发表于2024-12-25
作者集20余年国际国内金融市场的交易经验,从仓位、形态、斜率、乖离、试单、止损、撑压七个方面,阐述股票交易的核心逻辑,并围绕股价波动,构建了以斜率和速度为主线的逻辑化操作模式,形成了运用价值理念、量化策略、调仓技术三者合一的智能交易系统。
黄怡中,资本市场资深投资人,现居成都,拥有20余年国内外股票、期货、期权交易经验。曾在台湾数家期货、基金、证券公司就职,分别担任投资总监、对冲基金经理人、自营部主管等职务,资产管理规模逾20亿人民币,并参与台湾投资银行衍生性商品连动债产品设计。曾为台湾期货公会CTA、CPO与教育等委员会委员,现为台湾操盘手协会常务理事,台湾金融研训院、期货公会特约讲师,成都华西期货投资顾问,华期创一成都投资公司董事。曾受邀欧洲期货交易所开办特约讲座,2017年接受CCTV2《投资者说》采访。在台湾出版投资类图书10部,其中,《交易,选择权》是台湾第一部期权实务著作,《交易,简单很好》是台湾第一部关于程序交易的著作,《一目均衡表》是台湾第一部讲解一目均衡表的著作。
导 读
第一篇 智能交易心法篇
第一章 为何非要逻辑化操作
一、人工智能与逻辑化交易
二、逻辑化操作的基本架构
三、输家都有明确特征
四、交易,已是一种企业经营
第二章 为何逻辑化智能交易可以解决人工智能威胁
一、人工智能威胁论会因人而异
二、创造财富由思维与行为匹配而成
三、离开纽约,才能看清楚纽约
四、斜率来自什么原理或是逻辑
五、斜率呈现方向与速度(强弱度)
六、核心逻辑:正确认识、程序思考、完全驾驭
七、操作上的反向机会
第三章 逻辑化交易的核心技巧
一、逻辑化交易的期权配搭模式
二、持股,如同投资人持有一部车子
三、形态,就像一条高速公路
四、斜率,如同大通道内的单向车道
五、乖离大小,代表市场情绪失控程度
六、要先试单——乖离扩大时
七、顺势操作、逆势调整
八、支撑与压力
第二篇 逻辑化操作核心篇
第一章 形态确认——价格趋势的有效辨认模式
一、收敛形态的思考模式
二、矩形形态的操作
三、圆形形态的操作
四、钻石形态的操作
五、三重底、三重顶形态的操作
六、V形形态的操作
七、M形形态与W形形态的操作
八、浅谈形态学的重要性
第二章 趋势追踪——价格形态中的趋势确认
一、交易策略与如何不当“小白鼠”的思考模式
二、技术工具追求的是斜率
三、斜率进阶用法:斜率应用+期权策略
四、追踪明显趋势的模式与操作
五、上涨三绝与下跌三绝
六、盘整行情确认
第三章 乖离——趋势确认后的极端情景
一、乖离是市场情绪的表征
二、乖离与智能的作用
三、正乖离与负乖离
四、新高价与新低价
五、乖离扩大后,乖离开始收敛
六、判断趋势转折点的方法
七、试单情景——操作方法
八、另类养成赢家习惯
第四章 趋势盘与震荡盘——仓位(持股)的攻防策略
一、操盘攻防策略:稳定的思维与心理素质学习
二、交易员的矩阵思考能力培养
三、德州扑克,交易员本质的显微镜
四、加减码:仓位调整时机和原则
五、人,常常不愿面对自己的缺憾
六、浅谈如何处理震荡格局
七、选股模式
八、核心逻辑:结合交易员智慧的智能交易模式
九、资金管理与仓位建构方式
十、专业操盘人的资金管理
第三篇 全球交易中心篇
第一章 从交易员、操盘人到基金经理人的自我训练
一、练习!纵千万次也不足
二、核心逻辑智能操作练习题
三、练习题参考解答
四、量化因子与逻辑思考
五、交易上的智者与愚者
六、交易的思维与原则
七、交易个性测验(交易员、操盘人与基金经理)
八、交易员特质筛选调查表
九、私募基金(对冲基金)的尽职调查
第二章 全球交易中心的理念
