◆本書集結作者七本主控戰略系列叢書的菁華,提供熱愛技術分析的投資人參考運用,其實用性將是學習技術分析愛好者的最佳選擇之一。本書針對不同的主題做更深入的探討,透過本書可以快速的了解主控戰略技術分析的輪廓,更能夠深入技術分析的精髓。
◆本書嘗試解決讀者在運用時最常遇到的疑惑,比如開盤法是否僅能用在加權指數?個股的操作能不能使用?波浪的定位要如何分辨?同時特別詳細的說明關於K線邏輯的推演思考,關於型態學與成交量的研判,並利用圖檔說明相對位置的研判對應關係;另外,技術分析部份,也嘗試建立讀者操作的觀念與面對市場的心態。
◆全書共分成八章:
第一章 測量系統。
第二章 波浪理論。
第三章 型態學。
第四章 移動平均線。
第五章 K線。
第六章 成交量。
第七章 開盤法的運用。
第八章 即時盤態的運用。
作者簡介:
黃韋中(阿民)
學歷
台南市人,國立成功大學機械工程學系碩士學分進修班結業。專長為機械設計、股票金融市場技術分析與紫微斗數命理研究。
經歷
曾任中時晚報、中華日報命理專欄作家,飛狐交易師股票軟體技術分析顧問。
主要著作
一、主控戰略系列
主控戰略K線(2003年寰宇出版)、主控戰略開盤法(2004年寰宇出版)、主控戰略移動平均線(2005年寰宇出版)、主控戰略成交量(2005年寰宇出版)、主控戰略即時盤態(2006年寰宇出版)、主控戰略波浪理論(2007年寰宇出版)、主控戰略型態學(2008年)。
二、實戰手記系列
股價波動原理與箱型理論(2006年)、技術指標與波浪理論的關係(2007年)。
章節試閱
前言
楔子理論本身並不能防範風險,它的作用只是將風險降低而已。——羅伯特‧莫頓( Robert Merton)錯誤的統計結果,導致成功的結論,只是一個巧合!某君統計了女子頭髮長短與成績表現優劣之間的關係,發現頭髮越長與較好的學業成績之間呈現相關性,因此他下了一個結論,女子的頭髮越長,學業成績的表現可以越好。當這樣的統計數字被發表之後,造成了校園間留起長髮的效應,但是學業成績的表現依然與原本的分布情況相同,原因是大部分的女生沒有因為留起了長髮而使成績進步,反而因為花費在整理頭髮的時間增長,導致學業成績的退步。略有基本常識的人都知道,頭髮長度與知識高低、學業成績優劣,根本牽扯不上關係,但如果集合的樣本夠多,然後將頭髮長度與成績優劣紀錄下來,加以強迫性迴歸,也會出現某種程度的關連性。這明明是錯誤的統計,可是其結論卻被當成一種典範加以宣揚,所以我們可以說,只要是利用科學的方法但卻是錯誤的統計,所得到看似合理的結論,是一種「偽科學」,不過是披著科學的糖衣迷惑眾生的一種手段罷了。在金融市場,這種錯誤的觀念實在不少,自然會造成投資人對市場的誤判,永遠也看不清楚市場的真相。油價與股市漲跌的關連性,就是一種錯誤的類比。不知道從什麼時候或是哪一位專家開始,市場上便充斥著油價與股市指數成反比的看法,即油價上漲時,股市的主要指數將會下跌;反之,油價下跌時,股市的主要指數將會上漲。後來造成一股風潮,許多專家跟進這樣的理論,並在媒體上大力宣揚這樣的觀念,部分投資人也就不經思索照單全收,其實這是犯了訴諸權威的錯誤,以為代表權威的媒體或是特定人士,他所傳遞的訊息就是金科玉律。油價漲跌與指數漲跌的關係是否成相關性, Ken Fisher在新書《 The Only Three Questions That Count》中指出,若根據相關係數(correlationcoefficient)來分析1970年至2006年間每月油價與標準普爾500指數走勢間的關連,便會發現相關係數為-0‧11,證明油價與指數之間沒有明顯關係,而決定係數僅約1%。就在金融風暴的新聞方興未艾之時,經濟專欄作家葛羅斯( Daniel Gross)在2008年10月26日,於星期泰晤士報選文提出一套星巴克理論,聲稱一個國家的星巴克咖啡店數量越多,受到這波金融危機衝擊的可能性就越高。