图形分析

图形，或“技术”分析包括运用金融资产价格走势图，还常利用其他说明性的统计资料试图推测出未来价格可能运动的路线，从而作出预测并制定交易战略。图形分析人员通过并不严谨的归纳推理指望从数据资料中辨认出趋势及其类型。最著名的图形（表示趋势反转）可能是由爱德华兹( Edwards）和玛吉(Magee)(1966年）推广的“头肩”形（图1和2)。图形分析人员经常运用趋势和模型试图去确认汇率和资产价格预计交易的宽限。图形分析人员也使用一个或多个机械指标以形成总的判断。它们可能与趋势有关（如基于移动平均的指标）或与趋势无关（如交易量和变化率指标，或者称为“摇摆”指数，它假设当资产已经处于“超买”或“超卖”时市场具有矫正趋势）。在实际中，图形分析趋于成为模型和趋势识别的实用组合，加上从统计指标中得到的信息，从而提供全面的预测（罗伯特(Roberts), 1959年）。 图形分析的起源 现代图形分析人员所采用的许多技术都可溯源于1900～1902年间查尔斯·H·道(Charles H. Dow）在华尔街日报（W SF）发表的一系列评论文章。他对股市的研究最早被纳尔森（Nelson,1902年）称为“道氏理论”。威廉·P·汉密尔顿(WilliamP. Hamilton)在华尔街日报发表一系列题为“价格运动”的评论进一步发展了道的思想，并在1922年出版了其理论原则纲要（汉密尔顿，1922年）。雷亚（Rhea,1932年a, b)收集了道和汉密尔顿252篇华尔街日报评论和有关文章，并第一次将道氏理论定型化。 图1典型的头肩形 注释：上升趋势的反转因在D点没有突破颈线而确认 道氏理论的最基本原则可归纳为几个基本观点。第一个也是最著名的就是：“平均值贴现一切。”其含义是，有关过去、预期未来货币供应量和其他“基本状况”的信息已经贴现到资产价格之中，从而使分析人员在分析时可以忽略它们。雷亚（1932年a）曾写道： 图2图形实例 注释：该图形以敏锐的观察力确认了美元 兑德国马克汇率的头肩形反转。 “道·琼斯铁路和工业平均价格指数每日收盘价的变动是反映了对金融市场一清二楚的人们的全部希望、沮丧和判断的综合指数。由于这个原因，即将来临之事的影响力已经贴现在它们的运动中。平均值会迅速评价诸如火灾和地震的损失。” 金融经济学家会注意到这一观点同格罗斯曼-斯蒂格利茨反论（格罗斯曼(Grossman）和斯蒂格利茨(Stiglitz), 1976年）的相似之处：如果所有的基本面信息都已贴现到价格中去，那就没有研究基本面的必要，那么看到信息如何首先传递到市场也是困难的。这一观点显然不是完全正确的（格罗斯曼和斯蒂格利茨，1976年，1980年）。而且如果它是的话，又会产生新问题：如果基本面信息已经贴现到价格中，那么难道图形分析获得的信息不应贴现到价格中吗？ 图3基本的艾略特波浪形 注释：继5浪上升后的3浪下跌。现代图形分析中具有第二位影响的是以艾略特(Elliott)波浪理论为代表的一个宽泛体系。这一理论试图超越道氏理论为预期市场运动的趋势反转提供全面预测而并非仅确认反转（弗罗斯特（Frost）和普莱希特（Prechter, 1978年）。在20世纪30年代末，艾略特在金融世界杂志发表12篇系列文章，提出了其波浪理论的原则，并认为它是对“道氏理论一个非常必要的补充”。这一理论被最早应用于股票市场指数的分析（艾略特，1938年，1946年）。这一理论的基础是它认为金融市场不断经历一个五波上升及随后三波下跌的循环周期。 选择数字3和5显示出人们相信斐波纳奇（Fi-bonacci）数列在金融市场的重要性。菲波纳奇数列是这样建立的：前面两个连续数字之和等于后面的数字。即是1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144等。