自述:技術分析是用來騙我的嗎?


我不知道諸位是如何接觸到金融投機的。不知道你第一筆交易是如何完成的,第一個交易的品種是什麼,第一次開倉的依據是何。但有一點是可以肯定的,每個沒有放棄在市場裡搏殺,堅持不懈的朋友,都經歷過很痛苦的階段。如果你還沒經歷,請做好心理準備。筆者並非金融專業出身,金融學知識和經濟學知識都是大學畢業後才自學的。在學到這些非常必要的知識前,就因緣巧合接觸到了金融投機。第一次被神秘複雜的K線圖和各種眼花繚亂的技術分析捕獲眼球,就猶如被一種魔法詛咒著,從此難以抽身。在了解了基本的常識後,用軟體瀏覽了許多主流的技術指標們,回望過去,比比劃劃弄弄,似乎並不難。你瞧這裡一個信號就很準,那裡一個信號如果抓到那就發財了。

每一次接觸一種新的技術分析方法,就如同打開了一扇窗戶,遙想著當年該交易體系的發明者如何叱詫風雲,笑傲市場,壕取千金於萬里之外,如探囊取物。當然,興奮完不久後,就會發現這些信號並不是次次百發百中,偶有失手再所難免,總有些例外情況。用肉眼目測了過往的情況,測算測算如果信號準確時的利潤,似乎有些瑕疵也是可以接受的。

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再多接觸了幾套交易系統之後,發現有兩大派別,一種總是告訴你,快要粗大事了!準備好歷史機遇。

另外一派總是憂心忡忡,這漲得過頭了吧,那個跌得已經離譜了,超買超賣好嚴重啊,趕快趕在市場修正錯誤前入場。到底誰說得對呢?

紙上得來終覺淺,絕知此事要躬行。開個實盤試試!神奇的是,剛剛入場的肥羊,哦,不,是新手們總是能賺到不少錢的。我也不例外,在做肥羊的最初階段,幾周能就獲得了翻倍的利潤。過了不久,咦?技術指標怎麼接連失敗。復盤的時候,明明很神奇,很威武的呀。

肉眼復盤的時候,總發現有些指標在有些特定的時候特別神勇,而恰恰另外的指標會提醒我們時機未到,就好像有許多大臣在給國王提建議,或許,兼聽則明,偏聽則暗?單個指標總是有缺陷的嘛,人無完人,指標也無萬能的,我們要構建自己的交易系統,多個指標取長補短,認真復盤,認真思考,秘密一定就在細節里。艱苦卓越的復盤,指標組合,反覆琢磨,反覆咀嚼,我不知道有多少人花了多少個不眠夜,苦苦上下而求索。我反正是陷進去了。日復一日,有時間也不看美劇了,遊戲也不打了,全世界最最神秘的,最有趣的事情,就是技術分析的有效性。盯住屏幕,反覆掂量,反覆推敲。推敲推敲再推敲,無數次似乎頓悟來臨,無數次希望破滅,人如同著魔一般,偏不信唯獨我,不能擁有屬於自己的交易系統,獨步江湖。

天道酬勤,功夫不負有心人,學海無涯苦作舟,反覆激勵著自己,頑強得度過一個個不眠夜。市面上的交易系統,沒有沒學過的。

自述:技術分析是用來騙我的嗎?

什麼線都畫過,什麼多周期共振分析,還買了多屏一起看。

自述:技術分析是用來騙我的嗎?

上圖是網上找來的,不過絕非個案,這樣做的交易員比比皆是。

3

艱苦卓絕的奮鬥並沒有帶來讓我真正的收穫,有的只是一次次希望化成泡影而已。

如果說這條路,我因為不夠努力,所以沒有走通,我想我的生理極限已經不能支持我做下去了。到底有沒有用?為什麼看著總有效而用著用著總出問題?昨夜西風凋碧樹。獨上高樓,望盡天涯路。欲寄彩箋兼尺素。山長水闊知何處。後來我學習了心理學和神經科學的一些知識後,知道人擁有無法克服的自利偏差和後視偏差。