這一套理論的根據,來自于星巴克與當地房地產及金融市場榮枯有關,例如,星巴克喜歡開在金融中心所在的區位,因為銀行家,金融從業人員靠星巴克熬夜,葛羅斯還舉出北歐國家沒有星巴克,所以遠離金融風暴當作例証。這樣的推論實在令人感到錯愕。我們以1997年的金融風暴來進行比對,當時一樣出現金融風暴,起點在俄羅斯,最後整個亞洲都陷入這一個風暴之中,當時可沒有星巴克或是其他連鎖飲食店在俄羅斯金融中心附近林立。這樣的理論是相當不可靠的,因為我們無法在下一次以相同的理論去評估金融風暴是否發生,所以這種在事情發生後,試圖找出相關性的論調,不但過於牽強且不可信,頂多是事後諸葛的飯後閒談罷了。下一次若有金融風暴發生,不知道主角會不會被換成咖哩飯或是牛肉麵?在金融市場中,也有一個古老的類似的論調,即景氣好不好,看裙子的長度就可以知道,也就是說,經濟景氣越熱絡,女性的消費力越高,更會花錢打扮,因此在景氣大好時,迷你短裙就會當道。時尚界就曾經針對這樣的論調提出反駁說,現在所有的消費者越來越聰明,也越來越懂得選擇,往往可以看見長裙同時與迷你裙流行,窄的同時跟寬的在流行……。因此這個理論是否可用,投資人們不妨自行觀察一番。以研究技術分析者的角度而言,單純的觀察 K線圖的波動,顯然容易的許多。不管是採用什麼理論進行觀察,最後不都是以價格走勢來決定一切?價格走勢的變化便呈現在 K線圖中,因此我們沒有理由不關心價格的變化。但是,走勢變化是要經過思考的,沒有經過思考的操作行為,將具有相當高的風險,這不禁使我想到華爾街古老的操作名言:「牛會賺錢,熊也會賺錢,至於豬,只好等著被宰」。
不必看隔壁的老王話說老李住在巷口與老王比鄰而居,今天我們想要了解老李的為人,最好的方法就是與老李成為朋友,直接觀察他的行為就可以了,而不是去看隔壁老王的行為表現。同樣的道理,要在市場中觀察指數的變化,直接觀察指數的走勢就可以,沒有必要將觀察的依據搞得太過於複雜。市場行家或是專家常說,可以觀察指標股來推論加權指數的變化。看似有理,其實充滿了自由心證,在什麼時間要拿什麼股票來當成指標股,完全沒有一個準則,有時候看台積電,有時候看聯發科,甚至還有拿中橡當成指標股觀察的,至於是什麼理由則是說不清楚,就好像我們問算命先生,為什麼會如此這般時,算命先生常會以「天機不可洩漏」來作為搪塞一樣。事實上,加權走勢要出現明顯的上漲,不是由一、兩檔股票可以決定的,往往是一個族群或是幾個族群一起帶動,如果要在盤中以某一檔股票走勢如何,來推論加權可能的走勢,不但緩不濟急,連選擇該看哪一檔股票都眾說紛紜,沒有一個準則,那麼如何能夠奢望可以恰當的解讀股價波動?直接觀察加權指數的走勢變化,不但簡單方便也相對精確許多,投資人應該揚棄這種似是而非的論調,專注在所見的走勢上研判。任何神準的大師,都會有失誤的時候在市場上,總是充斥著許多的大師,在對市場進行預測分析時,莫不讓崇拜者奉為圭臬而遵循著,但是他們難都是不敗的嗎?葛蘭碧( Joseph Granville)在1970年代末期,都可以精準的預測行情走勢,甚至他在1981年9月的賣出指示,連帶引出的龐大賣壓使股價重挫的現象,幾乎引起全球金融恐慌。但是在道瓊工業指數上漲到800點時,他卻告訴客戶股市正在崩盤當中,結果道瓊工業指數卻無視於這樣的預測,持續攻堅並站上1200點,這樣的結果讓聽信他建議而去放空的信徒,遭受到嚴重的損失。
1984年他再度警告:「多頭市場只是一個泡沫假象,崩盤將至。」但是走勢卻進入1980年代的大多頭市場。布雷希特( Robert Prechter)在1984年崛起,並以「艾略特波浪理論」專家著稱,因為他很早就斷言行情將可以挑戰3000點,所以當道瓊工業指數向上突破1000點時,人們便開始崇拜這位大師。但是在1987年10月,他才剛剛發出賣出訊號不久,隨即又告訴他的追隨者買進,結果道瓊工業指數暴跌500點。近代最有名的投資大師,應該非華倫巴菲特( Warren Buffett)莫屬,但是他在2005年放空美元,大虧302億,雖然後來反虧為盈,但這種凹單方式不像是投資大師該為,一般投資人也無能為力仿效這樣的操作方法。
