第12章    基本面又有话说

菲利普・戈特赫尔夫

那些年过五旬的人非常有幸经历了投资市场分析领域针锋相对的思想学派，即技术分析和基本面分析。在20世纪70年代中期前，技术分析还被认为是垃圾科学，妄图用市场过去的行为确定未来的事件，人人都知道预测的关键是截取反映供需的多面模型。推动市场运行的力量是基本面，市场每天的波动都是随机的，并无可预测性可言。

随着计算机技术放下身价，支持不相关价格事件的漫步理论逐渐偃旗息鼓，让位给预测市场的技术分析，其地位超越了传统的基本面分析。在整个80年代双方战况激烈，声势浩大，但曾经辉煌的基本面最终在运用复杂统计分析的廉价而强大的个人计算机的攻击下屈服了。

今天，无论是交易股票、债券还是货币和商品，大多数交易人都运用技术分析决定策略。当然，经济学家仍然在描绘长期规划的宏观方案时有点用武之地，但大量交易取决于从技术等式中寻求答案的图表和公式。

基本面派对简单技术派

虽然标杆从基本面转移到技术分析，但有一个真理保持不变：市场的所有趋势根据供需的根本变化。这个原理产生了一个问题：那为什么这么多交易人看来都抛弃了投资分析的基本面方法？简单来说，就是因为简单。利用计算机，技术分析就很简单，所需要的仅仅是过去的价格数据。如果分析期权或商品期货，可能需要加上交易量和未平仓量作为价格数据的补充统计，但整体来说，推广技术预测，简单得就像在键盘上按几个按钮一样。

与此相反，我们通过表12-1中几个问题来看看在股票问题上最基础的基本面观点。我们列出了17个，当然还有很多。

并且所有这些问题必须凝练成决定价格的两个变量：供应与需求。无论我们是分析股票、债券还是房地产，都是这样。在房地产业看来更简单的问题，到了现实中可能更复杂（见表12-2）。别忘了，虽然总是说地点、地点、地点，但这不是唯一的考虑，房地产业的任何人都能想出其他几十个影响房地产价值的因素。不常被关注的方面甚至包括上网接口、供水系统、地区、通往大街的便利性以及周边高速公路情况，实际上这份清单相当惊人。

债券基本面可能问题更集中，因为很大程度上取决于美联储的政策和经济活动及健康状况。但预测利率需要大量数据（见表12-3）。现在利率的运行比表里列出的更多，当然我们想要表达的意图很明显。

我们甚至可以看看一些人可能会考虑的更明显依赖供求关系的市场，但看起来简单的真的就如此吗？事实上，只能看起来更复杂。例如，有人可能会以为测量玉米等商品的供需很简单，种了多少？消耗了多少？但看看表12-4，基本面问题数量达到了两位数。

这四张表表明，对任何投资形式进行详细的基本面分析都很可能非常复杂和烦琐，但廉价的计算机技术将技术分析推到市场预测学（或艺术）的前沿，低廉的计算机技术也开始激活了对基本面方法的兴趣。定量分析已经可以容纳基本面分析的复杂性，新一代的市场预测家给在老学科中发现新动向注入了动能。

基本面分析和技术分析都认可的前提是供求关系决定价格。预测的秘诀就在于衡量供需之间的平衡。技术派认为买盘反映需求而卖盘反映供给。买卖盘共同形成了表现在图表里或这个数据分析里的价格形态。

与此相反，基本面派认为市场投入会形成需求，而价值会产生供给。因此，如果基本面因素，如产品线、管理和其他特性引起了大家的兴趣，对股票的需求就会提高。只要价格被认为是低估了，需求就会高于供给，如果股票价值被高估，兴趣就会消减。

基本面能量化吗？

我所写的《基本面的技术交易》是根据基本面信息能够被量化，并能像技术分析那样显示从而得出供求行为方式的前提而完成的。这里有两个核心问题：如何从技术上衡量供给？如何从技术上衡量需求？

我们就从最简单的例子开始，假设你有5年玉米产量的数据，通过分析数据，你认为玉米产量有三个可能的形态（见图12-1），图上显示了产量增加、产量减少或生产水平。如果放在技术分析的环境下，可能会观察到熟悉的行动：趋势线、单顶、双顶、底部、盘整，甚至著名的头肩形态。

一般情况下，供应图看起来不像典型的最高价、最低价、收盘价条状图，但我们还是能观察出相同的形状和形态，对其的说明也类似。所谓的经济繁荣衰落生产周期是根据农民这样的生产商趋势来预测的，价格上涨就生产得多，价格下跌就减少产量。政府虽然借助支持、贷款计划和目标价来干涉农业，但行业原则稳定不变。

这样做的真正目的是推断形态、得出结论，如价格在X时，农民的玉米种植量不会超过Y，或者说，Y是农业产量的上限。

在分析证券时，基本面信息借由指数价值沦落为技术面信息。例如，产品的竞争者可能有1个、10个甚至1000个，竞争指数就是1除以竞争者数量；补充指数是市场占有百分比，这样就产生等级。设计这些指数就是用来看看公司的地位是静止还是变化，情况是更好还是更糟。每一类的每一个数据过段时间被设计出来，可以了解积极因素是在增加、减少、不变还是遇到阻力。

