3万字雄文:做基本面交易需要什么人格特质(上)(ZT)
 
 
2018-10-06 09:58:29
 
 
 
 

本文将对个人交易者中成功的基本面交易所需要的思维特质和人格特质进行讨论。对于那些向往用基本面交易赚钱的人,可以对照下面,看看自己在多大程度具备优势。如果没有,就要在这方面做训练,或者另寻其他交易依据。


文章很长,章节标题先列出:


1. 什么是基本面?  

2. 用基本面赚到钱,靠谱吗?

3. 非线性、复杂性、混沌……

4. 基本面分析与基本面交易

5. 个人交易者的囚笼

6. 综合——广义基本面

7. 定量与定性

8. 专情与滥情

9. 抽象、近似与拟合

10. 又一条出路

11. 动态与排序

12. 找出关联

13. 世界统一于你

14. 信息饥渴

15. 洞察力


1~7主要探讨市场和行业,8~15主要探讨交易者应具备或强化的特质,有些章节专门针对个人交易者提出了一些补拙法门,可关注。本文也是对自己多年基本面思考与交易体会的一次阶段性总结,主要谈“道”的层面,但对“术”的层面也有提及,细心的读者一定能从中得到一些指引。


1. 什么是基本面?


认为价格是商品的内在属性(价值)与影响因素决定,通过因素分析来解读和推测价格的研究方法称之为基本面分析。其中的分析所涉及的因素就是基本面信息。按照传统的经济理论:价格围绕价值上下波动,是供求关系引起的。所以传统的商品基本面分析基本等同于供求分析。供求分析的集中体现就是该商品的供需平衡表。


在早年,金融市场是从属于实体经济的资金管道,服务于最终借款人和最终贷款人之间。而如今,金融市场高度发达,虚拟经济规模极度庞大,且内部形成了完整的食物链,已经形成了自组织的生态系统。商品的价格、金融产品的价格,都是这个系统的一个变量,而已。从某种极端的角度看,管道系统膨胀成了主体,而实体经济成了挂在这个管道网上的终端。这时候,供求关系分析,往往失真。有个案例,2011年2月,某知名期货公司曾主办客户内训会,有一期专门讲棉花,会上有分析师指出,根据当时的产量和需求数据推算的棉花平衡表可知,虽然当年度棉花恢复性增产,但供给有限,期末结转库存依然是历史低位。根据这个结论,棉花应该要维持高位。对应这个思路,该公司某大户,一直在棉花上持有大量净多单,直到年中。而此期间,棉花价格却一路下破,该大户在棉花这个品种上,亏损巨大。


如今,金融体系内部的流动性分布,市场心理预期影响下的流动性变动、库存变动、开工率变动等,有时候对价格的影响会超越供求关系,或本身就能改变供求关系。所以,基本面分析若不考虑这些,基本没有可操作性。那么,加上流动性分析和心理分析之后的基本面分析,是必要的基本面研究架构。但仍不是充分的。由于信息的开放性、无限扩展性、动态性、自反馈性,基本面分析注定是缺陷分析而非完备分析。


除了上面提到的传统(或狭义)基本面、必要基本面、还有一种理解:广义基本面——就是把所有场外信息都视为基本面。


2. 用基本面赚到钱,靠谱吗?


很多交易系统都有自己的理论基础,比如有效市场假说。是说,所有信息都已经反应在价格(即场内信息)上,所以,不需要场外信息。或者说,场外信息是滞后的,所以没法用。除非是靠内幕消息(属于场外信息)来交易。


用基本面来赚钱,也属于用场外信息来赚钱。靠谱吗?


根据随机漫步理论,价格走势可以统计但无法预测。但是,基本面因素分析,关键就是希望找到方向性的指引,然后根据这个方向去交易。若走势是随机的,那你找到的方向和市场的方向就压根没有内在关联了。非要去预测,其效果和抛硬币决定开仓方向没什么区别。


我们不应该看到别人用基本面赚钱,就想当然地认定基本面交易能赚到钱,而无视投机理论界所揭示的客观规律。我们不但要找到基本面交易的理论依据,该理论依据应该不与已知规律相矛盾,而且这理论依据最好还能统一于现有理论。


市场的本质是什么?


一个成熟市场必定是一个典型非线性系统。从不成熟市场或小市场发育成成熟市场或大市场的过程中,本人认为,线性和非线性之间没有一个明确的界线。当交易对手数量有限且可观察的时候,交易者(大交易者)可以通过观察对手(另一些大交易者)的行动来优化自己的决策,同时也可以通过评估对手实力来测算自己操纵市场的成本。此时就是寡头博弈的阶段。在任何一个国家的投机市场的发展早期,必然经历具备此类特征的阶段。当然即使在成熟市场,个别时点也可能出现寡头博弈的特征,比如出现典型逼空行情时。


当随着市场的发展,市场的参与者数量不断壮大,包括大户的数量,多到无法进行足够地观察跟踪;同时,市场参与者的类型不断丰富,同质化水平不断降低,行为方式高度差异化,以致于任一个大户无法推演他潜在对手们的可能行动。此时,市场的非线性特征才能充分显现。行情的随机性就越来越占主导地位,而操纵市场的成功率和收益率也不断下降,以致于没有可操作性。这也可以解释为何中国市场最突出的犯罪是操作市场,而成熟市场中最突出的犯罪不是操纵市场(却是内幕交易等)。