这一数列有一些特征，其中之一是任何一数字与其相邻最大数之比通过左右振荡而趋于0.618，类似的，任一数对其相邻最小数字之比趋于1.618。这就是所谓的“黄金比率”，它应用在诸如古典建筑及美术等许多人类活动比率中（鲍里萨夫里奇（Borissavlietch), 1958年；米歇尔（Michell), 1983年），并且在科学和自然界可观测到这种应用（古凯( Ghyka ), 1977年，斯蒂文斯(Stevens), 1976年）。不过在许多技术分析中，还没有强有力的证据来证明菲波纳奇数列在金融市场的重要性。除了斐波纳奇数列在艾略特波浪理论中的应用外，技术分析人员也经常更普遍地使用上述数列中的元素——例如在选择移动平均的长度时（通常采用5.13天或5.21天的组合） 斐波纳奇数列的性质最早由13世纪早期的一位数学家在其1202年出版的liber Abaci（一本关于计算的书）中进行研究，他叫莱昂纳多（Leonardo)，住在比萨，但他更为人所知的名字是斐波纳奇，该数列即以其名字命名。有趣的是，菲波纳奇最早是从研究兔子的繁殖行为过程中发现这一数列的。Vorob’ev(1963年）探讨了菲波纳奇数列更广泛的数学性质。 盛行期，实践中图表分析的效用和性质 虽然人们注意到在主要的金融市场，图形分析已被广泛使用，但是关于其效用的证据在很大程度上却没有正式记载（例如马尔基尔（Makiel), 1990年）。 不过，罗伯特·希勒（Robert Shiller, 1987年），在1987年10月的股市暴跌后对美国股市上的个人及机构投资者进行了一项调查研究，发现约1/3的反馈者认为他们受到长期趋势线引起的价格下降的影响。由美国证券交易管理委员会进行的一次更早的调查显示(1947年）,13％的受访者以道氏理论来解释纽约证交所1946年9月3日6.1％的跌幅。由三十集团（Groupof Thirty）进行的一次问卷调查（1985年）显示，97％的银行和87％的证券公司认为技术分析在外汇市场上效果明显。 近来还有一些关于技术分析应用效果的考察，其中包括海伦·艾伦（Helen Allen）和马克·P·泰勒（MarkP. Taylor）代表英格兰银行对伦敦外汇市场的调查。他们在1988年11月将调查问卷寄给伦敦外汇市场400多位主要的外汇交易商，其中60％以上回复问卷（泰勒和艾伦，1992年），问卷问题包括实践中最常使用哪种图形分析法，图形分析人员在机构中的作用，从而得出市场参与人如何看待图形分析的作用（量化的及印象中的）。广泛的一致看法是：不同的时期长度则图形分析的重要性也不同。当预测时期为一天以内到1周时，约90％的回答者在做出其汇率预期时采用定的图形分析法，且60％以上的人认为图形分析至少同基本面分析一样重要。随着预测时期由1个月延长到1年时，对经济基本面分析的重要性增加了，在最长的预测期，即1年及1年以上时，约1/3的回答者完全依靠基本面分析，约85％的人认为基本面分析比图形分析重要，这显示了对基本面分析的倾向性。此外，始终有2％左右的回答者在任何预测时期都不使用基本面分析。这项调查还发现交易商认为图形分析和基本经济分析是互补的方法，相当一部分人认为技术分析是可以自我完成的。 此外，艾伦和泰勒（1990年）分析了一些技术分析人员提前1周和4周对三种主要汇率预测的准确性。他们发现一部分人在超出10个月的时间里预测能力超过一些其他预测模型，如随机游走模型、矢量自回归模型和单变量移动平均时间序列自回归模型。不过有趣的是，他们还发现这些分析人员之间的预测有显著的不一致性——并不是所有的分析人员都能看到（或以相同的方式解释）在同一时点的同一个信号；考虑到对各种可能的模型，趋势和统计指标会有多种解释，上述不一致也许就不值得大惊小怪了。 