第三只眼看基本面和技术面
时间：2018-03-06 17:01 来源：股窜网 作者：股窜网 阅读：次
关于基本面和技术面的优劣以及在交易中应该以哪个为依据，或者是否应该二者兼备?这是一个由来已久的话题，今天我尝试从另外一个视角来谈谈我对这个问题的看法:
要探讨这个问题，首先就要认可一个假设前提：（适当的、优质的）基本面分析和技术面分析都是有效的，都可以帮助我从市场上盈利，否则就没有讨论下去的必要。
其次，讨论的主体应该基于自己，就是以我个人的实际情况，要从交易中获得盈利，那我究竟应该从基本面还是技术面入手？比如高盛说做交易要研究基本面，这样的论断即使再正确，对我来说也没有什么意义，因为我不是高盛，我没有办法获得高盛的资源。因此，很多讨论基本面和技术面优劣的文章，对作为个体的“我”来说，其实意义不大。
所以，我们要探讨的核心是：假如基本面和技术面都有效，那么“我”应该如何选择？
我一直有一个观点：我们所追求的一切结果，其实都取决于两个方面：信息（物质）的获取和对信息（物质）的处理。
比如做菜，取决于食材（物质、信息）和对食材的加工（处理）。
以此类推，做饭和钓鱼，学习和开车，做交易甚至做爱，都不外乎对信息（物质）的获取和对信息（物质）的处理。
让我们回到交易的主题上来，我们的交易，无非是基于我们所获得的信息，并对信息进行处理最终得到的结果：
如果用基本面作为依据，我们通过标的物（比如螺纹钢）的基本面信息如供需关系（产量、销售库存、现货价格等）及宏观（外围）影响因素等，并对这些信息进行处理：哪些信息是有效的？这些信息分别对价格走势影响的权重如何？相互叠加后又会造成什么样的影响？
如果用技术面作为依据，我们获取标的物的价格、成交量等信息并对这些信息进行处理：我采用什么样周期的价格、成交量？我基于波动率指标还是基于加权平均值指标或者多重指标多重周期叠加？
那么，对交易结果的影响无非取决于两个方面：
信息本身的可靠性，考虑到期货交易的特性，这个可靠性应该包含准确、完整、及时等多维度评断标准。
对信息处理的能力：我筛选哪些维度的数据？基于筛选后的数据进行什么样的整合？从而形成什么样的标准和规则？
而大家都获得同样或者基本一样的信息，比如价格成交量等，那么在这个博弈市场内，你想获得成功，你的信息处理方式就要高于大部分人，就好比我们都拿一样的鲤鱼，做出来的味道想要好于别人，那厨艺（信息处理能力）就更重要了。
基于这样的基本规律，那我们就应该推断出：简单地根据现货价格涨跌（这个信息的获取并不很难）来做期货，或者简单地根据一条均线突破做交易，基本上是很难成功的，因为你既没有信息获取的优势，又不具备信息处理的优势。
那么，回到个体交易者，究竟应该采用基本面分析为主来进行交易，还是技术面分析为主进行交易？
首先取决于你的信息获取能力，比如你有较好的现货产业链背景或者较深的产业研究水准，你就比较容易比大部分人更清楚影响标的物价格走势的因素、权重，自然你用基本面分析来进行交易，首先在信息获取上就有优势，再在此基础上慢慢建立起自己的数据处理模式，你自然更容易成功。而且，你获取信息的优势越强，那你处理信息的要求越低，从而你收获好结果的概率越高。
而对大部分普通交易者来说，所谓的基本面更多的是一些片面的、滞后的、甚至真假难辨的消息面，加上自己很难建立起一套综合处理这些信息的模型。
而技术面的信息，你可能不具备任何的优势，但你也没有什么劣势，也就是说基于技术面交易，大家在信息获取上是基本一致的，接下来比拼的是信息处理能力，大家都处于同一条起跑线上。
所以，具体到你自己，到底是采用基本面分析还是技术面分析？只有你自己可以给自己答案！