在自然界中可以找到类似的系统,比如日-地-月系统,这是一个三体问题,周期轨道稠密,相对于昼夜和四季变化,轨道改变极其缓慢且微小,在不太久远的时间内,可以近似认为是高度稳定的线性系统,适用开普勒时代的理论体系。并且,其他天体对这三者的影响可以忽略不计(就类似于在寡头博弈市场,小散户们的影响可以忽略不计),只需要机械决定论的思维方式和牛顿力学就可以解决一切。改变日-地-月三者中的任何一个,都可以测算出另两个运动的变化。


而天气系统,体系内部的个体数量近似为无穷多,是一个典型的非线性系统。具备充分的随机特征。改变其中一部分的温度、速度、运动方向,都无法预料整个体系未来的变化(就像随机市场中,大户试图操纵市场的行为都无法预料后果)。无法进行精确预报而只能进行概率预报。


投机市场虽是一个非线性系统,但是一个开放系统,外接很多线性系统,所以必然可以利用外部众多线性系统对该非线性系统的影响,来使预测超越随机性。


还是以自然界中的系统来举例。比如天气系统,是典型非线性系统,难以进行精确预报,但我们仍有很多工作可做。比如我们可以说,宁波的1月刮西北风的概率很大;我们现在处在深秋,我预报下周的气温比这周低,这个概率很大;1月份某一天的气温,比7月某一天的气温低,这个概率极大;要是在北极点,我预报1月的气温比7月低,那几乎就是板上钉钉的事了。精确预报可视为概率极大的概率预报(因为自然界中没有绝对彻底的线性系统,只有近似线性系统,所以,没有绝对彻底的精确预报,只有近似的精确预报),为何对于天气系统,我们也可以发现很多可预报的成份?原因就是因为天气系统是开放系统,外接日-地这个线性系统,四季变化以及伴随四季发生的冷热、干湿、季风等变化,都是因为受到了日地系统的叠加,而日地系统中的日地距离、黄赤交角、回归年长度、太阳的热释放量、地球的形状、下垫面的水陆与植被分布,等等,都是线性可测可报的。在天气系统的数学模型中,这些都是微分方程组的边界条件。幸运的是,这些边界条件中很多都是建立在线性的外部系统的基础上的。所以,我们真的就能在一个随机系统中找到很多近似必然的东西,或者说近似适用因果论的东西。而一旦有了这些东西,预报者就可以更准确地进行演绎了。


这应是基本面系统交易者对市场的信仰:对于市场这个非线性系统,我们如果找到了这些近似必然的东西,我们的主观预判交易就有了依据。只是这个寻找和理解的过程,比天气系统难得多。原因是市场所外接的系统,线性的近似程度通常都不高。


寻找这些外接的线性系统,是操作层面的事情,本文不作展开。


3. 非线性、复杂性、混沌……


从笛卡尔时代开始,400年来,科学研究中,人们形成了一种研究范式:就是把复杂事物简单化,建立理想模型,求出实际问题的近似解。这种方式推动了科学技术在当时的蓬勃发展,同时机械唯物论、历史决定论等一系列哲学思想甚嚣尘上(后来人们把这种整体等于局部之和的世界观统称之为还原论)。直到十九世纪晚期,人类才逐渐开始认识到现实世界的复杂性超出了简单模型的描述能力,在社会发展要求更全面更精确地认识复杂事物及其规律的时候,就急切需要一种复杂性思维、复杂性研究工具和方法。复杂性科学的萌芽,出现在十九世纪晚期庞加莱对“三体问题”的研究。什么是三体问题?俗话说:“三人成江湖。”还有:“人在江湖,身不由己。”人类的江湖(社会),其实就是一个三体/多体问题,这注定了无论其是武林盟主还是帝王之尊,貌似具备掌控全局的能力(信息、资源),给予演化足够的时间,都无法摆脱不确定性(身不由己)。非线性相对应于线性,非线性简单说就是不可叠加性。当人类的研究对象中非线性问题成为普遍现象的时候,催生出了非线性科学。二十世纪七十年代,思想家埃德加·莫兰在对还原论的批判和整体论的超越中,正式提出了“复杂性思维”的概念,当时已经出现的非线性物理学、不确定性理论、耗散结构理论、自组织理论、混沌理论等,都参与建构了复杂性思想体系。非线性是复杂系统的必要条件之一。复杂系统是非线性系统的高级呈现。作为一个后现代学者,对三种思想体系不可不知:相对论、量子论、复杂性理论(也称为系统科学),它们既是一种科学理论,也是一种哲学观。若非如此,在看待真实世界的时候,如同拿着狼牙棒参加海湾战争。


本节探讨:我们应该从哪里寻找市场认知与分析、基本信息的认知与分析的理论源。泉这表面上不直接解决如何赚钱的问题,其实非常重要,直接决定了所有相应的观点、见解、方法的层次高度、扩展空间。


确定无疑的是:人类社会是一个动态非线性的复杂系统,金融市场也是一个动态非线性的复杂系统。金融市场,或者说一个典型的复杂系统,具备如下的特点:


