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股票市場系統特性分析及應用

2020-05-26 02:11:55高宏
時代金融 2020年10期
關鍵詞:技術分析

摘要: 股票市場是一個由眾多生命或生命群體組成的復雜巨系統,其運行狀態具有明顯的非線性和復雜性特點。本文采用系統科學原理和方法建立了股票市場系統模型,給出了股票市場的非線性、自激振蕩、正反饋、有界性和初值敏感等系統特性,并對證券投資領域常用的基本分析和技術分析方法進行了對比,從原理上看,技術分析考慮了引起股票價格變化的所有原因,因而技術分析是一種比基本分析更加科學、準確、可靠、有效的股票價格分析方法。

關鍵詞: 股票價格 復雜系統 基本分析 技術分析

一、引言

自然界是以系統的方式存在的。自然界的一切事物,不是系統,便是系統的組成部分。系統是指相互關聯、相互作用、相互制約的若干元素組成的具有特定功能的整體,元素是構成系統的組成部分,元素之間的相互作用關系就是系統的結構,功能是系統內在結構在外部環境中的表現。系統分析方法的原理就是把研究對象(股票市場)當作一個系統,分析系統的結構和功能,研究系統、要素、環境三者的相互關系和變動的規律性,從而能夠更清楚地認識股票市場的隨機性與確定性、有序與無序、線性與非線性、整體與局部、偶然與必然、量變與質變等范疇和概念的內在聯系,為解決股票投資活動中的價格分析、價格預測、最優配置及風險管理提供系統科學理論和方法。

二、股票市場系統模型

股票市場是一個由大量投資者相互作用、各自為獲得投資收益而對外部信息做出反應的復雜系統(圖1)。每個投資者都可以看成是一個獨立的決策子系統,其決策機制和決策目標是動態變化的,并與股票市場內的其他決策子系統產生信息交換。

圖1所示的股票市場系統模型由投資者(個人或機構)和證券交易系統(證券公司交易系統和證券交易所交易系統)兩種元素構成。系統輸入為股票市場公開信息、內部信息、歷史信息和噪音信息等,系統的輸出為股票指數、股票價格和股票成交量等信息。

公開信息:已經公布或公開發表的宏觀經濟指標和政策、行業分析報告、公司定期報告及對外公開披露的重大事件和消息,專業投資機構或專家公開發表的報告或資料等一切能夠公開獲得的信息。

內部信息:指政府或企業尚未公開的或原本屬于保密的內幕消息。

歷史信息:主要指股票指數、股票價格和成交量等歷史數據。

噪音信息:非正式途徑傳播的消息,如道聽途說的消息、傳聞或謠言。

從信息接收、處理、交換和輸出的角度看,圖1所示的股票市場系統模型是一種外部有環境、內部有結構的信息系統。輸入信息是環境對系統的激勵,輸出信息是系統對輸入激勵的響應。系統為開放式系統,系統與環境的相互聯系和相互作用是通過信息交換實現的。

股票市場系統模型具有反饋功能。系統的輸出信息返回到系統輸入端,作為輸入信息作用于系統,并以某種方式影響系統輸出的狀態。信息反饋的性質可以隨時間而變化,在某段時間為正反饋,在某段時間為負反饋。

三、股票市場系統特性

股票市場系統中包含了眾多的投資者(生命個體和群體),每個投資者對同一輸入信息的反應(程度及時間)各不相同,而且彼此之間還會相互影響,因此股票市場系統是一個帶有反饋功能的非線性復雜巨系統(李士勇,2006)。根據系統科學對復雜系統隨時間演化的共性規律研究成果,股票市場系統具有如下5個特征:

(一)非線性

非線性是指系統內的所有事物之間相互作用,即股票市場系統的輸入信息、輸出信息和系統元素均會相互影響、相互制約和相互依存。因此,很難用數學模型來描述股票市場系統的輸入與輸出之間的數量關系。

(二)自激振蕩

股票市場系統的輸出在沒有周期性輸入信息的作用下也會產生波動,即使所有輸入信息沒有發生變化,股票市場系統也會自發產生周期性波動。這一特性從股票市場本身的特點很容易理解,股票作為有價證券,本身并無價值,其交換價格來源于股票持有者和參與交易者對未來價格的主觀預期和市場需求。投資者的情緒、非理性投機行為和羊群效應會直接影響股票價格,給股票市場帶來很強的自激振蕩。

(三)遠離平衡態

股票市場系統的輸出(股票價格)并不是圍繞平衡態(股票價值)波動,而是遠離價值進行波動。

(四)正反饋

正反饋是指投資者根據股票價格的變化直接作出相同方向反應的現象。很多投資者是在股票價格出現上漲后買入,或在股價下跌后拋出,即通常所說的“追漲殺跌”。這種追漲殺跌的正反饋作用會形成杠桿放大效應,使股票價格瘋狂上漲而造成嚴重的股市泡沫,或股票價格崩盤暴跌而造成長期的非理性低迷。

(五)混沌特征

混沌是非線性系統特有的一種復雜狀態,是指非線性系統的輸出貌似隨機變化,但其中隱藏著確定性的系統運動規律。對于股票市場系統,具體表現在以下6個方面:

初值敏感:系統會因十分微小的輸入信息變化而產生巨大幅度的輸出變化,這就是著名的蝴蝶效應:“南美洲一只蝴蝶扇動翅膀,會在佛羅里達引起一場颶風。”

