期货交易技术分析 施瓦格 百度优选

施瓦格有一本书叫：《施瓦格基本面分析》，可能很多人都还不知道这个人的历史及存在，没关系，接下来就带你们认识一下这个主人公，顺便再给你们讲讲“期货交易技术分析 施瓦格”

期货交易技术分析 施瓦格

这本书里面有这么一句话：许多透过基本面分析做成的推论并不正确或者不完整，这使得完全不做基本面分析的结果必然优先于不正确的引用基本面分析。

 其实通过施瓦格这段精辟的总结就可以知道，其实我们身边很多做期货的人对于基本面分析的不信任。 

一个很简单的道理是：投机市场只有“多”和“空”两个方向，哪怕你抛开一切分析理论，就如同翻硬币一样，闭眼只在两个按钮中二选一，在足够数量的交易中胜率也会达到50%。

其实交易就是这么简单，就如上图所示，多、空和平。

接下来我们进入正题，从基本面谬论来看技术面。申明一下：有不懂的可以随时在线找客服或者直接扫码添加。

基本面分析的十四条谬误

基本面分析很难，最难的是如何开始

1.从真空的角度看待基本面

以一个静态的，绝对化的态度看待基本面，枉顾价格枉顾情绪，仅仅是用一元论思维看待基本面。

这里施瓦格提出了一个很有价值的想法：基本面没有多空离立场，价格才有多空。体会理解这句话才是学会基本面分析的起点。

2.把旧讯息当成新闻

期货价格任何时候都包含了预期，一个众所周知的讯息往往会快速体现在价格上面。当我们看到一个新闻的时候，需要考虑这个消息是否已经再加个上面体现足够完全。

如果价格已经体现了预期，那么这条消息就是一个“旧信息”。

3.与去年同期的比较

如果去年的某个品种价格价格在四季度迎来了主升浪，那么今年是否依然会在四季度迎来主升浪呢？如果去年因为美联储放水，全球资产升值。但是今年如果全球从滞涨进入了衰退周期，并且美联储反而tapper，带来的结果可能是否甲醇不但不会有主升浪，或许是主跌浪呢？与去年同期的比较这时候不但是不准确的，甚至是一个反向指标。

4.将基本面资料视为时效的判断工具

基本面分析带有长期趋势性，但绝不代表短期内的走势必然性。笔者曾经犯过很多次这个错误。通常来讲，短期价格必然是资金面博弈的结果。一个品种的基本面已经明确向空，但是如果持仓资金已经意识到了这个现实，并且认同的情况下。

或许短期价格会向与基本面完全相反的方向行动，道理很简单，多头则希望尽快离场甚至多转空。那么短期的快速拉升就变得十分有必要。

而空头在未来巨大确定性利润预期的情况下并不急于获利了结，所以在趋势明确的情况下对这种目的显而易见的快速拉升心知肚明，当然更不会花费成本去阻挡，反而更乐于在多头拉高之后在更有利的价格去增仓。所以在短期内盘面上甚至形成增仓上行的局势。

这个时候无论是基本面研究不透彻还是单纯依靠技术分析的人都会面临巨大损失。

这里还有一个很有争议的现实，就是扛单者。扛单者往往是看清了基本面，但是并没有在一个合理的价位入场。所以扛单者经常一半出局、一半最终获得巨大利润。而出局还是获利实际更多取决于扛单者的资金量。

5.缺乏（大）视野  

这条谬误往往被主力资金用来吸引消息面炒单的人。通常一个人对一个品种不太熟悉但是又喜欢依靠消息面去进行多空判断的时候最容易被此类问题所误。操纵者往往会花钱买一些自媒体发一些看似影响很大的消息，比如某某产地罢工，某某产地遭受自然灾害，某某地区疯狂抢购等等。

但是如果你放大视野，产地可能本身占产量比重就很小，罢工可能实际上就是一个很小的工会并没有规模、灾害可能是对产量影响甚微、或者影响的是很久还没上市之后的合约、抢购可能只是发生在某个几百人的小县城其他地方成交极其清淡。

