股票价格真的能预测吗？
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谢邀。提供一个我的视角。其中不可避免有很多英文的素材，我尽量不使用公式，用图表阐明观点。相关文献太多，我只选择一个切入点。
首先说，预测股价，跟预测股票的收益率是等价的，因为今天的价格是已知的。理解了这一点以后我想说，目前学术界的主流观点是：
收益率是可以预测的。这跟有效市场假说不矛盾。同时大家都知道这种预测对于投资来说没有多大卵用。
怎么预测收益率？是不是应该先定义什么叫预测？事实上，任何跟收益率相关系数不为零的变量都可以预测收益率。有效市场假说成立等价于股价已经完全反映了所有已知信息，那么任何会影响价格的信息都可以预测股票的收益率。
来我给你上点证据。
上表中使用股息率（Dividend/Price ratio）来对股价收益率进行预测。其中第一行，使用当年的股息率预测接下来一年的收益率，第二行使用当年的股息率预测接下来五年的累计收益率。注意这么两点
- R^2（绿框）随着预测周期的增加而显著上升，股息率对于预测长期收益率有用。
- 预期收益率的波动率（红框）同样随着预测周期的增加而增加。
先说第一点，用一张图来阐明这个观点更直观。看下图，其中蓝线为CRSP股票市值加权指数的股息率，而红线为同一指数的接下来7年的累计收益。看出来两条曲线的相关度有多高了吗？
你可能会说：“我看上去相关系数不是很高啊。”学术界里面具有这种预测功能的变量，我还可以找出一堆，再看下面这张图。其中绿线仍然是股息率，它虽然跟实际收益率（红线）的相关系数高但是未免太过平滑，不算一个好的变量。现在在股息率的基础上再加上宏观上的消费/财富比率（consumpiton wealth ratio）得到蓝线。看出来蓝线跟红线的相关系数更高了吧？不仅如此，蓝线还常常比红线先变化，这算是一个好的预测变量了吧？
到目前为止，我只做了一些任何接受过基础统计训练的人都可以做的事情，我还没有上任何高级的模型，但这已经足够为收益预测的可能性进行佐证了。
好了，在你感叹收益率/股价可以预测的同时，让我们回到第二点，预期收益率的波动率也随着预测周期的增大而增大。 换言之，你如果预测错误需要付出的代价也上升了。如果你预测明天的股价收益率，在我大A股你最多吃一个跌停板，但是如果你预测下周的收益率，你预测错了，你可以吃好几个跌停板，就这么简单。
如果你觉得我举得这个例子太极端，那么我邀请你跟我思考下面这样一个问题。
从1926年1月开始，如果你把1美元一直利滚利投资到美国的国债券里，那么到了2009年12月你将会把1美元变成20美元。同期内，如果你把你的股票一直投资到 S&P 500指数里的话，那么到期你将会获得3126美元。一个合理的预测是，长期内股票的累计收益率将远远高于国债或是存款，那么为什么大家不都把钱都投资到股票里去呢？
如果这能够引发你的思考的话，那么再看下面这张时间序列图。其中绿线为CRSP股票指数的年收益率，蓝线是美国国债券的收益率。股票的长期收益率虽然远高于国债，但是波动也同时远远高于国债，而且你可能一连好几年都是负收益，这些损失需要很多年才能挽回。
这让我足以抛出我的两个核心观点
- 收益率/股价预测本身并不构成一个完整的投资/交易决策
- 不能把收益率当作衡量投资/交易质量的唯一标准
1. 收益率/股价预测本身并不构成一个完整的投资/交易决策
光有对收益的预测本身是不够的，至少还需要对风险的评估和相应的风控手段。这点我曾经在我的专栏中咕哝过两句 知乎专栏 。就拿股票和国债的例子来讲吧，虽然你知道长期来看股票的收益率是高于债券的，但是你不知道你入场的时机是对是错，你也不知道这个长期到底是多少年。2008年那波站在山岗上的人现在还没解套呢。同样，你也可以说：“我大A股虽然2016年熊了一年，但是相比2013年底还是涨了50个百分点的。” 再好的预测也一定有失灵的时候，如果你不能承受错误的代价，那么你就不能执行这个策略。
2. 不能把收益率当作衡量投资/交易质量的唯一标准
获得一万块钱的喜悦可能抵消不了丢掉一万块钱的痛苦吧？人类对风险是有厌恶的，对预期是有折现的，对现金/流动性是有需求的。套在高点上的人，为什么很多不愿意站岗，宁愿割肉？衡量投资/交易的质量，需要同时考虑你能不能承受相对应的风险，不要只考虑如果你做对了能赚多少钱，也许你过了十年你证明了你当初的一场豪赌是正确的，但是这十年间你可能一直套牢没钱花，这最后的正确相比你十年的等待到底值得不值得？我想每个人的答案是不一样的吧？那么请不要把收益率当作唯一的衡量标准，这就足以避免很多豪赌行为。
我想Andrew Ang的书开头第一句话可以概括我的观点。
The two most important words in investing are bad times .
投资中最重要的是想想身后身，而不是只看眼前路。如果你能够体会，那么关于股价到底能否预测这个问题，答案其实并不重要。
相关文献
- Ang, Andrew. Asset management: A systematic approach to factor investing. Oxford University Press, 2014.
- Cochrane, J.H., 2011. Presidential address: Discount rates. The Journal of Finance, 66(4), pp.1047-1108.
- Fama, E.F. and French, K.R., 1988. Dividend yields and expected stock returns. Journal of financial economics, 22(1), pp.3-25.
- Lettau, M. and Ludvigson, S., 2001. Consumption, aggregate wealth, and expected stock returns. the Journal of Finance, 56(3), pp.815-849.
- Shiller, R.J., 1980. Do stock prices move too much to be justified by subsequent changes in dividends?.
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知道董事会那些人精，三天两头开会，都在干嘛吗？当你懂得如何控盘，如何创造价值时，赚钱真的好简单的。
股票价格不仅能预测，还能控制。行话叫：梳理有效共识，管理市场心理预期。
顶级高手都是玩市值管理的，其实就是控盘。怎样确保股票价格一直旋螺式上升，保障信用一直不崩盘。
保障一直有增量资金进来，保障涨多跌少，进三退一，良性循环。保障一直有高质量的金融对抵物在手，故事可以一直讲下去。
朝代的更替，就是皇权信用的崩盘，王侯将相长线战略规划做得好，能给江山续命好几百年呢！
美联储那些人精，玩得也是一手漂亮的市值管理，也就是控盘。货币本质也是一种商品，也是一种有价凭证，一种信用凭证，跟股票差不多的。什么时候该加息，什么时候该QE，该对谁量化宽松，危机给谁去埋单。对全球实行宏观调控，这就是董事会顶层权力设计。
前提都是，掌控流动性，能定增，能搞股权激励，有价凭证发行权，货币发行权在自己手上，且保障信用不崩。对，高手玩的就是定价权，话语权。
你们不就是想要价值投资吗？谁有兴趣跟你那发现价值，分析价值，挖掘价值？人家要的是直接当裁判，是控盘。没有价值，创造条件也要把价值故事说圆了，要不游戏还怎么玩下去？
多方、空方，左派、右派，这个主义、那个主义，你们自己PK，自己去掰手腕。强者才不care什么标签，懒得扯什么意识形态，强者只想玩权衡术，只想当裁判，当游戏规则的制定者。古代帝王都自称“孤”、“寡人”，看，孤家寡人才能当王者。独视、独听、独断，故而可以王天下。
这不就是股市的控盘吗？不就是市值管理吗？不就是股本扩张吗？不就是股票价格预测吗？不就是董事会给证券部定的KPI考核吗？
看，根本就不复杂的东西，非要说得神秘兮兮的，何必呢！
股票本来就是初中生就能掌握的知识，非要搞一大帮高材生越传越烧脑，越写越玄乎，真是浪费生命啊！
谢邀。先说结论，肯定是可以预测的，不然没有文艺复兴的存在，也没有BlackRock SAE/AQR的存在，实际上整个量化界研究的课题一大部分就是回报的预测，当然量化界阿尔法模型里的预测和一般人理解的个股回报预测是两码事。
高频策略的预测框架这里也不讨论。
我们来看看阿尔法模型
A、假设市场完全有效，那么根据CAPM模型有，Rs=Rf+βs∗(Rm−Rf)。式中，Rs表示股票收益，Rf表示无风险收益率，Rm表示市场收益，βs表示股票相比于市场的波动程度，用以衡量股票的系统性风险。
B、遗憾的是，市场并非完全有效，个股仍存在alpha（超额收益）。 根据Jensen’s alpha的定义：αs=Rs−[Rf+βs∗(Rm−Rf)]，除掉被市场解释的部分，超越市场基准的收益即为个股alpha。
C、实际中，股票的收益是受多方面因素影响的，比如经典的Fama French三因素就告诉我们，市值大小、估值水平、以及市场因子就能解释股票收益，而且低市值、低估值能够获取超额收益。那么，我们就可以通过寻找能够获取alpha的驱动因子来构建组合。
D、假设我们已经知道了哪些因子能够获取超额收益，那么我们根据这些因子构建股票组合（比如持有低市值、低估值的股票）。那么组合的收益理论上是能够获取超额收益的，简单来讲就是，组合的累计收益图应该是在基准（比如沪深300）累计收益图之上的，而且两者的差应该是扩大的趋势。
E、由于组合的涨跌我们是不知道的，我们能够确保的是组合与基准的收益差在不断扩大，那么持有组合，做空基准，对冲获取稳定的差额收益（alpha收益）,这就是传说中的市场中性策略
在阿尔法模型的研究过程中很重要的一步就是寻找预测性好的因子
什么叫预测性好？任何跟收益率相关系数不为零的变量都可以预测收益率
所以因子研究中去看的最重要的两个指标是IR和IC，一个是性价比，一个是预测性，主动管理的基本定律讲的也是这个。但是光有预测性好的因子也没用，后面还有很多跟上的技术才能保障实盘能赚到钱。
阿尔法模型的构建
1）信号研发；2)信号组合与模型构建；3)组合构建；4)交易执行
寻找预测能力好的因子只是能够赚钱的第一步。
