2018 (1)
2019 (1)
2021 (1)
對於個股分析,有兩類及其綜合。一是僅依據該股曆史價格(如K線法),二是分析該公司內在因素及其行業走勢等其它因素。
本文隻點評前者。
依據個股價格及交易量曆史的預測方法,暫屬綜合法之一而不予討論。
假定我們有1000個隨機數據點均分在某一時段,例如十個月。
拿出前8個月的800個隨機數據點分析後2個月的200個數值。其結果不可能吻合已知的那200個數值。即使近似,也隻是巧合。因為數據點都是隨機的。
分析方法為:
1。擬合800個數據點成為一個較光滑的曲線。
2。外插此曲線得到200個近似數值。
這裏,人們往往忽略兩個事實:
1。擬合結果極大地取決於擬合方法及相應的各種主觀假設。
2。外插精度極大地取決於曲線的光滑程度。
因此,這樣的分析結果完全(100%)沒有意義。
個股股值雖不是完全隨機(它有慣性及行業走勢等其它客觀因素),卻有極高的隨機度。
其各種曲線並不具有(任何可插值的)光滑度(到處是尖點)。
因此,若用K線(或任何僅依據某股曆史價格的)分析法預測該股價格趨勢,大體上相當於迷信之騙術。大體不可信。
當然,迷信也確實能用許多似是而非的東西蒙騙智者,因為人總是有缺陷的。
基金,ETF,指數就完全不同了。
統計學中的大數定律,使其曲線本質上較為光滑,而具有較高(而非很高)的可外插性。
即對基金,ETF,指數等的預測有較高的可信度。