2008年中,瓦漢‧詹吉江( Vahan Janjigian)這位作家甚至出版了一本書:誰說巴菲特投資就不會出包?裡面就舉出了巴菲特在投資上所犯的錯誤,甚至為這些錯誤付出沉重的代價,這些錯誤不但證明他也只是凡人,同時也可以讓我們體會到,天底下沒有任何投資人能夠保有完美的紀錄。
市場中有句戲言:壞掉的鐘,一天也會準兩次。在金融市場中進行預測分析的人這麼多,總有一次會被說中、或者是總有人會猜中某一次或多次市場重要的轉折,然而我們獲得的訊息卻是紀錄正確預測的那幾次,往往有意或無意的忽略了預測不正確的次數,而這樣的造神運動從沒有在市場中停止過。
「漫步華爾街」作者墨基爾( Burton G‧ Malkiel)就曾經說:「聽信股市大師預言的人,必抱憾以終」。
如果投資人能夠認清沒有人可以永遠正確這一項鐵律,那麼他的操作心態就可以起了化學變化,才會去思考如何面對操作錯誤的結果,甚至處理錯誤的部位。因為自己做的決定,不管是聽了誰的建議或者是自作主張,到最後,仍然是自己要去面對、自己處理。做了錯誤的決策並不可怕,可怕的是沒有即時的、誠實的去面對。所以,巴菲特能夠在市場中被推崇,除了他極大部分成功的操作之外,更重要的是他在犯了錯誤後可以從中找到解決的方法,並且降低操作上的損失。所以我們在看見別人錯誤和失敗的同時,仍然是可以學習的。學習認識類似的風險,不要重蹈覆轍;學習解決錯誤的方法和態度,為下一步可能成功的結果墊下基石。黑天鵝事件納西姆‧尼可拉斯‧塔雷伯( Nassim Nicholas Taleb)提出了黑天鵝效應,所謂的黑天鵝效應,是指看似極不可能發生的事件,但他卻發生了。
它具三大特性:不可預測性、衝擊力強大、以及,一旦發生之後,我們會編造出某種解釋,使它看起來不如實際上那麼隨機,而且更易於預測。我們人生的各種大小事件,難免會愈見黑天鵝,就金融操作而言,往往以為是正確的操作觀念與操作技巧,在獲利與名聲都達到高峰時,黑天鵝卻悄悄的出現,給予當事人重擊,並且告訴當事人說:你錯了,這些成功不過是隨機性的致富而已。
1997年諾貝爾經濟學獎得主休斯( Myron Scholes)與莫頓( Robert Merton),與前所羅門兄弟公司副董事長梅立威勒( John Meriwether)創辦了長期資本管理公司( Long Term Capital Management,簡稱 L T C M), L T C M1993年成立以來,利用操作衍生性金融商品的槓桿作用,每年之報酬率皆超過40%。但就在1998年3月,俄羅斯發生金融危機導致盧布貶值,俄羅斯政府只好宣佈停止支付國債利息,使得持有大量俄羅斯國債的 L T C M損失慘重,資產從48億美元迅速跌落到5億美元。此事件除了讓索羅斯受傷退場外,也造成市場上股、債市鉅幅重挫,引發極大的賣壓,並使市場流動性呈現停滯,造成所謂的「流動性衰竭」。
由於 L T C M的資金來自世界各大銀行,造成虧損的連鎖效應使得全世界約有4000檔避險基金,高達十兆美元的部位岌岌可危,最後 F E D於1998年9月23日決定由16家債權銀行共同挹注36億美元,接管 L T C M。 F E D並配合在9月、10月及11月各降息1碼(0‧25%),將聯邦基金利率由5‧50%降至4‧75%的最低水準。這才平息 L T C M瀕臨破產、俄羅斯償債危機及亞洲金融危機所串成的全球危機。然而此一事件並沒有讓華爾街金童,與善於財務工程的專家,重視金融市場中可能再度出現的黑天鵝,依然在金融市場上大量發行衍生性的金融商品。金融人士顯然認為,這些倒楣的事情,或者是在歷史重複不斷發生的泡沫,應該不會發生在自己的身上,更忽略了經濟學家歐文‧費雪( Irving Fisher),在1920年曾經說過的警告:「低利與過度的借貸,會使股市過度成長,最後崩盤。」命運的黑天鵝終究沒有放過投機人士,在2007年引發了更大的金融危機。這一次危機的肇因,就是歐文‧費雪的警告,與許多金童貪婪的結晶。
