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主控技術分析使用手冊

  • 作者: 黃韋中
  • 出版社: 寰宇出版
  • 出版日期: 2009-07-25
  • 定價: 500元
  • 優惠價: 88440
  • 會員價: 77385
  • 加贈點數: 0

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內容簡介 Introduction

千萬別相信,所有的泡沫都是屬於稀有事件。再怎麼稀有的事件,相較於人類時間的恆河中,將是一個定數,過去的歷史已經重複太多次的泡沫了。在市場中活的久,總比活的燦爛好。

 

◆ 本書集結作者七本主控戰略系列叢書的菁華,提供熱愛技術分析的投資人參考運用,其實用性將是學習技術分析愛好者的最佳選擇之一。本書針對不同的主題做更深入的探討,透過本書可以快速的了解主控戰略技術分析的輪廓,更能夠深入技術分析的精髓。

 

◆ 本書嘗試解決讀者在運用時最常遇到的疑惑,比如開盤法是否僅能用在加權指數?個股的操作能不能使用?波浪的定位要如何分辨?同時特別詳細的說明關於K線邏 輯的推演思考,關於型態學與成交量的研判,並利用圖檔說明相對位置的研判對應關係;另外,技術分析部份,也嘗試建立讀者操作的觀念與面對市場的心態。

 

◆ 全書共分成八章:第一章 測量系統、第二章 波浪理論、第三章 型態學、第四章 移動平均線第五章 K線、第六章 成交量、第七章 開盤法的運用、第八章 即時盤態的運用。

作者簡介 authors Introduction

黃韋中 【阿民】

現任:

台南市人,國立成功大學機械工程學系碩士學分進修班結業。專長為機械設計、股票金融市場技術分析與紫微斗數命理研究。 

 
經歷 
曾任中時晚報、中華日報命理專欄作家,飛狐交易師股票軟體技術分析顧問。

 

目前主要著作有:

 

《主控戰略》系列
主控戰略K線(2003年)
主控戰略開盤法(2004年)
主控戰略移動平均線(2005年)
主控戰略成交量(2005年)
主控戰略即時盤態(2006年)
主控戰略波浪理論(2007年)
主控戰略型態學(第一版2008年,第二版2014年)
總共7本,本系列已全部寫完    

 

《實戰手記》系列
股價波動原理與箱型理論(第一版2006年,第二版2012年)
技術指標與波浪理論(第一版2007年,第二版2013年)
主控技術分析使用手冊(2009年)
主控對稱操作學(第一版2010年,第二版2015年,第三版2022年)
總共4 本,本系列已經完結

 

《主控戰略筆記》系列
量價關係操作要訣(2012年)
趨向指標操作要訣(2015年)
中短期波段操作精解(2018 年)
本系列持續撰寫中

推薦序 Recommended preface

自序

 

寫這一本書以前,考慮了很久,甚至有打算放棄的念頭。

 

書本開始的楔子,提到了一些與技術分析無正相關的概念,主要的目的是想要告訴投資人,任何使用在金融市場上的分析工具或者方法,本身並沒有問題,出了問題的通常是使用的人,否則市場上討論巴菲特成功的方法那麼多,為什麼我們無法像他一樣?這是值得深思的問題,同時也是值得每個人深切檢討的問題,個人相信在思考過後,必然會發現問題出在自己身上,而非工具本身。

 

我們可以用心態這一個詞彙來概括真正的癥結所在,聽起來像是陳腔濫調,然而事實卻是如此。是什麼影響了我們執行買賣的時間與價位?是什麼讓我們應該執行買進時,裹足不前;而該執行賣出時卻猶豫不決?是什麼讓我們懂得許多金融市場中的操作技巧之後,卻仍然無法照既定的操作原則去執行?是心態,就是它!