自利偏差意味著你一定會朝自己有利的方向產生偏見,一旦你對某技術指標產生信心後,你會強化它的優勢,而忽視它的缺陷。後視偏差,會造成大量的事後諸葛亮的情境,把未來的信息不自覺得帶入進去。這些是人性,人性是客觀存在的,和人性鬥爭是很艱難的事情。《海龜交易法則》還宣揚了一種理念,不是系統不OK,是你的心態不OK。學會冷酷機械得操作,把倉位資金管理做成機器人一般,就能獲得成功,打敗市場。一群毫無交易經驗的年輕人,因為崇拜,言聽計從,從而笑傲華爾街。擊敗人性就擊敗了市場,戰勝自己,就能贏得未來。聽上去好有道理,但機械執行好難啊,心裡好煎熬啊。好在,我是碼農出身,會寫代碼(大學期間還拿過全國性比賽的前三名,拿過風投,技術勉強還算靠譜),何不用計算機來克服人性呢?

計算機不會有自利偏差和後視偏差(前提是你的程序不能使用未來信息)。

況且,組合出來的技術指標組合浩瀚如海,如何能用人力去做這些事情呢?況且做得還不好。海龜交易法則那個時代,可沒那麼好的IT技術。想到這一點,再次扎入代碼中,開始艱苦卓絕地架構,coding,debug,歷史回測,分析效果,想辦法提高計算效率,如何利用並行計算讓能用得上的所有計算設備一起沒日沒夜得跑起來。如此循環往復,不知疲倦。

編程,真是現代人處理信息的必備技能,編程賦予人很大的自由,在處理信息的過程中,不再受制於許多軟體的不稱心,上限多半在於你的編程技能,而非他人。從滿屏幕的技術指標,變回了滿屏幕的各種代碼,CPU 永遠滿轉。沒日沒夜得比劃果然不如沒日沒夜得coding來得高效。那我收穫了「聖杯」嗎?我曾經以為我收穫了。此時的我,已經不是一個人在奮鬥了,有一群志同道合的小夥伴們和我一起探索著這誘人的謎題,我們為了洞悉那牽扯著千萬人的奧秘,無數人魂牽夢繞的聖杯,不知疲倦得做著工作。對幾乎所有可行的,有確定性描述的技術體系,進行分析後,我們獲得了很多有意思的統計結果。

動用了大量的計算資源,弄廢了若干可憐的硬碟後,對著統計數據,有些怪樣的感受。比較知名的技術指標,MACD 能勉強超過50%的準確率,只是勉強超過而已,如果沒有交易成本和流動性問題,冷血得執行該指標提示的方法,能不能贏錢還得靠運氣。RSI 的表現極不穩定,勝率總算過半,而KDJ的表現糟糕得讓人難以置信。勝率超過50%的技術分析策略雖然多,但出現的頻次和分布都非常不均勻。

曲線非常不平滑,或者說,夏普率非常低。我們在進行著技術指標的整合的時候,運用了統籌規劃的一些數學技巧。在大量的統計結果和有序的規劃後,我們獲得了一個在回測上近乎完美的技術分析體系,曲線的平滑程度讓人心醉,收益之高,讓人驚鄂。

200%的年化回報,是在有資金管理和風險控制的前提下可以預期的。將所有可得到技術指標進行到冷酷無情,毫無人性的計算機系統統計,毫無偏見的,赤裸裸的數據。加上數學上的統籌規劃,無可置疑的客觀性。

技術分析,簡直是做絕了。系統上線運行,神勇一如預期,收益的速度和歷史回測完全一致。似乎,熬到頭了。系統有效了小半年,開始出現難熬的回撤,當然,對於回撤我們是有心理準備的。不久後系統又恢復了盈利,似乎又回歸正常的狀態中。然而,一次又一次不明原因偏離預期,讓我信心產生了動搖。我相信,技術指標類體系,我們近乎一網打盡,在客觀性和準確性方面已經做到極限。彼時,我無法再想像還能如何提高系統的有效性。問題出在哪裡?到底哪裡做得不夠好?這問題為何如此難解?或許,這問題有答案嗎?這個無數先輩反覆琢磨的聖杯,存在嗎?是魯棒性不好嗎?學習集和測試集反覆互相倒騰,無時不刻擔心過度學習的問題。到底是哪裡沒做好?

