发帖
雷达卡
同样，这篇文章对你来说，如果不熟悉信息论，可能信息量也很大，请耐心观看
1. 狼人杀的信息论视角
这里我举个直观的例子，如果你玩狼人杀，你一定听说过 “xxx信息量很大，他一定不是个好人!"
12人的标准场玩家身份共有831600种分布，下面再回顾下信息熵的公式，信息熵越大，不确定性越大。
具体的计算过程就不多写了，我知道放公式太多读者得死一片，所以这里直接给结果
当我们处于上帝视角，知道所有人信息，信息熵H为0，完全确定
当我们处于普通视角，没有任何信息，信息熵为19.67，这是最大值
发现自己手拿狼人牌睁眼看到仨队友时，知道四个人信息，信息熵为10.71，不确定性立马减少很多！
拿了预言家，首验查杀，信息熵为14.62，拥有的信息却比狼人低很多
拿了预言家，首验金水，信息熵为15.43，没有查杀高
而玩家中，最可怜的平民，信息熵高达18.08
这也能看出，我们一些惯常套路在数学上的解释。
狼人开局拥有的信息竟然比其他人高这么多，平民一脸萌逼，被来回反复洗脑，也合情合理的。
所以你发现狼人杀竟然也是可以量化的！所以，当你拥有的信息量大于的应有的视角，自然会被抓出破绽。
别嫌我啰嗦，说这么多其实只想让你清清楚楚的理解信息量和信息熵的概念，因为这对本文很关键。
所以，上面的概念完全可以直接套入技术分析中去，好消息是技术分析不像狼人杀。市场是很公平的，市场给每个人的信息量”几乎“是一样的。但是，为什么是“几乎”是一样？后面再说
2.. 技术分析中什么才是真正的「信息」
首先我们需要探究「市场」究竟能提供给我们什么「信息」？
我们以binance币安交易所的比特币bitcoin交易为例子，当然本质来说，所有撮合交易的结果都一样。
可以看到，左上是卖出的报价是ask，左下买入的报价是bid，当上下看对眼，或者有第三者大单着急成交，我们就能在K线上看到瞬间的一个大阳或大阴线，成交的价格形成了右边的历史成交记录也就是最初的，没有任何损失价格。
这也是高频交易的基础，订单簿order-book，这才是市场给我们的「一手信息」。包括成交和委托信息的逐笔交易，如我们的L2信息。
所以由市场得到的价格是一个群体的「动态博弈」的结果。
斯密确定了「分工」和「市场」的重要性，纳什说市场是由「博弈」产生的，而博弈的产物才是「价格」，它并不是天上掉下来的，而是用金钱堆出来的。
我一直以为这是常识，但竟然看到很多人并没有这个意识，尤其是做股票的居多，都有各种各样的妄想症，认为好公司，好股票，好行业就一定会涨，会穿越牛熊，当然他们信奉的巴老可能并不会赞同他们。
所以我们可以看到，决定市场价格运行的规律的底层是市场参与的主体人群，和其资金水平和负债结构等决定。各国主权基金、共同基金、养老基金参与的市场，当然和由散户主导的市场运行规律大不相同。
从个人角度来说，我们每个入场的个体，都是市场参与的主体，任何买卖决策都会影响市场价格。但是作为散户，影响几乎不计，大户在某些市场真就是鲸鱼whale的概念，比如伦敦鲸，他们在不被人发现的情况下资金量越大，信息熵也就越低。但反过来当你袒露在阳光下了，大家的信息熵一样的时候，你可以看看伦敦鲸的下场。
这也是流动性越大的场所，越公平的原因，因为任何人的信息熵都相等。比如总体来说外汇市场 > 期货市场 > A股市场。到了外汇市场这个量级已经不是靠资金量而是得操纵LIBOR才能减少自身信息熵。这也是为什么技术分析更适合外汇市场的原因。
3. 信息论的「量」「价」「时」「空」
理解了上文价格形成机制，其实也就明白了，“量”和”价"是一起出现的，成交的瞬间产生了价格，价格累积出交易量。
而我们平常熟悉的，K线，均线，KDJ，MACD等等指标，都是最初「一手价格」的简化。