 

所以,個人常在想,有沒有必要再寫更深入的技術分析技巧?如果投資人的心態不改、觀念不改,這些技巧就如同生了鏽的廢鐵,永遠也沒有辦法上戰場打仗。雖然個人深信使用了正確的技術分析技巧,可以有效地調整一個人的操作心態,但那是一個漫長而又艱辛的過程,在這個功利主義與速成主義掛帥的市場中,有多少人可以堅持?

 

在前面幾本書裡,雖然在討論到技術分析運用的同時,也會概略的帶到一些心態與觀念,但畢竟比例相當的少,所以在將主控戰略書系重點的整理之前,也就是在本書的開端,寫下一些與技術分析較不相關的想法,希望能給各位投資人一些不同的思考方向。或許這些想法在投資人的眼裡,是既笨拙又粗糙的,但總是一個小小的開端,如果一個崇尚技術分析的使用者(如筆者),都會去思考這些淺顯的問題,並且嘗試去調整對市場的看法,那麼各位投資人似乎也不能不去面對。

 

撰寫本書之初,在發生金融風暴之始,會拖延這麼久才寫完,除了文思窘迫、肚子內沒有什麼墨水之外,還有在取捨各書之重點,以及該如何重做闡述上過度計較所致。畢竟這一本書既稱為使用手冊,又號稱是摘錄主控戰略書系七本之重點,如果太過敷衍了事,恐怕招致欺騙讀者之嫌,如何能不謹慎行事?至於節錄自各書之重點,是因為有再探討之必要,而不是沒有被摘錄之章節就應該被忽視,這一點請各位投資人諒查。

 

其實,主控技術分析的範圍很廣,前七本書只是基石與概念,雖然本書嘗試將其串連,讓各位投資人能有更深入的瞭解,但仍是力有未逮,一本書的內容就像以管窺天,無法詳細地道盡其中的變化,這一點要請大家諒解,若對於書中的內容產生疑惑,請移駕個人所架設的網站來進行討論。

 

在此,也要請許多技術分析的同好,承蒙各位抬愛,如果在網誌、部落格或是著作之中,轉述了關於個人拙作中技術分析的觀念,請基於學術上的尊重,只要說明引用之觀念或字句是出自哪一本書,則歡迎各位同好轉載,無須知會本人。

 

最後,感謝李進財教授與謝佳穎老師兩位恩師,容許我放肆的寫了這幾本書,同時也感謝寰宇出版社,願意讓我這等無名小輩不斷地寫書,毫不考慮是否會導致虧損。在這一本書裡,使用了大量的技術線型圖檔來說明,台灣的股票線圖是由股票分析軟體「奇狐勝券」所提供,該軟體是大陸博庭資訊(台灣代理商簡愛洋行)所授權使用,而大陸相關的線圖則是由股票分析軟體「飛狐交易師」所提供,該軟體是大陸博庭資訊所授權使用,在此一併致謝。

 

主控戰略中心

(Financial Market Tactic Information Center)

網址:http://www.fmtic.com 

韋中謹識

目錄 Table of Contents

目錄


自序
 

前言


第一章 測量系統
 

第二章 波浪理論
 

第三章 型態學
 

第四章 移動平均線
 

第五章 K線
 

第六章 成交量
 

第七章 開盤法的運用
 

第八章 即時盤態的運用
 

結論

 

關鍵字:寰宇出版/ 黃韋中

達人推薦 Recommendation

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精彩試閱 Wonderful Preview
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前言
楔子

 

理論本身並不能防範風險,它的作用只是將風險降低而已。
——羅伯特•莫頓(Robert Merton)

 

錯誤的統計結果,導致成功的結論,只是一個巧合!

