投資小課堂49：如何破除技術分析的迷信？

我們剛接觸股市的時候總是會聽到技術分析的一些理論，一般的股票軟體也有很多相應的技術指標數據。但是這些技術指標真的有用嗎？很多時候我們會看到10個技術指標給出的結果不盡相同，那麼這個時候你會去相信哪個技術指標呢？

在破除技術指標的迷信前，我們先講講統計學裡參數估計和假設檢驗的思想。

首先要講概率。概率是一個什麼東西？概率在高中數學裡就是一個摸球的遊戲。盒子裡面有7個紅球3個黑球，摸到紅球的概率是0.7，摸到黑球的概率是0.3。看著很清晰很直接，但是在大學數學裡概率是一個完備的公理體系。我們高中所理解的那個概率和大學裡的概率區別是很大的。高中的概率是古典概率，而大學裡的概率是現代概率體系。也正因為這個原因，所以好多人對概率的理解是有偏差的。覺得好像很多東西的概率都是很輕鬆的算出來了，而且面對一個事情的發生概率僅僅只是通過簡單的古典概率演算法來計算。就像前面舉得摸球的例子。摸到紅球的概率是很好算的，7/10就夠了。這樣我們很容易把這個思想，這個演算法推廣到下面一個情形下面。比如拋硬幣。我們拋10次硬幣，其中出現了7次正面，3次反面。那麼出現正面的概率就是7/10=0.7。這個對嗎？顯然是不對的。我們知道一般來說拋硬幣的正反面概率應該都是0.5。那麼你觀測到的這個概率難道不對嗎？高中數學交給我們的不就是這個知識嗎？

其實這涉及到統計學裡面的兩個很重要的問題，一個是估計，一個是檢驗。做估計的意思是我給定你看到了一些樣本，讓你根據這個有限的樣本來估計總體的性質。比如前面的拋硬幣的例子。在10次拋硬幣中有7次是正面，那麼你這個時候能做出的最有效的估計就是7/10=0.7。這個是沒有問題的。但是統計學中更重要的一個問題就是假設檢驗。假設檢驗的思想就是問一問這個正面發生的概率真的是0.7嗎？為什麼不是0.699？我們知道如果拋出正面的概率是0.5，那麼10次中拋出7次正面的概率是0.117（這個需要概率基礎才能算出來）。也就是說，如果拋出正面的概率真的是0.5，那麼我們是有0.117的概率出現拋10次硬幣7次出現正面的。這個時候你能說這個拋出正面的概率不可能是0.5嗎？

實際上在統計學中，如何真的去找到這個背後的真實概率是很困難的。我們只能去通過大量的重複試驗來減小我們的估計誤差。比如100次拋硬幣有70次拋出正面。如果你還去假設拋出正面的概率是0.5，那麼出現這個100次中70次正面的概率將是0.0016。也就是說你去重複這個拋100次硬幣的實驗，10000次實驗里只有16的機會出現有100次中70次正面。這是非常小的一個概率了，也就是認為幾乎不可能發生。這個時候我們可以在一定程度上就認為這個拋硬幣的遊戲概率已經不是0.5了。但是，真的完全不可能是0.5嗎？這也不一定，因為我們始終還是有這萬分之十六的機會發生這個事件的。說不定你那天點背，正好撞上了。絕大多數人的大腦里都有參數估計的思想，但是很少有人大腦里有假設檢驗的思想。這也沒辦法，我們的高中數學僅僅只是教到了估計，而沒有去講假設檢驗這麼重要的思想。

接下來我們來說說技術分析。好多人都在用技術分析來炒股。而且還樂此不彼，認為它能很好的做出預測。價值投資者都不相信這個東西，認為這個技術分析預測對的概率是0.5而已。也就是和你拋硬幣的概率是一樣的。我們知道這個0.5概率是很討人厭的。它告訴你漲和跌的可能性是一樣的。那你就很痛苦了，不知道是漲還是跌。哪怕你預測錯誤的概率是0.49也行，至少能夠讓我知道把你當做反向指標可以達到預測對的概率是0.51。所以很多技術分析者就是來通過各種途徑各種模型各種指標來把這個0.5的概率提高到0.51。實際上都是無用功而已。

最簡單的一個問題，你都無法去證明你是否真的把這個概率提高到了0.51。就像上一段說的，你去做這個假設檢驗的時候，你很難去拒絕這個概率是0.5的假設，因為你的樣本量根本就不夠。要區別0.5和0.51的概率，你至少需要上百萬個樣本才行。（做一個參數的估計，如果你要精確到百分位，那麼你至少需要1百萬個樣本以上。只有在這個時候參數估計的標準差是0.001量級的）那麼你們去想想你說發明的技術指標有這個多的樣本去給你做這個檢驗嗎？你看見這個指標幫你賺錢了，實際上僅僅只是你的運氣好而已。當你實踐的次數越多，根據大樣本定理，你成功的概率會嚴格趨向於那個真實的概率。但是你很有可能是看不到這個真實的概率的，因為中途你很有可能已經爆倉了。所以當我們發現一個所謂的能掙錢的指標時，多去想想，多去做個假設檢驗，至少你得注意你的樣本要足夠吧！不能猜對了一次，你就認為可以一本萬利的重複下去吧！

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