2007年3月,美國第二大次級房貸公司 New Century Financial Corp,遭調查非法放貸後下市,正式引爆了次級房貸的巨大風暴。接著在2007年8月,美國第五大投資銀行貝爾斯登( Bear Stearns),旗下兩檔與次貸相關的基金倒閉,導致15億美元的虧損,使貝爾斯登面臨可能破產的窘境,此事件導致華爾街多家金融業者停止房屋抵押貸款,全美第十大抵押放款業者 American Home Mortgage Investment Corp瀕臨破產,同時引發德國、法國、美國金融市場的信用緊縮,最後在2008年3月,貝爾斯登以每股2美元出售給摩根大通。在2008年7月初,雷曼兄弟( Lehman Brothers)研究報告看空全美最大房貸公司房利美與房地美,正式掀起二房財務危機,在同年9月美國政府只好接管房利美與房地美,以防金融危機持續擴大。但是黑天鵝持續出現在華爾街,空氣中彌漫著詭譎不安的氣氛,終於在2008年9月15日,全球第四大投資銀行雷曼兄弟聲請破產保護;全球最大的保險集團 A I G因籌資案失敗,轉向 Fed求助400億美元,並決定進行企業重整;而全球最具規模的證券公司美林證券被美國銀行以500億美元併購。其中以雷曼兄弟破產造成的衝擊最大,因為雷曼兄弟是具有158年悠久歷史的投資銀行,屬於作風保守的金融機構,但仍然玩起金錢遊戲,尤其是將房貸變成債券(衍生性金融商品),精緻的包裝後轉售到各金融市場中,在台灣即是所謂的「連動債」,預估全世界約有1281億美元的債券型商品,將可能變成廢紙,就連台灣的投資人與金融機構也災情嚴重。諷刺的是在2007年,雷曼兄弟還被《財星》( Fortune)選為「最被羨慕的公司」第一名。類似的黑天鵝事件,或是類型完全不同的黑天鵝事件,會不會再度發生?而屬於個人操作生涯中的黑天鵝事件,會不會也悄悄的靠近我們的身邊?會的,非常肯定。我們永遠無法避開忽然現身的黑天鵝,因此在操作過程中,除了要記取歷史的教訓,更要謹慎面對每一次的操作。有人說,既然熟悉了技術分析,應該在市場中大開大闔的操作,怎麼還在強調要保守的操作?原因相當的簡單,我們並沒有比華爾街的金童聰明,也沒有諾貝爾經濟獎的光環加持,更不清楚哪一個時候的操作會凸槌而導致損失,最重要的是,我們的損失不會有其他金融機構伸出援手來進行拯救,而且操作的是自己的血汗錢,請問,能夠不對黑天鵝持有敬畏之心嗎?千萬別相信,所有的泡沫都是屬於稀有事件。再怎麼稀有的事件,相較於人類時間的恆河中,將是一個定數,過去的歷史已經重複太多次的泡沫了。在市場中活的久,總比活的燦爛好。各位投資朋友,你想選擇哪一種?勿迷失於專家的定錨效應著名的心理學家史洛維克與李生斯坦,提出了定錨效應(anchoringeffect),運用在執行各種理財決策的時候,意思是指人們容易有先入為主的想法,此即所謂的經驗法則,這種主觀性的估計,其實非常容易受到額外資訊的干擾,導致人們會對原先主觀性的估計加以修正,使其經驗法則產生偏誤,而經驗法則的偏誤即為「定錨效應」。
舉個例子來說,在消費市場中某一項產品的原始定價為1000元,此定價本來就包含一定的利潤在內,但是經過包裝與宣傳的鋪陳之後,我們可以將這一項產品的定價標籤撕下,換成價格是2000元的標籤,成為放在陳列架上的定價。當消費者接受或者是習慣了這樣的定價之後,賣方便可以開始灑出誘餌,比如趁著週年慶時提出7折的優惠。因為消費者已經被價格定錨,立刻會產生比價的效應,心想:此時只要花費1400元就可以買到原本2000元的產品,實在是太划算了。所以消費者莫不紛紛掏錢購買,事實上,賣方仍然多賺取了400元的額外利潤,這一項東西還是很貴。在金融市場中操作,我們是不是也被定了錨而毫無所覺?甚至造成我們錯誤的決策而不自知?最常見的定錨效應是本益比的迷思。所謂的本益比(price/earningsratio),又稱 P E值,計算方法是以每股市價除以每股盈餘。投資專家常說,要投資低本益比的股票,事實上本益比的高低難以界定,因為每一項產業,在每一個不同的時空背景,所得到的市場認同度將會不同,因此可以被接受的本益比高低也會產生極大的差異。假使某一檔股票的前景為投資人看好,便容易成為市場中人氣聚焦所在,投資人願意以較高價格買進,那麼他將可以享受較高的本益比,甚至出現所謂的「本夢比」。