就我和我的团队而言，目前我们采用的是纯粹的技术面分析，原因就是：我们不具备信息获取方面的优势，但我们有较强的编程能力，因而我们有较强的数据计算、分析、统计能力，这是我们的优势，我们当然去尽量发挥自己的优势了。
在写这篇文章时，我也在假想如果我们从基本面分析入手，那我们该如何去做呢？
因为我和我的团队，都没有什么现货产业链背景，所以如果我想做基本面分析，那我很可能会去找已经加工过的信息来进行二次处理:
比如我在设定好一个标的物后，会去找期货公司或者专业性机构针对这个标的物的定期研究报告，并对历史报告与该报告时间接下来的几段时间区间（如30日，60日，120日）的价格走势进行统计，设计一个打分规则，根据其准确性和优越度进行评分，然后筛除得分很低的报告来源，对表现较好的数据源进行加权处理，最终希望能得出一个比较正向的方法模型；
也有可能我先统计那些研究报告中的各自论据，将论据进行归纳整理，列出影响价格走势的各方面要素，再去寻找这些要素的数据源并进行处理和数字化关联，然后通过我们的大数据运算，寻找到这些要素最优化的权重，最终建立一个模型。
当然，也很有可能要和技术面相结合：基本面判断方向，技术面决定介入时机或者用基本面分析出来的结论对技术面的交易行为进行筛选。
当然，这纯粹是我个人假想，能不能成功我完全不知道，很大可能是胡说八道。也许有朋友说那些研究报告都没用，那我觉得那些专业研究人员，专业团队的研究都没用，那我就更没有理由去研究基本面了。其实研报并不是没用，而是在于你如何处理那些信息而已。
在一个充分竞争的博弈市场，准入门槛越低，那么生存门槛就会越高，期货是最典型的低门槛低存活率市场之一。如果你在信息获取和信息处理上都没有明显的优势，结果不难预见。
今早在朋友圈看到一篇文章，说统计表明2017年全国餐饮业中盈利的比例大约20%-30%，要知道哪怕开个小吃店，进入门槛也大大高于做期货，所以期货的盈利账户比例小于10%，其实正常。
那么，我如何打败90%，跻身到10% 的队列中？我的优势（核心竞争力）到底在哪里呢？
要探讨这个问题，首先就要认可一个假设前提：（适当的、优质的）基本面分析和技术面分析都是有效的，都可以帮助我从市场上盈利，否则就没有讨论下去的必要。
其次，讨论的主体应该基于自己，就是以我个人的实际情况，要从交易中获得盈利，那我究竟应该从基本面还是技术面入手？比如高盛说做交易要研究基本面，这样的论断即使再正确，对我来说也没有什么意义，因为我不是高盛，我没有办法获得高盛的资源。因此，很多讨论基本面和技术面优劣的文章，对作为个体的“我”来说，其实意义不大。
所以，我们要探讨的核心是：假如基本面和技术面都有效，那么“我”应该如何选择？
我一直有一个观点：我们所追求的一切结果，其实都取决于两个方面：信息（物质）的获取和对信息（物质）的处理。
比如做菜，取决于食材（物质、信息）和对食材的加工（处理）。
以此类推，做饭和钓鱼，学习和开车，做交易甚至做爱，都不外乎对信息（物质）的获取和对信息（物质）的处理。
让我们回到交易的主题上来，我们的交易，无非是基于我们所获得的信息，并对信息进行处理最终得到的结果：
如果用基本面作为依据，我们通过标的物（比如螺纹钢）的基本面信息如供需关系（产量、销售库存、现货价格等）及宏观（外围）影响因素等，并对这些信息进行处理：哪些信息是有效的？这些信息分别对价格走势影响的权重如何？相互叠加后又会造成什么样的影响？
如果用技术面作为依据，我们获取标的物的价格、成交量等信息并对这些信息进行处理：我采用什么样周期的价格、成交量？我基于波动率指标还是基于加权平均值指标或者多重指标多重周期叠加？
那么，对交易结果的影响无非取决于两个方面：
信息本身的可靠性，考虑到期货交易的特性，这个可靠性应该包含准确、完整、及时等多维度评断标准。