K线就是市场资金的足迹，它简化成单位时间的开盘价、收盘价、最高价和最低价OHLC，如果你能感受价格在K线中运动的轨迹，理解本质，其实那些乱七八糟的K线名称，都可以做我们小学数学最爱干的事情，合并同类项了。
均线是几日收盘价的平均值，其实更多的是这段时间内，大家的平均买入成本，支撑阻力只是自我实现过程，并不一定有用。如果能用成交量加权，则能更好的计算成本，比如成交量的加权平均日线MA60，就是最近60个交易日，大家买入的平均成本，有些软件可以实现。
其他就不多说了，他们任何一个的信息量都达不到市场提供信息的量的极致。所以叠加几个技术指标，在信息的层面，只能逼近，却不能让我们获得完全的信息。不同的指标只能在某些肉眼或思维观察不到的方式，展现给我们同样的信息，例如乖离和背离。
所以，闭上眼睛，感受一下价格在二维平面上随着时间的流失，不受K线的约束。当你在不断追求各种指标的表象时候，是不是这才是更本质的东西呢？
而量价投影到的这个二维坐标系，也就是我们说的“时”和“空”。
时间和空间只是按照习俗被K线固定在横纵坐标而已，我们完全可以跳脱出这个体系来解读市场给你的信息。
这么说的目的是让你不要陷入每日的涨跌K线中去，亏了金钱不说还亏了时间，牛熊一轮，心满意足觉得学到居多经验。
理解了这些，也就理解了之前的问题。当你在市场中作为一个参与者，作为小散户，信息量层面都是公平的，大户在某些时刻有信息的优势，但当信息被透露，也会被散户搭便车，这也有点像“智猪博弈”，大猪去踩踏板，小猪跟着吃就好。
当市场流动性足够，大家从技术分析角度，就在一个起跑线上，资金量小还好调头，反而更具有优势。
但是可惜的是，在很多流动性不足的市场里，交易并不只是技术分析，庄家还会有基本面分析的优势，人才的优势，资金量的优势，甚至是孙子兵法说的，“致人而不致于人”的主动造势能力，作为主动一方必然会有心里的优势，所以双方其实又差距很大。
但是，当你准备量化分析，对历史数据回测时，处在市场之外的所有人又具有同样的信息熵。
这样我们就能得到技术分析信息论的三个基本假设
- 任何市场给你的信息量是有极限的
- 任何技术分析指标只能获取部分信息量
- 筹码量一定程度决定信息量
当然这只是一个初步的基本的假设，还有很多要完善的，但已经从原理上能给我们一些指引。
理解上述概念，我们完全可以根据自己的需要，设计自己的指标，无非是同样的东西换个视角观察而已。
4. 技术分析各大门派的迷思
通过上面的原理，我们可以通过市场给我们的「确定信息」来减少不确定性。接着从信息论的角度就能推导出，其实那些乱七八糟，奇奇怪怪的各门各派技术分析，本质也没什么差别。
从道氏理论、波浪、江恩、到东瀛的日本蜡烛图再到本土的缠中说禅，其实从原理上并没什么差别，无非是把市场给出的信息「量」「价」「时」「空」通过不同的「规则」，完全分类，再组合到一起，其目的无非是划分趋势和寻找转折，进而更好的选择买卖点位。
不同的前辈只是把“那个东西”或者叫“实质”的东西,起了不同名字而已。毕竟都叫一样了你也没法开宗立派，而只是在阐述前人的东西。
这里的关键是，完全分类，不同的分类方式，在解决不同问题上起到了不同的效果，通过完全解读市场给你的信息，利用规则来分类，这也是逻辑完整性的标志，即禅师所说的走势终完美。
那可不，事后所有的解释都给你全分类上了，咋还能不完美。
5. 隐含的信息：筹码的逻辑
场外的资金好理解，但很多人却忽略了场内的筹码分布。这也是历史数据分析和均线作为一段时间持仓成本的依据。
比如还没挖完的比特币到时候一共2100w个，它总是动态分布在不同的人手中，但是每个人拿到的价格却大不相同。在很低成本买进，屯着不动的，和在下跌时被套住的，心态当然不同，成交的意愿也自然不一样。
本质来说交易就是从一种筹码交换另一种筹码的游戏，而投资是拿低收益率的筹码去换高收益率的过程。
当然别人为什么愿意跟你换，这就是要思考的问题了。
下面是本人抽象出来的筹码分类，可以用来分析筹码的供求关系。