最后来说说有效市场假说
- 上世纪70年代，尤金-法玛提出了有效市场假说，根据市场的不同情况，又可以分为三种不同的状态：弱式有效、半强式有效和强式有效
- 在弱式有效下，市场价格已充分反映出所有过去历史的证券价格信息，这种情况下，股票价格的技术分析失去作用，基本面分析还能帮助投资者获得超额收益
- 从现有的情况下看，成熟的美国市场也仅仅处于弱式有效和半强式有效之间，众多学者研究表明，A股市场由于散户参与量大目前处于无效市场和弱式有效之间，价格和价值往往偏差较大，非常适合用Alpha模型来投资
- 另外还有一个处女地，数字资产的市场也处于弱势有效，也是一个带开垦的新兴市场
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黑天鹅、归纳法、预测、局限性、证伪、逆向思维、价值投资
火鸡告诉我们，预测不靠谱，专家是巫师
火鸡问题（见订阅号文章《 归纳法必然有黑天鹅 罗素的火鸡问题》）很有力的对基于归纳法的所谓科学提出了质疑，尤其是统计学被完全废掉了，正如《黑天鹅》这本书讨论的核心问题，在极端斯坦（塔勒布提出的一个概念，复杂系统，股市、经济、自然，而那些不会发生极小概率事件的简单系统，如寿命、赌场，被称为平均斯坦）之中，无论有多少历史数据支持的大概率都不靠谱，一个从未发生的、未知的、隐蔽的极小概率事件就足以带来毁灭性的后果，而且在灾难发生之后，人们都无法解释清楚黑天鹅到底是怎么发生的，更可悲的是，人们会忘记它，过滤它，只筛选出那些“正常”的数据。
而这一结论让一些靠预测为生的专家成为无用之人，在道德上甚至被归位于骗子或傻瓜，在社会科学领域，极端斯坦统治的金融、商业、媒体、医学、社会学等尤甚，道理很简单，因变化而需要知识的事物，与未来有关，并且其研究是基于不可重复的过去的行业是没有专家的，经济学家、金融预测者、政治学家、临床心理医生、精神病医生、法官、顾问、人事官员、分析师……这个名单很长，基本上都与巫师画上了等号。
专家就是一群习惯“筛选”有利于自己的信息，思维狭隘的人。只有在筛选不会导致错误的平均斯坦领域，因为黑天鹅事件影响有限，所以专家会表现好于普通人。那些更接近于数学而非经验的领域，统计学的高斯钟形曲线才会成立。
股票市场是充满了预测的领域，价值投资者靠谱吗？
价值投资或者说逆向投资者也是会遇到黑天鹅的，价值投资鼓励长期投资，关于公司的长远未来，这里也涉及到预测，但它是一个复杂的模型，它涵盖了商业、投机、心理、社会学的多种知识，因此它并不会依赖于任何一个简单模型，这或许是它不会陷入归纳法的原因？价值投资和黑天鹅是不能自洽的吗？本文试图做一些思考。
塔勒布确实表示过他本人更相信索罗斯的成功，理由是可分析的数据足够多，从哲学体系上这很自然，他和索罗斯都是试图将卡尔·波普尔的证伪用于社会科学的人。
而且塔拉布也说的很明白，相对于短期的预测长期预测更加不靠谱，简单说就是因为复杂性增加了。他推崇的投资配比——80%~90%的零风险投资和10%~20%的高风险投资，放弃低效的中等收益投资。因为零风险投资让你保值，而高风险投资则能利用黑天鹅事件让你获得极端收益，这与价值投资的方法也完全不同，和索罗斯的“你正确或错误并不是最重要的，最重要的是：你正确的时候能赚多少钱，错误的时候会亏多少钱。”比较像，不猜测概率，只等待极端收益。
但是，价值投资大师有另一种表达。巴菲特有“只要你不做错太多事，你只需在一生中做对几件事。”，芒格也有“要是知道我会死在哪里就好啦，那我将永远不去那个地方”这样的哲学，会不会觉得有共通之处呢？
而且，他们都是不相信宏观经济预测的，塔勒布在《黑天鹅》中借用过巴菲特的一句话：“不要为理发师你是否需要理发”。价值投资者和塔勒布、索罗斯一样，都不相信市场有效假说。价值投资者相信只有长期看才是有效的，格雷厄姆：“短期看是投票器，长期看是称重器”，索罗斯认为是不断的谎言，是不断的反身性，塔勒布认为是完全不可归纳的，黑天鹅不可避免，可以利用。
芒格和塔勒布都认为现代科学的分门别类非常愚蠢，芒格说那叫“拿着锤子的人看什么都是钉子”，塔勒布说那叫柏拉图化，即不切实际的理论化。
塔勒布、索罗斯、芒格投资苛求确定性，他们都厌恶那些社会科学领域的专家预测，都认为波普尔的证伪方法可以适用于社会科学，得到更能接近于自然科学的求证方法。
这些看似方法不相同的大牛，为何在哲学上又是那么的相似呢？可能，打开这个问题的钥匙是“逆向思维”，塔拉布说知识分子预测的是由冰变为水的形状，而聪明的做法是预测水变为冰的形状；芒格说不去死的地方，索罗斯说世界经济史是一部基于假象和谎言的连续剧。
现实太复杂，人没有预测能力，逆向思维是一个方法
当一个弹珠反弹第二次时，不同的偏差会带来极端的分散，那第N个反弹弹珠球会在哪？
大家听说过的概念——蝴蝶效应，同样是这样一个复杂系统，我们把这种对初始状态非常敏感的演变归为混沌学，非线性的因素，导致我们无法预测。
去年因为得雨果奖，刘慈欣的《三体》大火，书中提到的“三体问题”其实就是由混沌理论鼻祖数学家彭家莱（人类最后一位数学全才，爱因斯坦相对论也是受他启发，科学哲学大神，还有他说数学家是天生的，此言不虚）为发现预测的局限性而举的一个例子。（话说初中我看《科幻世界》时，估计全国没多少人读过刘慈欣，也没人知道雨果奖、星云奖是神马玩意，二十年后我已经很少读科幻小说，可刘慈欣和雨果奖竟然成为大众话题，这就是一个典型的黑天鹅事件，艺术和媒体是正面黑天鹅多发的极端斯坦）。
在承认了这些复杂问题我们无法预测之后，该如何去认识它们呢，“逆向思维”可以将问题变简单，使人能够理解。我们无法由龙卷风去预测是哪一只蝴蝶扇了下翅膀，而相对搞清楚从一只蝴蝶到龙卷风的过程就要容易的多。
这种逆向思维在波普尔这，就是彻底颠覆的方法论，这是一套与归纳法的证实完全相反的思考和认识世界的方式。在他看来过去和现在的所有科学理论，只能分为两种：已经被证伪的和暂时没有被证伪的，而那些根本就无法证伪的假说，则不能称作为科学。放弃概率和因果假设，不断的试错，再证伪，再试错，循环往复。
这种逆向思维不只是塔勒布、索罗斯推崇的，读过《读穷查理宝典：查理芒格的智慧箴言录》会知道，芒格认识到在面对复杂多变的世界，人类的认知永远存在着局限性，人如何尽可能正确地作出决策，就显得非常重要——如果能找到有效的解决方法，人们就将拥有一种跨学科的普世智慧，根本工具便是“逆向思考”，它会让问题变得简单。他承认了人类知识工具的局限性，即使是数学和逻辑学都存在“自指陈述”和“不完全性”，经济学、心理学这样的学科存在如此多的悖论就不难理解了；他和巴菲特只“由下而上”研究，而且只在自己的“能力圈”内做预测，不预测经济学这样的混沌系统；在探寻知识的过程中不妄求绝对性，而是以“破旧立新”的态度不断吸收更合理的知识。
价值投资同样采用的是一种将问题变简单的“逆向思维”，它并不依赖归纳法，是一个“证伪”的科学体系。
在网上看到一段评论，所见略同：由于投资活动对认知和思维有效性的检验直截了当，以及认知和思维对投资结果的极端重要性。投资家是除哲学家、心理学家之外，对认知和思维问题思考最深的一群人。同样基于“人类认知在归纳和演绎思维模式中的各自局限性”，《黑天鹅》作者、对冲基金经理塔勒布所强调的是如何正确理解和预防归纳思维过程中的局限性；《金融炼金术》作者、对冲基金大鳄索罗斯所强调的是如何在理解的基础上利用他人归纳思维过程中的局限性；而芒格则从演绎过程所具有的相对有利地位给出了解决对策（即逆向思考）。
并没有在讨论趋势投机者
请注意，这里我更强调的是投资的这种不可预测性，而基于技术分析的投机我认为根本用不上统计学的归纳法，道理很简单，技术分析是一种50%概率的抛硬币游戏，根本就不涉及大概率的赢面。社会科学各领域专家预测最起码还会用统计学这个目前看来并不靠谱的工具，看K线猜趋势其实是没有使用任何工具的。
这里也可以用赌场和股市做一个对比，很多人说A股是赌场，这完全是低估了股市的风险，赌场是接近于平均斯坦系统，而股市是一个更复杂的极端斯坦系统，赌场是符合统计学的，不会有黑天鹅事件，把金融市场当作赌场是一种游戏谬误，低估了极小概率事件的毁灭性影响。对于赌场来说，黑天鹅是赌场失火，那是一个完全在模型之外的风险。
自然科学同样有局限性
丝毫不要怀疑人类的局限性，物理学应该算是归纳法谬误最少的领域了，相对于研究目标的变化，可以说是仅次于数学客观的学科了，人类对物理的探索同样经历了不断证伪的过程，牛顿一个人把经典物理学就搞的差不多了，人类一度以为物理学差不多就这样了，该整明白的都整的差不多，其他也就是一些微不足道的修补了，当人类观察世界的尺度改变之后，望远镜和显微镜向我们展示了更宏观的和更微观的宇宙，爱因斯坦一个人把宏观世界的相对论搞完就去接着搞量子力学，然而他的后半生并没有发生什么，两个理论的矛盾直到今日仍是个迷，之后人类又搞出了一个数学上完美的弦论来解释，不过这个理论是无法被证伪的，只有银河系那么大的粒子对撞机才能打开理论中的微观世界，这不禁让人脑洞大开，只是能量问题就完全是个未知数，人类文明发展到什么程度才能有那么多能量呢，这要多少“戴森球”（一个科幻概念，高级智慧为获取能量在恒星外层建造的装置）。
同样的黑天鹅问题，人类从未见过地外生物，那么就不存在外星高智慧生物吗？这可是一条严肃新闻——希拉里在最近接受采访时说：“是的，我准备调查清楚UFO目击事件的真相，我认为外星人曾造访过地球，只是我们无法确切知道具体的时间和地点。”这是为了竞选的政治游戏吗？作为世界上最有权势的人，或许这里确实有一点信息。其实，把时间和空间的尺度打开，外星智慧的发现并不难以想象。
是的，一切都是尺度的改变，经典力学如此，经济模型也如此，把数学用于生活一定要谨慎，你要明白认知的局限性永远存在。
塔勒布是一个经验主义怀疑论者，是行动者而非理论家
塔勒布不只是一个理论家，他的理论完全出自于实践，而他的实践使其做学术完全不用考虑钱，要知道“反脆弱”最主要的一点就是要有选择能力，也即是自由。在1987年市场崩盘时，27岁的他就已经财务自由。（那次崩盘发生在里根上台实体经济不好，流动性过剩，之后人们认为是大量量化程序的使用加剧的股票和股指期货的负反馈造成的）。
塔勒布的投资策略就是买入行权价格很低、无价值的认沽权证，他用一种独特方式做空美国股市，互联网泡沫、俄罗斯金融危机、9·11、次贷危机，每一次黑天鹅他都暴富一次。这个策略完全符合他的“正面黑天鹅”，也是后来的“反脆弱”理论。用每次都很低的损失，换取一次“黑天鹅”的收益。
我建议要读书