在一项更早的研究中，古德曼(Goodman, 1979年，1980年）比较了分别由图形分析人员和基本分析人员作出的汇率预测的盈利性，他发现，图形分析作出的预测在数量检验中优于远期外汇汇率，而远期外汇汇率又优于基本分析作出的预测汇率。 最近，库西欧（Curcio）和古德哈特（Goodhart )(1991年）报告了他们进行的一次对照试验的结果，参加试验的大学生可以用也可以不用一种专利图形分析软件进行模拟的金融资产交易。虽然库西欧和古德哈特发现使用与不使用分析软件的参加者之间名义收益率水平没有显著差异，但使用图形分析软件的一组其名义收益率的方差却显著低于另一组。 至少，经验证据表明许多金融经济学家对图形分析的态度——即“技术分析战略常是有趣的，能安慰人的，但却没有实际价值”（马尔基尔（Malkiel), 1990年，第154页）——是不应100％的让人赞同的。 对图形分析的学术分析 在金融市场对非基本因素影响的分析是一个正在发展的学术领域，就其根本而言，已从学术上的广泛怀疑转向对传统经济模型未能反映的许多现象进行积极的探索。近来，当人们普遍开始分析股票市场非基本因素影响的同时（例如希勒，1984年；德·隆格（De Long）等，1989年），特别关注于图形分析作用的研究很大程度上是局限在外汇市场上。 古德哈特（Goodhart, 1988年）曾讨论，考虑汇率在多大的可能性下是由图形分析人员和基本分析人员的预测力量均衡所决定，此时外汇市场如何会产生不均衡的现象。这与希勒（1984年）提出的股市简单模型有些相似之处，在这一模型中，均衡价格取决于基本分析人员和采用普遍接受模型的一般投资者之间的力量均衡。弗兰克尔和弗伍特提出了一个更正式的相近模型(1990年b)，它以市场重心由基本分析人员向图形分析人员转移来解释1981～1985年期间对美元需求的迅速增长。这一转移被模型化为对基本面分析人员较差的预测能力的贝叶斯反应。柯尔曼(Kirman, 1991年）进一步发展了弗兰克尔—弗伍特模型，指出在代理人获悉多种不同的观点后，其观点会发生变化——这样图形分析法会更流行。 小结 谈及斐波纳奇数列和头肩反转总会使金融经济学家面带微笑，但这种微笑可能有点脆弱。主要原因在于金融经济学在预测和解释金融资产价格运动方面被证明是很不可靠的。正如在这领域一位杰出的研究者最近所指出的那样：“在所有的投机市场，公司股票市场、债券市场、商品市场、可收账款市场、外汇市场等，价格运动的根源都是知之甚少的。”（希勒，1989年，第xi页）。 还有一个难于回答的头痛问题：如果图形分析是错误的，而基本分析是正确的，那么为什么还雇佣图形分析人员？马尔基尔（1990年，第六章）提出经纪商雇佣图形分析人员主要是为了产生交易从而收取佣金。不过，即使如此，也可以预见到这种策略结果表明了图形分析人员的自我完成战略。德·隆格（1991年）提出了在金融市场中基于非基本分析的交易商持续经营的理论模型。 经济基本面分析最终将在预测时期较长时占优势，这看来是不容置疑的，但在短期价格运动中，“流行”的模型和理论可能会占优势，其中之一就是图形分析。当然，像在图形分析中那样简单地依靠外推法和归纳推理是根本不能解决问题的。那些要同价格细微变动打交道的图形分析人员（还有交易商）们，能够找到非常复杂程序的局部近似方法，短期和非线性的方法已被充分地运用于当代金融经济学。不论怎样，市场中大量的实际工作者使用图形分析技术的事实表明图形分析法不会被实际工作者或者研究者轻易放弃。 海伦·阿伦（Helen Allen)和马克·p·泰勒(Mark P. Taylor）著 杨建勋 译 吕随启校参考文献：