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【看K線、技術分析準嗎?】真的那麼簡單的話,誰會輸錢?

最後更新時間:2024-02-17


看K線、技術分析準嗎

在台灣,只要是開始接觸股票的新手,一般都會接觸到技術分析,甚至是多達90%的人都只想學技術分析,這種狀況真的很恐怖,尤其是某些人會特別對技術分析有把握 : 

「形成M頭快要下跌了...」

「今天黃金交叉了,快點進場賺錢!」

「這裡突破月均線了,跟你說一定會漲上去!」

「突破布林上通道,要變成飆股了!」

只要有在投資股票的人,一定聽過類似上面的討論,而你現在也很容易隨著技術分析,時常在進出股市,但這些技術分析是對的嗎? 

如果你對技術分析的準確性充滿疑問,你一定要往下看完這邊文章,你就會知道技術分析不能當唯一判斷依據。

為什麼大家都想先學技術分析?

因為技術分析看起來比較簡單?

想學習技術分析以前,你有事先了解是技術分析是什麼嗎?

其實技術分析只是「股票買賣過程中,資金所留下的足跡」。也就是說,技術分析是根據歷史的統計數字統計而成的,並不是個100%神準的指標,畢竟未來不代表過去一定曾發生過!

技術分析有很多指標,各個手機軟體上面也都有,一堆複雜的專有名詞讓人聽了就覺得很困難、不想再學下去。

像是黃金交叉、死亡交叉、均線、型態學、KD指標、MACD指標、RSI指標、乖離率等等,撇除掉要學習困難的指標,有件事情你一定要理解,其實「很多指標在多年以前就被發明出來了」。

 

【舉例】:

「均線」被發明在100年前 !!
「KD指標」被發明在60年前 !!
「MACD指標」被發明在40年前 !!

看K線、技術分析準嗎:技術分析就是因為很簡單的圖像化邏輯,所以會很多人從這開始

🔺 多達90%的人都只想學技術分析,因為看起來很簡單又好像可以快速賺到錢。

『基本面分析』和『技術分析』比較

雖然說這些指標在很多年以前就被發明了,看起來有點過時不好用,但是現在還是一大堆人在學習技術分析,原因是「人的本性從小時候就是從圖片開始學習的,而技術分析可以隨著線型來推測走勢,完全貼近人的本性。」

所以只要是正常人,看到基本面數據和線型的技術分析,一般都會把目光聚焦在技術分析上,因為非常直觀又好理解。


(往右滑)

基本面分析

技術面分析

複雜程度

較高

較低

適用週期

長期投資

 (單位:年)

短期投資

(單位:月)

邏輯性

非常強
(財報分析)

較弱
(統計學、圖像學)

投資風險

較低

較高

核心理念

1. 根據公司競爭力、產業作分析


2. 評估公司的獲利能力、成長性、經營風險

1. 根據成交量、形態學作分析


2. 所有指標背後意義代表所有交易紀錄,是「統計學」的結果

背後邏輯性

1. 財報沒有作假


2. 企業價值長期會反映在股價上

1. 假設群眾會有某些情緒,進而反映在股價上的形態學


2. 假設歷史會重演

優點

1. 背後邏輯性超強,讓股東有信心可以長期持有


2. 不容易買到股價過高的股票,報酬與勝率都很高

1. 反應非常快,可以第一時間進場或脫離危險

缺點

1. 即時性較低,財報4個月才公布一次


2. 股價可能長期無法掉入合理價,會長期買不到股票


3. 財報可能被造假
(ex: 瑞幸咖啡財報作假就會造成基本面分析失真)

1. 群眾有時可能會過度反應情緒,導致股價與實際價值脫鉤


2. 邏輯依據很弱,常常需要停損


3. 股價反應雖然很快,但也常常過度反應


4. 需要特別的藝術天分,否則很容易虧錢

長期報酬

可複利再複利

容易小賺大賠

新手推薦程度

⭐⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐


但是呢!比起學習看公司複雜的財務報表,技術分析的圖像與線條真的簡單很多,甚至連小朋友可能都會看走向跟趨勢。

所以你可以隨便看一檔股票,就能輕易從K線圖來判斷它未來的漲跌。

相對的,如果你叫一個幼稚園小朋友來做技術分析,我相信小朋友一樣也可以「看出未來漲跌趨勢」,而且小朋友有可能看得比你準!