塔勒布的《随机漫步的傻瓜》，《黑天鹅》，《反脆弱》在国内都翻译了，《动态对冲避险：如何对付那些香草味的和异国情调的期权》是写给交易员的书，因为太专业国内没翻。塔勒布的书可以很通俗易懂，也可以很晦涩难懂，本文只是做一些零碎的启发，很多观点是可以单独往深处聊一聊的，他的书里提到了很多牛人，波普尔、彭家莱、哈耶克、罗素、卡尼曼、纳什、索普……略懂皮毛，都对你受益匪浅。做投资，千万别以为你什么都知道了。
霍华德·马克斯说《投资的绝对真理只有一个——投资不易》，其实何止是不易，还是先搞明白我们自身的无知更好。
每个人都说投资要理性，可是这句话和要做好人一样说了等于没说。我们从塔勒布这，可以学到很多黑天鹅世界的生存方法：不预测、博学、更相信经验、对信息做减法、大的决策要保持怀疑精神、不相信专家、小心政府及计划者、保持一定的冗余、坚守自由（这并不只是价值观，对于商贸文明的欧洲人很早就明白了这个道理，他关乎个人机会）以得到更多的选择、接受波动、拥抱失败、寻找正面黑天鹅的机会（如社交）、当损失有限时（资产比例20%），要大胆投机，他推荐的资产配置比例：80%投资低风险资产，20%投机高风险的资产，避开所谓的中等风险资产，因为这部分投资有黑天鹅，风险并不低，这就是哑铃原则。
原文： 黑天鹅、归纳法、预测、局限性、证伪、逆向思维、价值投资
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预测的关键不在于面面俱到而在于一击毙命。
股市里3000多只股票，你只需要准确预测几只股票的行情也足够了，毕竟你没有钱多到必须不购买。
一年200多个交易日，你也不需要每天都去预测，只需要抓住几次极端行情，准确预测个几天的行情就很足够了。
大部分人对股市的预测无效主要是源于两点：
1、他对股市的理解还处于幼儿园水平，就妄图预测股市，这种人群包括但不限于：看了两本书就来炒股、没文化又不懂如何研究股票的老头老太太、上着班拿手机买着股票下班也不研究的人。
2、他确实懂一些股票，也下了功夫，但是他习惯了每天每时每刻都去预测每一只股票的走势。
并不是说你不需要每天盯盘、研究，而是在你每天努力的过程中，只需要把握住成功率最高的那次机会，以这个方向去努力也许你也能找到预测股市的方法。
A big question, 想当年懵懵懂懂申请finance master的时候还在personal statement里面写有朝一日能够做出一个模型去预测股票价格，而现在只能怀念当初的不安和躁动，学得越多，知道的越少，反而愈觉得自己无知。另外，我回答问题会经常偏题，有时说着说着就说到其他方面去了，所以请勿怪。
一般的金融价格书，如果涉及corporate finance或者equity investment，都会提供一些模型或公式去计算股票价格，最经典的是Dividend Discount Model，根据现有的股息，通过历史数据算出股息增长率，用CAPM得出cost of equity，然后假设公司基于一定的增长率永远的支付股息，然后折现相加得出股票的价格。另一类的model称为comparative analysis，看行业的P/E ratio，算公司的earnings per share，然后相乘得出stock price。或许还有其他类似的方法，记不太清了。如果要套用这些方法去得出股票价格的话，一般都需要去搜集公司相关的财务信息，而公司会提供相应的季度或年度报表，如果公司提供的信息是正确的，公开的；投资者都是理性的套用那些公式，并且付诸于他们的买入卖出；那市场的股票价格应该反映了上述的信息。换而言之，每个投资者都知道相应的股票的价值。在这样的假设下，股票的价格是‘正确的’，明天的价格是什么仅仅取决于明天的信息，你提前知道了明天的信息而别人不知道，那你能够预测相应的价格。这也就是有效市场理论所说明的。信息决定价格，价格反映信息。然而在市场中，有些投资者拥有正确的信息，有些投资者拥有错误的信息，交易如果基于错误的信息会导致错误的市场价格，从而提供给拥有正确信息的投资者套利的机会，从而去更正错误的价格。若市场越有效，更正错误价格所需的时间越少。
然而市场真的是有效的吗？我从来不是一个有效市场理论的拥趸，换而言之，个人而言，我不认为市场是有效的。假设市场是完美有效的，股票价格反映了所有信息，那对于那些投机者而言就不存在套利机会，如果不存在套利机会，那就没有必要去付出成本去收集信息，因为那些去收集信息的成本是无法带来利润的，于是也没有必要去交易，没有人去收集信息也没有人去交易，那整个市场必然崩溃。相对而言，要使得有效市场理论成立，市场必须有一些不有效的成分去激励那些投机者去交易从而使得市场有效。We need an efficient amount of inefficiencies to make the market efficient。
另外，之前的陈述都是基于一个假设，投资者是理性的。有多少人认为投资者是理性的呢？至少我不这么认为。人类是动物，动物的本性决定了任何人类不可能百分之一百的纯理性。即使假设有一部分投资者是理性的，另外的大部分投资者是不理性的，在这样的假设下，错误的股票价格不能被那一部分理性的投资者纠正。举例，如果有一百个投资者，十个是理性的，另外九十个是不理性的，假设苹果的真实价格是500美金，而不理性的投资者认为是600美金，现在的市场价格是550美金，不理性的投资者会认为苹果价格被低估，会持续买入，从而继续炒高价格，而理性的投资者理性的行为应该是short sell苹果或卖出，但是理性投资者仅仅是一小部分，他们的行为并不能纠正股票价格。相反，作为一个理性的profit maximizer他们似乎更应该追随那些不理性的投资者去炒高价格。有许多研究提供了不支持市场有效理论的结果：mean reversal， 如果把过去三年表现最好的股票们做成一个portfolio，把过去三年表现最差的股票们做成一个portfolio，然后持有三年后发现，loser portfolio表现远远优于winner portfolio；momentum，过去一年表现好的股票再接下来一年会继续表现良好；Positive autocorrelation，过去的股票价格与现在的股票价格正相关；long term memory，遥远过去的股票价格能解释将来的股票价格。而在behavioral finance领域我们也能找到许多不支持有效市场的理论，herding，从众；loss aversion，当盈利时投资者会变得保守迅速套现获利，而当损失的时候投资者会更偏好风险，迟迟不止损期待有日能翻盘；overconfidence，投资者过于自信，很经典的一个研究是男性投资者比女性投资者更过于自信，而导致损失更大。Over/under reaction，投资者对于新的信息会过度或不充分反应；probability fallacy，投资者会错误的运用所谓的概率；mental accounting，投资者对于不同的获利或损失会给与不同的权重。
结论1，我不认为股票价格走势是随机的，我也不认为价格可以被准确的预测。结论2，我又偏题了。。。。
股价能预测吗？股价=利润*市盈率 对企业的研究越透彻，对利润的判断越精准。但市盈率和企业利润的成长、衰退也有很大关系，从而影响股民对企业的预期。下面的文章看对你有帮助不？
昨天看到一位网友，说我们根本不可能预测企业1-3年的利润。价值投资动不动就十年二十年起，我们连1-3年的都预测不到，那做什么价值投资？
这里又要谈到能力圈了，我的大部分经历是食品饮料销售，对食品饮料相关的上市企业就研究得稍微多些。甚至就是那十来个企业，一直看我文章的网友，也可以看到我分析的企业八九不离十。
离你能力圈越近的企业，你越研究透彻的企业，你的判断越准确。我们在这个行业，经销商就肯定会和伊利、东鹏、蒙牛、有友、香飘飘、养元这些企业重叠，了解的信息也会更多一些。
我工作的朋友圈也有上千名来自各地的客户，他们代理了什么产品，厂家最近在做什么活动，都一清二楚。这些也是厂家希望经销商做的相应宣传，六个核桃出植物奶了，朋友圈在发，过年了，要堆箱大备战了，也会发。
平时到市场上去，你会感知到东鹏最近卖得不错，对竞品形成了威胁。伊利的堆头无处不在，香飘飘的蜜谷瓶装出来了，但卖得并不好。有友在疫情期间一爪难求，经销商朋友圈发有友再次再次涨价了。
有了这些信息，肯定比凭空去买股票好很多。比如在判断李子园和有友我最后选择了有友，原因就是李子园产品本身的竞品太多了。今年很多渠道销量下滑明显，因为消费者了解的信息越来越多，去消费鲜奶或者其他替代品。整个乳饮料基本都这样，乳酸菌饮品都是下滑的。
另外就是有友虽然一直涨价，但第二梯队的凤爪和它差距太大，相应它的护城河就比李子园更宽。另外就是他们业务团队的作风是什么样的，有的一天就吃喝耍，业务的线路没人管理，没人规划。有的兢兢业业，客户服务做得很好，这个你只有在市场上才能了解。
但你要我去分析腾讯的游戏业务有什么变化，或者他们高层有什么变动，我根本就是不了解的。在食品饮料的企业有些企业的中高层本来以前有了解，什么背景，能力如何。他们高层有什么变动，有时很快快消圈都知道了，相对普通人就多一层信息。
作为一个普通投资者，尽量还是投资研究自己熟悉的行业。像医药、汽车、芯片这些我们了解的就少，如果重新去学，就相对难一些。如果只知道ROE、毛利率、净利润就能投资成功，那也太简单了。巴菲特也不必要一天看这么多报表，去兼任或者去沟通很多企业管理层。
分析企业的最高境界，应该是能感知企业的所有核心运营，最后甚至能感受到企业的每一次呼吸。这些都是源于对企业大量的分析和调研，巴菲特和林奇都会做大量的调研，只不过我们更喜欢简单的看看报表，还有很多年报都不会看，那能有多少胜算。
作为普通人，我们如何能更准确的预测企业未来1-3年的业绩，我总结了几点：
1、尽可能去分析商业模式比较简单的企业，比如大部分食品饮料企业。食品饮料模式相对轻资产，现金流很好。原材料采购加工后溢价卖出去，这个模式非常简单。比如高端白酒，特别是茅台，产品供不应求，明年的销量大约在4-5年前的基酒就可以判断销量。不提价的情况，厂价是固定的，利润基本是可以预测的。
再如云南白药，就会稍微复杂一点，出了止血类白药，还有日化产品，零售药店。甚至最后的利润还取决于公司的股票投资，这种企业你光看日化或者药品，最后都判断不准。去选择身边能看到，买到的产品你更容易理解，还有这些大的企业的分析文章也比较多，你可以做综合判断。
