“Not everything that can be counted counts，and not everything that counts can be counted.”
Albert Einstein
结构组织和目的：
通过（第一章）我们为技术分析手段争取了应用空间，但并不表明这个工具没有问题。首先，我们需要简单了解技术分析的逻辑基础。介绍现实中伴生的因技术分析师的不当表述造成的不良影响的同时也阐述了人云亦云的行业分析师所犯下的可笑错误。通过分析，我们发现技术分析工具被广泛诟病的两个特有因素均来自于人。相应的，我们提出了一个较为合理的处理技术分析问题的手段。
接下来，在两个棘手的场景下对这个工具进行逻辑检验：（1）不同市场参与人对市场的理解存在偏差的前提；（2）技术分析指标造假前提。并给出不同层面的应对方式。
最后，我们以神经网络技术为切入点，在轻松的语境下表明此领域的扩展方向的多样性同时，反思国内“价值投资”一只独大却导致投资者亏损连连的尴尬境地的不合理。强调最起码的质疑精神的可贵。
通过上述结构组织，以求达到不盲目批评“技术分析”说理的完整。
（第一节）技术分析的基础
技术分析是个总体上被认为上不了台面的分析手段，原因是多方面的。其中一个主要因素在于使用门槛过低，自由发挥空间过大导致道德操守不高的人更容易借此大发不义之财。但细分析起来，把错误归咎给一种技术手段可能会有失偏颇。人才是万恶之源，不是工具。尽管我并非完全同意《大师的命门》一书中的部分观点比如，趋势用线性模型描述是否合理，进而所谓的趋势边界线的合理性会被打折扣。类似的例子可以在每个章节找到，但这些其实都仅仅是基于对数据理解上的小差异。最重要的是其背后的质疑精神。但相信我，你不应该错过这本好书。在该书中出现的关于技术分析和基本面分析评判内容，笔者就不再花费笔墨谈论了。顺便说一下，笔者更同意马丁·J·普林格《技术分析》中的定义“技术分析研究的是不确定性。”“技术分析的投资方法是这样一个基本思想的反应：股价按照一种由投资者对经济、货币、政策和心理力量的变化而不断改变的态度所决定的趋势运动。”普林格的定义多少有些狡猾，他躲过了数据类别，并强调趋势的确认与趋势反转的识别问题。而不是约翰·墨菲《金融市场技术分析》中的定义“以预测未来的价格趋势为目的，主要通过运用走势图对市场行为进行研究。其中，市场行为包括价格、成交量、持仓量等。”。当然，这种拘泥于定义上的差别远没有实务来得有意思。
现实往往最具讽刺意味。这个在研究所、学术界被批判得体无完肤的分析手段却有令人吃惊的良好生存土壤，而且国外也同样如此，甚至某些市场可能是主流力量。Allen和Taylor（1990）就曾指出，当进行短线交易（日内至周级别）大约90%的伦敦市场受访者表示使用技术分析来进行外汇交易这是个比股票市场地位更重的领域，技术分析也仍然大行其道，更不用说前文所述的近期股票市场崩盘的依托也同样是基于交投数据判断的模型。而多少有些趣味的是，外汇市场研究也将效率市场理论吸收。行为经济学与数量化分析都把技术分析作为对抗现代资产组合理论的主动管理形态并入研究范围。尤其是计量中的某些模型，根本就逃不出这个领域。最为让普通投资者意外的是，如果真以为技术分析就局限于历史交易数据那就大错特错了。而这直接的模糊了某些基本面分析和技术分析的分水岭。尤其是那些从来都只给结论、不给推理过程的首席经济学家们，语言表述中相似程度之高简直会让我们惊愕！
“技术分析的基本前提是空间和时间里存在可以重复的模式”。讽刺的是一语道破技术分析真谛的评论竟然是出自批评它的马尔基尔之口。要批评这种松散体系的分析手段一点都不难，市场也满是此类的书籍。也难怪有人信誓旦旦地说计算机技术的面世只是会让检验技术分析这种消遣来的更为容易。可出乎很多人意料的是，计算机并没有让这种技术因过于难堪而消失，甚至学术界内不同的声音也越来越大。罗闻全教授在《金融异术》中程序化技术分析部分给出了响亮的回答：“技术指标确实能增加投资过程的价值”。今天的投资者真的应该感谢这群学院中曾经顶着压力的少数派，不过更值得记住的是一条做人的道理：“别轻易放弃自己的想法”。当不赞同的声音大到足够淹没我们的时候，可以选择保持沉默。人类社会就是有这种排斥异己的倾向，如果不想过自闭的生活，就保持微笑的闭嘴并记住这种被排斥的感觉，记得将来要宽容的面对与自己持不同观点的人。