非线性:具备多个行为主体,系统整体呈现的性质特征无法通过对个体性质的叠加来实现。当这个“多”本身就是一个极大数,而且非定值,那么系统如下文提到的特征就越发充分。


动态性:随着时间而演化。系统内部、系统与环境,总是在不断相互作用。


内在随机性:在初始条件和边界条件上受制于描述的不完全性、知识的不稳定性、认知的不透明性、以及事物在粒子层面上的不确定性(一种量子效应。在社会性研究对象中可以对应于个体/个体事件的随机涨落)本质,这样,即使多元微分方程组具有解的唯一性,但只是演化结果的可预置(我们可以事后诸葛,循着轨迹试图找出动力学解释),却无法改变操作层面的不可预知。这是为何说基本面分析具有信息无限可扩展性的原因,也注定了基本面分析是一种缺陷分析(相对于完备分析)。


外在随机性:在金融市场的例子中,观察者、测量者,同时也是参与者(交易人士)、干预者(媒体人士和监管人士)。在动力学层面上,市场的前一步的结果,透过市场人士的看与做,成为下一步的原因,这个过程循环往复,这就是复杂系统的基本特征之一——自反馈Self-feedback,它的存在,使微扰经过系统演化,被迅速积累和放大,最终导致系统行为发生巨大变化,使得系统的精确的长期预报成为不可能。注意:这种自反馈性要比那种可观察的连锁反应的内涵更广泛。


高度的初值敏感性,是混沌的最基本性质。混沌现象是复杂系统中被研究最多、被普罗大众了解最多的一个领域,也是复杂性科学中与我们这篇文章的主题关联最大的领域。有些学派甚至直接把复杂系统等同于混沌系统。普罗大众对混沌的了解主要起于“蝴蝶效应”(洛伦兹,1961,天气预报),不过少有非专业人士能简练地概括出“蝴蝶效应”说的是初值敏感性,我经常看到这个词被用错地方。关于随机性和不可预测性我们已经谈了很多,这里到此为止。


拓扑混合性:混沌系统具有拓扑混合性。在此,拓扑结构可以对应为社会性研究对象中一系列个体/要素/事件的关联关系的集合。拓扑混合性指系统会将初始的拓扑性质彻底打乱,使得任何初始拓扑状态可变换到其他任意位置。在金融市场中就表现为这种关联关系的不断变化。


比如,这次加息市场是上涨,下次加息可能是下跌,再下次可能是高开低走……等等,当然,这是一个非常简单的例子。在金融投机领域的“孢子理论”中,核心涵意就是市场如孢子,具有生命,具有永恒变异性、不可分离性、不可控制性,它的变异发生在被观察被认知的时刻,而它的变异方向是观察者未知的方向、让分析者刚刚总结的规律破产的方向。金融市场的拓扑混合性如此鲜明,是因为它的个体,统统具有充分的主观能动性(自反馈的效率非常高),又有不同的行为反应模式(自反馈的方式非常多样),在自反馈的动力学层面就具备了充分兑现和无限丰富的特性。


充分兑现:比如看多的人,越相信自己,就越会在市场上做多,持仓也越激进,把自己手上尽可能多的资源都用来做多,所谓人的欲望,在行为中,无论是恐惧还是贪婪,都会被放大到过度的程度,而个性、知识、学习、分析的存在,同样是主观能动性(的区别),会让不同的人的恐惧与贪婪的强度、节奏大相径庭,但目的却都是尽可能在市场机会中利润最大化风险最小化,对每个个体来说,都会在自己的承受限度内把捕捉收益规避风险的动作做到极致。无限丰富:比如,有些人,看多,在还没跌完的时候就进场,有些人,确认跌完再进场,有些人突破再进场,有些人逐步建仓,有些人一次性建仓,有些人一直持有,有些人进进出出……反应模式丰富与多变,与天气系统中的气体分子和空气团相比,不可同日而语。


拓扑混合性及其在金融投机市场的应用(孢子理论),简练的概括就是“多数人预期/相信的,一定不能实现”,它是鼓动人们做市场少数派的理论基础。举例:如果市场看到上次加息是下跌的,市场一旦相信了这是一种规律,那么这次加息可能在预期阶段就已经提前下跌、或者在突然公布加息的恐慌中把集合竞价打到极低,这些因素都有可能让真实市场的走势不再表现为下跌。


中石油上市当天的走势是一个经典实例:在那个空前绝后的大牛市中,大机构小散户看了太多新股上市后的走势(不信可以查,中石油上市之前的几个IPO都是上市后伴随一波上涨),他们总结出了规律就是“逢新必炒,(既然这么多人会来炒,我尽早)买新必赚”,加上大牛市的氛围,直上8000点的乐观叫嚣,亚洲最赚钱公司的舆论造势,使绝大多数市场人士相信这条规律在中石油的上市中依然具备有效性,当对某种规律的这种相信已经成了市场共识的时候,愿意参与这个游戏的买单都打在了时间的最早点,如此强大的买盘力量自然会造就价格上的最高点,而这些买入愿望都变成买入行为而兑现充分之后,其后的买盘自然无以为继,价格自然无力创出新高,我们看到孢子摇身一变,真实情况和想像中的规律相反,中石油的开盘首日最高价就成了历史最高价,按照前述规律做进去的人都只有苦头没有甜头。中国人常说一句神秘兮兮的话:“天机不可泄露”“一说就破”。其实就是人类社会作为混沌系统的拓扑混合性的体现,把天机说出来,等于试图分离孢子,有人就会企图用“天机”牟利或其他,就是试图控制孢子,这时候孢子一定会变异,于是事情的结果就要发生变化。