我一開始也只學技術分析就想進場

碩士畢業前,我因為想投資股票而買了一本書叫《第一份薪水就該買股票》

新手一開始就接觸股票讀這本書我覺得至少可以有點啟發,雖然他有些部分對新手來說不是很好懂,也稍微提到一點技術分析,但是這本書至少讓我了解如何開始接觸股票!

我也許就跟你一樣,認為投資股票就一定要學看起來很猛的技術分析,這樣看起來也才比較像投資專家。


☛ 延伸閱讀:【K線是什麼?】K線怎麼看?如何用K線判斷走勢?超完整的圖文說明!

所以我也不免俗的跟你一樣,上網搜尋一些相關資料、看看Youtube有沒有什麼技術分析相關的影片。

當然我什麼技術分析都學,除了上面所說的指標外,布林通道、價量背離、高檔鈍化...等各式各樣指標我都學過了一遍。

最後我決定將這些技巧實際運用在股市上,隨著一段時間的琢磨,我發現很多指標超級容易互相矛盾,甚至只會讓我更頻繁進出股市造成小賺大賠,還付出不少手續費。


看K線、技術分析準嗎:死亡交叉、黃金交叉對一般新手來說很簡單,但實用性老實說不太高
🔺 雖然黃金交叉、死亡交叉看起來對新手來說非常的簡單,但實際狀況卻沒想像中容易。

 

【腦力激盪】:

你可以想看看,為什麼我也是跟多數人一樣從技術分析開始學習?
雖然我一開始明明就知道技術指標不可能100%賺錢,但我還是選擇技術分析來操作股票,只是單純是因為「技術分析很好懂」,而且感覺可以輕鬆讓我找到飆股!

依照人的本性,我就覺得如果有這簡單的方式就可以賺錢,那我趕快學起來不是很好嗎!
所以也就再沒有任何基本面知識下,就開始亂用技術分析買股票...


 延伸閱讀:什麼是基本面分析? 買股票最應該從財報開始學起~

延伸閱讀:台股 vs 美股,10個原因讓我想投資美股!

所以只學技術分析反而會賠錢?

1. 技術分析很容易讓你先入為主

你可能會有的直覺:「線往上就會繼續一直上升,線往下就會繼續一直往下」,這是你很直覺的想法,但實際上線圖有沒有可能隔天就立刻往另一方向彎呢?

如果你說你可以「看出線圖的趨勢」,這非常有可能是你的直覺思考「湊巧」符合趨勢,並不是技術分析特別神準。

有時候我們在使用技術分析的時候,也常常把自己的主觀意識加了進去,造成技術分析會更加的失準。

特別是先入為主的想法,那是無法改變未來的,因為每一天的股價都是由市場所決定的,憑著自己對技術指標的看法是無法控制股價漲跌的,所以建議你就不要再盲目的看技術線圖了。


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看K線、技術分析準嗎:技術分析比較像圖像化思考,很容易有先入為主概念
🔺 技術分析是圖像化思考,很容易有先入為主的概念。圖片來源:theforexchannel.com

 

【舉例】:

1. 「凹單」會使你覺得按照線圖來看,再過幾天股價就會逆勢上揚。
2. 「貪心」會使你看著線圖以為未來還有很大一段價差可以賺。

上面「凹單」與「貪心」通常都是你先預設立場,然後自己很有信心的誤解了技術分析,當然會有看對的時候,不過我相信有更多時候是看錯的。
如果你一直用這種方式在「湊巧」的看趨勢,那真的就很像把股票當作賭博,十賭九輸,這就是一般散戶為什麼越投資越窮的原因,當然我敢直接告訴你,當初我也是有這樣不好的遭遇。

2. 技術指標只是市場買賣的結果

看K線、技術分析準嗎:技術分析只能說是一種統計學,沒有一定的答案

🔺 先有股價漲跌才能計算出技術指標,而且技術指標也只是一種統計學,統計學只是一種大致上的結果。


【舉例】:

搭配上圖,台積電2018年8月底出現大漲到263元附近後跳空拉回至257元,在技術分析上稱為「孤島反轉」。
因為「孤島反轉」是一個很強的下跌訊號,三天股價不再上漲因此誘導很多投機的投資者放空台積電,但事實證明過了1個月後股價還是高高在上。


