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由猎物转变为猎手的交易绝学

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理论上讲,人人都可以成为好猎手,但股市里很多人却成了别人的猎物。
股市是个零和游戏,你赚的钱一定是市场里其他人亏掉的。西方有一句老话:当你坐上赌桌半小时都还没发现谁是肥羊,那你就是那只待宰的肥羊。
如何才能实现从“猎物”到“猎手”的华丽转身?
首先,你要知道钱是怎么亏掉的。你先要明白游戏规则,知道哪些做法是错误的,拥有一套正确的入市和交易理念,你才能尽量做到不亏钱。
其次,你必须掌握猎手的武器。很难想象一个赤手空拳的人怎么能打败武装到牙齿的对手。放到股市里讲,猎手的武器就是一个好的交易系统。所谓交易系统,不是一套AI软件,而是由技术分析方法、买卖点、仓位管理以及其他一些维度的遴选规则构成的交易模式体系。
第三,即便你手里有了弓箭,也必须经过多次的练才能提高你的命中率。实战训练是必不可少的,一个经过设计的实战训练教程能够让人以最小的代价、最高的训练频率达成高效的训练结果。
炒股为什么会亏钱?
这个问题可能有五花八门的答案,但从技术操作角度讲炒股亏钱的原因只有一个——买入股票的价格高,之后在低位卖出。
人人都知道要“低买高卖”的道理,那为什么人们却会做出截然相反的举动呢?
只因看不懂股价的走势。
当我们买入一只股票后,如果上涨了,我们不知道它什么时候涨完,当它涨完跌下来,我们又希望它重新涨回去,当跌破我们的成本价,我们会期望至少能保本出局,一旦给了我们解套的机会,我们又希望它重拾升势,而一旦再度被套,就期待市场给第二次解套的机会,直到股价一路下跌,我们则一路期待股价能有个反弹尽量少亏一点出局,真反弹了,我们会希望它继续反弹或生怕卖出后继续反弹而选择了持股观望,等再次深套后要么是索性不管它而期待未来能解套赚钱,要么就是当亏损扩大到自己无法承受生怕继续下跌后导致更大的损失而选择在低位割肉卖出。……
凡此种种操作,皆因“看不懂股价走势”,最终成了别人的猎物。
所以,想要炒股获利的前提是先学会看懂股价走势。

股价走势归纳起来不外乎就是“上涨”、“横盘震荡”或“下跌”,乍一看谁都能轻易辨别股价的走势,为什么会“看不懂”乃至“操作错”呢?
有经验的人知道,任何时候看一个股价的走势图,如果不是它已经走出来了,其实很难判断它走势的性质以及后面将会怎么走。也就是说,你看到一张上涨走势图,假设遮掉后半部分,其实你并不能判断这个股后面会怎么走,下跌和横盘震荡也一样。
正是因为股价运动的不可预测性,才使得炒股变得魅力无穷,每次我们买入一只股票看上去都像是正确的,但随后的走势有可能让我们亏掉一笔。那炒股岂非就是一场赌博?难道就没有可以稳定获利的技术方法吗?
好消息是“有”,并且还不止一种。
有一种稳定获利的方法需要交易者具备评估股票价值的专业能力,在股价明显被低估时买入,直到股价被严重高估时卖出。但这个活儿一般人做不了,需要有较为准确的上市公司相关资讯材料和较强的专业研究能力。对于大多数人来说,基于直观的、未经编辑或演算的市场第一手数据(即K线图和成交量柱图)的分析技术更真实靠谱且较易上手。这类技术通常需具备两个特征:一,能够对股价走势定性;二,可给出技术上的高胜算买卖点。
1. 能对股价K线图走势进行定性归类,也就是能判定股价走势处于上升还是下降或是横盘,并可判断某个走势类型的完成。想想这个分析技术的效用?这意味着你可以在一个跌势走完后进场,也可以在一个升势走完时离场。
2. 能给出高胜算的买卖点,即可以指导你在什么时候进场,什么时候离场,而且正确率达到51%以上,胜率越高越好。世上没有一种方法是可以保证每次入场都能获利出局的,但是好的技术方法给出的买卖点,能让你赚时赚得多,亏时亏得少,赚的时候多,亏的时候少,长此以往的结果就是稳定盈利。
以上两点是稳定盈利技术必备的特征。除此之外,如果再有些其他维度的方法用于优选目标股以及提升交易成功率,则可构成一个实战效果极佳的理想交易系统。
简单举个例子,一个由5、20、60日三条均线构成的技术系统就可以对K线图走势进行定性分类:三线多头排列时是上升趋势,三线走平黏合时是横盘震荡。依据这个简单的均线系统也能给出股票的买卖点。最极端的均线交易系统是众所周知的“葛氏八法”,仅用一根均线就可以指导交易。但是,这样一个交易系统过于简陋,难以应对复杂走势。
遍览当今市场上的主流技术,能够对股价走势类型进行完全分类定性的方法首推缠论技术,不过有些学缠论的朋友会被绕进去,要么成了死磕理论的机械缠论派,要么就是晕头转向的缠论无用派,于真正的交易成功失之千里。
本号作者经过深入研究和实战验证,凝练总结了缠论最核心的技术要义,并精选一些切实好用的辅助技术融合而成简单易学的“模糊缠论”,这个模糊缠论以缠论技术思想为内核,抽丝剥茧,化繁为简,不再纠结于缠论画笔和中枢定位的细节,即便是初学炒股的人也可以在较短时间内掌握它并在实战中感受到它的威力,从今天起,本号将全面展开模糊缠论的介绍,送给有缘的股友们。


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