察个人心理而想判断群体行为可能会得到错误的结论，对群体行为的判断更要把群体看做一个整体，将单个人看做整体的一个分子，从而找到引导群体行为的规律，作为自有个人的心理难以推断，但其聚聚在一起所产生的群体结果是可以预测的，这一点非常像物理学中的现象，虽然原子状态非常混乱，但到了热力学层面或行星运动层面却犹如时钟精确。

     描述少量粒子运动规律及其相互作用的统称为力学，牛顿经典力学在该领域有精美的描述，但在有大量客体组成的宏观系统，牛顿力学无能为力，在宏观系统中，更多的是使用温度、体积、能量、熵这些“宏观变量”及比热、压缩率这些物质参数进行描述。热力学描述的基础是能量守恒，刻画了大量微观的、力学运动的平均的结果。在热力学中，相互作用导致有序及组织，热运动引起无序及混乱。看似杂乱无章运动的大量粒子所组成的系统却展现出一定的有序及组织。

     热力学三大定律构成了热力学的基础，其研究方向可分为能量转化中的数量关系、不可逆过程进行的方向及物资的平衡性质。第一定律描述了能量守恒，在其数学表述中能量表现形式为功、热量及内能；第二定律揭示了热现象过程是不可逆的，也就是说在不产生其他影响的情况下，功可以完全转化为热，但热却不能完全转化为功。在其数学表述上为大名鼎鼎的熵，作为态函数的熵刻画了能量与温度之间的转化程度。第三定律描述的是系统的熵在等温过程中的改变随绝对温度趋于零，其隐含意义在于绝对零度不可能达到，在低温状态下，物质的熵也趋于零，低温意味着低熵，即物质的充分有序化。作为自然界广泛存在的一类现象，相变，其物理内容相当丰富，尤其在临界点附近。自然界的平衡及相变在社会也经常有相似的情形发生。

      证券投资中证券的价格的随着时间的变化而变化所产生的时间序列是证券技术投资分析的主要对象，时间序列可分为平稳时间序列及非平稳时间序列。从数学角度看，时间序列就是随机序列，通常含有趋势性、季节性及随机性三大特征。在一个随机过程的统计特性不随时间推移而变化的过程中，其时间序列的变化是无趋势的，对平稳时间序列，只要对模型定阶参数适当，便可很好仿真过往数据及预测未来数据，但对非平稳时间序列，传统Box-Jenkins方法在仿真及预测未来数据仍有许多不足之处。近代越来越多的研究已表明金融时间序列具有非线性的特征，具体来讲就是具有高维性、高开放程度、远离平衡、智能化、高反馈、有限性、不可逆性、突变性、混沌分形的非线性特征。

      证券技术分析的过程中使用到的输入变量为过去一系列的收盘价格P1..Pn和成交量V1...Vn，输出为未来的价格P2，K线技术分析中用到的价格还涉及到开盘价、最高及最低几个价格，至于P2和P1...Pn、V1...Vn的函数关系，不同的技术分析方法如MACD、KDJ、RSI、DMI、K线、MA均线技术等其函数形式都有所不同，差别在输入变量的选择及输入变量的转换形式上。如比较简单的MA均线技术就是简单的对过去N日价格平均化后，如T1日价格大于N日均线价格，就选择相应买入，在T2日价格低于N日均线价格后就选择卖出，这样，就基本构成了一个完整的均线技术分析方法及买卖策略，其他分析方法类似。但这些分析方法实践中都有程度不一的内在缺陷，在逻辑上也有悖论，那就是如果一种技术分析是充分有效的，那么，如果市场投资者都按这种方法作为买卖的依据，那么，市场将不会有交易，因为在指标一致的情况下所有投资者都会采取同样的策略，即相同的买入或卖出。在某种程度上，市场成交量的放大代表着市场分歧在加大，而在分歧的背后则是不同投资者的买卖逻辑的不同，如果不把投资者看做一个整体，而仅从单一投资者(机构投资者、私募或大户)去考虑市场趋势，那样将会得到错误的结论。

     每个投资者的买卖逻辑或许不同，但作为整体的市场却有可能表现出一定的规律及特征，从某种意义上说，人并不比原子聪明。以上海综指说，自从1990年12月19日来交易到现在(2010.10.13)来说，市场共涨2552天，跌2281天，平2天，涨跌比率为1.11，在统计意义上每日的涨跌趋向1，类似抛硬币。

     证券市场本身作为虚拟资本市场，并不会创造财富，投资者在进入证券市场时投入本金100万，如果在退出时获得200万，其中多出的100万是其他投资者投入的本金，股价的上涨是投资者获取100万的途径，抛开所谓企业盈利的转好或资产重组能概念外，股价上涨本身就是有资金进入，从热动力学上这个角度说，资金做功，引起温度(股价)的上升，理想状态下资金是守恒的，不会多也不会少(热力学第一定律)，但根据热力学第二定律，热不能全部转化为功，也就是在股市上涨中，总是或多或少的有资金不能全面转化为证券的价格，在上涨中证券市场的无序及混乱程度增大，股价上涨到一定程度后，市场本身聚集的内能将要释放，引发上涨趋势的转变。在下降到一定程度后，随着内能的降低，随着外来资金的介入，股市重新开始一轮新的上涨。这种情性，非常类似发动机。

      水在100度时并不会立即全部变为蒸汽，即使再吸收热能，其温度仍保持不变，但持续足够长时间，所有水将全部变为蒸发掉，同样，在0度时也不会马上结冰，也是要有一段继续放热的过程，才能全部成冰。0度和100度便分别成为水的相变点。证券市场上也有类似的相变点，如20005年的1000点区域，2007年的4000点以上的区域，在证券市场中，其相变点并不像水一样有个明确的温度，而是在一个区域附近。将热动力思想应用到证券投资中目的就是为找到此类相变点或疑似相变点，从而成为投资者买入或卖出的依据。

              证券市场中相变点不同于物质世界相变点的地方在于随着时间的变化，冰点和沸点会相互转化，在01年，2000点是沸点，但到10年，可能就成为冰点。判断冰点和沸点，市场的PE是一个不可或缺的指标，作为将企业盈利与市场价格关联的PE，其中企业盈利的变化是缓慢和平滑的，一般状态下很难会产生激烈的变化和明显的相变点，而在股价的变化速度远远高于或低于企业盈利变化的时候，市场潜在的相变就极有可能发生。这种相变适用于牛市和熊市。02年股价涨幅远大于企业盈利，产生相变点，08年股价跌幅远大于企业盈利的跌幅，相变也因此发生。在大周期内，市场的相变其实还是基本可辨的。