Elias Chen 評論了股票 · 03/02 21:15

應用數學手段解決交易問題

$TSLA.US$

越跌越悲觀？

【本文作者觀點：不要效法這個世界。長線投資與階段性博弈型交易相輔相成。財富金山有惡獸把守，只要沒被惡獸收拾了，就能滿載而歸。窮人和富人最大區別就是富人能夠賺慢錢，他們懂得放長線釣大魚，而窮人卻只想賺快錢。窮人意淫着每天賺一點，每週賺一點，哪怕賺一點吃飯加餐的錢也好。看上去似乎沒有毛病，而且天經地義。其實，問題很大，一葉障目，自己渾然不知。Tesla是值得長線投資的標的物。看衰賣空Tesla簡直就是暴殄天物，與己於人無益。FREE，FREEDOM。牢牢記住以下兩件事情，引以爲戒，特別是當世人都不看好Tesla，而且盤面似乎也在佐證這種觀點而大幅下跌時，你自己是否會因此而動搖呢？這才是關鍵。2010年Tesla長期虧損，不盈利，股價很長時間都在低位徘徊，超過90%的市場參與者懷着鬱悶失望透頂的沮喪情緒拋售了廉價的Tesla股票。而幾乎在同時，身價超過108億美元的猶太裔美國超級富豪、慈善家，貝萊德創始人之一的Stephen A. Schwarzman（斯蒂芬·艾倫·施瓦茨曼，也有人對有中國情結的他，戲稱蘇世民。）卻在對其家族中從成人孩子到幼小孫輩說，每天每週每月從其它地方省一點錢，哪怕就只能買一股Tesla股票也好，像存銀行一樣存放在那裏。2018年8月26日也就是大約在8年後，Tesla股價終於從1.13曲折爬升至371，這幾乎就是33，000%的漲幅。Tesla究竟是否值得我們去長線投資而持有呢？這是一個重大課題，直接關係看後面在股價持續暗無天日地大幅下跌時，我們對它的看法和所對應的措施。Quantum technology revolution（量子科技革命）對沒有理論物理和應用數學學習研究背景的普通人來說是體察和感覺不到的，以至於覺得它們是很遙遠的事情，事實上，wall street的絕大部分的所謂的技術分析專家也是如此。不要說30年前，就是十年前，wall street的技術分析專家們一樣沒有能力預見到Nvidia會成爲目前artificial intelligence的領頭羊。所以，我們要對技術分析的侷限性有清醒的認識。令外，領頭羊也不是一成不變的。如果說Tesla和它背後的產業項目是一個artificial intelligence準整體環境的話，那麼，Nvidia只是一個重要局部和關鍵環節之一。2022年的三位諾獎物理得主已經回答了這個問題。Tesla後面還有一大堆不但遠超Artificial Intelligence概念，甚至已經屬於第二次應用級別的Quantum technology revolution（量子科技革命）範疇的項目。Artificial Intelligence 即人工智能，30年前就已經開始了，有一定規模的應用則近幾年的事情。後面還有更加厲害的Quantum Technology Revolution（量子科技革命）已經到來，Artificial Intelligence（人工智慧）與Quantum Technology Revolution（量子科技革命）相比，簡直不值得一提，完全不在同一個檔次上面。令人吃驚的是Elon Musk（埃隆·馬斯克）的產業項目幾乎都是清一色的與Quantum Technology Revolution（量子科技革命）難解難分，難捨難離。Elon Reeve Musk領銜的Tesla在高科技產業佈局上是非常具有前瞻性的。這是2022年三位諾貝爾物理學獎得主Alain Aspect（阿蘭·阿斯佩，法國物理學家）、John Francis Clauser（約翰·弗朗西斯·克勞澤，美國理論物理學家和實驗物理學家）和Anton Zeilinger（安東·塞林格，奧地利量子論物理學家）在接受採訪時談及Artificial Intelligence與Quantum Technology Revolution的一致看法。Elon Musk本人就是美國工程院的院士。誰能說Tesla沒有後發制人的可能性呢？在目前情況下，毋庸諱言，芯片的利潤確實是高於汽車的利潤的，只有當Tesla實現了一部分電動汽車的AI（Artificial Intelligence）化，比如FSD在歐洲和北美市場的正式銷售，大規模使用，人形機器人的大規模投入超級生產工廠，生產成本的劇烈下降，Tesla的盈利能力才完全有可能實現反超Nvidia。Tesla後面還有一大堆不但遠超Artificial Intelligence概念，甚至已經屬於第二次應用級別的Quantum technology revolution範疇的項目。後面的榮耀一定會大於先前的榮耀。如何做到順大勢，反技術，逆人性？這是一個重大課題。順服蒙福，股價持續大幅下跌至所謂的技術止損位以下的超賣—嚴重超賣—底背離一帶的極值區域時，就是上帝啓示自己需要警戒和防止恐懼（非常不容易做到和操作），啓動分梯度分批次，離散型隨機變量，開倉佈局系統，進行增持。股價上漲至超買—嚴重超買—頂背離一帶的極值區域時，就是上帝啓示自己需要保持清醒頭腦，警戒和防止貪婪（同樣非常不容易做到和操作），需要啓動分梯度分批次，離散型隨機變量，賣出平倉系統，進行減持。如何看待反向指標？這同樣是一個重要課題。首先，反向指標是不能直接用來做爲自己具體交易的依據的，那樣做的話，本身就是對自己極不負責任的，也是不嚴肅認真的。因爲反向指標本身也是在波動的，神經病也有正常的時候。故此，反向指標只能用於校驗和佐證自身交易的參照物和標靶。】