 

某君統計了女子頭髮長短與成績表現優劣之間的關係,發現頭髮越長與較好的學業成績之間呈現相關性,因此他下了一個結論,女子的頭髮越長,學業成績的表現可 以越好。當這樣的統計數字被發表之後,造成了校園間留起長髮的效應,但是學業成績的表現依然與原本的分布情況相同,原因是大部分的女生沒有因為留起了長髮 而使成績進步,反而因為花費在整理頭髮的時間增長,導致學業成績的退步。

 

略有基本常識的人都知道,頭髮長度與知識高低、學業成績優劣,根本牽扯不上關係,但如果集合的樣本夠多,然後將頭髮長度與成績優劣紀錄下來,加以強迫性迴 歸,也會出現某種程度的關連性。這明明是錯誤的統計,可是其結論卻被當成一種典範加以宣揚,所以我們可以說,只要是利用科學的方法但卻是錯誤的統計,所得 到看似合理的結論,是一種「偽科學」,不過是披著科學的糖衣迷惑眾生的一種手段罷了。在金融市場,這種錯誤的觀念實在不少,自然會造成投資人對市場的誤判,永遠也看不清楚市場的真相。

 

油價與股市漲跌的關連性,就是一種錯誤的類比。不知道從什麼時候或是哪一位專家開始,市場上便充斥著油價與股市指數成反比的看法,即油價上漲時,股市的主 要指數將會下跌;反之,油價下跌時,股市的主要指數將會上漲。後來造成一股風潮,許多專家跟進這樣的理論,並在媒體上大力宣揚這樣的觀念,部分投資人也就 不經思索照單全收,其實這是犯了訴諸權威的錯誤,以為代表權威的媒體或是特定人士,他所傳遞的訊息就是金科玉律 。

 

油價漲跌與指數漲跌的關係是否成相關性,Ken Fisher在新書《The Only Three Questions That Count》中指出,若根據相關係數(correlation coefficient)來分析1970年至2006年間每月油價與標準普爾500指數走勢間的關連,便會發現相關係數為-0.11,證明油價與指數之間 沒有明顯關係,而決定係數僅約1%。

 

就在金融風暴的新聞方興未艾之時,經濟專欄作家葛羅斯(Daniel Gross)在2008年10月26日,於星期泰晤士報選文提出一套星巴克理論,聲稱一個國家的星巴克咖啡店數量越多,受到這波金融危機衝擊的可能性就越 高。這一套理論的根據,來自于星巴克與當地房地產及金融市場榮枯有關,例如,星巴克喜歡開在金融中心所在的區位,因為銀行家,金融從業人員靠星巴克熬夜, 葛羅斯還舉出北歐國家沒有星巴克,所以遠離金融風暴當作例証。

 

這樣的推論實在令人感到錯愕。我們以1997年的金融風暴來進行比對,當時一樣出現金融風暴,起點在俄羅斯,最後整個亞洲都陷入這一個風暴之中,當時可沒 有星巴克或是其他連鎖飲食店在俄羅斯金融中心附近林立。這樣的理論是相當不可靠的,因為我們無法在下一次以相同的理論去評估金融風暴是否發生,所以這種在 事情發生後,試圖找出相關性的論調,不但過於牽強且不可信,頂多是事後諸葛的飯後閒談罷了。下一次若有金融風暴發生,不知道主角會不會被換成咖哩飯或是牛 肉麵?

 

在金融市場中,也有一個古老的類似的論調,即景氣好不好,看裙子的長度就可以知道,也就是說,經濟景氣越熱絡,女性的消費力越高,更會花錢打扮,因此在景 氣大好時,迷你短裙就會當道。時尚界就曾經針對這樣的論調提出反駁說,現在所有的消費者越來越聰明,也越來越懂得選擇,往往可以看見長裙同時與迷你裙流 行,窄的同時跟寬的在流行……。因此這個理論是否可用,投資人們不妨自行觀察一番。

 

以研究技術分析者的角度而言,單純的觀察K線圖的波動,顯然容易的許多。不管是採用什麼理論進行觀察,最後不都是以價格走勢來決定一切?價格走勢的變化便 呈現在K線圖中,因此我們沒有理由不關心價格的變化。但是,走勢變化是要經過思考的,沒有經過思考的操作行為,將具有相當高的風險,這不禁使我想到華爾街 古老的操作名言:「牛會賺錢,熊也會賺錢,至於豬,只好等著被宰」。