2、选定了行业，你就要尽可能的去读相关企业的所有资料。比如你要了解格力，就要去了解格力的历史，董明珠的成长史。去了解美的的成长史，去了解美的的董事长。要去看历年的年报，你就会对企业有个整体的印象。
你要去学财报的分析，去看企业的财报，了解企业的呼吸。企业的利润为什么下降了，决定企业核心利润的主要因素是什么。
还要去了解商业的基本知识，什么是定位，什么是商业模式。茅台为什么能保持这么高的毛利率，而其他企业又不行。饮料的核心是什么，是品牌和渠道，渠道靠什么，靠人力，靠管理。
你懂得越多，你对企业了解就越清楚。比如伊利我分析了一两篇，但我一直没买入。伊利横看竖看都是大白马，大家也用牛股的惯性思维去看它，未来还是持续东北方向向上。我是有担忧的，伊利线下做得很好，但主要靠液态奶。液态奶大家也看到成长很吃力了，我了解的经销商最近两年都很吃力。
伊利的空间来源于广告费的控制，但作为职业经理人的潘总来说，是不会轻易缩减广告费，因为和竞品的差距还不足够大，也许还有其他的原因。伊利的成长主要来源于奶粉，来源于低温，但不会再像以前高速成长。肯定会有个调整周期，这里它的价格也慢慢下来了。
3、另外就是尽可能在工作中、生活中，对其做了解。我们在这个行业，会对其经营情况有
所了解，但还不会很细致。在大的投资公司，都对企业的销售业绩比较清楚，他们会定期的和这些企业的中高层有沟通，更加了解企业的经营情况和战略。
在大部分大型企业，其实都有市调部门，要么外包，要么自己调查。其中也有竞品的资料甚至是竞品的销售数据。所以很多看企业的季度报出来，股票就跌了，甚至是提前就跌了。季度报一般要滞后两个月，也就是在两三个月前，机构或者一些研究比较深的投资者就会知道经营情况。
对于大部分投资者，你看到的只是市场想让你看到的。你如果对企业了解不清楚，也最终只能随波逐流。
4、再有就是如果你在这个行业，你了解的就更多一些。比如我们自己企业可以根据标签、瓶子上游厂家的生产量了解整个行业的情况。比如奥瑞金可以判断红牛的销量，养元也有很多代加工厂，也可以了解生产销售情况。
这些就不多说了，很多网友说不能预测企业1-3年的销量，只是你了解的太少了而已。另外你作为旁观者，或者作为一个专家，你甚至能比企业本身更清楚它所处的位置，后面的调整是不是按照更好的方向走。
你会说你不可能比企业的管理者更了解企业，其实在很多时候，企业的老板和管理者也知道企业的情况。我们知道的很多中型企业，利润也很好，老板也知道问题在哪里，但一帮中层跟了很久，形成一种平衡，老板也没魄力没精力去打破这些平衡。
不是所有企业都是优秀企业，所有企业都有能力去二次创业。比如养元我就说过，企业的中高层太有钱了，而且在核桃乳也有不小的护城河，企业利润也好，这种企业自我革命再拼的可能性比较小。
有友也都是这种，老板年龄也比较大了，企业再二次创业就看下一代了。要把以前的推倒重来是需要很大的勇气，也要动很多人的利益。这种企业前期积累了一定的护城河，但如果没有大的革新，护城河会越来越衰减，企业未来盈利的确定性也会降低。
总之，人的能力圈是有限的，在投资生涯中能深入了解一两个行业，十家左右的企业对于大部分普通投资者也足矣。你了解越深，对企业的经营走势也会越清晰，相对于其他普通投资者，你更能准确的预测企业未来的走势而做出正确的判断。
若了解太少，跟风操作，人云亦云。当你了解到最后的消息，也是机构想让你知道的消息。从来赚钱的信息都是少部分先洞察到，等大众都知晓，就是该走的时候。现在是专家赚钱的时代，略懂皮毛即便赚钱了也是运气，要持续在股市走下去，你只有比大众知道得更多，独立思考！就说这么多了，文中涉及个股为个人思考记录，不做投资建议，切记！
是可以预测的，但只能预测幅度，无法预测方向。
什么意思呢？
本文会先从基础的出发，由浅入深的带大家理解资本市场一些现象的底层逻辑，内容较长，干货很多，建议点赞收藏。
文章会详细解答以下几个问题：
1、为什么观察成交量那么重要，量价齐升为什么是好事？
2、为什么股价总是处于波动，横盘越久爆发行情可能性越大？
3、趋势的本质是什么？macd为什么有用？
4、为什么会有支撑与压力？
5、为什么一段上涨趋势中总会有价格回撤？
首先科普下股票市场价格决定机制的最基本的设定，就是你在股票分时走势看到的曲线，都是由每一分钟的平均成交价连接而成的，而最新的价格也就是最新的成交价。曾有朋友问过我，股价涨上去的前提是不是要有足够多的资金进来才可以涨上去呢？答案是不需要，因为这样的价格决定机制，使得最新的价格跟总成交量无关，我就直接举个简单且极端的例子：如果那一分钟内只发生了一手成交，股价原先是10元，但那一手（一手100股）的成交价却是20元（忽略涨跌停限制而言），那么我们会看到这个股的价格从10元瞬间飙到了20元，也就是说这一次成交，仅仅用了2000元就使这上市公司的市值整整翻了一倍，也就是说原市值1亿元现在就去到了2亿元，听上去很荒谬，但这确实是现今市场经济所采用的的市场价格决定机制，不单只是股票，你能想到的所有市场的价值评估都是以这种方式。当然，现实中这种极端的案例很少出现，毕竟一个活跃的市场很少说只有一手成交，也很少有傻帽会挂高一倍的价格去买这股，就算有，那么他也必须先把挂11元、12元、一直到20元所有的卖盘全接下，才能把价格推到20元，这需要一笔相当大的资金。然而现实当中，确实存在一些因为成交清淡，只需要少量的成交额就能把资本价格推到高位或打到低位，理解这现象相当重要，这个我们会在以后深入探讨。
股价涨跌基本逻辑解析（1）——为什么量价齐升是好事？
很简单，想象一下，你之所以去买一个股票，难道不是因为对这支股票有信心，你觉得它以后会涨所以才去买的，不是吗？例如现在这支股票10元一股，你觉得它会涨到15元，那么还没涨之前，你一般是握在手里不抛售的，对吧？
如果同时还有大量的人跟你抱着同样的想法，都觉得这股会涨所以买下——这里可以反推回来，买下的人肯定是觉得这股会涨，那么会发生什么事呢？
因为大量的股票在这些人手里，他们都想着等涨了以后再卖出，那么自然卖盘会减少，这就相当于这部分卖盘被冻结了。股价之所以涨，都是因为在这一价格点上买盘多于卖盘，现在的价格点卖盘量无法满足买盘量，于是买方只能在更高的价格点成交，股价就是这么涨上去的。
在股票市场里，除了成交量，还有一个与之相关的概念叫换手率，简单来讲就是一个K线周期内发生成交的股数占总股本的比例，想象一下，如果某个时间突然放量，发生的换手率例如到达90%，新接盘的人如我前面所说，都想着等涨了再卖，那么自然卖盘会非常少，只剩下那10%的潜在卖盘，而买盘却是无限的，所以自然会更容易涨。
好了，有聪明的小伙伴会问，这样只解释了它会涨而已，但没有解释它会涨多少啊？接下来就解释为什么成交量越活跃，后面将会爆发越大的行情。
想象一下，你选股的时候，一般会在你对之最有信心、预期涨幅最大的股票投入最多的资金不是吗？例如假设这个市场只有2个股票，你肯定会在一个你觉得未来涨幅最大的那一只买多一些，相对信心没那么足的那一只买少一些不是吗？这里我们可以倒推，如果你花了越多的钱去持仓某一只股票，可以推出你是对这只股票越有信心，你对它预期的目标价位越高。
那么我们把这同样的逻辑扩大到整个市场，如果这个市场里，某一只股票发生的成交量相对于其他股票多，那么可以推出相对于其他股，这股票的买方预期它的涨幅越大，于是可以推出它会到了相对于其他股更大的涨幅，这群人才会卖出。
所以，越是放量，越是说明这股后面是要价格到了高位原先接盘的人才会选择卖出，那么还没到那高位之前，卖盘会相对稀少，所以越是放量，之后的行情越大。
有聪明的小伙伴就会想到，这同样的逻辑可以用在卖方上面啊，毕竟成交里面买盘跟卖盘必定相等，有多少人买就有多少人卖，那么卖的人肯定是不看好这个股，那为什么不能推出它更容易跌呢？
能想到这点的小伙伴，说明已经对市场交易有一定理解了。是的，我们看到的分时走势线上面的最新价格，都是最新一分钟的成交价，成交里面买卖必相等，而卖的人肯定是觉得这股涨到头了接下来要跌才会卖的，那么把我上述的逻辑用在这，就会这样：卖的人越多，说明越多的人觉得它跌的幅度越大，那就意味着要跌到越低的位置，这群人才会考虑买进。
是的，在其他一些市场，如大宗商品期货市场，贵金属市场，外汇市场等，确实是这样，所以严格来讲，放量之后未必一定是大涨，也有可能大跌，总之就体现在“大”字，所以更准确的说法是——放量之后必有大行情，只是不知道是大涨还是大跌罢了，关于这点我会在下一集描述震荡的本质时详细解释。所以，一个成熟的操盘手，一般都不会预判涨跌，而是选择行情启动的时候入场，方向错了就严格止损，具体方法就不在这里详细说了。
回到股票市场，股票市场跟其他市场有点不一样，股票是有总股本的，所以潜在卖盘不是无限的，卖盘肯定不会超过总股本数，然而潜在的买盘却可以是无限的，随着成交的累积，潜在卖盘只会越来越少，买盘却不会。所以相对于其他市场，股票市场出现放量后，涨的可能性会相对大些，当然，凡事都有例外，至于为什么会出现例外，我会在下一集描述震荡的本质时详细解释。
利用这个理论来炒股的错误示范：
理解了上述内容，有些人会天真的以为，那我就等放量之后进场买股咯，我看出现天量柱之后就进去。其实观察成交量的指标并不只有成交量柱，还需要其他很多指标工具配合着用，可以说成交量柱是最次要的，只看成交量柱就相当于瞎子似的。
举个简单的例子：某个股从10元涨到20元，伴随着100万手的成交量；而另一个股同样的时间段内只有50万手的成交量，但是股价只从10元涨到11元。你觉得这两个股哪个才是放量涨？
可以告诉你，显然是后者。前者虽然有100万手成交量，但是它分散在10元--20元的区间内，而后者50万手的成交是集中在10--11元的窄区间内。所以是我的话，我肯定选择后者进场。
所以单单看成交量柱子是没用的，一般价格大波动肯定是伴随着天量柱的。
股价涨跌基本逻辑解析（2）——震荡的本质是什么？为什么股价总是震荡？？
为什么价格总是震荡？大部分院校专家会这么解释，他们会直接拿马克思经济学说的，因为价格围绕价值上下波动——请大家忘掉这句话吧，因为它没有任何意义，就相当于在说因为震荡所以震荡。
先从简单的讲起，分时走势，为什么价格总是要上蹿下跳，就不能保持一个固定的价格直到结束吗？还有就是涨或跌的时候也是不断的波动，为什么就不能保持一个固定的斜率稳定上涨呢？