內隨機性:非線性復雜系統均存在一種貌似隨機、不可預測的無規律復雜運動形態。股票市場系統輸出(股票價格)的隨機性不是在任何外在隨機輸入因素作用下產生的,它是由系統內部自發產生的隨機性。產生內隨機性的根源在系統本身的非線性相互作用,并不是外界隨機干擾因素對系統運行狀態影響的結果。

有界性:股票市場系統的輸出是有界的,其運動軌跡始終局限于一個確定的線性通道內(高宏,2020),系統從整體上是穩定的。

分形特征:股票價格曲線的局部和整體具有自相似性。股票價格具有1/f分形特征和標度變換下的結構不變性(高宏,2019),這種時間上的分形特征表明股票價格為混沌信號。

自相關性:混沌信號(股票價格)與一般意義上的隨機信號不同,具有很強的自相關性和長期記憶性。股票價格的自相關函數在很寬的范圍內具有非零值(高宏,2019),表明股票價格中存在可以識別和利用的規律,具有可預測性。

混沌序(波動有序性):股票市場系統的輸出波形(混沌信號)看似像隨機變化的噪聲,但它實際上是由股票市場確定性的規則所產生,是非線性系統的固有特性。混沌序是一種無序中的有序,股票價格在時域中無法用確定性的函數進行描述,但在頻域內可用確定性的函數進行描述(高宏,2019),股票價格現象是一種能量集中在低頻段的紅噪聲。

四、股票價格分析方法對比

股票價格分析是指投資者通過對影響股票價格的各種原因進行綜合分析,掌握這些影響因素的作用機制及規律,以判斷股票價格及其變化行為,用于提高投資決策的科學性,從而在降低投資風險的同時獲取最大投資收益。根據圖1所示的股票市場系統模型,有兩種分析方法可供選擇。

(一)輸入輸出分析方法

輸入-輸出分析方法的原理是,先獲取影響股票價格的所有系統輸入信息(包括輸出反饋),然后根據股票市場系統數學模型,計算出系統在輸入信息作用下產生的輸出。證券投資行業使用的基本分析(張祖國,2012)可歸類為輸入輸出分析方法。

基本分析方法只考慮了引起股票價格變化的一部分公開信息,沒有考慮引起股票價格波動的內部信息、噪音信息、自激振蕩和正反饋等內、外部影響因素。因此,基本分析只能定性從經濟和金融層面解釋一下影響股票價格變化的原因,而分析不出對股票價格變化的影響程度,也判斷不出股票價格的運動狀態和變化趨勢。

另外,股票市場具有初值敏感性,如果獲取的公開信息和數據不準確,股票市場的初值敏感特性會導致分析結果與實際情況出現較大的偏差。因此,基本分析對基本面數據的真實性、完整性和準確性要求很高。

(二)輸出波形分析方法

輸出波形分析方法的原理是,股票市場系統的輸出(股票價格)是所有內、外部影響因素共同作用的結果。利用非線性復雜系統輸出具有混沌序的特性,直接從股票價格波形中提取低頻波動的狀態及趨勢,就能為股票投資決策提供及時、準確、可靠的科學依據。

證券投資行業使用的技術分析就是一種典型的輸出波形分析方法。廣義上講,以股票價格為分析對象的各種量化分析及預測方法,如回歸分析、時間序列分析、灰色關聯分析和神經網絡分析等,均屬于技術分析的范疇。

技術分析有三條基本假設(Murphy,2012):

(1)市場行為包含消化一切;

(2)價格以趨勢方式演變;

(3)歷史會重演。

假設(1)是指股票價格是各種內、外部因素綜合作用的結果,任何一個因素對股票價格的影響都會反映在股票價格的變化上,與圖1所示的股票市場系統模型輸出特性完全一致。

假設(2)和假設(3)實質上描述的是股票價格曲線中的低頻波動特征。假設(2)指的是低頻波動從波底到波頂的上升趨勢,以及波頂到波底的下降趨勢;假設(3)說的是低頻波動的循環往復特性。

表面上看,技術分析只關心股票價格本身的波動狀態和趨勢,而不關注引起股票價格變化的宏觀經濟形勢、行業發展趨勢和企業經營狀況等各種影響因素。事實上,實際股票價格是所有內、外部因素綜合作用的結果,因此技術分析結果已經反映了所有內、外部因素對股票價格的影響,因此從系統科學的角度看,技術分析是一種比基本分析更加科學、準確、可靠、有效的股票價格實時分析方法。

傳統技術分析由于只使用簡單的圖形和指標分析手段來提取股票價格中的低頻波動信息,因而造成了隨機噪聲對分析結果影響較大,以及分析結果滯后等實際應用問題。

五、結論

本文使用系統科學原理和方法建立了股票市場系統模型,給出了股票市場的非線性和混沌系統特性,從系統科學的角度分析了基本分析和技術分析兩種方法的原理及優缺點。從分析原理上看,對于股票市場這種非線性復雜巨系統,技術分析無疑是一種科學有效的分析方法。

參考文獻:

[1]李士勇.非線性科學與復雜性科學[M].哈爾濱: 哈爾濱工業大學出版社,2006.

[2]高宏.數理金融學的研究方法錯誤及糾正[J].時代金融,2020(3).

[3]高宏.股票價格白噪聲積分模型及時域和頻域特性研究[J].當代經濟,2019(9).

[4]張祖國.證券投資分析[M].上海:上海財經大學出版社,2012.

[5]John J.Murphy.金融市場技術分析[M].丁圣元譯.北京:地震出版社出版,2012.

作者單位:清華大學

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