值得注意的是，价格图依赖的原则好像对数据图也有效，这可能是因为图在本质上就是市场的内在秩序。能销售的产品实际上有个极限，如果达到极限，图上的产量线就遇到了阻力。在经济繁荣期，这个阻力线可能会被冲击好几次，如果基本面发生变化，转换了供应或需求形态，就会具体反映到图上。

让指数化更进一步

想想看，指数化无处不在，从产品定位到管理技巧和成熟度。对管理技巧的一些衡量标准看起来主观，而另一些则是客观标准，如年龄、经验年限、工资水平、过去的成功和其他标准。每个标准都有一个特定的权重，然后合计起来形成一个综合数字。

在图12-2中，我们看到管理年限逐步向上，表明管理层很稳定，一直向前增加年龄。如果出现逆转，线就会在某一年龄段变得平滑，表明有新人加入。年限降低意味着公司雇用了新人（一般情况下），我们就知道可能公司文化会有改变。

当然，公布首席执行官离职或高层改组这样的基本面消息对公司价值和认知价值都会立即产生影响。没人需要一张管理层年轻人或年龄的技术图表才能决定掌权者的变化是否利多，我们无疑都知道管理层波动总会对价格波动产生联动效应。

对基本面数据列进行技术解释并不像发现图表方向那么简单，我们都知道动能、比率和反转，目的是要通过预测与投资相关的投资意向变化来估计价值，对证券来说，因为我们最终投资的是一个固定的股票池，无论哪种变化总是有喜有忧。除非公司拆股或增发，供应总是有限的，这就让形势有点一边倒。

供给这方面的简单化却被组成需求潜能的复杂因素抵消了。前面列出来公司有多面性，每一个方面都反映了未来投资者的不同反应。

相比之下，有人会推断工业产品合约组简单。农民种多少？我们会吃多少？但与股票数量固定的证券不同，农业的产量年年不同，这进一步反映在另一个技术因素上：未平仓量一一买卖方之间现有的合约数量。未平仓量从零开始，一有新合约就增加，由未平仓量反应的供给有涨有跌。

同样道理，债务也是可变的。公司在需要的时候就发债，有利可图的时候就提前还款，美国财政部的货币、票据和债券会根据联邦的融资需要而波动。在这一层面，基本面信息如贸易赤字、货币供应、个人债务、预计国民生产总值和价格指数如生产者物价指数和消费者物价指数一起形成了积累、分配和盘整的技术形态。看看10年期国债的持续图（图12-3）。

国债在2003年一季度和2004年3月才出现最高价，两次都在118-00遭遇阻力，表示交易幅度太大。注意从2003年8月持续到2004年4月的上行通道，基本面告诉市场经济改善程度不足，无法促使美联储提高利率。什么情况使主要价值在循环反转中急剧跌破111-00的支'撑？我们知道就业情况最终表现了明显的改善，市场的反应突然剧烈。

2003年失业率达到6%的阻力线，这还不是10年的最高值（见图12-4），但由于利率达到了40多年的最低点，美联储采取了严厉的措施。当然就业情况是反应积极变化（如改善还是恶化）最迟缓的指标，公司在裁人方面更主动，而在雇用新人方面稍显抗拒，就业趋势看来会平缓而稳定。2000年反弹4%就是失业率的实际界限，当下的理论认为3.8%左右就表示暂时就业，不能消除。

从基本面来看，我们可以认为底部在4%附近，但不一定就意味着拐点。事后我们才知道股市在2000年3月反转，成为之后衰退的催化剂。研究图表形态就能找到一个预测工具吗？从给出的样本规模中我们无法看出明确的形态，但能看到在7.5%形成最高点，在4%形成最低点，而我们知道在区分利率趋势时拐点至关重要。

如果有人愿意放弃暂时运行而选择长期趋势，相互之间的关系就足以得出交易策略。简单来说，失业率上涨时买10年期国债，下跌时则卖出，这样做就可以消减其他的因素的影响。当然聪明的读者会再去查看导致失业率涨跌的基本面成分。

要想完整解释基本面的新用法得写上一本书，之所以这么说是因为我第一次仅触及皮毛就用了200多页。有了新的定量化工具，基本面方法就有可能挖掘出更复杂的知识。有关基本面和技术分析的争论会热闹起来，可能会进入白热化。我看来争吵真不必要，有效就用呗！

菲利普•戈特赫尔夫，在全球发布历史悠久的每日期货交易系统COMMODEX，并担任Equidex公司和Equidex经纪集团的总裁。戈特赫尔夫以他在期货行业的广泛经验著称，其著作见于主要行业和商业出版物上。他的话经常被《巴伦周刊》、《华尔街日报》、《纽约时代》、《财富杂志》和《福布斯杂志》等引用。他的几本著作包括《贵金属新市场》和《基本面的技术交易》。本文首刊于2004年9月的SFO。