对信息处理的能力：我筛选哪些维度的数据？基于筛选后的数据进行什么样的整合？从而形成什么样的标准和规则？
而大家都获得同样或者基本一样的信息，比如价格成交量等，那么在这个博弈市场内，你想获得成功，你的信息处理方式就要高于大部分人，就好比我们都拿一样的鲤鱼，做出来的味道想要好于别人，那厨艺（信息处理能力）就更重要了。
基于这样的基本规律，那我们就应该推断出：简单地根据现货价格涨跌（这个信息的获取并不很难）来做期货，或者简单地根据一条均线突破做交易，基本上是很难成功的，因为你既没有信息获取的优势，又不具备信息处理的优势。
那么，回到个体交易者，究竟应该采用基本面分析为主来进行交易，还是技术面分析为主进行交易？
首先取决于你的信息获取能力，比如你有较好的现货产业链背景或者较深的产业研究水准，你就比较容易比大部分人更清楚影响标的物价格走势的因素、权重，自然你用基本面分析来进行交易，首先在信息获取上就有优势，再在此基础上慢慢建立起自己的数据处理模式，你自然更容易成功。而且，你获取信息的优势越强，那你处理信息的要求越低，从而你收获好结果的概率越高。
而对大部分普通交易者来说，所谓的基本面更多的是一些片面的、滞后的、甚至真假难辨的消息面，加上自己很难建立起一套综合处理这些信息的模型。
而技术面的信息，你可能不具备任何的优势，但你也没有什么劣势，也就是说基于技术面交易，大家在信息获取上是基本一致的，接下来比拼的是信息处理能力，大家都处于同一条起跑线上。
所以，具体到你自己，到底是采用基本面分析还是技术面分析？只有你自己可以给自己答案！
就我和我的团队而言，目前我们采用的是纯粹的技术面分析，原因就是：我们不具备信息获取方面的优势，但我们有较强的编程能力，因而我们有较强的数据计算、分析、统计能力，这是我们的优势，我们当然去尽量发挥自己的优势了。
在写这篇文章时，我也在假想如果我们从基本面分析入手，那我们该如何去做呢？
因为我和我的团队，都没有什么现货产业链背景，所以如果我想做基本面分析，那我很可能会去找已经加工过的信息来进行二次处理:
比如我在设定好一个标的物后，会去找期货公司或者专业性机构针对这个标的物的定期研究报告，并对历史报告与该报告时间接下来的几段时间区间（如30日，60日，120日）的价格走势进行统计，设计一个打分规则，根据其准确性和优越度进行评分，然后筛除得分很低的报告来源，对表现较好的数据源进行加权处理，最终希望能得出一个比较正向的方法模型；
也有可能我先统计那些研究报告中的各自论据，将论据进行归纳整理，列出影响价格走势的各方面要素，再去寻找这些要素的数据源并进行处理和数字化关联，然后通过我们的大数据运算，寻找到这些要素最优化的权重，最终建立一个模型。
当然，也很有可能要和技术面相结合：基本面判断方向，技术面决定介入时机或者用基本面分析出来的结论对技术面的交易行为进行筛选。
当然，这纯粹是我个人假想，能不能成功我完全不知道，很大可能是胡说八道。也许有朋友说那些研究报告都没用，那我觉得那些专业研究人员，专业团队的研究都没用，那我就更没有理由去研究基本面了。其实研报并不是没用，而是在于你如何处理那些信息而已。
在一个充分竞争的博弈市场，准入门槛越低，那么生存门槛就会越高，期货是最典型的低门槛低存活率市场之一。如果你在信息获取和信息处理上都没有明显的优势，结果不难预见。
今早在朋友圈看到一篇文章，说统计表明2017年全国餐饮业中盈利的比例大约20%-30%，要知道哪怕开个小吃店，进入门槛也大大高于做期货，所以期货的盈利账户比例小于10%，其实正常。
那么，我如何打败90%，跻身到10% 的队列中？我的优势（核心竞争力）到底在哪里呢？
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