金融市场既有“预期的总不能实现”的孢子理论,还有“担心的总会发生”的墨菲定理。担心的内容往往和期望、和自己正在相信和执行的方向相反,所以“担心”相当于一种反向预期。反向预期的实现的动力学基础也是自反馈的存在。其实,预期之所以不能实现,实际上往往是因为预期的提前兑现,预期在统一达到共识的程度,就兑现了,完成了拓扑结构在时间和空间上的重构。而自实现之后的演化,就存在初值敏感性。最终,预期的出现,会通过金融投机市场这个人类欲望(主观能动性)的放大器,快速实现结果的任意变换,有效市场理论的信奉者认为基本面和消息面都无法改变市场的随机性,即是这个道理。担心的事情,往往是原先认为不会发生的,还来不及做相应处置的事情。


比如,如果早上大晴天,现在天边涌起乌云,路上行人中没雨具的人会担心下雨,有雨具的人不会担心。带雨具,就是相应的处置,有了处置,就不会担心下雨。如果起床的时候就在下雨,一直下到现在,那么路上行人都会带雨具,也不会担心下雨,不带雨具一定是不怕被淋雨,或者是个赌徒(赌定雨马上停),这类怪胎没雨具也不会担心下雨,总之就是不会有担心存在。反向预期实现的动力学分析如下:有担心,说明有了某些迹象,而这些迹象原来是没有的。原来没有,那么肯定市场上多数人没有做相应处置,这个多数人的数越大,就说明原先另一个方向上的预期越一致,势能也越大,它构成了一个基数(分母)。一旦新的迹象出现,没处置措施的人中即使只有十分之一的人转而采取处置措施,由于基数很大,这些采取措施的人在市场全体中的比例也很高,他们原来的预期越一致,他们担心的东西也越一致,他们处置措施的时间和动作具有不约而同的默契,结果在市场上形成一股爆发力。


金融投机市场只有两个方向,这种处置措施的方向一定与原来运行方向相反。而价格的剧烈的反向运动会促使反应迟钝的那十分之九的人最终也被迫有所行动,而他们的操作动作也只会继续加剧价格的反向运动,于是,反向的自我正反馈就迅速发生。由于原来没有处置措施的人太多,所以这个势能太大,市场上有句话:“行情总是朝着阻力最小的方向运动。”有这么多潜在的准备采取处置措施的交易者存在,自然阻力很小喽。


在复杂性科学中有一个重要领域是自组织理论,一个存在随机涨落的远离平衡态的开放的非线性系统,可以自行由无序走向有序。


在金融投机市场,至少可以得到以下两个结论:一个是高级层次上的结构,是可以存在的,这是我们在随机性中寻找趋势的可行性的理论基础,这与随机性不矛盾;另一个是这种在远离平衡态的有序,是系统本质决定的,是与生俱来的能力,毋需以庄家的存在为前提,许多人喜欢为某些特定行情编一些关于庄家主观意志的解释,实属多余。


这如同简单的基本粒子最终能进化成高级智慧生物,而毋需上帝参与设计。人类的恐惧和贪婪,如同给投机市场行情演化的自我强化机制装了涡轮增压器。往往在市场中造成多次的远远偏离均衡的情况连续发生。如同大灾之后有大疫,大起之后也必有大落。但主流观点认为市场总是正确,偏离均衡是特殊的、暂时的。


索罗斯关注到了这种自我强化的双向反馈渠道,但他把市场的这种特性视为市场(在反映均衡态上)的错误,并把这种双向反馈机制称之为“反射理论”(Reflexivity,也叫反身理论)。索罗斯反对有效市场理论。有效市场理论本质是均衡态理论,小的偏离均衡会很快回归,这个过程市场表现为随机漫步。索罗斯认为市场参与者对未来(贴现)的判断需要依赖于市场现在如何贴现,而市场现在的行为又是市场参与者对未来的预判的体现,简而言之,就是未来依托现在,现在依托未来,这样就成了一个无限递归,这就使得市场参与者对供需条件等决策内容不可知,无法真正理性。市场参与者实际上是带着偏见(而非理性)进入市场的。


有些网友把反射理论等同于反馈理论,其实自反馈只是反射理论的递归性质,但索罗斯对市场有独特的定位:既然市场参与者是带着偏见进入市场,这些偏见会影响事态进程,而事态进程又被偏见所反映,偏见最终会自我强化,可见投机市场从本质上是无法反映均衡态了,而不是在特定条件下才偏离均衡态。由反射理论可见,均衡态反而是市场的特殊状态——即如果市场参与者所持有的偏见的方向和强度综合之后,矢量合为零的时候,市场才反映均衡态。索罗斯还详细分析了市场在远离均衡态时的不同演化阶段的特征及其动力学基础,并将反射理论用于实践,在外汇市场上大有斩获。这部分内容在我看到索罗斯论述之前,一直是以预期分析来展开演绎的,当然,预期和偏见并无本质区别,在远离均衡态的情况下,也可以得到相同结论,但我还没能把这种市场特性上升到系统本质的层面,所以具体的举例演绎我就不再在此拾人牙慧了。


