史瓦格期货基本分析中的经典思想和分析工具

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宇伽
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史瓦格期货基本分析中的经典思想和分析工具

#1

帖子 宇伽 » 2022年 3月 17日 19:05

由真空的角度看待基本面
通常认为“市场走熊”与供应过剩意义相同,这种解释看上去有理,但可能会导致不正确的结论。
例如,假设白糖的市场价每磅30美分,供应由紧俏到过剩。在这种情况下,基本面似乎对市场不利,并且预期价格会更低。
如果价格继续下跌,在25美分时基本面是否偏空?很可能。到20美分?也可能。15美分、10美分、5美分将如何?在某一价格水平,无论有多大的供货量,基本面可能不再偏空。事实是,在供应过剩的情况下,如果价格跌幅太大,有可能代表多头的基本面。因此,基本面本身既没有多头也没有空头的含义,仅是相对当前价格而言。一些分析师对这个事实认识不足,因此经常在行情好的时候认为基本面偏多,而在市场底部时认为偏空

把旧资讯视为新闻
新闻机构、网络、杂志和相关报纸经常报道、传播一些过时的消息。
例如,一则标题为“世界棉花产量预计上升10%”的消息,听起来好像对市场不利,从该消息不可能看出这种估算已报道过4或5遍了。很可能,上个月估算的世界棉花产量可能上升10%,也许,上个月产量可能是上升12%,因此,目前估算值反而对价格走势有利。重要的一点是要记住,许多听起来好像是新闻的消息,实际上是老的传闻,早已被市场消化了

较去年同期比较
市场中经常与一年同期情况进行比较,通常根据时间点进行分析。但该方法过于简单,不提倡采用。
如下列市场评论:“12月猪与生猪报告显示猪肉供应货源充足,农场可上市的活猪将增加10%,计划猪屠宰量增加10%,预计市场价格会下降......”。
虽然该分析在某种情况下可能正确,但简单的分析推测容易出现误差。目光敏锐的读者可能会观察到其中的谬误,仅是供货量增加不一定意味着价格会下降,因为市场可能已消化了上述消息。此外,同期比较法可能还存在一些潜在的问题:
第一,因为12月报表显示活猪数量增加10%,这并不意味着供货量随之增加,也许去年活猪的供应数量很低。
第二,活猪屠宰与市场猪合约之间的关系可能变化很大,也许去年活猪屠宰量比例可能很高,在这种情况下,市场增加10%活猪屠宰量可能增加不多。虽然一年同期比较法在某些情况下有助于解释市场运行状况,但不能认为是基本分析的基础方法。

将基本面视为交易时机
如果是根据问题出现频率排序的话,可能该项要比第一条更重要。
基本分析是一种方法,在一定条件下评估一段时期的合理价位,是用来预测某年、某季和某月的价格走向。然而,企图将供求统计数据用于瞬间价格买卖的依据是不可取的,但有些交易者就是根据基本资料选择入场时机。根据报纸文章、新闻报道和小道消息进行交易便会陷入这个误区中,据此进行交易的投机者常以失败告终。而例外的是那些利用这些消息进行反向思维的交易者,例如有人在牛市信号出台后市场仍然没有上涨,便转而做空。基本分析者也要防止在没有确定价格低估或高估时,便凭直觉认为该部位是正确的交易部位而匆忙入市。市场不会认同分析者个人确定的价格,即使该分析是正确的,最好的入市时间可能在三个星期或三个月之后。简言之,预测入市时间,在采用基本面分析时需要一些技术分析技巧。

缺乏视野
假设有一天你浏览到报纸的财经版面,注意到一则消息,题为:“政府估算最近发生在中西部的暴风雪将导致10,000头牛被冻死”,这种大量减产的消息难道不是最好的买入机会吗?等一下,你需要仔细算一下有多大的损失,如果在你面前的草坪上有10,000头牛,牛的数量很多。但是,当你认真想一想牛的总头数为一亿头时,损失的数量就不足以对市场造成大的影响。该例子说明供货情况,而国内消费和出口情况的例子可能大同小异。对每一种情况都应问同一个问题:在消息报道中(即,数量减少和出口销量)相对于总体而言,其重要程度如何?

忽略恰当的时间考虑
当看到“粮食价格上涨意味着肉价将上涨”的消息时,要认真辨别真假,也就是说继续读下去前要仔细想一想。实际上,这个问题是中性的,因为根据时间来看,多数人回答是真的,因粮食上涨使饲料批发商成本增加,这必将导致鲜肉减产,肉价上涨(生产成本可能是主要的误解)。上述结论从长远而言(2年或2年以上)是对的。但短中期来说(时间确实是期货交易者关心的问题)该影响则可能是相反的。如果谷物的价格上涨对牛的饲养影响很大,将造成产量减少,应尽快以较低的价格出售,促使价格下降。较高的谷物价格有可能使牛达不到市场重量。但这种影响比较小,增加饲养成本意味着供货流量的改变(因为草料牛重量慢),而不会改变长期的总供货量。在经济世界中,因-果关系不一定同时并存。有些情况,一个事件会立即诱发价格反应,而另一种情况(如上述例子)几年后可能才会有影响。

认为价格不可能低于生产成本
无数事实证明,这一观点是错误的,但仍有人不相信。这里再重复一遍,生产成本不是价格支撑因素,特别是那些无法储存的商品。
一旦生产出商品,市场并不关注生产成本,价格是根据供求关系来决定。如果商品价格降到生产成本价,商品供应仍过剩的话,价格可能继续下降,直到供需均衡。生产者为什么在成本价以下卖出商品呢?事实是他们没有更多的选择,农产品市场竞争相当激烈,有成千上万的卖家。况且,任何个人都无法将生产成本转嫁到市场,相反,生产者必须接受市场决定的价格。总之,能低价售出比卖不出要好。当然,无利可图可能导致产量减少,这种情况至少要一年后才能有所反映。有时候,价格降到生产成本以下,可能需几年的时间。从这种意义上讲,第七种谬误是第六种的结果—忽略了相关的时间。