下面就談談如何應用數學手段來解決定量分析級別相對精確交易的問題。（沒有數學背景的可以跳開繞過去，避免無聊無趣。沒有惡意。）

1.選擇和確定股價的函數曲線軌跡。

2.根據已知函數曲線軌跡，求出對應的函數曲線軌跡的關係式（函數曲線方程式）。

3.用求出導數的方式，對函數曲線關係式進行求導，確定其定義域，值域，單調區間。定義域，值域確定波動大致範圍；單調區間確定單邊漲勢或單邊跌勢大致範圍，意義重大。

4.爲什麼要強調大致範圍呢？因爲有一些參數很難設置，參數也叫參變數，不同的設置，其結果有天壤之別。目前似乎沒有太好的應對之道。JC採取針對不同交易對象，不同時期和階段，根據經驗不斷進行調整，靈活就是最好能力。數學工具再厲害也只是一個靜態的工具，需要我們人去靈活使用它。

5.沒有絕對準確的技術指標，只有一知半解的股民。

6.指標對會用者有用，指標對不會者反而有害的。

7.極強勢股不看指標，極弱勢股不看指標，高控盤股不看指標。Jerome Chen 今天在此時此刻不說，你能知道嗎？

8.技術指標只是一個階段股價的參考點，也是一個邏輯評判的重要參考因素。

9.在某個階段中，有的莊股是看着某個技術指標規律運作的，要發現其規律，也要發現其變化。

10.通過建模，定量分析，結合以往歷史大數據，Tesla可能還要在最大波動區間188.860—228.200這個歷史根部的大區間寬幅往返振盪，時間可能長達4-7個月，有更多的人因此而拋售股票，當控盤主力積蓄足夠多的動量MV後，才會爆發極有力度和持續性的真正意義上的主升浪，股價將隨着4次左右降息衝過拆分後的歷史最高點414.490，Tesla重奪股王冠冕，股價達到一個新高點。投資大師彼得·林奇說:“在過去70多年的歷史中,發生40次股市暴跌事件,即使其中的39次我提前預測得到,並在暴跌前賣掉所有的股票, 我最後也會後悔萬分。因爲,即使是跌幅最大的那次股災,股價最終也會漲回來,而且漲得比以前更高。”

優秀的公司是會不斷創出歷史新高的,是可以穿越牛熊的,對於優秀公司來講,熊市只是暫時的,牛市才是永恒的。