 

不必看隔壁的老王

 

話說老李住在巷口與老王比鄰而居,今天我們想要了解老李的為人,最好的方法就是與老李成為朋友,直接觀察他的行為就可以了,而不是去看隔壁老王的行為表現。同樣的道理,要在市場中觀察指數的變化,直接觀察指數的走勢就可以,沒有必要將觀察的依據搞得太過於複雜。

 

市場行家或是專家常說,可以觀察指標股來推論加權指數的變化。看似有理,其實充滿了自由心證,在什麼時間要拿什麼股票來當成指標股,完全沒有一個準則,有 時候看台積電,有時候看聯發科,甚至還有拿中橡當成指標股觀察的,至於是什麼理由則是說不清楚,就好像我們問算命先生,為什麼會如此這般時,算命先生常會 以「天機不可洩漏」來作為搪塞一樣。

 

事實上,加權走勢要出現明顯的上漲,不是由一、兩檔股票可以決定的,往往是一個族群或是幾個族群一起帶動,如果要在盤中以某一檔股票走勢如何,來推論加權 可能的走勢,不但緩不濟急,連選擇該看哪一檔股票都眾說紛紜,沒有一個準則,那麼如何能夠奢望可以恰當的解讀股價波動?直接觀察加權指數的走勢變化,不但 簡單方便也相對精確許多,投資人應該揚棄這種似是而非的論調,專注在所見的走勢上研判。

 

任何神準的大師,都會有失誤的時候

 

在市場上,總是充斥著許多的大師,在對市場進行預測分析時,莫不讓崇拜者奉為圭臬而遵循著,但是他們難都是不敗的嗎?

 

葛蘭碧(Joseph Granville)在1970年代末期,都可以精準的預測行情走勢,甚至他在1981年9月的賣出指示,連帶引出的龐大賣壓使股價重挫的現象,幾乎引起 全球金融恐慌。但是在道瓊工業指數上漲到800點時,他卻告訴客戶股市正在崩盤當中,結果道瓊工業指數卻無視於這樣的預測,持續攻堅並站上1200點,這 樣的結果讓聽信他建議而去放空的信徒,遭受到嚴重的損失。1984年他再度警告:「多頭市場只是一個泡沫假象,崩盤將至。」但是走勢卻進入1980年代的 大多頭市場。

 

布雷希特(Robert Prechter)在1984年崛起,並以「艾略特波浪理論」專家著稱,因為他很早就斷言行情將可以挑戰3000點,所以當道瓊工業指數向上突破1000 點時,人們便開始崇拜這位大師。但是在1987年10月,他才剛剛發出賣出訊號不久,隨即又告訴他的追隨者買進,結果道瓊工業指數暴跌500點。

 

近代最有名的投資大師,應該非華倫巴菲特(Warren Buffett)莫屬,但是他在2005年放空美元,大虧302億,雖然後來反虧為盈,但這種凹單方式不像是投資大師該為,一般投資人也無能為力仿效這樣 的操作方法。2008年中,瓦漢.詹吉江(Vahan Janjigian)這位作家甚至出版了一本書:誰說巴菲特投資就不會出包?裡面就舉出了巴菲特在投資上所犯的錯誤,甚至為這些錯誤付出沉重的代價,這些 錯誤不但證明他也只是凡人,同時也可以讓我們體會到,天底下沒有任何投資人能夠保有完美的紀錄。

 

市場中有句戲言:壞掉的鐘,一天也會準兩次。在金融市場中進行預測分析的人這麼多,總有一次會被說中、或者是總有人會猜中某一次或多次市場重要的轉折,然 而我們獲得的訊息卻是紀錄正確預測的那幾次,往往有意或無意的忽略了預測不正確的次數,而這樣的造神運動從沒有在市場中停止過。

