《精明交易者:系统交易指南》 作 者：佩里·J·考夫曼

连同逐渐增加的复杂性一起产生的是更多的竞争。即市交易者曾经因及时知道每个价格变化而占有优势，但现在即使我们已长达数小时之久或数天远离市场，仍然能立即获得价格和成交量信息，并赶上市场当前变动的步伐。要成为竞争中的获胜者，需要具备更多的能力。本书将会帮助读者搞清楚一些问题，提供一些新方案和对于一些新工具的理解，并说明该如何使用它们。

变化中的市场分析技术

技术的进步已经引起了交易这个行当的巨大改变。新的工具和技术很快地被应用，即使提高不到一个百分点的绩效，也将带来巨大的回报，这些回报足以激励一个个庞大的研究项目诞生并获得经济上的支持。而随着计算机处理能力的增加，挑战那些极限已变成一个迫在眉睫的事情。

用新工具来显示图形和分析价格也是很迷人的。来自全世界的即时数据正在以十亿分之一秒的速度被处理。我们能做得更快，成本更低,即便我们并不总能确定我们到底在干什么。

基本面

“基本面”总是价格变化的理由。基本面分析是指对于公司利润、分红以及利率变化而引起的价格变动做研究。在股票和商品市场上，价格预测的方法是比较现在和过去的经济数据，并判断政府政策对利率及发展的影响。而突发事件则会带来市场的波动和不确定性。

大体上，股价的方向和企业的状态有关，相关指标可以包括国民生产总值（GNP）、消费者价格指数（物价指数）、零售额、就业率以及利率。如果经济正在扩张，你就能够期待资本市场上扬。寻找完全独立运行的、与市场走势毫不相干的企业仍然是一个具有挑战性的任务。

供给和需求决定商品和材料的价格。供给多，价格就低；需求多，价格就高。价格变化的基本原因是很清楚的，是这些因素的变化或对于变化的预期导致了价格的变化。

最早的计算机价格预测模型之一使用了一种叫作多次回归（方框1-1）的技术。有关进口、出口、生产、消费、利率、通货膨胀、技术和其他的要素的数据可以连同价格被一起分析。基本分析通过对于输入计算机内的数据加上权重来解释过去已经发生的东西。如果你无法提供正确的数据，你就无法得到一个很好的答案；输入很多数据也可以，但那就会需要比较长的时间来处理。有时，提供过多的数据将使得计算机得出自己所需要的答案，我们称之为“过度适应”。

方框1-1用基本分析确定一商品的价格

一个简单的回归模型依靠基本因素的历史数据来计算商品价格。在这一例子中，大豆的价格是供应和需求的评价：

Est_Price=constant+（weightSxsupply）+（weightDxdemand）±error

预估价格二常数+（权重Sx供应）+（权重Dx需求）±误差

这里，

预估价格是当前估计价格

供应是总生产量

需求是总分配量

误差是反映结果准确性的误差

而常数、权重S和权重D则由一个回归程序计算出

以1964年到1975年的数据计算，常数=-1.64，权重S=3.97，权重D=0.81。这表明，以权重S这个非常大的值表示的大豆供应方面的巨大变化，比起需求的变化要重要得多。本例中，只有数年的数据被用于计算，否则误差值会更大一些。

一项回归分析的结果会被分配上一个“信心”水平，指出它的准确范围。它被以“加上或者减去一个误差值”的方式表达。（比方说,五月利率将会降低到5.5%±1%的水平）

一项基本数据的回归分析告诉你价格应该是在什么地方。如同计算期权的公平价格一样，它是相当固定的，只提供单一的、被认为是“正常的”价格范围，并不包括市场对未来变化的预期。

大体上，这种传统的方式对于交易没什么帮助，因为它在有关风险方面什么也没说。如果现在的价格水平是在计算出的水平之下，但价格又开始下跌而非上涨，那么你要到什么时候才能说：大概哪儿出了些问题？这种预测仅仅表明价格应该在哪个价位上，它不告诉你任何有关它将如何到达那里的线索。

基本分析依然有用，但它仍然是机构和长线交易者的领域。它需要一个资金充足的投资者，以便抵挡市场运行中由于次要因素而引起的价格大幅波动。就其他交易者来说，用基本分析方法的风险太高，会消耗太多的时间和精力，而且距离利润也非常遥远。