而不被市場中大多數的人所認同的股票,縱使當時本益比如何的低,股價的起伏仍然像是一灘死水,在多頭中如果無法吸引投資人的注意,這種股票在時空背景轉入空頭時,將會有領先下跌的效應。如何評估本益比的高低?不如拋開以本益比為優先選股的條件,先以價格的擺動為優先考量,如此就不會被低本益比所惑,出現買在低本益比的價格後出現更低價,不敢買高本益比的股票卻看見他屢屢創高,同時利用價格的擺動來觀察,也可以規避本夢比的泡沫在被戳破以前,能夠有所警覺而先行退出。在主控戰略中心網站中,個股遊戲專區裡的討論正巧有一個這樣的實例。在2007/10/29與2007/11/05兩天分別有網友提出,亞光(代號3019)前三季的獲利是6‧5元,為什麼股價沒有上漲呢?
個人當時提出的觀點是:「(1)若以基本面來探討,本益比約在17‧18~10‧73之間震盪,而其他同業本益比平均值約在45左右,該股會這麼低,代表市場認同度不足。
(2)就技術面而言,長線趨勢走空,短線在進行扭轉,是否能夠成功,請觀察會不會再破105新低。」但另外一位網友在2007/11/08對該股有不同意見,他說:「風水輪流轉,只要公司基本面在,趁本益比低的時候不正是投資的好機會,等你發現市場都認同了,通常股價也漲到高點了,你要那時再去追高還是趁低檔買進等待呢?」當時我的看法仍然沒有改變,故在同一時間與之討論時認為:「就技術面而言,股價又破底,代表尚未出現訊號,亦即沒有「特定人士」對他有興趣,………,以個人經驗而來看,當基本面真正好轉時,技術面就會呈現出特定的走勢。」技術面既然沒有出現可以值得進場的訊號,就不需進場。在這裡不是要宣揚個人的技術分析能力強弱,而是要告訴投資朋友,如果可以嗅出一點危險,就不要輕易去冒險。其實研判的道理非常簡單,專業的投資機構,他們的專業評估,難道會落後我們一般的投資人?大股東與業內人士,對於公司的前景或是利多消息,難道不會比我們早些時候知道?如果是這麼值得持有的公司,以這樣的獲利與相對的低本益比,法人與大股東早就爭相購入,此時股價的波動就會呈現出值得進場的訊號了,哪裡是這種要死不活的 K線走勢呢?保持警覺的好處是萬一憂慮成真,將可以避開股價不幸下挫的風險,如果是因為過度警覺而錯失進場的時機,損失的僅止於一次獲利的機會,荷包可不會縮水。
前言
楔子理論本身並不能防範風險,它的作用只是將風險降低而已。——羅伯特‧莫頓( Robert Merton)錯誤的統計結果,導致成功的結論,只是一個巧合!某君統計了女子頭髮長短與成績表現優劣之間的關係,發現頭髮越長與較好的學業成績之間呈現相關性,因此他下了一個結論,女子的頭髮越長,學業成績的表現可以越好。當這樣的統計數字被發表之後,造成了校園間留起長髮的效應,但是學業成績的表現依然與原本的分布情況相同,原因是大部分的女生沒有因為留起了長髮而使成績進步,反而因為花費在整理頭髮的時間增長,導致學業成績的退步。略有...
目錄
目錄 自序前言
第一章 測量系統
第二章 波浪理論
第三章 型態學
第四章 移動平均線
第五章 K線
第六章 成交量
第七章 開盤法的運用
第八章 即時盤態的運用結論
目錄 自序前言
第一章 測量系統
第二章 波浪理論
第三章 型態學
第四章 移動平均線
第五章 K線
第六章 成交量
第七章 開盤法的運用
第八章 即時盤態的運用結論
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