一、资产管理:浅谈股票定量因子
二、全球交易中心建设
结 语
附录A:交易心理状态要点
附录B:期权交易策略选集
附录C:法人机构如何利用期权
附录D:选择权策略应用表
附录E:期权操作建立起始仓位建议表
附录F:买进(卖出)买权(卖权)的后续策略表
附录G:选择权双向与多重组合策略
附录H:衍生性商品市场格局分析(股票、期货与选择权皆适用)
后 记
第一篇 智能交易心法篇
第一章 为何非要逻辑化操作
一、人工智能与逻辑化交易
在2016年初看过一个报道,据称全球最大对冲基金美国桥水联合基金在筹备一支人工智能团队。这个团队的目标是,创造一个基于历史资料和统计概率交易算法,让人工智能系统学习和适应市场变化,以区别于传统投资只接受静态指令的交易模式。
从文章中知道美国桥水联合基金试图让机器人取代股票分析师,在资本市场中寻求最佳的投资组合,以提升公司的投资效益。这个议题在2016年很有营销效果,也吸引许多媒体的注意。于是很多欧美投资机构都在运用人工智能进行股票投资,这些人工智能系统建构机器学习机制和数据库,被认为具备学习、推理以及决策能力,但真的如此吗?如果是,那么人工智能也该学习投资艺术,而不是只用投资科学来交易,或是进行资产配置,笔者期待投资人能深入思考。
例如,投资人都知道也认为,想要选对一只持续上涨的股票有多么的难,到最后大家就喜欢内线交易,但却要付出牢狱之灾。也有人认为,华尔街股票分析师从来不知道如何从自己所犯的错误中吸取教训,或许程序交易能有一些不一样的结果?在这种疑问与期待下,或有越来越多的投资人,希望人工智能科学能帮助他们进行投资决策。但是真正的人工智能,由现在的弱人工智能到强人工智能,再到超人工智能,其实现时间会耗费多久,无人可以下定论。在还没出现强人工智能之前,超人工智能还需要更多时间发展并由政府制定相关的规范,所以至少目前为止并没有机器完全替代人类智慧交易的情况,这是肯定的,笔者认为未来50年,甚至是100年,人工智能都是人类的好帮手。而要完全取代人类那是没有意义的,因为人工智能没有食欲饱满、休息睡觉、休憩取乐等人类特有的需要。这样,人工智能在金融市场上的意义就大打折扣了。
同时,我们想要直接把一个无机物,赋予一堆连人类自己都觉得还不成熟的人工智慧,逻辑何在?就像文章也提到的,一只蚂蚁可以趋利避害,独立在自然界生存,而现阶段的人工智能是否做得到?笔者态度是保留的,当然也不能完全否认它的功能。
另外,笔者也相当认同的部分是,由于人工智能行为完全可以自主执行交易,或大量交易,如同高频交易,因此如何监管可能产生的违法违规行为?目前看来,监管机构的新课题还没有得到解决,尤其如何让机器人进行交易这个环节。
投资人想想看,因为大量投资人使用同一个表现优异的人工智能系统,并且管理他们的不同账户,这代表账户虽然法律上是各自独立、无关联的,但实际操作结果,可能变成一个具备影响市场的力量,而这个力量势必不被主管机关认同,或者如何确定对与错?这是个大议题。这个议题已经发酵到经济、政治、文化、科学、哲学等领域,都在讨论人工智能。这几乎到了,如果你不懂如何利用人工智能,就极有可能找不到足以维持生计的工作,更别想要有事业发展的窘地。这样的极端现象令人胆战心惊,人工智能威胁论也就经常被提出来讨论一番了。
然而,阿里巴巴的马云说得好,人工智能打败围棋手,只是一时的侮辱人类。笔者也认为人工智能应该是造福人类的工具,而不是奴役人类的新发明。如何应用好人工智能,能够与人工智能一起创造更好、更优的生活环境?对交易员来说,对我们进行资产管理来说,人工智能都应该是协助我们前进,迈向更为有效益的交易结果才是。
1. 人工智能是交易员的威胁?
