跨时代的经济学：技术分析

　　技术分析是指通过历史数据的形态来预测未来的市场价格 ，它是现代经济学中的异类。一些质疑它的人认为技术分析与低劣的投机或者赌博大同小异，还有人认为技术分析不过是过去遗留下的陋习，仅比占卜术稍微复杂一点而已。定量分析的拥护者认为技术分析陈旧落后，并且不足采信；相比之下，他们认为经济学应该像物理学一样建立完美的模型。他们要求成功的技术分析必须能够在数学上证明其有效性，排除异常情况后仍有较高的成功率以及可观的收益率。开诚布公地讲，我们认为技术分析是一门具有合理性和实用性的学科，只是由于一些错误的认识而使其名声受损，它值得我们进行深入的学术研究。

　　如果考虑到技术分析起源的历史（和时有发生的滥用），那些怀疑它的观点也是可以理解的。许多技术分析方法在计算机发明之前就已经出现并流传下来了，而在没有计算机的时代进行大量的数据处理是不可能的，所以并不是所有的技术分析方法都经过现代定量分析的全面检验。许多技术分析的术语和概念看上去故作深奥或者陈旧过时，并且通过观察图表的形态来发现投资机会，如“头肩顶”和“杯柄突破”，这些方法乍看上去与占星术非常相似，并不像科学。无论如何，其中许多方法只不过是前计算机时代启发性的研究，那时即使简单统计也是难以实现的。举例来讲，10日移动平均线成为技术分析的常用指标，并不是因为10天是*3天数，显而易见，这是因为它很容易计算。事实上，在“经典的”技术分析中有许多这样的概念，这些概念可以通过量化分析得到改进。

　　从本质上讲，定量分析和技术分析的目的是相同的：它们都试图通过过去的模型来预测未来。一个是用统计的方法，另一个是用直觉。定量分析是用计算最小残差平方和的方法来寻找既定数据的a1拟合线，而技术分析则是通过看图来估计、寻找特定的形态，并推理其他市场参与者的想法和情绪。两种方法各有优点。但这并不意味着两者的地位是相同的；很明显，定量分析轻松地获胜了，因为它能够展示自己的附加值所在，所以它在金融业中占据最为重要的地位。但出人意料的是技术分析韧性十足、不屈不挠，在很多金融领域中，如商品期货和货币期货市场中，技术分析仍然是主流的分析方法。这些现象说明，技术分析仍然是很有效的，甚至不亚于很多复杂的量化分析。幸运的是，两种方法正逐渐融合，虽然步伐缓慢，但这个发展趋势是非常明确的。

　　尽管技术分析在整个历史长河中取得了巨大的进步，近年来进一步发展出了更加系统的方法，但是技术分析者仍然受到当今社会的排斥。这样的例子比比皆是，只需看看美国金融业监管局（Financial Industry Regulatory）直到2005年才开始接受注册技术分析师 （chartered market technician，CMT） 认证就可以知道。部分原因是技术分析在过去经常与投机、做空和操纵市场有关。托尼?塔贝尔（Tony Tabell）是一个资深的技术分析家，他继承了父亲埃德蒙?塔贝尔（Edmund Tabell）在20世纪30年代创立的技术经纪业务，他对此有如下论述 ：

　　如果没有与经历过那段时间的人交流，你很难想象20世纪三四十年代从事技术分析的大环境有多么恶劣。整个经纪业务几近瘫痪，纽约交易所的成交量在100万股以下。那时正是20世纪30年代经济大萧条时期，大家手头都没有钱，即使他们有钱，对投资也没有任何兴趣，而且技术分析曾在20世纪20年代被过度滥用。各种各样的证券法案相继出台，以根除20世纪20年代出现的那些典型的操纵市场的行为。因为技术分析（特定的点数图）在很大程度上被认为是一种投机取巧、操纵市场的方法，承认自己进行了技术分析工作，无异于承认自己参与了某种轻度的犯罪。我也体会过这种感觉，因为在20世纪50年代开始技术分析工作时，这种对技术分析的态度还没有彻底转变，所以我能够想象到20世纪三四十年代存在的这种观点是多么荒谬。

　　有效市场假说（efficient markets hypothesis，EMH）由萨缪尔森（Samuelson，1965）和法玛（Fama，1965a，b；1970）提出，但并没有多大用处。2按照这一理论，市场数据的图形中无法找到交易策略。自从这个基于理性预期和有效市场假设的现代金融理论出现之后，技术分析因为不能得到数学上的证明，而被挡在学术研究的门槛之外。普林斯顿大学金融学家伯顿?马尔基尔（Burton Malkiel）在他的杰作《漫步华尔街》（A Random Walk Down Wall Street）  中写道：“在科学的审视面前，技术图表的解读只配和炼金术相提并论。”

　　如果我们草率地判断技术分析将会消亡，那就大错特错了。最近的研究发现，事实与有效市场理论完全不同——原因是由于人类存在认知偏差，如盲目自信、过度反应、厌恶损失和羊群效应。不仅如此，一些研究还发现了技术分析新的理论基础，以及一些技术形态和指标实证上的有效性。