6.忽略恰当的时间考量

这个问题笔者最近也在思考几个品种：玉米、豆粕、生猪。玉米、豆粕价格必然影响生猪，这很显然。但是一直生猪从仔猪成长为成猪需要多久？8月玉米、豆粕价格能否影响8月生猪价格？

猪粮比应该在那些合约上面进行组合考虑呢？施瓦格的书中其实给出了一些参考答案。

在这个条目下，有一个很重要的论点是：在经济的世界里，因果关系并不是在瞬间之内完成的。某些情况下，个别事件会立刻引起连锁反应，某些情况下，结果发生在几年之后。

7.认定价格不可能远低于生产成本

商品不是茅台，不可能越放越久越值钱。鸡蛋无论价格多低，如果供需出了问题，商家也必须赔本卖出，否则卖的显然就是臭鸡蛋。某些化工品的存储需要很大的仓储成本，仓储时间过长可能会加大亏损。所以即使在价格低于成本时，不少商品即使卖出止损才是正确的选择。 书中提到的一点依然值得一提，当赔钱生意没人做的时候，亏损导致的产量减少不会在一夕之间马上产生。

8.不当的推理

书中有两个例子已经足够有简单明了。这里笔者不在额外举出例子。

实际上这条其实是第五条：缺乏大视野的一个强调。

一些常见的不当推理包括：从个体直接推理出整体 ，从弱关联数据推理出结论

不当的推理是一个非常容易扣的帽子，一个事件如果从不同角度会有不同合理与否的结论。所以最终只有深基本面，足够对产业链清晰明确才能准确判断一个推理是否不当。

9.比较名义的价格水准

这条比较简单，就是考虑通货膨胀。基差在十年前的时候显然不能和今天的基差进行绝对值比较。那么考虑基差率是否是个更好的选择？并没有答案，因为当前国内的通胀率在最近几年并没有大幅提升。而在决策层的努力下实际通胀率一直受到严格控制。

所以这个问题对于国内市场来讲，如果仅仅比较最近几年的数据影响并不大。

但是应该把这点十分清晰的列入数据分析的考虑范围内。

10.忽略市场预期

这点很重要，带来的基本面分析误差也很常见。但是并不是一个常常会被很多人犯的错误。绝大多数投机者都会考虑美联储的政策，央行的基调，决策层对于市场资金的投放力度。

期货毕竟是炒作的未来的预期。而心理层面的预期性很多时候要比基本面的影响更大。

11.忽略季节性的考量

这点与第十点类似，同样是基本面分析常见误差。但多数人并不常会陷入这个坑里。

事实上，多数基本面分析很着重参考季节性。实际上在做基本面判断时，更应该着重在季节性的考量基础上，考虑前述第三点可能的谬误：与去年同期的比较。

因为很多时候季节性的考量反而容易因为过分受到重视，而忽略了不同年份之间具体市场情况的个性。解决忽略个性的问题，实际有个很简单的办法，那就是：加大样本数据量。

但是当样本数据量加大后，需要避免第九条中对通胀率的忽视。 一个很简单的事实是，三年内季节性可能存在特殊性，但是如果20年内，季节性则会体现出相当的规律性。同时要有与时俱进的关于需求的考量。比如某些有色品种在新能源时代的需求量跟以往大大不同。

12.预期价格将遵从国际交易协定的目标水准

逻辑当然很简单，国际交易协定的参与者们也是市场的参与者。他们也遵从市场的规律。

13.根据不充分的资料做成结论

书中的例子可能有作者凡尔赛的成分，但是这一点实际是其实很多人都在犯的谬误。比如常见的是：用两年的季节性总结出规律，用短期的基差总结出规律等等。

一个简单的需要记住的原则是：统计结论需要大样本的支撑，如果不能有证明你的置信区间足够大，那么这个统计结论是很难站住脚的。

14.混淆需求和消费的观念

这里涉及到微观经济学的关于消费和需求的基本关系。

这里做一点简单的阐述： 需求曲线是一个体现不同价格上的需求量的函数，需求量是指买方愿意并能够以某个特定价格购买的数量。当供给变化价格不变时，需求曲线会发生平移。

价格变动，需求取值在需求曲线上发生变动 消费会围绕需求曲线跟随价格上下移动。

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