這邊舉一個技術分析的例子,並不是要教你趕快去學技術分析,我只是要告訴你技術分析真的只是歷史的統計數字,也只是市場買賣的結果,就算看對趨勢很有可能只是湊巧,因為股市中總是有成千上萬的看法,而且絕對跟你不一樣。

一般你也是散戶,你沒有足夠多的金錢可以控制市場,就算是最有錢的投資人巴菲特也無法控制Apple每天股價的漲跌。

所以尤其是新手的你,真的建議你不要先從技術分析盲目的預測股價走勢,因為股價是每天在市場上的所有人決定的,沒有人會知道隔天股價會大漲還是大跌。

技術分析的3個大盲點

1. 技術線圖的迷失

Warren  Buffett

巴菲特 :「技術分析就像用後照鏡往前開車一樣...」

巴菲特這句話真的很有意思,因為「開車不就是要看著前方往前開車嗎? 怎麼會利用後照鏡往前開呢?」

其實這句話是想表達,技術分析是在紀錄歷史的交易數據,也就是叫我們不要去看過去的交易紀錄,就猜測股價未來一周的漲跌,因為這不但沒有意義甚至很荒唐。

 看K線、技術分析準嗎:實際上有很多指標會跟股價呈現類似的走勢

🔺 線圖很容易產生相似走勢的迷失。

【舉例】:

「美國Apple股價」與「XX指標」的關係,你會說他們看起來真的有密切關連!會想知道這到底是什麼指標對吧?
但是今天如果我告訴你,「XX指標」其實是美國一家奶油公司的奶油銷售量,你是不是會很想翻白眼,甚至覺得這兩個東西到底有什麼關聯...


沒錯,這裏我要告訴你的是,技術分析在很多時候所計算出來的數據就跟股價的起伏有相當大的圖形相似度,但是技術分析真的不能代表一切,而且每天的技術分析都會隨著盤中的交易紀錄每分每秒都在改變中。

2. 賺錢真的是看勝率?

看K線、技術分析準嗎:如果亂用技術指標再買賣股票,會真的很像賭博

🔺技術指標亂用的結果,就很像你把股市當做賭場在賭博。

尤其你對技術分析一知半解,再加上標的也選得不好,那你買股票就像是小朋友在「猜測漲跌」,其實是很危險、很容易輸錢的。

縱使技術分析的勝率可以提高至90%,每次都能讓你贏1塊,但是輸一次就會輸掉100塊,長期下來你還是不會賺錢的。

又或是說,假設技術分析10年後可以讓你賺到300萬,但是中間的波動可能是正負1000萬,我想你應該是很難承受中間賠1000萬的過程對吧,至少對我來說這風險真的太大了...

 

【遊戲反思】:

Q:假設今天要玩擲硬幣遊戲,我總共找了1,000個人來玩這個擲硬幣的遊戲,擲中正面可以贏10塊,但是擲中反面要賠10,000塊。
如果其中有一個人連續擲了999次的正面,那你會說他下一次擲中正面贏得10塊的機率有99%對不對?


A:我會這樣問你一定知道答案是錯的,因為他跟每一位參賽者都一樣,贏得下一局遊戲的機率只有50%,而且輸一次就很有可能會倒賠。
回到現實面,單純只透過技術分析在股市中經常獲勝的人,你還會確定他能在長期投資中獲得勝利嗎?會不會他下一次就翻船了畢業了?

3. 每個人看得結果都不一樣

看K線、技術分析準嗎:每個人畫出來的支撐線都會不一樣

 🔺每個人自己畫的支撐線也都不一樣,藍色和紅色在未來的買點價格更是不一樣。圖片來源:tradingview

我以美股NIKE(#NKE)為例子好了,每個人心中的『那把尺』規格可能不太一樣,也就是你跟我畫出來的支撐線很有機會長不一樣。

畫出來的支撐線不一樣就有可能會影響到你下次的進場點,如果你看看上圖藍色跟紅色線的比較,你能說誰錯嗎?老實講我覺得都可以,就是見仁見智。


所以特別是這種支撐線,到底誰對?到底什麼價格才是你叫進場的點?我覺得沒有標準答案,而且很有可能實際市場走勢跟你畫出來的線完全不一樣!

所以技術分析在使用上也會因人而異,不過最大的重點是「即使你想用技術分析來段走勢,我建議也是用在好公司上會比較保險」。


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建議新手還是以「價值投資」為第一優先

除了前面講的技術分析類似圖像學習外,為什麼那麼容易賠錢卻還這麼多人在教技術分析呢?