　　马尔基尔将技术分析和炼金术归为一类并不是偶然的。在这里我们发现了技术分析的声誉被人质疑的另外一个原因——很早以前人们就将技术分析与占星术同时使用。古代巴比伦系统地记录了各种商品价格的变化，大部分为日数据，但是他们经常将某类商品与双鱼座和金牛座的星相联系在一起，来判断市场是上涨还是下跌。与此类似，中世纪商人手册中条理清楚地记载了重量、测量和汇率，此外还经常有篇幅很长的天文学附录，并且建议读者在星象处于处女座区域的时候，进行买卖或开始工作。另外一个例子是16世纪安特卫普（Antwerp）地区  的商人克里斯托弗?库尔兹（Christopher Kurz），他宣称利用基于天文现象的技术交易方法，能够准确预测20日以内的商品价格。

　　技术分析和天文学之间的联系如此紧密，自然成为今天技术分析受到质疑的重要原因。但是对古人而言，占星术是一种生活方式，广泛应用于人类生活的许多方面，包括战争和医疗。克里斯托弗?库尔兹是一个广受质疑的政治占星家，他因预言教皇将会消失而闻名。同样地，古希腊的七贤人之一米利都的泰勒斯（Thales of Miletus）   也利用行星的运行来预测天气，这些预测并非偶然。虽然今天我们会觉得社会如果在很大程度上依靠占星术来运行是很荒唐的，但有趣的是，如果我们将占星术作为前计算机时代的一组随机数据的话，它的流行就不奇怪了。到现在为止，金融和其他领域的预测仍然是一个概率事件。和今天用计算机产生随机数据进行统计预测一样，如蒙特卡罗方法构建贝叶斯估计，占星术也可以认为是古代预测模型所输入的随机数据。

　　技术分析的演化并非独立发生的。市场的发展是促进技术分析发展的重要因素。在古代巴比伦，简单地在泥板上记录商品的价格就能够跟踪市场价格了，但随着金融交易的诞生，能够得到系统的市场数据变得非常有必要。到18世纪30年代，价格图表出现并迅速普及，随之出现了许多以绘制和销售大量复杂的图表为生的人，就像威廉?斯坦利?杰文斯（William Stanley Jevons）和杰姆斯?怀尔德（James Wyld）一样。

　　投机是推动技术分析发展的另一个动力。尽管投机者和技术分析者之间并不完全一致，但他们都依赖于对市场心理和供需力量的分析。特别是随着投机技术的成熟，技术分析方法变得更加具体化，如在17世纪的日本大米交易所中传奇的商人本间宗久（Munehisa Homma）发明了蜡烛图方法，并且形成了他独特的技术分析见解，该方法能够直观地看到一段时间内的开盘、*6、最低和收盘价，这些方法时至今日仍然被广泛采用。尽管远隔重洋，历时千百年，现代技术分析之父查尔斯?道的智慧，与他的前辈惊人地相似，包括古代雅典人使用价格水平作为市场观点的指标，本间宗久阴阳（牛市或熊市）循环的观点，中国的“大道”指出的“物极必反”。3这些相似之处揭示了受趋势支配并强化趋势的技术分析是一种普遍现象，技术术语强调的规律深深根植于人们的人性中，如同1633～1637年在阿姆斯特丹发生的郁金香泡沫事件。如德拉维加（de la Yega）   所说，“我们在这一点上非常相似：当价格开始上涨，我们会认为它会上涨得更多，当它们已经处于高位，我们就会认为它将背离我们而去。”4只要是人类而非机器人参与市场，泡沫和崩盘就不可避免。在2007～2009年全球金融危机末期，许多基本面分析都已经崩溃，金融领域中*10能做的只有技术分析。在本书中，我们将在更广阔的、非技术性的视角之下研究技术分析，从远古、中世纪到现代各历史阶段中，追溯其起源和演化历程。我们既不是业内的技术分析人士，也不是通常所说的“技术分析家”，但过去的很多年中这项独特的技艺深深吸引了我们，本书是我们在尝试理解这项技艺的过程中自然而然得出的成果。作为门外汉，我们希望带来一些不同的视角，以弥合学术研究和技术分析两个群体之间的认知差异。在我们之前出版的书《金融异术：与顶级技术分析师的对话》中包含了对优秀技术分析师的访谈，访谈中他们用自己的语言讲述了各自的行业技巧。本书中，我们将在更广阔的视角下，探寻技术分析在整个历史中的来龙去脉。

　　这项工作比我们之前预计的更加困难，因为在许多情况下，缺少一手的技术分析的史料，它们的创始人也没有将所有思想都阐释清楚。这也毫不奇怪，因为过去技术分析并不是一个独立的学科；不仅如此，它还总是与直觉混淆在一起，反复无常，很少有系统的买卖实践，无论是投机者、银行家还是交易商都缺少这类实践。人们常说商人是人类独立精神的拯救者，他们推动了世界文明的进步，在这一点上，技术分析者和他们是一样的。正是商人结束了单调的修道院式教育，在商业和日常生活中使用拉丁文，是他们发起并奠定了中世纪的教育。历史上很多伟大的科学家也致力于投资，市场经验也经常会助益他们的科学发现（斐波那契  就是其中的一个例子）。沙普尔（Sapori）曾说过，中世纪的商人“追溯历史上各个时代的人物是全面认识人性的*10方法”。5我们希望本书也能从各时代的技术分析者那里得到同样的收获。

 　　　　

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