人工智能在过去10年中,的确在很多媒体上占据大部分版面、时间,但这还不够表明人们对人工智能的期待与忧虑。但是做资产管理的、做投资银行的、做股票期货的、做一般银行业务的、做政府工作的、做会计师与律师的许多人都在讨论人工智能。
凯文·凯利,《连线》(Wired)杂志创始主编,对互联网的发展有独到见解,从他的看法便可以知道地球上的精英们对人工智能有多么关注。人工智能到底会把我们带到哪里去?以下是他演讲的主要内容,笔者试着从资产管理的角度来解读他的见解:
第一个趋势:形成(Becoming)。从层级化结构到网络化结构,这是一个变化趋势。从资产管理来说,市场价格变化不曾停止过,在“形成”这点上,人工智能已经开始影响这个世界,也影响着金融市场的每一个人,但投资人与笔者并没有因为人工智能而改变低买高卖的模式。
第二个趋势:认知(Cognitive)。对人工智能有正确认知,实际上就是我们应该如何变得更聪明。利用人工智能是未来的交易趋势,这个是在帮助投资人做出更加正确的决策,而不是替代投资人做出决策,这种不可替代性,就是投资人以本书所提的逻辑化操作、高度理性化的执行能力,完成科学与艺术统合的操盘需要。
第三个趋势:互动(Interacting)。未来创造的人工智能将会和人类进行互动。在交易上,我们与价格、市场、其他投资人、人工智能等相关人和事物都有互动,这种互动关系只会让人们更加怀念人与人之间的温暖。在交易上,人类与机器的互动更加频繁与具有更高的及时性。
第四个趋势:使用(Accessing)。拥有物品的性质将会转变,使用者不是拥有它,而是拥有这个物品的使用权利。在交易上我们使用的是工具,获得的是报酬,因此谁能好好地利用人工智能,那么他便可以得到更大的报酬。
第五个趋势:分享(Sharing)。分享的趋势是硬件软件化。通过人工智能的加入,它可以与你交流,知道你的日程表,知道你什么时候会到家,然后提前开启空调。当你到家的时候,气温就非常适宜。在做不同事情的时候,它也能帮我们做预测,进而给我们提供帮助。在交易上,人工智能的意义在于让我们可以更加容易分享理财机会与资源,在实盘交易上,需要的是人工智能大量数据处理后的决策建议。如果有效,表示人工智能分析是有用的;如果无效,表示人工智能与设计者同样聪明。
第六个趋势:屏读(Screening)。在过去,我们通常通过屏幕来读取信息。但屏幕的问题在于,它们是一个固化的、精确的形式,不会变化。从过去固化、精确、权威的屏幕,朝着一种更加流动的形式变化。未来进行交易时,投资人可以在最短时间内,从屏幕上得到更多、更准确的信息。如果想象力再丰富一些,未来投资人可否以意志力或意识力进行操盘或下单动作?
第七个趋势:流动(Flowing)。物体会从本身固有的状态变成流动的状态,甚至变成流动的数据。不管处于什么行业,都和数据相关。由于人工智能具有较高的依附性,在任何行情变化时可以及时提供信息,让投资人进行决策。当然,投资人当时的判断、决策速度也很重要。
第八个趋势:重混(Remixing)。把现有的东西重新解开,再混合起来。我们可以看到,过去创造的大部分财富,有一部分得益于将有价值的东西重组,把不同的新想法混合重组起来。在交易上,这个概念指的是投资人的判断材料是多维度的,投资人只用需要的信息进行交易。
第九个趋势:跟踪(Tracking)。跟踪一个关键要素形成的数据。跟踪我们自己的各种行为,记录每天的事情和思想,这些技术变得越来越便宜。在原本的交易、理财过程中,投资人原本就在追踪价格变化,这个追踪技术是否能够帮助投资人在市场上赚钱,会因人而异。
第十个趋势:过滤(Filtering)。我们可以从中选择我们喜好的,放弃厌恶的。这会影响到我们经济运行的方式,因为拥有丰富资源的世界,会极大地影响经济领域。过滤就像一个原本被认为是模糊的趋势,在几层过滤后,趋势会更加清晰起来。