剛好技術分析屬於反應較快速的指標,有時候可以在短期間內賺到一筆錢,但這也意味著這是偏投機的方式,比較不像是真的在投資,因為真正的投資是「用合理價格買進好公司,然後長期持有股份」。

但是很多人還在教技術分析的原因,也是出自於觀眾的本性,觀眾都想賺快錢,所以電視節目和很多投顧才都在教你想看的技術分析,這樣子他們才有收視率及觀看人數,否則節目可能就要收掉了。

假設電視、投顧都在教價值投資,告訴你「要耐心等待時機,也不必恐慌股市下跌」。我猜你一開始應該也都看不下去,甚至你會覺得教價值投資的老師是神經病... 


延伸閱讀:什麼是價值投資? 據說巴菲特的價值投資策略可以讓財富翻倍 ?

 延伸閱讀:價值投資真的適合投資新手嗎?有什麼優點及缺點?

事實上呢,價值投資的長期報酬率遠大於技術分析,就像巴菲特、查理・蒙格都是價值投資者,他們的投資策略很明顯,不常在股市中出手。

只要一出手都是大量購買便宜的股票,重點是他們也完全不需要盯盤,每年的績效也贏過世界上大多數的人。

所以不管你是新手還是老手,千萬不要只用技術分析買股票,應該要更專注的尋找有價值的公司,並且以股東的心態長期持有它。

看越多技術分析的線圖,只會讓手中的股票持有時間降低,更可能導致年化報酬率也降低。


看K線、技術分析準嗎:股神巴菲特市價值投資者
🔺 股神巴菲特,價值投資讓他成為現在美國最有錢的人之一。

所以也有一句話說:

「抱得住股票的財富都翻倍了,頻繁做交易的卻越投資越窮。

真正的價值投資者能夠長抱股票,把握住整個公司的成長與股價漲勢;看技術分析的人,因為接收到太多訊息與賣出訊號,很容易就出售手中股票,自然的也失去複利的效果。

當然技術分析不是說完全不能用,你要用技術分析必須建立在基本面好的公司再去用會比較安全,而且切記不要走火入魔!股票的一切還是要回歸到公司營運上才是對的!


 誰是巴菲特?靠投資讓自己曾變為美國首富的股神!

 誰是查理・蒙格?高齡的波克夏的副執行長。

延伸文章、總結

總結複習

  1. 大多數人都想先學技術分析,原因是因為技術分析是較簡單的圖像學習。
  2. 技術分析如果拿去跟基本面分析比較,技術分析的邏輯性就顯得略低不少。
  3. 我一開始也只想技術分析就進入股市,但這樣的經驗通常都是賠錢收場。
  4. 技術分析只是市場買賣股票的結果,並不能100%讓你賺錢。
  5. 技術分析也有一些盲點,像每個人畫的支撐點都不一樣,就會判斷出不同的進場點。
  6. 建議任何新手、老手,應該都先學習比較穩定的『價值投資』,這是最安全的一種投資方式。

慢活夫妻

George & Dewi

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關於作者:

我們曾經是工程師,接觸過股票、權證、選擇權等等你可能想過的投資工具,也曾經每天盯盤想快速賺錢,但最後發現這些都不是穩定的方法,太容易小賺大賠了。

於是我們開始到處學習穩定的投資方法,終於找到可以讓我們安心穩定獲利的投資方式「價值投資」。

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Dewi 取消回覆

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  1. 股票市場賠錢的真的超級多
    就有券商統計過證券市場95%都賠錢
    我覺得這是很有可能的
    看投顧節目一堆人在上面演就知道
    長期複利累積才能長久

  2. 我覺得一般散戶非專業投資人或投信,都很難靠短進短出致富,價值投資主要靠的是買進一間好公司並長期持有,但現代人好像都無法堅持太久而背心魔打敗,這也是我們為甚麼要持續的學習,讓腦袋創造價值,文章寫得很好,受益了謝謝

    1. 我覺得你的觀念很棒欸!!!!
      現在多數人賠錢的原因就是短進短出
      以前人資訊沒麼發達,下單也沒那麼方便,反而可以長期持有三到五年以上
      所以報酬率更佳

  3. 其實不管是哪一種方法都有盲點,也有基本面明明就很好,每年都賺錢的公司,股價就是不漲,好幾年都在一定的價格區間來回。

    投資最重要的是先搞清楚自己要什麼,如果只是抱著不無小補的心態,當然能賺錢就好,但是會想投資哪個不是想財富自由想致富?

