关于基本面的分析法

首先从价格函数出发,可以把期货价格Q看成是如下变量的函数:供给、需求、货币、随机性、市场情绪等,即Q = Q(S, D, M, O),其中S为供给,D为需求,M为货币,O为S、D、M以外的因素。实际上,期货价格Q是投资者交易出来的价格,因此O可以看成是夹在S、D、M和Q之间的过渡因素。
找出Q函数关系式是比较困难的,通过统计的方法找出Q和自变量之间的相关性关系并不严格,不过在大方向上,粗糙地找出一些定性关系是可能的。一般地,供应、需求、货币因素在长期上起到方向性的作用,这个是价格函数应该考虑到的,在更小的时间尺度上,更多的因素应该考虑进来,比如随机性、意外事件等,它们可以包含在O里面,总之确定O和价格函数特性这一步的工作叫可以做一阶项,如上述公式中的S、D、M、O均属于一阶项的自变量,它们的变动将可能引起价格Q的相对直接的变动。

如果要进一步分析Q的走势,则需要分析自变量的变动来源,这个是二阶项的分析工作,更高阶的分析与此类似,即找到自变量的变动的变动的来源,如考虑某种农产品供给量S的分析中,农作物生长期的天气因素就是二阶自变量,天气干旱不利于农作物生长,将对该商品构成利多,反之则相反等等。

 

在经济学和金融里面,“原因”这个词不一定具有实证性,最好用“相关性”这个词来替代,价格函数是一种“相关性”的概率统计函数。“原因”这个词用在经典的物理学和化学里面是合适的,但是由于不可重复性,对于一个复杂系统,现象和现象之间缺乏可以试验验证的因果关系。相关性是交易的理论的核心研究范畴和对象,对冲交易探寻资产价格之间相关性,而趋势交易则是探寻资产价格和技术、基本面、心里等因素之间的相关性。

 

供应(S)和需求(D)对现货价格的影响是很容易理解的,这是经济学课程里面最常见的分析主题,对期货价格的影响也是一样的,因为期货和现货之间往往有较好的相关性,这其实并不需要赘述,只不过需要注意的是,在我们现实的世界里,供给和需求并不是那么清楚的,课本上的供给和需求函数是假设出来的,非常明确,现实中则不是这样;我们很难找到需求的真实数据,更别说找到相关的函数关系表达式,为了找到需求和供给的“真实”状况,投资者需要求助于不同的“侧面”,数据统计和样本调查也是有可信度差异的,正因为如此,投资者需要通过一些技巧来找到“真实”的状况,因此这个“二阶”(或者高阶)工作是非常关键的,也是多空观点的差别的原因所在。观点的差异经常来源于观点的基础的差异,而基础的差异又来源于基础的基础的差异,以此类推。

 

货币(M)与Q之间的关系更为复杂得多,不同的经济学派和理论都有所不同,还有就是现实的货币格局与任何经济学理论的简单假设并不相同,因此理论得到的结论并不总是那么可靠。又回到一个基本的问题,之所以用交易来给汇率、股市、商品定价,而不是用权威理论来定价,那是因为理论和现实总是有区别的,我们可以用理论来分析交易,但是我们并不相信理论能够真正代替交易,程序化理论或者交易系统常见的不可靠,根源就在于此。我们也统计过货币和大宗商品之间的关系,发现大方向上M2和CRB指数有较好的相关性关系,但是也仅仅限于大方向上。货币也可以看成是与商品、股票、不动产等相类似的资产,任何人其实都不停地在资产组合中做配置,甚至在日常生活中。对于货币,还需要掌握到目前实际的货币格局,包括全球货币储备体系、贸易体系等,这也是分析货币和商品、贵金属等关系的一个重要出发点。

Q函数里面的S、D、M实际上对大方向起到了决定性的作用,而O对小时间尺度上的走势影响很大。O里面包含了与人有关的众多因素(S、D、M本质上也与人有关),由于实际中不可避免的差异,价差和相关性在短期方向上起到了很大的作用,这是短期内分析行情的一个重要切入点。

 

最后以一个例子来结束上述的分析:由于国内经济短期顺利着陆,房屋数据回暖以及年底需求反弹,D将在年内对大宗商品起到助推作用,从M的角度来看,宽松货币政策越演越烈,因此短期内可以认为大宗商品整体偏多,贵金属未来有上升前景,并且前期跌幅较大的基建类商品急速反弹,而在长期内受制于中国经济结构调整,重工业品和消费类商品将出现分化,重工业品可能整体偏弱,而消费类商品将持续坚挺;从内外盘的角度来看,短期内外盘受制于美国财政悬崖等因素,在同一个系类中,内盘定价的商品将可能强于外盘定价的商品,比如PTA将可能强于塑料等等。

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