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初學者交易策略

技術分析 MACD

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二、供給和需求是由很多因素決定的,包括理性和非理性的。其中含有經濟 分析所應用的經濟變數,也包括意見、情緒與猜測。市場會自動地、連 續地將這些因素加以權衡。

簡言之,技術分析學派認為歷史是會一再重複地,價格行為亦會慣於重複其 本身的模式,因為投資者會集體地頃向某個制式的行為。此外價格是由許多複雜 的供需因素所決定,這些因素無法完全量化分析,但是始終會反映在市場交易中,

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本身的消息或其他資訊,而是反應了投資人的交易行為,股價的決定正是由各方 的交易行為產生的結果,也因此高獲利的公司並不等於高股價,相同產業相同利 潤的公司,也不見得擁有相同的本益比。

相對強弱指標(RSI, Relative Strength Indicator),原理是假設收盤價是買 賣雙方力道的最終結果,上漲視為買方力道,下跌視為賣方力道。雖然 RSI 數 值越大代表買方力道越強,但物極必反,強弩之末總會衰竭,因此當 RSI 大到 某一程度時,代表買超現象,需注意反轉。同理,當 RSI 低到某一程度時,代 表市場出現非理性的賣超行為,表示底部區已近。RSI 可以視為一種觀察過度反 應動能指標。

MACD(Moving Average Convergence Divergence)是價格指標的重要工 具。利用快慢二條(快線:DIF,慢線:MACD)移動平均線的變化作為研判盤 勢的指標,以長天期(慢的)移動平均線作為大趨勢基準,以短天期(快的)移 動平均線作為趨勢變化的判定,具有確認中長期波段走勢並找尋短線買賣點的功 能。MACD 是確立波段趨勢的重要指標,可以視為一種觀察反應不足的指標。

然而技術分析自從道氏(Charles H.Dow)開創以來即遭受諸多批評,反對 者認為技術分析未能表現真正的經濟情勢和公司實際狀況,僅僅利用過去資訊和 交易經驗找出打敗市場的方法,且往往需要頻繁的交易,增加交易成本、承擔較 高風險。此外技術分析對於股價變動有跡可循的觀點也和傳統財務學相悖,Fama

(1970)的效率市場假說認為市場上所有的訊息都已經充分反映於價格上,因 此投資人收集的資訊將不能獲得超額利潤,也就是說技術分析無法在市場獲取超 額利潤。早期的實證也的確支持其效率市場(Fama and Blume,1966)、(Jensen and Bennington,1970)。然而卻也有愈來愈多的實證發現技術分析能為投資人 帶來超額報酬。

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Coutts and Cheung(2000)以 1985 年 1 月至 1997 年 6 月的香港恆生指 數做研究。利用移動平均線和突破交易法則作為買賣依據,發現在考量交易成本 後無法獲得超額利潤。

Gunasekarage and Power(2001)以南亞的孟加拉、印度、巴基斯坦和斯 里蘭卡四個新興市場做研究。發現使用移動平均線能獲得超額利潤,因此認為這 些國家不符合弱式效率市場。

Hsu and 技術分析 MACD Kuan(2005)針對 1989 至 2002 年間美國道瓊指數、S&P 500、

NASDAQ Composite 和 Russell 2000 四個主要指數進行研究,發現在成熟市場,

如道瓊和 S&P 500 無法獲取利潤;在年輕市場,如 NASDAQ Composite 和 Russell 2000 技術分析 MACD 存在獲利可能,甚至考慮交易成本後,表現較佳的交易策略仍有可 以顯著打敗買入持有策略獲取超額利潤。

Marshall, Young and Rose(2006)利用陰陽線技術分析,針對 1992 至 2002 年道瓊指數的 35 支成分股作觀察,發現無法利用技術分析獲得超額利潤,證明 效率市場存在。

蔡尚儒(2000)以濾嘴法和移動平均法則針對台灣店頭市場 55 家上櫃公司 做實證研究,期間為 1997 年至 1999 年,分為第一和第二子期間,觀察技術分 析的有效性是否持續,另外將樣本期間分為多頭和空頭,藉以驗證在不同情況下 的表現。研究發現,在未考慮交易成本的情況下技術分析交易策略能夠獲得超額 利潤,顯示店頭市場並沒有符合弱勢效率市場理論的條件。

陳正榮(2001)以 1991 年至 2000 年的台灣股票市場做研究,利用移動平 均線、濾嘴法則、等技術分析法,發現研究期間內不論是否考慮交易成本,所選 擇的交易方法操作績效均優於買入持有法,進而推論台灣市場大致不具備弱式效 技術分析 MACD 率性。

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由以上文獻可以發現,愈成熟的市場,技術分析愈無法獲得超額利潤,弱式 市場效率假說得以被驗證;在新興市場則可以利用技術分析獲得超額報酬,弱式 效率市場假說並不成立。