在理解技术分析这个问题上，如果拘泥于某些领域内的专家定义，去过远的预测未来价格趋势，很有可能会陷入画地为牢的尴尬。既然是“经验总结”，那就从概率的角度出发当“模式识别”来理解。真正关键的因素是要尽量客观公正的检验应用中的某一项特定技术。感谢这个计算机技术横行的年代，客观公正这条人难以实现的准则有程序来帮我们做到。这里也有一个衍生的分支：“技术分析被用于社会心理学，其目的是要识别群体行为的趋势和变化，以便作出明智的交易决策。”无论给技术分析什么逻辑支撑，其接近市场，可以更直接的反应市场情绪的特点还是可以得到普遍认可的。
翻开今天市面上教读者“发家致富”的投资书籍都有一个类似的写作模式：先介绍一个操作逻辑，然后找两张佐证逻辑的走势图鼓吹实际应用的奇效。有时为了营造高深莫测的错觉，还要弄上个玄而又玄的东西。笔者的书架上就有几本画着八卦阴阳图案的书，而且有一本还是外国人写的。盈利模式可以是简单的，哪怕只是做个10以内加减法，只要逻辑清晰且有效，笔者看不出任何理由可以阻拦这样的算法在市场中获取收益。但用一些解释不清楚的东西来忽悠人就很不可取这里其实还涉及到了一个细小分类。数量化发展到GP的阶段，会出现表达式不易理解，但GP本身的逻辑很好理解的状况。神经网络也是如此。如果我们要求某人学会函数y=x2，即便是用锤子敲碎其脑壳，恐怕也找不出这个等式来。但因此就怀疑这个人根本没明白函数的意义显然有些不合适。所以，这里其实更强调那些在算法设计阶段就说不清的问题。
笔者在卖方研究机构里一个最深的印象就是大家对此类分析技术的不认同。但绝大部分人似乎根本就不屑于仔细的考察一下其背后的逻辑。算个beta也好，挖掘统计规律也罢，今天的国内市场所谓的金融工程实质也很难逃脱模式识别的运行方式。同样一个协方差和方差问题，用来计算beta值就披上金融工程的外衣，用来作为其他指标的依托就被打入技术分析范畴，这到底是哪门子逻辑错乱的人定下的传统还真是说不清楚。这种现状跟流传在国外的5只猴子与香蕉的故事很遗憾，笔者没有找到这个所谓实验的严格出处，所以只能将其暂且列为故事。一个貌似较为接近的研究是：Stephenson，G.R.（1967）.Cultural acquisition of a specific learned response among rhesus monkeys.In： Starek，D.Schneider，R.and Kuhn，H.J.（eds.），Progress in Primatology，Stuttgart： Fischer，pp.279—288.这个实验主要说的是把5只猴子关在一个笼子中，上面悬挂着香蕉。爬梯子取香蕉的举动会导致所有猴子都遭到泼冷水的惩罚。猴子很快学会了不要爬梯子。现在开始逐一替换老猴子，新猴子会在遭到痛殴之后接受不爬梯子的规则。随着老猴子逐渐被剔除出笼子，此规则仍然保留在群体中，即便没有任何一个个体真的遭到过泼冷水的惩罚。此时，是否有泼冷水的惩罚已经不再重要。所暴露出的问题一模一样。从这个角度来说，除了披着人皮、不只吃香蕉，遵从行业惯例的分析师也就是猴子水平。不过这也侧面说明了罗闻全的重要性，要是没有MIT金融工程实验室主任的名头，国内会有几个研究员考虑过正视技术分析的问题呢？当然即便有这样的案例，还是会有研究员选择看不见、接着骂。争论只是浪费时间，赢了也不会有“香蕉”。笔者认为不要过早封闭自己所触及的范围是一个较好的选择。
（第二节）技术分析存在的问题与应对手段
来自指标作者和使用者的模糊表述
在笔者看来，技术分析的问题并非是过于模糊导致的解释差异。恰恰相反，它往往是最明确的分析手段，至少比靠预测未来现金流的手段要明确。看看指标的公式构成就能明白，只要参数确定，指标的输出值就一定会确定。如果用程序来做模式识别，就可以做到没有模糊的空间存在。然而股市是不确定的，用确定的东西去预测不确定的事物自然会有胜有败。没有电脑的年代，技术上的小修补与推倒重来没什么两样，模糊的表述就成了最经济的弥补手段。今天看到的每一个技术分析指标都有作者，如何设计、如何解释应用都在于指标作者的主观意愿，所以一切其实都回到了人的身上。
