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林荣个人认为技术分析，量化分析，本质上是历史归纳法。 包括文艺复兴这样的著名量化基金，其实也是高级的归纳法，找到一些规律，加以利用。但是，这些规律不会永远有效，很可能转瞬即逝，所以，量化算法需要不断更新。 由于股市是典型的复杂系统，作为简单系统的某个简单算法，技术分析法，根据算力等价原则，是不可能长期预测并跑赢市场的。即使是再牛的量化算法，也只是在一定时间内有效。 另一方面，风险回报率与长期复利增长的关系，凯利判据，是数学推理，纯粹的演绎逻辑。 但是，作为投资者，判断风险回报率才是最难的。 比如，索罗斯做空英镑，如果他告诉你风险回报率和可能的损失百分比，稍微明白数学的人都知道要重仓。 但是，不是所有人都能有索罗斯的高度确信判断，即使是Druckenmiller最初首先想到了这个交易，也没能理解这个风险回报率关系，仓位不够重。 没有长期必赢之策略，有的话，早就是首富了，因为系统是不断演化，环境变，策略也要变。不过有一些投资的底层原理可以遵守。 目前为止，我看到的技术分析都不具有坚实的理论基础和底层逻辑。所有的解释都是基于历史和经验，无法复制，每次都不一样。说白了，就是涨了看多，跌了看空，再辅以所谓0.618黄金分割，斐波那契一类的东西，无法做到较大概率的判断。比较接近玄学，离科学比较远。 科学的特点就是可以证伪。现在模型的预测，几天以后就可以证实/证伪。而且，公式都是公开的，任何人如果有技术基础，都可以用Matlab或其他工具计算。 但是，这个模型的预测，时间点的意义大于具体点位。最重要的信息就是时间点，而不是点位。在重大转折点附近，波动加剧，点位非常不稳定。 另外，这个模型在绝大部分时间是不适用的，可能只有1%的市场异常时期才有效。当然，具体的适用范畴，起始点选取，参数调教，那就是需要很多研究了。 拭目以待！技术分析不是量化模型，只是归纳法的产物。好的量化模型要有演绎的底层逻辑。😆 |
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