第十一个趋势:提问(Questioning)。“答案”是免费的,而“问题”更有价值。当你提出一个问题的时候,你得到一个答案,这是科学。在科学当中你有一个问题,但是从这个问题,我们又会引发出很多新的问题。随着未知领域的扩展,我们会发现,我们会面临越来越多的问题。问题解答是人工智能的最大用处,那么,我们如何与之相处?这也成为一个课题。
第十二个趋势:开始(Beginning)。“开始”是一个过程。我们现在所创造的新东西,实质上只是处于开始的阶段。初始阶段不一定能有什么明显变化,反而是在投资人不知不觉中,有许多的投资行为已经在改变了。例如,在浩瀚的股票池中,如何选择未来会上涨的股票是投资人梦寐以求的,但是,有没有可能?事实上,投资人是不需要选股的,在不选股的情况下如何操盘获利?这是一个可能的开始。
目前在金融界,很多人受困于人工智能的威胁论中,但事实如此吗?笔者不会认为这是假的,但投资人也不必过于担心。投资科学化是人工智能的长项,但投资艺术化是投资人的长项。因此,没有威胁问题,只有如何强强结合的问题。
前言
笔者一直认为投资人(读者)是极其聪明的、有智慧的,所以,从来没有掉以轻心地思考与撰写有关金融投资类的书籍。但是,不能离开赌桌的赌徒是最失败的赌徒,同理,没有止损能力的交易员是最失败的交易员。更遑论在市场价格不确定性变动中,把赚到的钱放到自己口袋是多么困难的一件事情。
本书便是在如此的态度下,期待与投资人交流。笔者在台北出版了《逻辑化操作+选择权策略》之后,再次把相同的思维与策略,转换为A股市场投资人可以接受的内容,才有这本书的出版。在思考本书期间,知道了有人总想把别人的技术完全学会,然后可以依此在市场上赚到大钱,笔者认为这是不合理的。因为没有一个人可以完全复制另一个人的交易能力,我们只能不断去学习别人有效的交易策略,并且纳入自己的交易系统之中,提升自己交易系统的完整性,达到稳定获利的目的。当然这个过程是辛苦的,也很少人能够不断做这样的努力。
本书是为在金融交易上还没有足够经验,或者是曾经失败的投资人,更是为准备进入资产管理市场的人所设计的交易工具。笔者寄望,投资人不再只是投资人,而是其交易的能力,在有一天能提升到操盘人实力,再有一天能进阶到投资经理的管理能力,不管读者您是管理自己的资金还是管理别人的资产。当此,经过培训也好,自我训练也好,投资人也可以发挥智能交易的优势。而我们做智能交易的,最大成功是具备失败的能力与自由。
如何在智能化模式下执行股票、期货与期权的交易?笔者一直以来利用逻辑化思维,也是智能交易模式,努力让自己更有智慧地进行操作。这不是跟人工智能(电脑、计算机)打对台,而是强调用正确有效的交易策略,并不断地练习再练习。在高强度自我训练之后,笔者相信投资人可以在智慧化、逻辑化交易的经历中,加上利用电脑计算能力,找到自己的获利答案,而笔者在此把自己的答案与投资人分享。
某天,笔者在思考本书是从何时开始构思的。好好地回想了一下,才发现没有17年也至少有15年了。大概是笔者从日本读完大学回到台北工作之后、2000年研究交易模型开始的,在这中间经历过许多事情,笔者在交易的过程中最值得纪念的,大概就是这一段时间。这段时间笔者陆续完成了九本书的撰写,积累到2008年正式接触避险基金工作,才完完全全确认什么是交易的根本——趋势形态与斜率陡峭度。从解决这个根本问题出发,把逻辑化操作(智能应用)作为自己交易模型的主轴。
曾听到有人说,每个交易员都认为自己的交易模式是最好的,不觉莞尔一笑。当这句话是表肯定时,那是正确认知;而当表否定时,那是一种对交易系统的不认识、不尊重的态度。因此,投资人也好,交易员也好,操盘人也好,投资经理也好,散户也好,法人机构也好,每个交易人都应有专属自己的交易系统。没有这一层底气,那么,重仓之后,财富就是浮云,或者变成投资人的人生灾难。