其他更多特征,我认为和基本面分析没有明显对应关系,就不提了。但有些我会在另一篇谈论程序化的文章中提及。


4. 基本面分析与基本面交易


基本面分析,在现实操作中,主要是对基本面相关的场外信息进行收集、整理,整合成新的信息,这个新的信息以能给未来提供价格走势指引为目标。前一步的成果,是后一步的素材。比如,通常大型期货经纪公司都有自己的研发部门,他们主要就是把研究机构的报告进行收集、整理,他们自己也收集数据,或者查阅政府的、私人的数据。他们的素材来自别人的成果。他们把不同来源的数据进行比对,或者对同一来源的不同时间的数据进行比对,可以得到新的数据(含图形)。客户再根据这些数据,结合自己的经验或自己的统计方式,进行解读。就这么一步步下来,最后客户以自己的解读来指导自己的交易。当然,如果客户能力不足,就需要期货经纪公司的客服来帮助。整个这个过程,都是基本面分析的基本模式。你会发现,基本面分析的手段是数据(或更广义的,信息)处理,目标是得到方向性指引(供应过剩、宽松、平衡、偏紧、紧缺等诸如此类的结论)。


而基本面交易,如若简单地就是以分析结论来操作,仅仅是解决了开仓方向的问题。其他的,诸如资金分配、加仓策略、再入场、止赢止损等,都是交易者需要思考的。真正的基本面交易,必须对基本面的信息进行动态解读和跟踪,并同步到自己的资金上去。


如果说基本面分析的好坏,体现在数据处理能力上;那么基本面交易的好坏,体现在解读,或者说行情验证上。比如,同样是一个紧缺的结论,可能是价格已经兑现过了,要回归(如2011年3月的棉花);可能是价格已经兑现了,但可以维持(如2010年11月的棉花);可能是价格还没有全部兑现(如2010年10月的棉花);可能是价格刚刚开始反应(如2010年7月的棉花)。你的操作策略是完全不一样的。对一个以处理数据见长的分析师而言,他可能在此方面毫无优势。


回归我们的话题,是探讨个人交易者的,所以,我们得承认我们不可能兼顾分析和交易。两者积累的经验不是同一种经验,两者对主体的素质要求也不同。分析和交易的分离,是必要的,也是注定的。现实中常见的是,当交易者花了大把的精力做了分析,得到一个有相当把握的结论,由于投入很认真,他会笃信自己的分析。结果往往不妙。而另一个交易者,灵光一闪,就感知到了市场方向,此时你问他,他拿不出确切的数据,没有平衡表,但往往效果不错。其实这并非偶然。因为我们探讨的前提是个人交易者,你的数据基本都是二手的,你要得到一个有把握的结论,肯定得有人把这些数据整理出来,而且多个角度分析得到同向的结论,才叫有把握。那么你能看到这些数据的时候,肯定已经有很多人过目了。多个角度的结论都同向的时候,别人更加能感知到市场动向。大家都知道的事往往大家都已经采取了行动,结果往往行情已经兑现了。


在实践中,我们强调灵感的作用,但必要的分析,哪怕事后论证,都是必要的。行情演变无常,我们最先看到的肯定是价格上的变化,我们的灵感帮助我们提出关于行情背后原因的假说。若没有论证,那么这个假说连提出者自己都无法辨真假,其后的跟踪,持仓的增减,价格目标的推定,都会失去根基。


另外还有非常重要的一点。任何时候分析师都可以写自己的分析文章,平衡表一出来,全年不是松就是紧要么就是均衡。但行情不可能一个年度只跌或只涨或只盘整。诚如市场箴言:“预期的,总不能兑现。”如果基本面分析结论被市场预期到了、预期透了,就没有操作价值了。但是人心是浮动的,预期不可能整个年度维持不变。交易者要能抓住预期从分歧到一致的时候、预期落差形成的时候或回归的时候,才可能用基本面作为依据赚到钱。至于行情持续时间,取决于你找的线性因素本身的周期,通常都是2个月,大体上也不会出1-6个月的范围。这样一来,一个基本面交易者可以操作的市场机会,一年也就是1-2次居多。其他时候价格当然也在波动,甚至还很大,但那些,对基本面交易者来说,才是不具可操作性的真正的随机漫步了。其他时候要么休息、要么使用其他交易系统。就如同一年只有一个夏天。一年中的很多时候,你即使勉强用基本面交易,其绩效也会明显差于用技术分析等方法,那还不如那时就单纯用技术分析来做,是吧?如果在基本面上学了一招半式之后就以为市场机会在勤奋者面前就很慷慨,那是误解,说明还是对基本面赚钱的本质理解不充分。