有人誤會,認為不需要預測價格,其實只要一個正預期收益的系統就OK了。然而一個正預期收益的系統需要的是概率。

而統計能給出的,只是頻率而已。概率和歷史出現頻率,是兩碼事情。既然所有技術指標都是過去價格或者交易量的匯總分析,所有的技術指標都是對過去歷史價格的一種解釋。

那麼從信息的角度來說,技術分析的任意組合不可能突破價格所包含的信息。這裡有篇科普文,解釋為什麼一種叫神經元網絡的東西,能夠擬合出任意函數:Neural networks and deep learning。對,神經元網絡,無論指標如何玩花活,都是歷史價格的函數,他們到底能不能預示未來?或者一定程度上獲得置信區間?神經元網絡的靈感來自於人類大腦,這一技術已經擁有了非常豐富的技術積累和現成工具。動用自己的編程技能,開始搗鼓了起來。一遍遍調參數,看結果。已經習慣了打擊。難道過去的價格,並不包含未來的價格走向嗎?光看這個論點,似乎不至于振聾發聵,然而,世面上幾乎所有的技術分析,都是根據歷史價格來敲定的。

4

這是一個多麼不一樣的世界,在我學習計算機科學技術的時候,書上告訴你的東西,或許不準確,但你實踐後,按照書上的代碼上機後多半是實踐成功的。電視上,雜誌上,網絡上大家討論的東西,都是確定的。上編譯器確認一下,你就會發現,雖然有大量的偏見,至少不是在爭吵著子虛烏有的東西。可如果過去的歷史價格,並不是未來價格的一種預言。那所有的相關書籍,無數人討論得熱烈無比的技術,電視上專家的口若懸河,難道完全是扯淡?全世界都在瞎扯淡,就你聰明?我還不至於狂妄自大到這個程度,總覺得問題出在自己這裡,神經元網絡也不是萬能的嘛,換一換它的強勁對手SVM,支持向量機。光聽名字就高大上啊。支持向量機作為人工智慧另外一個很有前途的領域,被廣泛看好。當然深度學習的火熱是後來的事情了,當年並沒有聽說過。感謝開源世界,讓我得以方便得使用前人的智慧。一遍一遍又一遍,挑燈夜戰已經習以為常,失望,也已經習以為常。模型的維度越來越高,複雜程度已經失控。不變的是,過去的歷史價格作為輸入。我是有多不願意承認,過去的價格並不包含對未來的預言。否定這個,就是否定了自己過去那麼多不眠夜,那麼多廢寢忘食,那麼多心血,那麼多努力,那麼多那麼多東西。難熬,真的難熬。

但你已經知道了他是個騙子,原因在於他根本就沒有給出衝鋒足夠快的標準,無論你沖得有多快,只要你受傷了,他永遠可以稱原因是你不夠快,他的說法「永遠正確」。」

依託這隻黃鼠狼,李大娘可以解釋一切,下雨是它流鼻涕,打雷是它打噴嚏。你還別跟李大娘較勁,因為你永遠都無法證明這個黃鼠狼是不存在的。指導員和李大娘的說法有一個共性,那就是說法本身根本就沒有可以否定它的途徑,用科學哲學的術語說,就是該說法本身不具有「可證偽性」。

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如果你數了上五浪後做空失敗了,是你對浪的界定出問題了,我們時間拉得更長點你就發現,果然可以解釋得通。

第三浪最強,可你發現突然轉向了,其實你看的是最後一浪了。下三浪還沒完怎麼就結束了呢?其實三浪早結束了,你數錯了。各位知道我在說什麼嗎?這種理論永遠不會錯!怎麼說都說得圓。我們再來假設一個場景:

A、B兩人對於太陽升起分別提出了兩種觀點:A:太陽從東邊升起。B:太陽從所有方向升起。

其中,A是可以被證明是假的,只要我們找到一次太陽不是從東邊升起的情況,就可以證明A是錯的了。但是B的理論可以說是完美,根本找不到任何方法證明他是錯的。

實際上A和B都沒有辦法證明他們的理論是正確的。A的理論,完整看是這樣的:從人類確立方向開始,太陽都是從東邊升起的,從而推知太陽從地球形成到消亡,都會從東邊升起。

B的完整理論是:從地球形成以來,太陽就可能從任意方向升起,從人類確立方向以來,太陽都是從東邊升起的,並且會在未來的某個時間改變。如果A和B要證明自己正確,那麼就需要有地球從形成到消亡,所有的太陽升起方位的證據,這是不可能的。大家都有的證據就只有從人類記錄太陽升起以來的資料,也就是有限的證據,單靠這些證據,兩人都無法證明自己的觀點是正確的。都無法證明,兩者的理論全部都是不可靠的。一萬個例子都無法證明,只用一個真實的反例就足夠證偽。前提是,該問題是可以證偽的。如果一個理論,不可證偽,那壓根就沒有任何科學價值。太多太多的技術分析流派,宣示的理論,連可證偽性都不具備。這和指導員和李大娘沒有任何本質區別,擁有的,不過是一大堆圖形拼湊起來的迷信罷了。某形態出現後,是莊家入場了,這裡暗示著投資者情緒的發酵。這些言論聽著都很有可能性。是的,有可能性而已,如何證明這條K線不是莊家買入的呢?

如何證明不是情緒的躁動呢?我反正是沒辦法指出他們錯在哪裡的,永遠有可能。每當他們的技術分析失效時,他們總是會告訴你忽略了什麼東西,不管他之前有沒有說明過,或許,是他的最新發現呢,系統終於得到修復,呵呵。那我們之前做的統計分析是可證偽的嗎?是的,成不成,看多看空都是確定的,沒法作弊的。要麼盈利,要麼虧損,不存在模稜兩可。

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我們熟悉的三段論是個好例子:

A 所有人都會死B 蘇格拉底是人C 蘇格拉底會死這個推論就是演繹法,我們通過已知的普遍規律和一個事實,能推斷出一個確定的結論。這種方法叫做演繹。歸納法不一樣

哲學,特別是科學哲學,應該是在學習任何技巧前都應該好好過一遍的東西,而之前的我,愚蠢得看到前人的經驗就迫不及待得去了解,連對經驗應該抱有什麼樣的態度都不知道,蠢死了。

也怪我之前學習的是計算機科學,似乎知識都是可靠的,至少不會太不靠譜,甚至完全不著邊際。而一切一切我看到的技術分析,都沒有逃離歸納法的詛咒範圍。且不論它們自身永世無法脫離歸納法永恆的缺陷,就歸納本身而言,它們都算不上好的歸納。

擺脫一切我以前相信的東西之後,學習真正的知識,見識到人類智慧的可悲局限的時候,我終於獲得了釋然,徹底的釋放。是的,就算是歸納,這些技術分析都談不上上檔次。居然被騙那麼久,只怪自己蠢,自己太心急,急於看出點什麼東西。人類的大腦是個模式識別器,而且進化總要求你快速得識別模式。以至於當我看到花花綠綠的技術分析後,總是急於給出自己的模式識別。蠢即是惡,要為自己的愚昧付出代價,無數的日日夜夜就是代價。我一點都不冤枉。自此,脫胎換骨。恨自己沒有早些學習哲學,恨自己急於獲取可見的知識,而沒有深入思考思考這東西。恨自己以為勤奮和刻苦就能有回報。沒有眼睛,狂奔在走向毀滅的道路上,是不會有上帝來憐惜的。自己背負因果,沒人可以代替。不再糾結於神經元網絡或者SVM是不是冤枉了技術分析的能力,從可證偽性和演繹歸納的區別性質上,已經足夠洞見差別。重新審視策略,原來多年牛角尖鑽錯了地方。外加在探索的過程中學習了大量的金融學知識,極大得拓寬了眼界。

不再把自己困在單個市場上價格的猜漲猜跌中。事實上,我已經徹底放棄了價格的猜測,本來以為只有猜價格才是獲利的唯一方法,這就是不學習的罪惡,無知就是罪惡。重新啟程,擺脫思維習慣,以可證偽性為基本條件,嚴格的演繹作為推論方式,規避歸納法,重新制定策略。

天可憐見,走了老大的彎路,總算踏上了正途。當初想要學習和了解哲學方面的知識,並沒有帶著強烈的目的性。誰曾料想,猛然觸及到了那麼多時間掙扎深陷的問題之癥結所在。猶如在他鄉的遠足中,偶遇知音。蛾兒雪柳黃金縷。笑語盈盈暗香去。眾里尋他千百度。驀然回首,那人卻在、燈火闌珊處。

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