金融市场确实是一个让人性弱点曝光的地方，贪婪、欺骗的故事不绝于耳。上市公司与保荐代表人想着多圈钱，分析师想着怎样措辞才能让自己的观点有更多的人买账，主力和散户都想着怎样赚对方的钱。这个领域有好人，笔者就见过很多脚踏实地的金融行业从业人员，但这是长时间的接触才能发现的。从“害人之心不可有，防人之心不可无”的角度来说，把投资者接触的业内人士做某种程度的“有罪推定”并不过分。实际上，国内监管层禁止从业人员投资股票本质上也是秉承的这一思路。“不要轻易相信金融从业人员”是笔者给出的建议。任何事情要自己判断对错才是真正负责的态度。
缺乏说服力的基于“预测”概念的批评与故事的多个侧面
“倒车镜里看不到未来”往往是用来攻击技术分析最流行的标语。可能很多人与笔者对此话的第一反应相同，“应该向前看”。多可怕的心理暗示，貌似隐含的焦点无非是预测依托的信息集问题，但实际上却以默认预测模式的可行性为前提。如果这句话的作者当初就是有意为之，我真的很担心与其接触的投资人是否整天都在被其精心的算计。坦白说，向前看也看不到未来，顶多就是当前时间点较远的距离范围。而且，即便是价值投资也没有办法切断历史与未来的联系。这一点我们会放在第三章做出回答。
笔者对“预测”一词相当谨慎，这也是很多谨慎的从业者努力回避的一件事情。作为分析师来说，解释现象就可以出现很多不同的逻辑，能做到给出其认为最为合理的答案并让一部分人接受就已经十分不易。在此基础上还要预测，这简直是强人所难。2007年的“黄金十年”事件就是最好的例证，说错的分析师不还是要厚着脸皮的当一切都没有发生过接着混饭吃么？这里会有两个更无耻的辩护逻辑：
1.“分析师只是基于当前的信息给出合理的预测，信息出现变化自然要做出修改。”可既然有那么多不确定的事会发生，预测那么远干吗，捧出如此长期的概念误导了多少个人投资者，很难相信这是在心存善念的做事。长期做不好，短期能预测的好么？不妨让那些觉得委屈的分析师开始预测明天的股市涨跌，笔者可以保证时间不用太长其就可以身败名裂。就这么一个长期做不好，短期办不到的行业属性，扭曲出了一个“未来模式”——预测未来半年或一年的点位、估值等等你能想到的东西——预测对了沾沾自喜、预测错了更改预期，再不济还可以让这个未来的时间点定期往后推移、长期不能达到，反正投资者往往没那个兴趣拿历史较真，再加上动不动还可以拿出历史上预测对的结果迷糊一下客户，所以也没什么实质性的问题。当然，也有十分不幸的研究员，从行业分析师到首席经济学家都有翻船的个案，这就是这份工作的风险所在，必须承受。不得不承认，这样的工作或许不做比做对社会的正向意义要大。
2.“市场有这个需求，满足需求会有相应的酬劳，分析师也要生存”。这是一个笔者内心可以接受的原因，但显然不见得会被一般社会道德标准所默许。确实，因为扩招政策、生活成本的高昂，很多人都挣扎在社会的边缘。从这个角度看，几乎所有人都是受害者。谨慎表达的基础上提示风险或许也就够了。当然，这里涉及到了很多“应该怎样”的个人价值判断，而且笔者也有很多分析师朋友，没必要在此纠缠说不清的问题浪费更多的笔墨。“某一数据模式的出现，市场上涨的概率较大，涨多高不清楚也不去预测，直到另一数据模式出现表明市场下跌的概率较大，跌多少不清楚也不去预测。”这种思路有什么问题？笔者根本看不出来。因为从交易的角度来看，所有要件都已经具备。胜率的问题可以用收益率有偏弥补，那唯一过不去的坎就是这种交易方式少了逻辑支撑。谦卑地说，人能了解几个问题？信息有限的条件下又有几分能接近真实？《交易的真相》一书曾经有过一个耐人寻味的个股操作例子更详细的论述，见该书第72页所讲述的“真实的交易日”。
分析师层面可以有自己的故事，公司新业务可能给业绩带来较为明显的改善，进而给出买入评级，又或者觉得新业务风险仍然较大，虽不看好但为了不得罪上市公司给出了一个持有评级。机构与基金老总们此时正在合谋怎样拉出个技术反弹让小散户们换手站岗，但如何维持合谋联盟的不被破坏却基本上没什么好办法，于是一系列背叛联盟、猜忌的举动让股价走势起起伏伏。个人投资者看到如此上蹿下跳的股价惊呼这个主力真是狡猾的要命，这种洗盘方式有几个人能承受的住？
谁都觉得自己可能是对的，分析师可以说：“早就看出来这个公司不行。”机构大佬们可以说：“人性还是斗不过利益。”散户可以说：“监管层连这样明显的市场操纵行为都不查，还让不让我们中小投资者活了。”可究竟谁对呢？作为投资人在不了解背景的情况下能做出哪种所谓“合乎逻辑”的解读呢？
总结