    試問,如果以現在的年輕人小小的本金一二十萬的,眼光好抱個長線1-2年年翻一倍,請問有財富自由了嗎?每次投資都要以年為單位來算,而且每次都要翻一倍,這也是天方夜譚不是嗎?

    做投資是在學做人,股價的漲跌不是靠一張財報,如同本文作者所說,技術分析是用過去的發生的事情去預測未來的走向,那我們能看到的也只有過去的財報,利用過去的財報去預測未來不是嗎?而且怎麼能保證公司不會有什麼狀況?股價的漲跌是靠大量的真金白銀打出來的,不是拿紙筆隨便畫畫,搞的是人心玩的是人性。

    價值型長線投資,最重要的是耐心(時間)跟夠多的本金,賺的是行情趨勢,相信有腦子的都知道為什麼。

    短線投資重要的是紀律跟資金控管,賺的是價差。

  4. 很喜歡慢活夫妻的分享,願意花時間寫文章分享知識的小弟都萬分景仰(我先跪的低一點,不然等等被diss成白癡XD),個人不是特別偏向哪一種分析方式,雖然自己是金融專業,但是對我來說技術分析與基本面分析都有人可以賺到大把大把的鈔票,因此我不排除很多方法其實都有自己的可取之處只是適合不適合而已。

    看到這篇文章中的那個整理表之後有些地方有點額外見解與困惑:

    一、表格中邏輯性的部分對於技術面分析的評價”較弱(統計學、圖像學)”,所以統計學不具有好的邏輯嗎?還是其實只是想說有時候整理出來的過去賺錢方法常常都是overfitting的結果?況且基本面就不需要統計學了嗎?那CAPM、APT、3 factor model,還有解釋完大多數巴菲特過去績效的5 factor model所使用的t檢定就不算統計學嗎?

    二、表格中整理到基本面分析背後邏輯是”企業價值長期會反映在股價上”,這個結論應該也是一種”假設歷史會重演”的結果吧,因為我們統計過所有長期持有有價值企業在統計上具有顯著為正的報酬並且無法被市場因子所解釋,所以才會得出這種結論(可以根據企業財報揭露對於股價影響的始祖現象PEAD相關文獻找到很多用歷史與統計學證明這些現象的討論,Fama-French也很多我就不繼續舉例了)。

    三、缺點的部分有提到技術面常常會有反應過度的問題,但是似乎無論是使用價值股(Fama-French(1993)提出的價值因子)或是成長股(Fama-French(2015)提出的獲利因子),似乎都會有反應過度或反應不足的相關解釋(當然也會有風險承受的解釋,但是這部分有點離題了),甚至技術分析的最大擁護方價格動能因子(Jegadeesh and Titman (1993))更是用反應過度或反應不足現象證明市場可以使用單純的價格走勢獲取長時間且穩定的報酬,似乎這也不是甚麼缺點?

    四、這裡想為基本面平反一下,表格中提到”股價可能長期無法掉入合理價,會長期買不到股票”這項缺點,似乎也不是真的缺點?舉例:使用小市值(SMB因子)似乎永遠都有可以買入的標的,當然如果只是使用DCF模型估計公司價值並且主觀的使用WACC去調整,似乎會有這個缺點,但是DCF似乎已經是太過簡化的模型了(據我所知似乎實務上使用的也非常少),並且大部分的經理人應該也不會長年將現金使用效率降到90%之下,因此他們應該時常都有股票買不會有長期買不到股票的問題。

    以上就是我的一些見解與困惑,目的並不是要說慢活夫妻的不對,我自己真的很喜歡慢活夫妻寫的文章,慢活夫妻的yt我也時常看很感謝兩人整理的美股各種投資的入門介紹(最近那個退稅的真的很棒整理得很簡單明瞭),在這裡留言只是希望可以帶來一些好的討論,可能是我班門弄斧希望各位大大可以解惑(這裡跪求diss的輕一點),由衷感激。

    1. 在這裡更正一下,CAPM、APT、3 factor model、5 factor model 所使用不單只是t檢定還有OLS等其他相關統計模型。

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