要理解这个现象很容易，我们只要反过来想，如果在一个成交活跃的市场，让价格始终保持一个固定的水平不动，又或者说在上涨下跌的时候保持一个稳定的坡度，要有多难？需要多苛刻的条件？要价格在高成交量下永远保持不变，那就要每一分每一秒的卖盘与买盘量都要相等，有多少买盘就恰好有多少卖盘对应。因为如果买盘与卖盘不相等，例如这时候买盘量大于卖盘量，这个价格点的卖盘量满足不了买盘，于是剩下的没找到成交的买盘只能在更高的价格点寻求卖盘成交，于是价格就这么涨上去了，这是资本市场价格决定机制最基本的规则，在上一集详细讲过了；同理，卖盘大于买盘，那么价格下跌，就不重复解释了。要让价格永远不变，那么任何时候买盘与卖盘就要恰好相等，其实这是小概率事件。
同样的，如果让价格保持一个匀速或者稳定的斜率上涨，就需要每一分每一秒的买盘量比卖盘量的比例永远相等，这也是小概率事件。
以上就是分时走势价格总是在震荡的解释，很好理解。接下来就讲在1小时均线、日线、周线等均线，为什么总是在波动，这个才是重点，要想利用这种现象盈利，首先必须得理解它。
资本市场里面有个俗话：横着有多长，竖着就有多长。或者说久盘必涨或必跌。意思是当价格在一个窄区间里面停留的时间越长，那么爆发的行情越厉害，可能是暴涨也可能是暴跌。为什么会有这种现象呢？
我们可以想象一下，例如一个股票现在最新价格是20块，这20块就是最新一笔成交的价格，那么持有这个股票还没卖的人，他们会选择在哪一个价格点卖呢？当然每一个人可能都不一样，有人想着我21块才卖出，有人想等涨到30块才卖，有人是35块、40.5块等等。
而关注这只股票，想要买的人，他们会选择在哪个价格点买呢？同样也是每个人都不一样，有人想要等跌到19块才买，有人想跌到15块，有人是12块、13块、10块等等。
这时候我们想一下，如果要把这股价从20块瞬间推倒40块，需要多大的买盘资金量？它要把20块以上到40块之间所有的卖盘都成交了，每一个价格点想要卖出的盘都吃了，才能把股价推到40块，这得需要多大的买盘资金量啊！同理，如果要让这价格从20块跌到10块，那么就要把20块到10块之间的所有买盘都成交了，才能打到10块，这也需要非常大的资金量。
但是如果假如这个股一直保持在20块附近的窄区间内，并且保持着一定活跃度的成交，就这么经过了很长一段时间，会发生什么呢？
那就意味着在这个价格窄区间内累积了大量成交，原本想要在20块以上（如30块）卖出的卖盘，忍不住选择在20块附近卖出，同时原本想要在20块以下（如15块）才想着买入的盘，忍不住在20块钱买入了。
看到这里有的朋友可能会很困惑，会问凭什么我就知道原本想着30块才卖出的人忍不住在20块卖出呢？很简单，关注一个股票或某个市场单一品种的资金量是有限的，就拿股票来说，加入这个股的总股本是100万手，假如在这20块附近经过长时间横盘，随着横盘的时间越长，累计的成交量越高，如果最终在这价格累积的总成交量去到了100万手，想想看这意味着什么？意味着原本持有这股的所有人都已经卖出了，也这意味着20块前上方附近没有卖盘了，因为整个股本所有的盘都在20块这里卖出的，在20块接盘的人，一般不会在20块附近就卖出，原因我已经在上集解释过了。因为20块前上方附近的卖盘几乎为0了，那么只需要很少的资金，就能把股价打上去。假如说20块钱上方，最近的一手卖盘是在40块钱，那么只需要成交一手，我们就会看见股价从20块瞬间飙到了40块，意味着只需要2000块钱就让这上市公司的市值整整翻了一倍哦。当然这只是假设的极端现象，几乎不可能发生，说出来是为了好让大家理解。
现实中，虽然不会说在这么大的价格区间内一点卖盘都没有，但随着股价在固定的窄区间内不断的累积成交，那么这窄区间上方附近的卖盘会越来越少，意味着要把价格推到某个高位所需要的资金越来越少，可能最终买盘是多出了那么几个散户，就把价格推上去了。这样就意味着，随着股价的横盘时间越长，它突然发生暴涨的概率就越大。
那么发生暴跌的可能性呢？也有，但是在股票市场里，相对来讲暴涨的可能性越大，除非突发黑天鹅事件（上市公司的突发负面消息），否则一般都以暴涨为主，原因上一集也有提到，股票的卖盘是有限的，它不可能超过它的总股本，但潜在买盘却可以是无限的。
但如果是期货、外汇这类市场，潜在的卖盘与买盘都一样是无限的，所以久盘之后，暴涨与暴跌的概率是一样的。
如果是像期货这种理论上无限潜在买盘卖盘的市场，又怎么解释呢？毕竟它不像股票那样有一个固定的股本，上述的理论也通用吗？
“无限”只是理论上，事实上所有的市场的资金关注量是有限的。为了方便理解，我就拿白银期货来说，我就假设全世界70亿人都在关注这个品种市场，并且都掏出了所有的钱去建仓，有人开多单，有人开空单，而白银期货价格始终保持在3000元附近运行，不断的累积成交，意味着开多单的盘与开空单的盘一直保持相等。直到有一天，全世界所有人的钱都建完仓了，都交出了筹码，世界上已不存在1分钱，因为所有的钱都锁在了白银期货交易所里面。然后从那一刻开始，没有成交量了，因为没钱了。这时候突然有两个外星人带着两袋钱来到地球，其中一个外星人在10000块的地方开了一手空单，而另一个外星人，他想开一手多单，但发现3000块附近没有能成交的空单，要想开多单，那么只能在10000块钱那成交了，于是我们就看到，只用了一手多单与一手空单，就把白银期货的价格瞬间从3000块推到了10000块（按照期货10倍杠杆，意味着在3000块开多单的人，每一手赚了7万块，而且一手只是3000块左右的成本哦）。
我举这个极端的例子，是想告诉大家，不管是多方还是空方，资金量是有限的，筹码总有交完的一天，如果发现还没交完，还有资金在挡着？那就继续盘整继续累积成交，随着横盘时间越长，累积的成交量越多，那么推动大幅波动所需要的资金量就越少。——这样我们就可以推出下面两个等价的定律：
1、随着横盘时间越久，那么实现某种程度价格波动所需要的资金量越少。
2、随着横盘时间越久，同样的资金量，能实现的价格波动越大。
那么就可以推出，横盘时间越久，发生行情的概率越大。
以上是解释了为什么在资本市场里资本价格无法一直保持在同个窄价位区间太久，它必然会发生波动，但并没有解释完，在下一集我们会更深入的探讨震荡的本质，会引入更重要的概念——支撑与压力，还有波浪理论的本质。
（本集完）
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另外补充一段：
有朋友可能还是会困惑，有人可能会这么问：凭什么就断定在某个价格点买入的盘，会等到较高的价格位才卖出呢？不可否认市场确实存在这种人，就是“见好就收”，涨了一点就出手，例如原本20块的股票，涨到21块就忍不住卖出了。
是的，不可否认会有这类人，或者说每个人的偏好不一样，有人在21块卖出，有人在22块，24块等。
其实上一集已经解释过了，但解释的还不够全面，我现在再详细点解释一遍，并且会增加多一个角度。
上一集我说过，假设市场上只存在两个股票给你选择，你肯定会对信心比较足的那一个股票投入更多的钱去买它，例如如果你觉得股票A的涨幅要大过股票B，那你肯定会买更多的股票A，并且相对来说，你会等股票A涨到相对较高的幅度才会卖出。那么这时候我们可以反推，当我们看到一个人买股票A买了较多手，股票B买的较少，那么我们可以推定这人预计股票A要比股票B涨得更多，也就意味着相对来讲股票A会等涨到更高的幅度才会卖出。然后我们尝试扩大到整个市场，就可以推出某个股票如果在某个价位累积的成交量相对其他股更多，那么它发生行情的概率越大。
那么有人会问了，整个市场那么多人，各式各样的人都有，有人就喜欢涨一点就抛出，例如20块涨到21块就卖了。那么问题来了，在这股涨了1块钱就卖出的这人，在其他相对买的少的股，涨多少就卖呢？可能涨1毛钱就卖出了。所以看这系列教程的朋友们需要明白一点，很多我阐述的是相对量而不是绝对量。
这时可能有人继续追问，如果说成交量高的这股，买入的人恰好每一个都是“见好就收型”，涨了一块就跑的，而另一个股虽然累积的成交量少，但是恰恰买入的每一个人都是长线型，都想着等涨到100块才卖出，那这样怎么说？我想说这种假设违背了概率学，概率是平滑分布的，每一个股里面的买盘卖盘都是各种风格与偏好并存，不存在说一定哪个股的所有持有者偏好都是同一个。
然后我再从另一个角度去解释：前面提到了，随着成交量在这一价格点的累积，越来越多的盘的成本价就是这一价格点，假设是20块。而在这事还没发生以前，大多数原持有者都是低于20块的成本价，例如有人是15块买的，有人是10块，有人12块等等，但因为后来发生了股价不断的在20块钱横盘，这些人都在20块钱卖出。我们可以这样看，原本起点是低于20块，原持有者好不容易等到20块钱卖出，现在20块钱成了新的起点。请大家不要误会，我不是在说股价从20块钱开始涨的涨幅要比从10块钱开始涨的涨幅大，而是在说，假如没有发生在20块钱的横盘，持有者的起点是从低于20块钱算起（当然每个持有者的起点可能都不一样），而经过横盘累积成交后，现在大多数持有者的起点从20块钱算起，那么肯定比没有发生横盘的更好涨。
macd为什么有用，它的底层逻辑是什么？
此文会带大家由浅入深全面理解macd跟均线指标的意义跟底层逻辑，并在后面指出现在普遍炒股软件自带的macd指标的致命漏洞。
先回答大家最关心的问题，macd指标有预测涨跌的功能吗？答案是有的，但必须配合其他工具共同判断，单单看macd是没意义的，至于为什么，后面会讲解。
macd与均线系统存在意义与底层逻辑，是基于概率学上的决策者在时间轴与价格轴的平滑正态分布。
什么意思呢？
简单来讲，就是参与市场的人们，在同一时间收到同样的信息并做出同样的决策，是非常小概率的，一般大概率的情况是总会存在一些人先收到消息并做出决策，总会有人后知后觉。
就拿股票市场来说，假设有一个股一直处于下行趋势，现在有个重大利好，从上帝视角看这个重大利好最终会导致这个股票扭转为多头趋势并使股价回升到某个较高价位。而这个重大利好，必然会有人较早知道，有人较迟知道，而要市场所有人在同一时间知道这利好并又在同一时间做出买入决策，是概率极低，几乎不可能的。大概率情况是有人提前做出买入，随着时间的推移，收到这利好消息的人数会越来越多，越来越多的人做出买入决策，而做出买入决策的人数在时间轴上必然有个峰值，过了那峰值后，随着时间的推移做出买入决策的人会开始越来越少——这是因为一个利好因素的作用时间范围是有限的，例如根据这利好做判断的人，肯定不会等到这利好公布完一年后才想起要买入。所以，根据这利好做出买入决策的人在时间轴的分布不可能无限增加，它必然有个峰值，过了峰值后就开始下降。
于是就可以得出下面一个正态分布图：
那这样会对盘面产生什么效果呢？