如何建构一个专属自己的“圣杯”呢?在2003年拙作《交易,简单最好》一书中,已经提到交易系统、模型要越简单越好!那么,什么程度的简单化才是最好的呢?有人把大道至简称为简单化,但笔者不认为极端的简化是一种交易模式,而应该是把交易过程中所有需要环节精致化,才是真正有效益的交易系统。那么,只要具备了所谓赔小赚大、高盈亏比的获利模式(日内交易者需要考虑胜率),这种模式的交易系统都应该被高举起来,在交易的世界中游刃有余。这样的交易系统可以让交易者品尝快乐交易、交易快乐的喜悦。笔者在台湾经历20年以上的国际交易经验,交易范围遍及亚洲和欧美市场,交易品种涉及股票、期货与期权。个人认为,资产管理不是虚拟经济,没有资产管理能力,实体经济不是真正的实体经济。试想一下,一家公司的资产管理能力不好,能不能做好财务管理与资金调度?资金链断裂,对实体经济的生产力影响是可想而知的。强调资产管理就是这个道理。
再从人工智能方面思考,资产管理工作最需要的是科学与艺术,科学部分是人工智能的天下,但艺术部分投资人是不可取代的。对人工智能有相当经验的人曾经表示,人工智能技术发展到如今,对部分简单工作、底层工作是有影响的,但也因此而催生出其他更多不同形式的、更需要人类判断力与创造力的工作类型。如设计师、架构师、建筑师、流程设计和管理者、艺术家、文学家等的工作,非但不会被取代,反而会成为未来市场的稀缺资源,会吸引更多在社会转型中喜欢尝试新事物、新领域的人从事这类工作。
笔者认为这个说法比较靠谱,因为人类如果设计对自己有害的发明,那必然是属于短暂性的,透过政府的监管手段可以改善过来。就长期来说,人类还是会为了生存而制造适合于人类需求的东西。退一万步想,真有毁灭人类的机器人出现,那也是人类自找的,没有讨价还价的空间。投资人在思考这些问题时,是否也想到在资产管理中如何让自己站在有利位置,得到有效益的操作结果?
再从现实面来说,近几年资产管理市场发生很大变化,2017年有许多事件发生,深深影响A股市场往后的发展。其中之一就是2017年6月21日笔者正撰写此书当头,获悉MSCI把中国A股纳入新兴市场指数。这是一个很重要的转折点,表示A股市场将会展开迈向法人市场的起点。这或许还有很久、很长的路要走,但是这个趋势一旦启动,笔者相信这趟列车将不会停止下来,更会不断地优化A股市场的品质,让原本以博弈为主的市场环境,变成以上市公司业绩表现为依归的价值投资。公司业绩好即可享有高股价,公司业绩不好股价就要受到投资人的唾弃,这才是市场经济的真谛。从基本面出发,有着非常深度与广度的研究,才是投资的根本,这种有凭有据、有底气的操作才是资产管理中重要的基因成分。
因此,本书提到核心问题是趋势与斜率的应用。投资人应该记得,在2017年7月底时,中国银行业协会首席经济学家、香港交易所首席中国经济学家巴曙松表示:杠杆率水平和风险(金融风暴)的触发并无直接关系,更重要的是正在上升的斜率(意指负面经济数据不断升高、变大),政府能够稳住杠杆率的上升斜率,是更为现实的政策取向。
那时候,央行旗下的《金融时报》刊发巴曙松的文章称,杠杆率斜率陡峭是美国金融危机前显著的预警信号,2000年至2007年的年均增速达到6%;危机后,事实上,美国的总体杠杆率也没有真正去化,只是通过内部杠杆腾挪基本稳定在248%附近。对于中国而言,短期更为现实的目标就是将年均15%左右的杠杆率攀升速度降至10%以下,长期要推进实质的杠杆去化则需要进行主动的结构性改革。
从以上的新闻评论,投资人可以清楚知道在金融市场中,价格的波动率是重要的因子,而波动率的变动速度,就是斜率的陡峭程度,才是重中之重。本书所提的斜率操作法就是在这个逻辑下衍生出来的,从逻辑化操作到驾驭这个斜率概念,进而能够做到智能操盘模式 逻辑化智能交易:趋势追踪与攻防策略 下载 mobi epub pdf txt 电子书 格式
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