 

「漫步華爾街」作者墨基爾(Burton G. Malkiel)就曾經說:「聽信股市大師預言的人,必抱憾以終」。如果投資人能夠認清沒有人可以永遠正確這一項鐵律,那麼他的操作心態就可以起了化學變 化,才會去思考如何面對操作錯誤的結果,甚至處理錯誤的部位。因為自己做的決定,不管是聽了誰的建議或者是自作主張,到最後,仍然是自己要去面對、自己處 理。做了錯誤的決策並不可怕,可怕的是沒有即時的、誠實的去面對。

 

所以,巴菲特能夠在市場中被推崇,除了他極大部分成功的操作之外,更重要的是他在犯了錯誤後可以從中找到解決的方法,並且降低操作上的損失。所以我們在看 見別人錯誤和失敗的同時,仍然是可以學習的。學習認識類似的風險,不要重蹈覆轍;學習解決錯誤的方法和態度,為下一步可能成功的結果墊下基石。

 

黑天鵝事件

 

納西姆.尼可拉斯.塔雷伯(Nassim Nicholas Taleb)提出了黑天鵝效應,所謂的
黑天鵝效應,是指看似極不可能發生的事件,但他卻發生了。它具三大特性:不可預測性、衝擊力強大、以及,一旦發生之後,我們會編造出某種解釋,使它看起來不如實際上那麼隨機,而且更易於預測。

 

我們人生的各種大小事件,難免會愈見黑天鵝,就金融操作而言,往往以為是正確的操作觀念與操作技巧,在獲利與名聲都達到高峰時,黑天鵝卻悄悄的出現,給予當事人重擊,並且告訴當事人說:你錯了,這些成功不過是隨機性的致富而已。

 

1997年諾貝爾經濟學獎得主休斯(Myron Scholes)與莫頓(Robert Merton),與前所羅門兄弟公司副董事長梅立威勒(John Meriwether)創辦了長期資本管理公司(Long Term Capital Management,簡稱LTCM),LTCM 1993年成立以來,利用操作衍生性金融商品的槓桿作用,每年之報酬率皆超過40%。但就在1998年3月,俄羅斯發生金融危機導致盧布貶值,俄羅斯政府 只好宣佈停止支付國債利息,使得持有大量俄羅斯國債的LTCM損失慘重,資產從48億美元迅速跌落到5億美元。

 

此事件除了讓索羅斯受傷退場外,也造成市場上股、債市鉅幅重挫,引發極大的賣壓,並使市場流動性呈現停滯,造成所謂的「流動性衰竭」。由於LTCM的資金 來自世界各大銀行,造成虧損的連鎖效應使得全世界約有4000檔避險基金,高達十兆美元的部位岌岌可危,最後FED於1998年9月23日決定由16家債 權銀行共同挹注36億美元,接管LTCM。FED並配合在9月、10月及11月各降息1碼(0.25%),將聯邦基金利率由5.50%降至4.75%的最 低水準。這才平息LTCM瀕臨破產、俄羅斯償債危機及亞洲金融危機所串成的全球危機。

 

然而此一事件並沒有讓華爾街金童,與善於財務工程的專家,重視金融市場中可能再度出現的黑天鵝,依然在金融市場上大量發行衍生性的金融商品。金融人士顯然 認為,這些倒楣的事情,或者是在歷史重複不斷發生的泡沫,應該不會發生在自己的身上,更忽略了經濟學家歐文•費雪(Irving Fisher),在1920年曾經說過的警告:「低利與過度的借貸,會使股市過度成長,最後崩盤。」

 

命運的黑天鵝終究沒有放過投機人士,在2007年引發了更大的金融危機。這一次危機的肇因,就是歐文•費雪的警告,與許多金童貪婪的結晶。

 