不当的推理
该类谬误最好通过一些实例来解释。
首先,不能用饲养牛数量推算潜在牛屠宰量,理由是:饲养牛中不包括草料喂养的牛。如果草料喂养的牛占总屠宰比例不变,上述推理就没什么问题。实际上,该比例在预测期间经常发生变化,因此,仅用饲养牛数预测牛的屠宰量,结果可能不准确。
例如,在饲料价格偏高的情况下,草料牛的数量可能增加,甚至可能出现饲养数量减少,但牛的总头数增加的情况。

比较名义的价格水平
当前的价格不能与历史价格进行比较,不同时期的价格要考虑通货膨胀因素。
例如,我们可以从过去的统计数据发现,当前的基本面与1965和1972年的情况类似,这并不意味当前的价格与1965和1972年的价格相同。
就实际价格来说,由于通货膨胀的影响,现在的名义价格会比过去的高。应注意的是,从1980年开始,许多商品需求呈现逐步下降的趋势,由于需求数量很难量化,因此通胀调整后的价格可能偏高。总之,预测商品价格要考虑需求变化和通胀因素,否则预测的价格可能不准确。

忽略市场预期
一般情况下,市场都侧重于未来(下一季或来年)的预期,特别是在供应面由松转紧,或由紧转松的过渡期。
例如1990年小麦行情,在1989-1990年间,冬麦收成率较低,结转库存是15年来的最低水平。因此,这意味着下一年小麦供给将短缺。基本面似乎偏多,但小麦价格却从1990年开始下降,这种情况不能用基本面数据解释,只能说明预测不准确。市场的1990或1991年冬麦收成符合预期,事实证明冬麦产量较前期增加16%。这是在种植面积少量增加的情况下,年产量却增加了39%,因此结转库存也恢复了正常水平。上述基本面数据到1990年后期才公布来,但市场在1990年初就做了这方面的预期,因此,为1990年上半年小麦行情提供了有价值的参考数据。

十一忽略季节性的考虑
一般情况下,商品都会出现季节性变化形态。如果忽略了行情的季节性影响,容易对基本面资料产生误解。
例如,活猪屠宰量的预测。通常猪的屠宰量4季度要比3季度增加5%,这可能使产量减少,而不是增加的原因,听起来有点矛盾但实际上是活猪产量有很明显的季节性形态。猪的繁殖在春季达到高峰期,冬季最低。小猪需要6个月左右才能达到交易需要的重量,猪的屠宰量在秋天最多,夏天最低,所以在估算猪的屠宰量是一定要考虑季节因素。

十二预期价格将遵从国际交易协议的目标水准
从以往的例子可以看出,商品价格预测很难与国际协议制定的目标价格相符。交易协定通常是通过调节出口与库存达到支持交易价格,这种调整手段有时在一定程度上有些效果,短期内可能刺激价格上涨,但很难维持长期的上升趋势。用最近的“国际可可协议”来说明,是无法使价格维持在目标价格区间内。OPEC是国际上最有影响力的价格支持组织,但也不能阻止油价经常跌破目标价格区间的下限。当价格上涨超过价格区间的上限时,这些组织也只能取消所有的管制——让市场进行自由交易

十三根据不充分的资料做结论
由于历史数据不充分或不精确,无法根据这些资料预测行情或建立预测模型。
例如,《商品杂志》,现改名为《期货杂志》,1972年8月出版的一期有一篇研究棉花基本面的文章,文章指出:自从1953年以来棉花市场仅有2年是名副其实的自由交易市场,事实上,正确的结论是,很多时候分析市场行情的基本资料都不充分,如果采用的统计资料不准确或不够多,如何精确预测市场发展趋势呢?遗憾的是,上述文章中的作者仅根据很有限的资料得出结论,比如他说:棉花库存不到31/2百万包,说明供应非常紧张,价格有可能上涨超过30美分。事实证明,他严重低估了市场的上涨潜力。一年后,棉花的价格达到94美分/磅,创历史新高。

十四需求与消费的概念混淆
期货领域的一些文献与分析资料中,经常混淆需求与消费概念。其实两者代表完全不同的概念,由于被视为同一意思,从而造成分析上的错误结论。要详细解释这两个词,需要涉及基本的供需理论。(个人补充)需求是刚性的,不会因为价格变化而变化,消费则会因为价格变化而变化。


基本分析的方法本身蕴含着极大风险,基本分析三大陷阱:意外的发展 遗失的变数 时效掌握不佳


基本分析的三种方法
针对众多市场的重要数据收集统计计算
针对少数市场的数据收集统计计算
查看公开发行的基本分析报告(研报)


基本分析的经典模型
表格图表模型
多元回归模型
经济计量模型
季节类比模型
等级归类模型

基本分析经典步骤
1.阅读标的背景资料
2.收集统计资料
3.计算平减价格资料
4.筛选建立模型
5.修正模型
6.纳入预期并观察改善
7.推理估算自变数
8.预测价格区间
9.评估政府管制的潜在影响
10.评估标的季节性影响
11.观察市场的反应
12.评估交易的机会
13.判断开仓时机

虽然这本书大部分内容都是统计数据和计算数据以及大量的数学公式。但透露的分析思想个人觉得弥足珍贵。比如:基本分析并不能作为交易的依据,也并不能作为多空依据,它仅仅只是提供了另一个维度的视角。
做多看空,做空看多,多开看底,空开看顶,多平看顶,空平看底

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