5. 个人交易者的囚笼


通常,研究商品的基本面的,是企业、机构。基本面分析通常涉及较长时间尺度,比如月、季、年、两三年的厄尔尼诺/拉尼娜循环、五年的甘蔗宿根更替、甚至更长的康氏周期……交易者没有经历几个周期的积淀,很难谈得上优势。这需要时间和金钱。庞杂的信息来源,需要渠道的构建或购买,又是时间和金钱。信息的科学处理,需要专业人才,寻找和培养人才,需要时间和金钱。企业和机构有时间和金钱的优势,他们需要利用好这优势,在市场上以内行赚外行的钱。企业需要接触现货,他们躲不过基本面分析。机构需要操作数以亿计的资产,没有基本面交易,他们无法面对单纯技术分析系统的冲击成本,流动性、市场适应性、收益平滑性,都催生他们对异质交易系统的高渴求。于是乎,个人交易者既没有优势,又没有强烈的需求,个人交易者在基本面上,往往是看戏听故事的角色。这里面,由于在非专业化的市场参与者结构中,大量外行的存在,内行赚外行的钱是相对容易的事,所以,个人交易者的囚笼,更大程度上是能力和实力不到位的限制,而非欲望。至少,谁都不想成为那个被赚钱的外行吧。


这也是为何本文标题中要刻意强调是写给个人交易者的原因。


其实,个人交易者真正用基本面赚到钱,真的不是常见的事。是极少数个人交易者,在交易的某个阶段偶尔实现的事情。很多时候,很多人,张口闭口把一些场外信息挂在嘴上,但他们可能是个彻头彻尾的短线技术交易者。基本面在他们身上不是交易依据,而是茶余饭后的谈资。有些人,也讲基本面与技术面的相互验证,但如果将其复盘,会发现就是一个典型的中线技术交易,关键在于,他是在开仓之后,找基本面依据为自己壮胆。基本面交易是要讲预测的。比如什么样程度的旱情,对应什么样的美豆价格高点。如果价格进入目标区间,就可以逐步平仓反手,但头部可能要半个月甚至一个月之后才形成,大资金如果也等着技术上形态确认再进场,那市场流动性都不够。预测的价格区间,也未必就是直接做空,也可以卖出看涨期权,买入看跌期权,用这样的方式,低成本,高杠杆,精确。因为真实价格完全可能不及或超出目标位。可惜国内未有期权,要这么做,不可行,摸顶是要有赌的胆识的(这里“识”比“胆”更重要一些)。而当技术形态最终确认之后,基本面持仓就可高枕无忧。哪种依据给哪种依据“壮胆”,是个问题。


6. 综合——广义基本面


在我看来,预期分析、反射理论等,超出了传统基本面的范畴,但都是属于必要基本面或广义基本面的研究范畴,并且也是个人交易者大有可为的方向。而且,应该不难发现,本章的提到的例子,是一种动态分析方法。而以供求关系为核心的传统的商品期货基本面分析框架,是静态分析方法。如果仅仅以静态分析来研究动态系统,是不够的,有时候一犯就是大错,诚如我在第一章举的例子。我碰到或听说的交易者中,以供需平衡表来入门,做交易依据的,通常不用很久(不用一年),就在数据收集的枯燥和交易绩效的恶劣的双重打击下很快放弃了,还会因此对整个基本面交易彻底否定。


我手中的广义基本面交易,如果按照波涛的分类方法,应属于基本分析流派与心理分析流派的集成。在市场是否正确这个基本问题上,波涛是着眼于市场价格能否有效反映均衡价格。在这个问题上我的回答和心理分析流派一致——有时正确有时错误。但还有与之相关的两个问题:我认为市场参与者是必然错误的,因为偏见与不可预知,所以我们在行情运行中要不停检验自己的观点和策略;站在检验假设的角度上,我认为市场永远是对的,通常我们也只能拿场内信息来检验。对于个人交易者来说,技术形态(包括仓、量分析)是最有效和最直接的检验依据,花费资源最少最具可行性。


7. 定量与定性


基本面不一定就只能是主观的定性的。有些量化交易者对基本面交易的歧视就是认为它只是拍脑袋交易,赚钱是运气。正如以技术形态为依据的交易可以是主观和客观两种。基于基本面依据的交易同样也有主观和客观两个方向。不过,有句话我得说,正如人类知识的演化历程,往往从主观(哲学)开始,但若要进一步发展,必须要有借助工具的客观化可复制的理论体系——科学。如果只停留在哲学层次,肯定走不远。人类历史上诸多文明,在蒙昧时期,都有各自的哲学体系,但只有希腊文明及其继任者发展出了科学,在全球的竞争中,高下立判。对此,我虽不否认主观判断的价值,但坚持认为,客观化是一种方法论前进的发展方向。


基本面理论体系的另一个演化方向是量化。从交易的角度出发,基本面量化分析力求通过尽可能完备的历史数据和数据分析工具,将历史和现实还原到“坐标轴”上,或者说,就是建立一套参照系。


比如,如果同样是期末库存1.5亿蒲式耳,十年前对应的价格和如今,是一样的吗?应该差多少?那么是否把库存绝对量换成库存消费比,将价格扣除通胀影响变成购买力平价之后,就可以直接对应了吗?其他品种是在坐标的哪个位置上呢?