2007年3月,美國第二大次級房貸公司New Century Financial Corp,遭調查非法放貸後下市,正式引爆了次級房貸的巨大風暴。接著在2007年8月,美國第五大投資銀行貝爾斯登(Bear Stearns),旗下兩檔與次貸相關的基金倒閉,導致15億美元的虧損,使貝爾斯登面臨可能破產的窘境,此事件導致華爾街多家金融業者停止房屋抵押貸 款,全美第十大抵押放款業者American Home Mortgage Investment Corp瀕臨破產,同時引發德國、法國、美國金融市場的信用緊縮,最後在2008年3月,貝爾斯登以每股2美元出售給摩根大通。

 

在2008年7月初,雷曼兄弟(Lehman Brothers)研究報告看空全美最大房貸公司房利美與房地美,正式掀起二房財務危機,在同年9月美國政府只好接管房利美與房地美,以防金融危機持續擴 大。但是黑天鵝持續出現在華爾街,空氣中彌漫著詭譎不安的氣氛,終於在2008年9月15日,全球第四大投資銀行雷曼兄弟聲請破產保護;全球最大的保險集 團AIG因籌資案失敗,轉向Fed求助400億美元,並決定進行企業重整;而全球最具規模的證券公司美林證券被美國銀行以500億美元併購。

 

其中以雷曼兄弟破產造成的衝擊最大,因為雷曼兄弟是具有158年悠久歷史的投資銀行,屬於作風保守的金融機構,但仍然玩起金錢遊戲,尤其是將房貸變成債券 (衍生性金融商品),精緻的包裝後轉售到各金融市場中,在台灣即是所謂的「連動債」,預估全世界約有1281億美元的債券型商品,將可能變成廢紙,就連台 灣的投資人與金融機構也災情嚴重。諷刺的是在2007年,雷曼兄弟還被《財星》(Fortune)選為「最被羨慕的公司」第一名。

 

類似的黑天鵝事件,或是類型完全不同的黑天鵝事件,會不會再度發生?而屬於個人操作生涯中的黑天鵝事件,會不會也悄悄的靠近我們的身邊?會的,非常肯定。我們永遠無法避開忽然現身的黑天鵝,因此在操作過程中,除了要記取歷史的教訓,更要謹慎面對每一次的操作。

 

有人說,既然熟悉了技術分析,應該在市場中大開大闔的操作,怎麼還在強調要保守的操作?原因相當的簡單,我們並沒有比華爾街的金童聰明,也沒有諾貝爾經濟 獎的光環加持,更不清楚哪一個時候的操作會凸槌而導致損失,最重要的是,我們的損失不會有其他金融機構伸出援手來進行拯救,而且操作的是自己的血汗錢,請 問,能夠不對黑天鵝持有敬畏之心嗎?

 

千萬別相信,所有的泡沫都是屬於稀有事件。再怎麼稀有的事件,相較於人類時間的恆河中,將是一個定數,過去的歷史已經重複太多次的泡沫了。在市場中活的久,總比活的燦爛好。各位投資朋友,你想選擇哪一種?

 

勿迷失於專家的定錨效應

 

著名的心理學家史洛維克與李生斯坦,提出了定錨效應(anchoring effect),運用在執行各種理財決策的時候,意思是指人們容易有先入為主的想法,此即所謂的經驗法則,這種主觀性的估計,其實非常容易受到額外資訊的 干擾,導致人們會對原先主觀性的估計加以修正,使其經驗法則產生偏誤,而經驗法則的偏誤即為「定錨效應」。

 

舉個例子來說,在消費市場中某一項產品的原始定價為1000元,此定價本來就包含一定的利潤在內,但是經過包裝與宣傳的鋪陳之後,我們可以將這一項產品的 定價標籤撕下,換成價格是2000元的標籤,成為放在陳列架上的定價。當消費者接受或者是習慣了這樣的定價之後,賣方便可以開始灑出誘餌,比如趁著週年慶 時提出7折的優惠。因為消費者已經被價格定錨,立刻會產生比價的效應,心想:此時只要花費1400元就可以買到原本2000元的產品,實在是太划算了。所 以消費者莫不紛紛掏錢購買,事實上,賣方仍然多賺取了400元的額外利潤,這一項東西還是很貴。

 

在金融市場中操作,我們是不是也被定了錨而毫無所覺?甚至造成我們錯誤的決策而不自知?