那就是股价由熊转牛的过程，大概率会经历一个先是下行趋势逐渐放缓，然后形成一个底部，在底部横盘一段时间（有长有短），然后股价开始缓慢上翘，（是的，这一过程就是macd底背离），然后会经历一个加速上行的阶段，上行到一定阶段后又开始放缓。
这就是一个股价由熊转牛的过程，相信大家也都发现，股价由熊转牛一般都会经历一个下跌放缓，然后横盘震荡一段时间筑底，最后开始慢慢上扬，原因就是上面我解释的，决策者在时间轴上的正态分布。
如果要求股价跌到某个价位，不经历减速过程，突然一个深V锐角式的头也不回的快速上涨，等于是要求市场上所有的决策者原本是统一看跌的确又突然在某个时间点上突然达成一个看涨并买入的统一共识，想想都知道这是不符合概率学的。
以上是决策者在时间轴的正态分布原理，下面就讲解在价格轴上的决策者正态分布。
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2021.6.6 第一次更新。
相信大家一定听过顺势而为，或者强者恒强这样的说法。为什么？为什么涨得越厉害的，往往会更加涨，前一天涨停板的股票往往会高开。
其实这也是缘于上面所说的决策者在价格轴上的正态分布。什么意思呢？我就拿涨停板这种极端的例子来说明，涨停板是什么？就是股价到了今日的最高限价点，依然买盘远远大于卖盘，通俗点讲就是这个价位上几乎没有人肯卖，但想买的人却大把，于是价格封死在那里。往往涨第二天会高开，为什么？很简单的道理，如果这个价格点99%的人都认为继续涨而做买，那下一个价格点突然间看跌而做卖出的人（资金量）大于做买的人（资金量）的概率有多大？
例如现在股价是10元，并且封涨停了，也就意味着市场上99%的资金盘在这个价格点继续做买，做卖的人却很少，而如果要下一个价格点跌，那么就要那个价格点的人看跌并做卖的人大于做买的人，也就是说看空的资金盘必须大于50%（通俗点讲就是至少一半以上的资金盘看跌）。原本10元的时候买盘比例占99%，也就是看涨的人占了99%，看跌的人只占1%，然后10.1元的时候突然整个市场看涨的人骤然降低到50%以下，看跌的人去到50%以上，这概率有多大？
很显然这概率极低，大概率的情况是这样：10元的时候看多盘99%，然后10.1元的时候继续看多盘降到90%左右，10.5元时候80%左右......12元的时候，市场上只剩下50%看多，50%看跌，这时候就开始停止涨，我们可以把这个价格点称之为转势临界点。（以上数字我只是随意编的，方便大家理解，但请注意，我说的是看多盘而不是做多盘，因为每一个成交价买盘跟卖盘是恒等的，但想做多跟想做空的资金盘却不是相等的，如果想做多的盘大于想做空的盘，那么这个价格点买盘消化完对应的卖盘后，多出的买盘只能去到更高价格点寻求成交）
以上这种才是符合概率学的，简单来讲就是当一个价格点市场上统一看涨，往往接下来的价格点都会继续看涨，虽然看涨的资金量会随着股价越高而有所减少，但它一般符合平滑逐渐递减的状态。
（所以这就是为什么强者恒强，因为均线斜率越高，说明这个价格点上市场上看涨的资金量占的比例越高，占的比例越高，说明离上方转势临界点越远，于是上涨空间越大——这就是右侧交易的底层逻辑，右侧交易又可以称之为追涨杀跌，我遇到的最极致的追涨杀跌就是专追涨停板，虽然我不建议，但不可否认其具有一定的可行性）
为了更好的利用上述的决策者在时间轴与价格轴的正态分布原理，人们发明了均线系统。
为什么要均线？想象一下均线没被运用以前，人们只能看K线与分时走势，你会发现上述的原理并不适用，因为分时走势下，价格都是上蹿下跳毫无规律可言。
为什么分时走势下价格上蹿下跳毫无规律可言？我在别的文章解释过了，我们只要反过来想，在一个成交活跃的市场下，价格始终保持一条水平的直线有多难？那就意味着任何时候，买盘跟卖盘资金量恰好是相等的，这显然是不符合概率学。
所以价格之所以在分时走势下总是出于上窜小跳——因为任何一个价格点，买盘跟卖盘资金量都无法在时间轴上一直保持恰好相等的状态，更多情况是有时买盘多一些，有时卖盘多一些，只要有这么一点或多或少的差异，那么溢出的资金盘只能在下一个价格点寻求成交，而我们看到的分时走势都是每分钟的平均成交价连成的线，于是就呈现出上蹿下跳的状态。
那么是不是就说明上述的决策者在时间轴与价格轴的正态分布原理就不适用呢？
在这里我要继续深化下决策者在时间轴与价格轴的正态分布图。事实上，跟上述提到的“市场上所有的决策者都在同一时间做同样的操作是极低概率”一样，决策资金盘在时间轴上等密度均匀分布也是近乎不可能的，跟前者概率是一样低的。什么意思呢？就是决策者B在决策者A做完操作后紧接着做同样的操作，同样决策者C又紧挨着决策者B做同样的操作，这种在时间点上完美承接是几乎不可能的，一般不同的资金盘做决策的时间点之间必然存在间隙，再加上不同资金盘的资金量是不一样的（或者说每个决策者所操作的资金量是不一样的），但它们都是受同样的利好或利空因素作为决策依据（或者是同个时间段几个不同的利好或利空事件）。所以“决策者在时间轴与价格轴的正态分布”原理依然成立，只不过更具体的时间轴分布图应该是这样：
正因为做多资金盘在时间轴上必然存在间隙，所以股价在上涨过程中必然存在来回震荡，（这个震荡不单是指分时走势上的上蹿下跳，同时也是指小周期均线的波动，理解这点很重要，是为后面理解股价在上涨或下跌趋势中必然存在价格回撤做准备的，后面我还会在这点继续展开探讨。）
为了解决分时走势上的这种问题，于是发明了均线。
其实即使还没发明均线以前，分时走势下选一条连续平滑的曲线，除去两个不可导的点，这连续平滑曲线上任何一点的斜率，都可以视为看多资金盘与看空资金盘的资金量比值，上涨曲线的点斜率越大，那么说明这个价格点看多资金盘比看空资金盘的比值越大，比值越大则说明看多资金盘相较于看空资金盘越多（这时候有人又要困惑，不是说好成交里面做多盘跟做空盘资金量是恒等的吗？是的，前面已经解释过一遍了，如果想做多的盘大于想做空的盘，那么这个价格点买盘消化完对应的卖盘后，多出的买盘只能去到更高价格点寻求成交，于是股价就是这么涨上去的）——以上是经过一套严谨的数学证明过程得出的结论，证明过程我就不在这里展开了，其实你脑洞够大也很容易想通的。
然并卵，因为分时走势都是上蹿下跳，存在太多不可导的点了。所以才需要均线的诞生，其实均线就是数学所说的线性回归，其意义就是让一系列杂乱无章不可导的曲线转换成一条平滑连续可导的曲线。
有了均线，我们就能规避掉因为上述解释的各个决策资金盘在时间轴上的间隙所造成的价格波动，让趋势更好呈现出来。
而均线的使用意义就是让我们看到现在股价是处于加速上行（或下跌）阶段还是转势阶段，但如果仅仅是一条均线，会发现没那么直观，所以人们发明了一个K线大图里面存在三或四条均线——分别是大周期均线，中周期均线，小周期均线，一般炒股软件系统默认四条，120日均线、60日均线、30日均线、15日均线，（但其实多少日这种参数的设定真的是次要的，我在后面会解释）。设多条均线的意义是什么？因为大周期均线转势以前，小周期均线必然先穿过它，例如大周期均线由空转多时，必然先有小周期均线从下往上穿过大周期均线（这就是所谓的金叉），并且在此之后小周期均线一直处于大周期均线上方，则可以很直观的看到大周期均线转势了。另外，亦可以通过观察小周期均线与大周期均线之间的间隙是否拉大来判断趋势是处于加速还是减速（如果处于减速，同样可以通过MACD背离或背驰来判断，两个现象必然同时出现）。
而MACD，则是建立在均线系统上的产物，它等于是把其中一条最大周期的均线拉直成水平线，另外两条均线跟它的间隙保持不变形成的图，也是为了观察趋势是否处于减速状态。
macd与均线系统的运用，还有建立在此基础上的缠论，其实都是围绕着趋势翻转前大概率经过原有趋势的减速状态这一定律的运用展开的。
以上就是macd与均线系统的底层逻辑的大概讲解，但其实聪明的人会发现，就这样的解析，还是有一些无法自圆其说的地方，例如我们可以看到，一个连续的趋势里面，必然会有几次价格回撤，例如上涨趋势里面，总会经历几次小周期均线回调后又继续上涨，那么问题来了，我们该如何辨别这是趋势的翻转，还是仅仅是上涨过程的一次小回撤？——这才是此篇的重点，我们才辨别之前，首先要先理解为什么会又价格回撤，这期间到底发生了什么？接下来才是重点部分。
接下来是带大家理解趋势与波浪的底层逻辑，还有支撑与压力的底层逻辑，我们该如何利用它来盈利？
可以毫不夸张的说，看完下面文章并理解了，你已经超越大部分的技术分析者，因为大部分的技术分析者只懂得找规律，甚至会用到python来创建计算机自我学习来总结规律，但哪怕是真的成功总结出规律了，也只是知其然不知其所以然。
如果你连这些现象发生的底层逻辑都不理解，谈何盈利？
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彼得.林奇说过：“股票投资不过是不断提高胜率的赌博而已”。股票价格当然可以预测，而且需要进行预测，但是问题是，你预测的准确度怎么样呢？
很多时候，我觉得投资，包括股票投资，很多人的都会有一个通病，就是希望可以拥有一个简单制胜的绝招，一招制敌，一招制胜，一招准确预测股价，但是，很遗憾，这个真没有。投资是科学、艺术和人性的综合，没有简单的捷径可走。我MBA毕业那会儿，有一个同学没去找工作，他要专心在家，苦练投资心法，苦心孤诣，准备找到一个股票投资的制胜法宝。两年后，我接到他的电话，我问他投资宝典如何，他回答我说：“别扯啦，有没有什么靠谱的工作，帮我介绍一个……”
股票投资是一个大众选美的过程，除非你能左右大众的思想，或者你真的有什么内部消息，否则，你想准确预测股票的价格，这个确实非常困难。但是投资重要的不是预测股票价格，而是要盈利，也就是说，你虽然不能准确说出价格会出现在什么地方，但是，你可以预测价格会朝哪个方向走，在这一点上，你可以做很多事情，这也是投资的真谛所在。
投资成功，就像成佛，有很多不同的法门，适合不同的人。数学家James.Simons用数量分析的方法成为了模型先生，索罗斯采用反身性理论（Reflexcity）开发了金融炼金术，彼得.林奇用实地调研加逻辑思维实现了成功投资，塞斯.卡拉曼坚守“安全边际”获得斐然业绩，那你是用什么方法进行投资呢？
所以，巴菲特在《聪明的投资者》的序言里，就一针见血的指出：“要想在一生中获得投资成功，并不需要顶级的智商、超凡的商业头脑或者内幕消息，而是需要一个稳妥的知识体系作为决策基础，并且有能力控制自己的情绪，使其不会对这种体系造成伤害。” 股票价格是不是一个不可预知的布朗运动，这并不重要，你用什么方法看待它才是最为重要的。