完备的数据应该是一切可量化的数据,不光是供需平衡表,还有很多其他方面其他层次其他维度的数据。比如仓单、价差等,甚至也可细化到库存分布。这些数据在分析时构成纵向的数据剖面和横向的数据剖面:历史的变化,同比环比以及有相似背景(比如同级别天灾)下的比对;与其他侧向数据的比对,比如交易所库存与社会库存去对应期货价格与现货价格。其中的排列组合提供了丰富的可能性。


按照一定的评价标准和计算方法,有了这套参照系,品种之间理论与现实价格都可以标定,很容易看出高估和低估以及高估低估的落差。这就为基本面量化对冲的套利策略奠定了基础。这种方法应该是国外商品指数基金的基本方法。


当然,这种方法应该说比一般的组合策略增加了更多量化依据,更容易实现资金管理与风险控制。又比传统的套利策略增添了更多匹配对象,丰富了可交易的对象,分散了风险。这种方法特别适合机构大资金操作,在这个框架的建立,中间有许多依赖于主导者个人理解的数据处理方式,主导者需要花费大量时间作大量尝试来取得与现实市场的磨合。


个人是没有条件实现的,可能就连建立一个量化框架,都勉为其难。但个人交易者并非全无施展空间。目前我个人认为,可能也仅有在预期分析上,个人可以不输于机构。因为机构在这方面,难以直接量化。可量化的东西,首推静态数据。动态数据,就有时滞问题,若这个动态还是一种自反馈的,那么现有的量化体系在这种混沌性面前就无能为力了。成功的个人基本面交易者,一定要学会将预期分析结合进基本面数据中,若只求得到一个定性结论,则完全可能跑到机构前面。个人对风险的承受和机构不同——个人可以承受更大的权益波动和回撤,所以虽然个人不能用基本面做精确和全面的量化对冲,但不是可以按照定性结论做个单边投机嘛?


我个人的体会,如果你没有对市场预期的感知,你就如同瞎子,茫然无措,再多报告摆在你面前,也不会有什么有价值的见解。更多关注市场预期,对基本面个人交易者来说这是补拙之法。但如果机构能够同时解决两头的问题,就可以做更多的事。索罗斯在狙击英镑和泰铢之前,都花了大量人力物力去做调查与数据采集,他有量化的东西,根据他对市场的理解,他认为高估了。然后结合他的主观判断,感知到原有市场预期已经缺少现实支撑,制定具体的战术,只需要有人带头,市场就会向着某个方向倾斜,他如果在这方面的判断是错误的,是不可能四两拨千斤的。这种理解和感知,确实是依附于人脑而非数据的。不过这种定性判断,对于功力有限的人来说,最容易弄巧成拙,搬起石头砸自己的脚。


8. 专情与滥情


有时候,你去开户,你的客户经理会问你,你是做哪个品种的。若你是客户经理,你能听到的主要回答也就是某个或某类。说“什么都做”的人,要么已经有了成熟的客观交易系统,要么就是为数不多的基本面组合交易者。


股市上有个说法,同时持股最好控制在两三只;大概只有基金才会同时持股十只以上。


这里的数量有什么意义呢?有很重要的意义!这里的关键是:研究精力和机会成本之间的平衡。如果能把好这个平衡,就可以把教条扔掉。


在一开始的时候,个人交易者通常对一个品种都是一种陌生的状态,无论是基本面解读,还是行情风格解读,都需要一个过程。我的体会是,如果你有一套相对客观的、基于场内信息的交易系统,那么熟悉一个新品种的上手是比较快的。而基本面的熟悉,跟踪完一个涨落周期,才能检验自己对涨落原因的认识是否合理到位,才谈得上熟悉该品种,那么它的学习周期也就至少是一个涨落周期。取常见线性因素的时间周期的最小公倍数,那么,一年,熟悉一个品种是必要的。当然,如果你够刻苦和聪明,也可以把几个品种并行研究。等到对该品种的基本面熟悉之后,仍需对它们进行跟踪,这个跟踪,一样非常牵扯精力。


本人是个比较好奇的人,但算不上刻苦。我觉着若依赖个人力量,同一时期,并行跟踪两到三个(类)品种,已经是非常累了。再多,就要改变我的生活方式了。这还是专职做交易的时候,要是再搞点别的,就根本不是个人能长期承受的了。


基本面研究的知识和经验都是可积累的,而且它的深度和广度都可以超越技术研究。如果能坚持若干年,相对于别人,就可以建立起知识壁垒。可惜的是,即使经验丰富,依然在跟踪时没有捷径可走,因为历史总是无法完全重复。即,基本面研究,不论是用来分析还是交易,都是苦差事。


以上说明了我们选择关注有限品种,主要是个人交易者精力所限。


那么,天平的另一端——机会成本,是个怎样的情况呢?