 

最常見的定錨效應是本益比的迷思。所謂的本益比(price/earnings ratio),又稱PE值,計算方法是以每股市價除以每股盈餘。投資專家常說,要投資低本益比的股票,事實上本益比的高低難以界定,因為每一項產業,在每 一個不同的時空背景,所得到的市場認同度將會不同,因此可以被接受的本益比高低也會產生極大的差異。假使某一檔股票的前景為投資人看好,便容易成為市場中 人氣聚焦所在,投資人願意以較高價格買進,那麼他將可以享受較高的本益比,甚至出現所謂的「本夢比」。

 

而不被市場中大多數的人所認同的股票,縱使當時本益比如何的低,股價的起伏仍然像是一灘死水,在多頭中如果無法吸引投資人的注意,這種股票在時空背景轉入 空頭時,將會有領先下跌的效應。如何評估本益比的高低?不如拋開以本益比為優先選股的條件,先以價格的擺動為優先考量,如此就不會被低本益比所惑,出現買 在低本益比的價格後出現更低價,不敢買高本益比的股票卻看見他屢屢創高,同時利用價格的擺動來觀察,也可以規避本夢比的泡沫在被戳破以前,能夠有所警覺而 先行退出。

 

在主控戰略中心網站中,個股遊戲專區裡的討論正巧有一個這樣的實例。在2007/10/29與2007/11/05兩天分別有網友提出,亞光(代號 3019)前三季的獲利是6.5元,為什麼股價沒有上漲呢?個人當時提出的觀點是:「 (1)若以基本面來探討,本益比約在17.18~10.73之間震盪,而其他同業本益比平均值約在45左右,該股會這麼低,代表市場認同度不足。(2)就 技術面而言,長線趨勢走空,短線在進行扭轉,是否能夠成功,請觀察會不會再破105新低。」

 

但另外一位網友在2007/11/08對該股有不同意見,他說:「風水輪流轉,只要公司基本面在,趁本益比低的時候不正是投資的好機會,等你發現市場都認 同了,通常股價也漲到高點了,你要那時再去追高還是趁低檔買進等待呢?」當時我的看法仍然沒有改變,故在同一時間與之討論時認為:「就技術面而言,股價又 破底,代表尚未出現訊號,亦即沒有「特定人士」對他有興趣,………,以個人經驗而來看,當基本面真正好轉時,技術面就會呈現出特定的走勢。」

 

技術面既然沒有出現可以值得進場的訊號,就不需進場。在這裡不是要宣揚個人的技術分析能力強弱,而是要告訴投資朋友,如果可以嗅出一點危險,就不要輕易去 冒險。其實研判的道理非常簡單,專業的投資機構,他們的專業評估,難道會落後我們一般的投資人?大股東與業內人士,對於公司的前景或是利多消息,難道不會 比我們早些時候知道?如果是這麼值得持有的公司,以這樣的獲利與相對的低本益比,法人與大股東早就爭相購入,此時股價的波動就會呈現出值得進場的訊號了,哪裡是這種要死不活的K線走勢呢?

 

保持警覺的好處是萬一憂慮成真,將可以避開股價不幸下挫的風險,如果是因為過度警覺而錯失進場的時機,損失的僅止於一次獲利的機會,荷包可不會縮水。

書籍基本資料

  • 分類:股票
  • 作者: 黃韋中
  • 譯者:
  • 出版社: 寰宇出版
  • 出版日期:2009-07-25
  • ISBN:9789570477955
  • 商城書號:F271
  • 規格:440頁/620公克

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