当然，股票投资没有全胜将军，当有人兴致勃勃的大讲特讲自己的成功案例的时候，请保持足够的警惕，因为即使伟大如巴菲特，也常常会有投资失败，在2008年给投资者的信里面，他专门提到了自己失败的投资，还不忘自嘲一把说：“我决不会和一个丑女人上床，但当我醒来时，身边总还是有好几个”
价格本可以预测，预测的人多了，也就不能预测了。
很负责任地告诉你：不能。所有告诉你能的，尤其还在知乎上来告诉你能的，你让他预测一个试试？
能预测股价的就是上帝了。
投资与投机不同
投资对赌的是这家企业的未来，但还是可以预测。
因为有的企业的收益是可以用计算机敲出来的，比如该企业目前的财报结合它未来的规划，可以计算未来可能产生的收益，再加上对未来经济的走势预测结合，在排除极端情况以及政策干预的情况下可以做出一个预估，也就是估值。再按估值去买入，这就是投资了。
投机就不同了
投机的对手盘也是投机，我以目前市场上该公司的信息+近1个月该公司股价的走势去判断未来几周内该股价的走势。所以一般投机都是短期行为，1周内交割，甚至于一天内交割。
最麻烦的就是做成投资+投机，那就是瞎弄。
A股市场绝大多数股民做的都是投资+投机这种模式。所以呢，大多数都是亏的。模式不清晰，你的盈利怎么可能清晰。
肯定不能被预测。短期命中还有可能，长期准确纯是扯淡。所以，要定好止损，要多元化投资，要注意保本。
价格不能预测，但是价格趋势可以。
说白了就是这样
关于最基本模型的分析和推导
1.1从信息层到处理层的推导
1.1.1关于信息及相关的分类
股票的作用信息有非常多，市场每天的信息满天飞，类似：大盘，行业，公司业绩，公司业务，公司技术创新，公司宣传程度等等。那么我把这些信息做一个时间维度上的划分，也就是分为三类，这三类对于价格的作用时间也是一样。
从信息把作用的时间维度分为：短变量，中变量，长变量。
通过思考和判断对于价格的变动情况，可以得出投资体系在时间维度上的划分，有短线，中长线，长线体系。这几种体系对于信息的关注程度不同，例如：短线投资者对于长线变量并不做过多的讨论，因为既然是长变量说明在几天几个月时间之内是不会变动的，也无法成为短期市场波动和交易的主要逻辑，同时基于信息的获取难度和门槛，普通投资者很难通过短期变量做套利，因为信息的有层级的。市场的信息层级可以划分为：高信息层级，中信息层级，低信息层级。高信息层级者会第一时间获得信息并通过处理层对于信息定价，然后通过网络或者媒体扩散和传递信息，每一个接受信息的人进行定价，最后反应到价格上，当然了，还有一种方法是观察高信息层级人的动作，然后我们在没有信息的时候选择跟随市场，做到套利，因为接下来可能有低信息层级的人做承接，但是完成这件事情的风险在于：我对于市场信息未知，可能有看错的风险。同时，对于信息来讲，信息与信息的力量是不平均的，我们要明白主要逻辑，明白信息层级。
从变化的角度看信息，还有周期性和随机性之分。
只有变化才是永恒的。变化又分随机性和周期性，随机性是不可研究的，而周期性的变化就是“变”的最核心，太左了就一定会右，太右了就一定会左，库存低了就一定会高，高了就一定会低，反反复复，因为几千年几万年下来人心就是不变的，这个维度的“不变”才是真正的不变，所谓的生意模式的不变，只是在某种特定环境下的特定表现形式，如果格雷厄姆在世，看到徒子徒孙还拿着100倍PE的BYD，一定想回到棺材里的，但是这就是在这个环境下的表现形式。 换句话说，就是因为"变"周期性存在，任何一套体系，任何一套制度，任何一个企业，任何一个人，都是存在成本的，这个成本的核心就是在于，当它遇到某种环境（内部内生/外部突然）的变化时，这个主体会露出破绽，最脆弱的主体，在每个环境中都会露出破绽，而最强的主体，会穿越很多个周期，但是最终也会露出破绽。 所以，在起手的一刹那，你就要想好，它可能会死在哪里。这也是我每次和管理层聊天的时候最喜欢问的问题，"如果你的经营目标因为某种特定的因素达不成，你觉得最有可能的是什么？"
一些总结： 1.关于变化与不变，变化之间的不变是周期，而周期是最值得研究和解释的东西，随机性无法改变。 2.任何体系都有一些问题，例如我们以为的大白，惨烈的现实说明了这个体系的危险：当业绩小幅下滑时，我们面对的是双重挤压。
1.1.2关于信息层级的推导
我们在现实分析的过程中，容易陷入一些死循环，出不来，是因为我们天然的认为各种信息是均等力量的，例如：经济差汇率会降低，汇率贬值利于出口，出口导致经济好，所以贬值导致经济变好。变成了一个死循环逃脱不出来。真实的分析应该是经济是最高层级的变量决定着汇率的长期发展，然后阶段性由货币政策和汇率政策决定。关于房地产的估值考量，仅仅从估值来看，房地产极其便宜，但是其实我们容易忽略背后的风险——企业现金流崩塌。 所以，眼前的变量并不一定重要，我们要将决策机制的变量分层。把结构拆开，最重要的变量置于第一位，然后是次重要变量，以此类推。 把所有变量搅和在一起考虑是非常愚蠢的，一定要做出A>B>C的结构。给作用的变量做出层级结构，可以更好的完成现实的思考，对于市场来讲，我们要在价格的变动中找到主要矛盾，重要信息主导者整体价格的变化情况，其他信息作为推进器或者辅助的作用。例如：景气度之下的估值变量，对于高景气来讲，整体的估值变量就变成了下一阶的变量，我们可以看到估值可以越来越贵，并且突破了我们所想到的极限，背后的逻辑是景气度一致向上攀升，估值是景气度攀升之后的交易结果体现，所以只有整体的行业景气度出问题，才会有整体的估值趋势反转的可能。还有对于房地产资产来讲，整体的最大风险是房地产崩掉的风险，那么估值就不是主要逻辑，是在考虑最大风险的作用之后的第二或者第三变量，只有在大的核心变量先考虑的状态下，才回去考虑其他变量。
我们需要得出一系列信息变量，并为他们做排序，这样才能更好的考虑信息。
1.2在信息处理层发生了什么？
1.2.1信息处理——立场
认识和处理问题时处在的地位和抱有的态度，这是关于立场的定义。人类因为自己的立场，会对于一些本身存在分歧的事情做出偏向于自己利益的决策，我们经常生活在歧义当中，例如：对于一个公司做出的技术突破，歧义就是这个公司的技术突破能不能运用到市场上做出利润。基于这个分歧，市场开始给予定价，买入的人立场是我们相信这个技术突破，那么这些立场的人会进行非常多的宣传，以期证明公司的实力，最终是为了自己获得利益。对于市场整体来讲，如果每个人都想要持有股票资产，也就是说每个人都是多头立场，那么对于信息的分析来讲，只要是存在歧义，那么市场就倾向于解读为好事情，如果是空头立场，市场倾向于解释为坏事情。
立场会影响信息的解读
信息本身是中性的，但是人是存在各种事情的，例如：利益关系，立场，不同的价值观。所以人会把一些事情往自己想要得到的结果上靠，朝着符合自己利益的立场上去靠拢，这样我们就有一些推论：
在一片看空的市场中，任何一个信息来都会变成坏事情，在一片看好的市场中，任何信息来都会变成好事情。
在市场处于高位的时候，每个人的立场是我想要获利卖出，所以即使是一些很小的事情，就会造成严重时抛盘，因为在里面的每个人立场都是空头，所以一些莫名其妙的利空都会成为卖出的理由。在市场处于低位的时候，每个人拿着现金等着购买，每个人的立场是多头立场，所以一些简单的信息就会造成快速的向上。
人类的立场会扭曲信息的解读，这就是为什么只有人会指鹿为马。
1.2.2信息处理——情绪
人类的一些感谢bug会影响我们对于信息的处理，从最基本的系统一的逻辑开始，我们可以看到人类的许多与生俱来的问题，同时可以解释一些犯错的现象。
1.情绪感染
欧洲能源危机由二五冲突开始，导致欧洲能源制造成本非常高，那么从而推导出能源成本占比高的可能会减产，从而出现了两个逻辑。短期来讲是我国相关产能的套利，也就是由于供需的失衡导致价格的提升，带来的是短期利润的提升，是价格博弈机会，空间小，对整体市值影响并不大（可能）。
长期来讲是能源成本的长期高企带来的产业链整体转移，转移到能源成本相对低，产业链相对完善的中国，这里是逻辑的核心，因为这个会带来非常大的增量，对于长期估值影响大。 市场做出的反应是：对于欧洲产能影响大的产品进行向上的演绎，以及对于未来可能出现的产能转移进行演绎。
而我们的思考点应该是：仅仅因为成本提高就出现产能转移的可能性？
首先，在一些简单制造，没有太大的技术壁垒，技术要求不高的东西是可以直接转移的，这个毫无疑问，而且在数据上可以得到验证，这些产品伴随着价格和产能同时增加，具体看，变动幅度最大的产品是（1）有机化学品（-143.8亿美元），其次是（2）电气设备、机械设备（-50亿美元左右）和（3）金属（铝铜钢）制品、塑料制品、无机化学品等（-10亿美元左右）。 而一些技术要求较高的，也就是这个产品不会仅仅因为能源成本提高就发生转移的产品，则需要仔细甄别和思考。 对于大题材的应对，在价格上涨和文章快速普及，势必有很多的上头词语，例如：直接把所有的产业链都转移了，或者我们全给替代，这些看起来非常宏伟的东西是难以实现的。 对于一些上头词语，要警惕大幅炒作，也就是通过好的营销，配合价格的洗脑，把相对而言有可能东西做成了肯定，这样容易冲进去，成为接盘侠。 其实，在越南产能这件事情上，我们就已经经历了一遍，当时的逻辑是，zg劳动力成本上升，人口老龄化，所以我们红利没了，所以越南直接把zg产能代替掉。 这些乍一看特别那啥的言论，容易获得大部分人的支持，因为人脑是不擅长思考的，人脑有许多bug，而且这样耗能非常高。如果遇到什么事情都先质疑一遍，那样做事情的效率会低很多。 不过，对于重要的事情就应该先查资料过一遍，通过查两种资料，利好利空，也就是查正方和反方的资料，这样会有一个整体逻辑的认知，使得自己不会陷入某一个观点，陷入一个自己非要给自己找利好的怪圈，我们既要看到机遇，也要充分认知风险。
1.2.3信息处理的分析
因为在信息处理时候我们出现的一些可能的情况，所以信息处理要充分考虑人心在其中的作用，人心是不能完全按照科学来分析的，人心有贪嗔痴，人心有时候会颠倒黑白，或者会因为立场和情绪做一些倾向性的解读，这时人心的一些BUG，但同时，作为人的集合体——群体也有自己的优势所在，从市场角度来讲，多种多样的分析视角可以把事情考虑的更加全面，这是市场的多样性红利，我们对于市场和我们的不同观点，要去小心的验证，去推敲是否是自己出现了问题，出现了一些没有看到的东西。
