圖說唐宋詩詞
技術分析，在中國非常流行，有一大批追隨者。比如如果我們去看噹噹投資理財類書籍暢銷榜，在前100本賣的最好的投資理財書中，有不少技術分析類書籍：蠟燭圖、K線圖、艾略特波浪、技術分析大全、震盪指標MACD，等等。可見這樣的投資分析方法，在廣大讀者和股民中有很大的市場。
問題在於：這些林林總總的技術分析，到底有沒有用？到底能否為我們投資者帶來更好的投資回報？今天這篇文章，我們就來好好研究一下這個問題。
在回答這個問題之前，我們首先需要定義一下，到底什麼是技術分析。在本文的分析框架中，技術分析，指的是根據一支股票，或者一個指數過去的歷史信息（包括價格、交易量、開倉量等），來預測其未來的價格走勢。
最早的比較有影響力的技術分析，可以追溯到1800年代的”道氏理論“。這種分析方法由查爾斯·道首創，因此以他的名字命名。道氏理論將股市不同的時期分為：呆滯期，回升期，活躍期和回落期，並提倡投資者基於不同的時期進行不同的買賣操作。道氏理論雖然影響很廣，但是它到底對於選股擇時有沒有用，則充滿爭議，沒有定論。
在道氏理論之後，各種技術分析方法層出不窮，在接下來的文章裡，我會做更多詳細的分析。
在本人主講的《小烏龜資產配置》網絡公開課的第二章：金融投資理論及應用中，我曾經專門用了幾個小節來介紹和解釋有效市場假說。
有效市場假說的提出者，諾貝爾經濟學獎得主尤金·法碼教授，將所有的市場分為三大類：弱有效市場，半強有效市場，和強有效市場。
即使是有效程度最低的弱有效市場，由於證券的價格已經反映了所有的歷史信息（包括歷史價格），因此技術分析是不管用的。更別說在半強有效市場，和強有效市場中，技術分析，就更沒有用武之地了。
我知道，有些讀者可能對有效市場假說充滿懷疑。在他們看來，這只是一種理論而已，在現實中未必得到支持。因此，接下來，就讓我們來看看這方面的實證證據。
首先，對於那些非金融交易背景出身的讀者們，讓我先來給你們簡單介紹一下技術分析的種類和區別。
大致來講，我們可以把技術分析的方法歸為以下幾個類別：
（1）波段週期
最典型的波段週期理論，包括道氏理論和艾略特波。這種分析方法，基於過去的歷史價格，將不同時期的市場歸入不同的階段，並以此來預測市場將來的走向。
（2）價格圖形分析
在國外的一些基金公司/券商中，有一個專門的工種叫做”圖形分析師“（Chartist）。他們的工作，就是解讀證券市場的歷史價格圖，並找出其規律。一些比較典型的圖形規律有：雙頂，雙底，頭肩頂，上吊線等等。
（3）趨勢跟蹤
最典型的趨勢跟蹤工具，就是移動平均線（Moving Average）。比如有很多人會看250天移動平均線。如果價格超過該平均線，就顯示股市開始進入上漲通道。反之，則預示股市可能開始進入下降通道。
（4）價格指標
顧名思義，價格指標，就是指基於過去歷史價格計算出來的一些不同的指標。比較常見的有RSI, MACD, 動量（Momentum）等。
（5）交易量指標
交易量指標，主要是基於證券過去的交易量計算得出的指標，比較典型的有AD指標。
（6）波動率指標
VIX是用的比較多的波動率指標之一，主要衡量股票在過去某一段時間內的價格波動率。
值得一提的是，技術分析方法林林總總，其指標多達成千上百。因此不同的人可能有自己更喜歡的分類方法。本文列舉的這些技術分析大類，主要是為了幫助投資者對技術分析有一個大致的概念，瞭解到這些指標都是怎麼來的，之間主要的區別在哪裡。
接下來，我們再來講講這些技術分析指標，到底哪些有用，哪些沒用，哪些對投資者的幫助更大一些。
值得一提的是，一個可靠的技術分析方法，應該符合穩定，可複製，透明，可執行，以及在樣本外還管用的標準。很多時候，特別是一些”民間巴菲特“，舉出自己在XX年中用某種技術分析賺到XX回報的例子，來證明某種技術分析方法的優點。殊不知，舉這樣的例子，本身就體現了這些”民間巴菲特“職業素養方面的不足，在接下來的文章中，我會進一步展開分析。
在這裡，我主要援引2004年的一篇學術論文（Park and Irwin, 2004）。在這篇論文中，作者總結統計了1960~2004年間，共93篇關於各種技術分析指標的測試研究，並將這些研究的結果彙總起來。基於這些研究都比較專業，並且有一定的樣本量，因此其彙總的結果應該具有一定的代表性，值得我在這裡和大家分享一下。
如圖所示，在93個關於技術分析的測試研究中，大約有63%的研究（59篇）顯示，技術分析管用。大約有26%的研究顯示，技術分析不管用。剩下的11%，其研究結果好壞參半，顯示技術分析有時候管用，有時候不管用。
值得一提的是，當我們在回測某一項技術分析方法是否管用時，如果研究方法不嚴謹，那麼很可能會犯一些比較常見的研究錯誤。這些錯誤包括：數據窺探（data snooping），沒有考慮交易成本，沒有進行樣本外測試（Out of sample test），事後偏見等。
如果我們把上面提到的那些可能扭曲研究結果的錯誤都考慮進去，那麼最後真正符合更高的研究標準，不受這些偏差影響的研究，一共只有11篇。這也說明，要想真正嚴謹的做一項研究，找出某個研究問題的答案，確實並不是一件簡單的事，需要投入很多精力和專業知識。
由於採用的標準更加嚴格，因此這11篇研究的結果，值得我們更進一步仔細分析。
下面，讓我來和大家分享幾篇比較有代表性的研究結果。
如上圖所示，在針對美國股市的研究中，不管是基於哪個樣本時間（1920年代~2000年代），技術分析的測試結果都令人失望，無法產生正的超額收益。
這個研究結果顯示，相對來說，美國股市是比較有效的市場，符合有效市場假說的預測，即技術分析在美國股市中不管用。
在期貨市場和外匯市場中，測試的結果則有所不同。比如有一項研究顯示，技術分析在小麥期貨市場中能夠取得超額回報，但是在玉米、大豆等期貨市場中無法獲得超額回報。在外匯市場，結果也比較類似。在某些外匯品種中，技術分析可以帶來超額回報。但並不是每一個貨幣品種都能通過技術分析獲利。
總結
技術分析，被很多投資者，特別是業餘個人投資者追捧。這篇文章，主要從證據主義角度研究了技術分析在投資實踐中到底是否管用的特點。在這方面的研究的總結歸納顯示，美國股市相對來說有效程度比較高，因此技術分析用處不大。但是期貨和外匯市場，在某些時候/某種品種中可能可以通過技術分析獲得超額回報。
投資者在使用任何技術分析幫助自己做投資決策前，應該充分學習，把這些方法的邏輯，以及成功率研究透了，再決定自己是否應該使用它們，以及如何使用。
希望對大家有所幫助。
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