行情追溯历史,基本上结构性行情要比系统性行情的持续时间长。即每个品种自身属性的差别,会导致相互之间的走势没有关联。我们利用这一点,就可以在结构性行情中,若其中某个品种缺乏大行情,我们就换一个可能有行情的品种。若对其他品种不熟悉,或对其他品种没有跟踪,那么就无法判断某个时期哪个品种最容易出行情。比如今年春天,棉花没行情,PTA大行情;但在2010年,PTA没行情,棉花大行情。


为了能提高资金利用率,我们总是期望能尽可能多地捕捉低风险的、明确的市场机会,这迫使我们尽可能多去关注各品种基本面。作为个人,尽管可以在某个选定品种上做精做细,但根据上面的讨论,跨品种最终的收益未必不如单品种。而作为团队或机构,则多品种的研究和跟踪变得可行,且必要——为了平滑整体的风险和收益。


9. 抽象、近似与拟合


以上几点讨论了个人做基本面交易的几个基本问题:做什么,怎么做,为什么。以下我将分几点,讨论什么样的人适合做,或者说做好基本面交易需要强化哪些素质。


和前面的讨论精力问题有关,个人基本面交易者要弥补自己相对于机构的劣势,和机构的基本面分析师比,最好是比他们更聪明,更敏感。机构分析师是这个市场的信息采集者,他们在信息整理过程中就会有自己的观点并尽可能多地传播自己的观点。若你对信息的反应太慢,等你看明白的时候,很可能市场上多半人都已经看明白了,那么无论你是依据平衡表还是依据分析师的建议还是依据别的什么,都很可能赚不到钱。最好,是分析师正在形成观点的时候,你就有了观点。分析师为了让自己的文章言之凿凿,必须花大量的时间求证,这就是他们的本职工作。交易者的本职工作不可能太多分散到求证上。


于是,我们要有把具体事件抽象化的能力。即使同一品种,不同的季节,其主要矛盾也不同。抽象化,就是在纷繁芜杂的信息中,迅速找到主要矛盾,并找到矛盾的主要方面的能力。把现实中的多方博弈,简化成更加容易的寡头博弈。就像在自然科学研究中通常会做的那样,先建立一个理想模型,再把其他因素以修正量的方式补充进去,这样主次脉络就很清晰。


在一些数据调用上,个人交易者离不开近似和拟合的处理方式。行情软件能提供给我们的信息对每个人都是等同的。技术派会常说,价格反应一切。但我觉得这话太不够了,价差(包括跨品种、跨市场、跨月价差,还包括升贴水、基差、加工利润等)反映的信息同样是非常重要的,而且在价格上根本看不出来。虽然价差的计算还是以价格为起点,但如果你是看着主力合约做单的交易者,你永远看不到价差,更别提价差反映的信息了。举一个最简单的例子,如果我们知道了美豆基差高于往年,且迟迟不回落,我们就知道美国大豆确实库存很紧,农民家都没余粮了。如果我们看到铜矿加工费低于往年,那么很可能是铜精矿供应紧张或冶炼企业产能过剩。结论,肯定最终还是会出现在分析师的研究报告中,你可以看到美国的歉收有多严重的数据,你可以看到铜精矿的产量数据和冶炼产能数据,但你等着看研究报告的原始数据的话,得到相似结论的时间就滞后了。


稍微多扯几句。价差分析和价差交易也是两回事。价差交易者又称为套利者,套利也有技术面和基本面两种做法。技术面看重价差的历史变动区间和变动规律,而基本面分析可以发现价差运动突破历史变动区间的机会并提出解释。若套利没有基本面分析作后盾,很容易积小赢成大亏。


在盘中不但要看同个品种多个合约,而且还要关注交割月合约。尤其是我们做回归行情的时候。如果你觉着期货价格超出合理范围,未来要向现货回归。


那么从头计算法是先找到交割标的对应的现货报价,在把各种升贴水、交割费用、持仓费用、物流费用、税费等调整进去之后,算出一个所谓合理的期货价格。这些调整值的清晰计算是一篇专业分析报告可以展开的。但算这些数据的时间我完全可以去看更多的品种更多的观点,何况这里的很多量很难通过常规渠道获得的,比如天津的豆粕出厂价和张家港的豆粕出厂价,分别对期货价格应该升贴多少算合理?既然有个调整量X,那么交割月合约价格不就是即将完成回归的合约价格吗?交割月合约的合理价格就是现货价+X。目前主力合约相对现货价的回归空间,其实就是主力合约与交割月合约的价差了。而X也可以直接通过现货与期货交割月价格做比较估算出。当然这个回归空间要最后实现,还需要现货价格的稳定和主力合约标的与现货标的的连续性。


很多品种的交割规则规定了某些月份合约的货是不能转为下个月份合约的,比如塑料的3月到5月。还比如有些时候现货的价格是不可能几个月不变的,如明年5月的豆粕肯定不是现在这个价。但一个熟练的基本面交易者不会抛弃这些信息。不确定的、歪曲的、捏造的信息都是信息,关键看你怎么利用。真的很琐碎、很累人,不过要是这事很简单,也轮不到你来赚这钱。


基本面分析和交易,确实不适合那种喜欢答案胜于喜欢解答过程的人,因为这种人最终也难以学会自己解答;也确实不适合那种看什么问题都喜欢简单化思维的人,其背后是对自己未知知识领域的恐惧和逃避,以及心理防御机制对自己的无知与无能的一种合理化解释外加寻求捷径的惰性,这同样也很难最终获得提升。