- 场内股票筹码（路径依赖，历史状况）
- 位置，场内筹码永远是那么多，但是分布在不同的人手中，不同的位置，带来的心态和交易的意愿大不相同
- 位置，场内筹码永远是那么多，但是分布在不同的人手中，不同的位置，带来的心态和交易的意愿大不相同
- 场外RMB资金筹码
- 能力：资金量
- 意愿：心态（预期）
- 能力：资金量
这个看似简单，它有什么用呢？它能解决非常多的问题
- 为什么说大妈都进场了，股市就要跌呢？ 场外的资金有意愿买入的全进场了，连大妈都进场了，哪来的多余资金。
- 大V鼓吹任何股票，他是真的觉得好吗？可能是真的，因为他已经入场了，但是反而，他竟成了最大的空头，买入之后，他只能做一件事，那就是卖出平仓。
- 股灾的时候，真的有歪果敌对势力做空A股么？很少的，其实都是场内的筹码叠加杠杆，自我踩踏而已。
- 国家队救市真的好么？并不见得，同样他们进场，也只能成为未来的空头，当他们赚取收益时，负和的市场的蛋糕也被他们切走一块。
- 如何能让股市变得更好？完全退市机制，和引入做空。股市就如同进化论中的生态系统，优胜劣汰才是最好的机制，做空的资金反而能带来上升的活力。
其实升华一步，任何社会学科都可以这么理解，「历史」就如那场内筹码，它和场外的「现在」不断博弈而生出「未来」。
6. 成交量的迷思
最后简单提一下「量」的问题，市面上有很多量价分析的书籍，但是其实，按照前面的推论，成交量变大只能证明一件事，多空双方在此处分歧很大，相视一笑，互道sb，未来会涨还是会跌？单独出现的时候并不知道。
这也需要结合前文说的量价时空和筹码位置，具体问题具体分析。具体分析能得出确定答案么？只是个概率而已。
7. 技术分析的「不预测」
技术分析的底层目的并不是预测，好的交易员也并不该预测，预测是经济学家和分析师的事情，毕竟他们就靠这个混饭。
相信很多人听到这里都要反驳我了，但希望我能说服你。
预测本身这个词就是需要定义的，在我的定义中，类似于“今年最低跌到2300点”，“比特币最低6000刀”，“纳斯达克下半年必崩盘”，“婴儿底，白金底，钻石底”这样确定性的论断。
当然我只是说在我的定义下的结论，定义不同咋俩可能说的同一回事。
为什么不能预测本身也是多方面的。上一篇写了基本面的不预测，这里也依然如此，其实原因太多了，这里简单写几条。
- 人的因素，上面写了，价格是由人的交易的得到的，人就是最大的不确定性。谅你划得再好的支撑阻力线，三次背离，但是想想“光大乌龙指”，足够的资金能砸出任何想要的K线。
- 政策因素，如果经历过瑞郎事件就知道我说的什么，瑞士央行行长信誓旦旦承诺不脱钩，甚至还要降息，转头第二天像🐶一样宣布脱钩。即使你有风控，但上下3000pip没有半点流动性。
- 确认性偏差，这个也很好理解，人一旦花了很长时间研究清楚某样东西东西，自然不舍得放弃，而且还会不断地去看新闻，寻找证据，来支持自己的决定。但问题是，有这样的想法，如果行情走的不如所愿，你会做出决定再等等。快到止损线，怕打了止损就回头，便放弃了止损。一旦被套住，更开心了，别人一问就说自己是长线价值投资。
很多人说这是心态问题，逼自己去改变心态，去学王阳明“知行合一”，从“怕”到“不怕”，其实并没有实质的改变，没有从根本原理上认知的改变，只是自欺欺人而已。
你想去预测当然没有问题，也可能对了，或者连续对，但是正是因为一次两次的成功加深了信心，扩大了头寸，放大了杠杆，增强了自信，最终可能会造成更大的伤害。或许预测正确只是“运气”而不是“能力”的原因？
明晰下概念，我在这里叙述的是“好不好”的问题，不是“能不能”的问题，这是两个完全不同的东西。
这时候有人一定会问，不去预测，那还咋做交易？
上篇就先写到这里，本篇是“道”的层面，可能有点抽象，下篇会具体写“术”，怎样“处理信息”。
京公网安备 11010802022788号