不難發現,技術分析和行為財務學有些許類似,技術分析派相信歷史會一再 重複,而行為財務學則認為投資人的心理偏誤將使股價出現可預測性。技術分析 篤信影響股價的各種因素會充分表現在交易行為中,而各項指標是將無形資訊量 化後的結果。

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所以設定不同的R,就可以創造你自己的平均數。
但是成交量要如何放進去指數平滑移動平均數呢?
猜猜看,猜猜看,猜猜看吧!
上面的成交量加權移動平均數跟簡單移動平均數的差別是什麼?
就是把原本的價格換成價格乘成交量而已,所以同理可證,
算法如下圖所示:

當成交量遇到MACD

大家看到這篇文章主要是想知道MACD怎麼結合成交量一起計算,前面花了一些時間跟大家說明如何把成交量放進移動平均數去計算,為了要引導出後面的結果,上面的知識必須先知道。
回想一下,MACD該怎麼計算,如果會MC的人應該看得懂下面的算法,
MACD = XAverage(Close, FastLen ) - XAverage(Close, SlowLen ) ;
如果看不懂的人,獵人翻譯一下,MACD其實是兩條均線的差值,
用快速的指數平滑移動平均線減去慢速的指數平滑移動平均線,就是MACD。
既然知道了MACD要怎麼計算,那你告訴獵人,如果放入成交量該怎麼算?
回憶一下上面的成交量加權平均數就大概可以略知一二。
既然MACD是兩條均線的差值,我們當然要從均線下手,把上面的快速均線的價格Close換成成交量乘上價格Close,如下所示:
XAverage(MyVolume*Close,FastLength)/XAverage(MyVolume,FastLength)
同理,慢速均線也如法炮製。
所以我們可以得到成交量加權MACD為
VW_MACD =
( XAverage( MyVolume * Close , FastLength ) / XAverage( MyVolume, FastLength ) )
- (XAverage( MyVolume 技術分析 MACD * Close , SlowLength ) / XAverage( MyVolume, SlowLength)) ;

如此一來就可以算出成交量加權MACD了。
但是我們常觀察的MACD柱狀圖還要再把算出來的VW_MACD取簡單平均數後再相減,如下所示:
VW_MACDAvg = Average( 技術分析 MACD VW_MACD, VW_MACDLength ) ;
VW_MACDDiff = VW_MACD - VW_MACDAvg ;
最後就可以得到我們常看的MACD柱狀圖了。

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技術分析 MACD

採用技術分析的人相信股價是依循走勢發展。當股價反覆向上,他們會把數個調整低位的底部連成一直線,稱為上升軌, 以識別出價格的支持位。當股價反覆向下,則會從數個高位的頂部延伸出一直線,稱為下降軌,以尋找價格的阻力位。一旦股價形成某個升勢/跌勢,走勢將一直維 持至股價跌穿支持位/升破阻力位。

圖表間中會出現一些移動平均線(MA),這是否技術分析的一種?

甚麼是移動平均背馳指標(MACD)?

MACD是指26天和12天的指數平均數相減之差。MACD的9天指數平均線又稱為訊號線,常與MACD繪製於同一圖表內,以顯示買賣的時機──當 MACD下跌至低於訊號線(或低於零),這便是賣出訊號,反之便是買入訊號。此外,MACD亦是超買或超賣的指標──當MACD顯著上升,股價便可能屬於 超買,預期將會回落至較合理的水平。

是否還有其他較普遍的技術指標?

相對強弱指數(RSI) :用以測量一隻股票在某週期內,例如14天的股價動力。RSI的數值處於0至100之間。分析員通常會搜尋股票走勢向上而RSI向下的背馳,或相反的情況。他們預期價格最終會依循RSI的方向調整及發展。

隨機擺動指標(Stochastic Oscillator) :就某段期間內的收市價及價格波幅進行比較。這種分析需繪製兩條線──主線稱為K線,而另一條線則稱為D線。D線為K線的移動平均線。當K線高於D線,或當K線或D線下跌至低於某個水平,便是買 入訊號,相反便是賣出訊號 。

如何就有興趣投資的股票繪製圖表?

進行技術分析時,有甚麼地方需要注意?如何可更深入瞭解技術分析?

這是個博大精深的課題。以上所討論的只是一些常用的技術指標的一般詮釋方法。圖表所預示的股價走勢(例如買入訊號或預期股價走勢改變方向)未必一定會實 現。你必須審慎及有技巧地作出詮釋,切勿單看個別技術指標便貿然作出投資決定。你應細心分析多個技術指標,以及這些指標如何互相影響,以致詮釋方法有別於 一般情況。最後,除了技術指標外,你必須時刻留意有關股票的基本因素。