关于市场的有效性和无效性，我们有市场有效原理和市场先生两种理论，从自我观察来看，市场对于信息的全面性几乎是无可置疑的，市场对于一些细小信息的反应非常的迅速，一些确定性的数据向下和整体的状态是可以反应到价格变动趋势上的，不过对于一些信息的解读可能会出问题，因为信息有时候并不是一个确定的东西，有时候是一个未来的概率分布，具体的现实会发生什么情况在当下的时点是难以验证的，这里市场会给予一个自己的判断结果，而这里我认为就是出问题的一个环节，因为市场会对现在的环境做一个推断，这里可能出现问题，或者乐观或者悲观。还有就是对于信息的反应程度是容易出现问题的，反应程度容易过度，例如：疫情真的会导致多大的影响？这种无法测算的事情，谁也不可能有一个公式得出，那么就倾向于情绪化表达，因为科学难以发生作用，一切的表达就变成了自己的主观情绪表达。
- 对于一些非理性的案例和思考
关于市场有效性和无效性的再推导。 市场会综合所有的因素并给出反馈，每一天发生了什么事情都会一一反馈到市场上，这是有效市场的信息全面逻辑。 但是这里的无效性是市场对于信息做出的反馈会有情绪的影响，例如：疫情导致的4月份向下，难道经济整体预期会下降那么多吗，这个几乎不可能，还有券商的影响，这个本身就是一个不确定的事情，价格的降低并不一定导致利润的 降低，同时还有销售量的逻辑，价格降低销售量也会提高，这样综合下来，很难预判整体的方向。 但是市场因为在整体情绪的作用下，给出了向下的方向，同时伴随非常大的幅度，所以从现象来讲，市场在幅度和方向上有一些情绪的引导。 同时从逻辑上也可以思考，一定有人是根据情绪做决策的，同时在情绪差的时候做出一些大偏差决策也是有逻辑，从心理学效应里也可以解释。 同时也可以从其他方面思考，从理论论证一个东西是否有，不需要遍历，只需要挑出一些异常情况判断就行。
例如：市场内一些游资通过拉涨幅来引导，每个人做它的核心逻辑就是【情绪周期】，在情绪好的时候出手，在我看那个人讲的东西里也有这方面的逻辑，重点都是情绪。 所以，事实是有很大一部分人通过情绪做决策，所以非理性存在，证明完毕。 有时候，即时明知道非理性，也必须做出这样的动作，因为规则限制，例如：平仓线。因为合同本身的限制，让许多人像是被缠住手脚的人，难以施展她认为对的东西，认为对的东西不一定可以行动出来。这也造成了市场的情绪影响。
理解市场需要非常开放的头脑，不去歧视任何一种事物的存在，不断分析任何一种策略的存在逻辑，这样可以帮助我获得一个更多样化的视角，也就有了透视现实的眼睛。 - 从信息和边际信息的角度看待价格，有时候我们分析的信息没有用。
对于一个整体无法测算分析的事件，我们该如何判断他对于之后的影响力？从之前的推断来讲，市场对于无法分析测算的事件，可能会根据当时环境的信息做一些主观判断，从而对于市场做出反应，那么对于同一个事件再次发生的时候，因为市场在之前已经对此做出了自己在悲观环境下或者乐观情绪之下的价格变化，所以我们只需要根据有效市场原理来分析过去的变化状态，从而预判现在的价格变化情况。
从信息和价格的互动关系，有一个四象限。
关于信息的分析，以及信息的影响链条。 基于有效市场理论，市场会把所有的信息综合考虑归总到价格上，而我们做分析的落地点要落在价格的变动上，也就是边际变化。 所以信息的分析不一定有相当的产出，还有就是信息的分析难以完全量化到市场中，例如：疫情对于市场的影响，到底下降的点位该有多少，这个可能需要把所有的上市公司利润影响汇总并且外推出未来因为疫情产生的长期影响加总然后作用到点位上。 但是现实并不是这样运转的，现实也不可能这样运转，所以对于这件事情的影响是一个模糊的，难以量化的考量。有太多的东西是我未知的，无法科学计算的。 但是我可以做一些简要的判断，例如疫情的考量，市场在4月份反馈了一次疫情的影响，而且4月的疫情也足够超预期。那么基于市场有效性来考量。 市场对于一件反复出现，并且产生了大幅悲观预期，同时做出了反馈的事情大概率是已经包含在了价格之中，那么之后要想产生非常严重的影响，大概率是不可能了。 所以，疫情的反复出现不足以影响我对于整体环境的判断，而因为整体环境的没有大问题也决定了我整体的持仓结构。 这是关于信息的考量，同时我也应该对于疫情的影响做一些风险控制，例如：将整体的持仓结构向着不太受到疫情影响的结构上调节。 基于这些想法，我想到了之前一些看过的东西，对于信息的重要性和对于市场的影响有了新的理解。 信息的分类，定价的分类 1.目前所有人已知的信息，并且经过了充分发酵和讨论。已被定价的信息，市场明显对于这个信息做出了反馈。例如：疫情 2.目前市场已知，但是并没有做出反馈，未来通过某一个触发器可能会发生反馈的。例如：4月份的流动性，这个东西需要触发器：市场整体的企稳和有想上的预期。从4月份之后市场便开始反馈这部分预期，有些事情已经发生了，但是市场没有理会。 3.未知信息，但是已经在定价的过程中。这是因为市场有些人发现了一些增量信息，导致整体向着这些方向运动，但是这一部分并没有被许多人认知到。 我们在观察价格变动的时候，要重点思考那些难以解释的大幅波动，因为市场信息的完备性和多样性，我们大概率是信息劣势，所以要从价格中尽可能的思考和判断那些我们不知道的事情。 4.未知信息，未被定价。 关于一些信息反馈的经验 1.在市场整体高位的时候，对利空反应强，往往一些看似非常小的事情会造成特别大的波动。 2.在市场整体低位的时候，对利好反应强，一些没什么由来的东西引发上涨。 3.牛市对于利好快速反应，这个相当于是市场出于上升趋势的时候 4.熊市对于利好反应不强，这个相当于是市场出于下降趋势的时候。
3.关于信息层和处理层的推论
关于信息的分类，在前篇已经有过分析，从信息和信息的处理层我们可以得出一些简单的推论。
- 每个人的信息等级不一致，我们需要分析的不仅是自己的信息，还要分析市场信息，看一看我们作为低信息等级，我们遗漏了什么。
- 每个人对于信息的分析和研究不一致，有的是分析长变量，有的分析中变量，作为不同的分析变量我们要有对应的一些决策原则。例如：既然分析长变量，而市场是对于所有变量一起反应的，对于少了维度的长变量分析者是难以理解当下的变动情况的，所以这是在选择之时就有的问题，这个问题在现有的框架里没有办法解决。从目前我们的市场语言中，这些投资体系分为价值——长期持有，景气度，短线。其实从变量的划分一目了然。
- 长变量投资者在短期市场变动的时候无法解释，同样的，处于某一个信息分析之下的必然对于其他信息分析有了短板，当然，也有可能同时分析多种变量，不过损失的是资源和分析出现问题的风险，或者因为信息负载的复杂化导致难度攀升。
- 有时候变量不能称之为变量，或者在一些维度上不能称之为变量，因为有的变量是轮回变化的，也就是周期，对于这些变量，我们只要识别出来就可以完成对于整体信息分析的简化和提高。但是在信息处理层是难以感受到这个周期变化的，因为周期分割为小单位的变动使得处于其中的人们难以发现。周期都是在长变量的考虑之下思考的，从中段变量的分析来看，看到的只是线段。所以长变量思考者天然有了不变，短变量思考者天然逃脱不了变化，因为看不到。须知：只能看到夏天的虫子是无法理解冬天的情景的，不是他们不想理解，而是逃脱不了现有框架。三维度生物给二维生物降解长宽高就是妄想。
1.3价格
1.3.1世界是平衡的
世界是平衡的，我们拿起了什么，就承受了什么。
价格层是所有的信息汇聚之所，在这里信息从开始传导，到每个人接受信息，到每个人做信息处理，最后反应到价格之上。从不同的角度看价格，我们可以看到信息的流动。
从价格的拆分来看，价格反应市值，市值 = 利润 × 估值。从这个角度来看，信息的处理只有两个着力点，利润和估值，信息经过传递到达此，对于利润和估值这两个具体的信息做出影响，从而影响价格。
但是从这个方面我们看不到风险，也看不到机会。我们从另一个角度来看，我们的分类，市场把低价格的分类为价值股，这是一类估值低的股票，也就是说从当前利润来看，好像这个公司几年就赚回来了，而估值高的，从目前的利润计算的话，有的得100年。
用我们处理层的视角，这两个价格是同时合理的，他们作为一个信息的集合体，都反映了目前的信息，市场为其信息定价，出现了这个情况。而我们的收益，就来自于未来的信息定价，也就是边际信息。
所以我们得出了，目前他们的价格合理就是现在的价格，同时从估值来看，我们可以看到一些事实：
- 大家对于估值高的企业有更大的期盼，市场从过往的信息分析这个企业是有更大的发展潜力的，对于估值低的企业，大家对于过往的信息分析这个公司是没有更好的发展潜力的。
- 由于市场的全面性和信息的综合性，这个高估值的公司拥有了好的过往信息，所以市场对于它的定价是偏贵的，毕竟好东西当然应该有更好的定价。
所以这里有一个分析：我们拿起了好的过往信息，好的处理结果，那么我们必须承受他的价格超越了其他普通产品的价格，我们拿起了坏的过往信息，差的处理结果，那么我们就拥有了低价。
1.3.2未来的价格变动情况
无论我们买了一贵的东西，还是便宜的东西。我们是想要这个贵的东西变得更贵，便宜的东西也变得更贵。
所以，我们要预判未来的信息变化是不断变好的，这样我们的价格才有向上变动的可能，所以我们需要分析未来的信息，预判未来的信息来做预判。
但是，我们抛开这些不谈，我们思考一下哪个难度更高。转换为我们的赚钱视角来看，我们的赚到的钱 = （卖出价格 ➖ 买入价格）× 我们的次数 × 我们的本金。
所以，怎么赚到无数的钱呢，卖出价格足够高，买入价格足够低，次数足够高，本金足够高，这样我们就可能把所有的钱赚回家，但是现实是我们不可能完成这个目标，我们必须牺牲一些东西，才能得到一些东西。
首先我们的次数是和我们的时间维度相匹配的，次数越多，时间维度就越低，长维度的次数一定是相对少的，短维度的次数是相对多的。
然后我们对于（卖出价格 ➖ 买入价格）也有胜率和赔率的区分，要想（卖出价格 ➖ 买入价格）足够高，我们只能是想要差生逆袭，因为好学生永远卖不便宜，但是从概率来讲，差生逆袭的概率远远低于好学生变好的概率，这个世界本身是存在许多马太效应的，要想便宜的东西变贵，就得做好很容易失败的思想考虑。
（卖出价格 ➖ 买入价格）对于好学生来讲，这个差值不可能大，但是因为好学生变好或者维持的成功非常高，所以买入好学生天然不可能有大的赔率，而且一旦好学生变成坏学生，价格就会突降。
总结而言：
- 好学生未来大概率还是好学生，但是价格变化幅度并不大，同时好学生小概率变差，价格变动向下幅度非常大
- 差学生未来大概率还是差生，但是又小概率变成好学生的可能，所以价格向上幅度可能会非常大。
- 好学生 = 过往信息好 = 价格信息高
- 差生 = 过往信息查 = 价格信息低