了解现金流折现

虽然对普通金融消费者而言，投资收益率和借贷利率是完全不同的东西，但实际上在金融学上却是一回事——都可以视作是现金流折现计算中的资金回报率。正因此，只要大致了解现金流折现是怎么回事，相关计算自然手到擒来。

明年的100元是绝不等价于今年的100元的，这是金融学中的一个基本概念。因为生命是有限的，早消费早享受，所以未来的100元价值是肯定不如当下的100元的，将未来的100元考虑当中的折扣，其实就是一个折现的过程。假若我们可以轻松实现10%的年化投资收益率，那么今天的100元到一年后就会变成110元，这也就意味着一年后的110元与今天的100元对你而言是等价的。而要知道一年后的100元相当于今天的多少元，就要用100÷(1+10%)=90.91元。一项投资是否划算，必须把现金流考虑进去才行。

比如说今年投资10000元，未来三年分别可以获得3500元、3500元和4000元的返还，你觉得这笔投资是赚是亏？如果简单累加，3500+3500+4000=11000>10000元，似乎是盈利1000元。但是若考虑了现金流折现的问题，答案就不同了。还是以10%的投资回报率为假设吧，那么一年后的3500元只相当于现在的3181.82元(3500÷1.1)，两年后的3500元只相当于2892.56元，三年后的4000元只相当于现在的3005.26元，将这三年折现后的数值累加仅为9079.64元。起初投资了10000元，从现金流角度就是-10000，之后三年累计收回9079.64元，现金流角度就是+9079.64，两相抵消就得到了倍成为-920.36的净现值(NPV)，即这笔投资考虑了折现还是亏损的。

明白了这个折现的过程，如何计算投资收益率或者贷款利率也就呼之欲出了，我们要做的就是找到那个让净现值正好为零的折现率。当然，这个过程人工计算极为繁琐，不过幸好Excel中内置了函数，只需要一小串代码即可完成这个工作。

示例一：计算定存收益率

在Excel中，有一个名为IRR的函数，可以帮我们快速计算这个折现率，接下来就让我们结合第一个示例来看这个函数如何应用。

目前，五年期定存利率是5.25厘，即1万元存进去，5年中连本带息可以拿到12625元。需要注意的是，5.25厘这是单利表述，而不是我们一般比较时的年化复利收益率。复利收益率是多少，必须要自行计算。一般来说，最简单的方法是开根号，将12625÷10000=1.2625这个值开五次根号后减一就可得到，在Excel中可以任意找一个空白单元格输入以下内容即可得到答案：

= (12625/10000)^(1/5)-1

按下回车后就会得到0.0477，即复利收益是4.77%。

当然，我们也可以用IRR来计算。对于上例定存而言，从现金流角度就是在T₀阶段支出10000元，然后T₁至T₄阶段现金流都为0，最后T₅则有12625的收入。所以我们也可以打入下面内容获得答案：

=IRR({-10000,0,0,0,0,12625},0.05)

按下回车后，我们同样可以得到4.77%的答案。上述公式中，{}中的，就是每年的现金流量，而0.05则是我们给Excel的一个猜测辅助值，有了这个值Excel会使用特别的方法穷举到收益率。如果你不给出这个值，Excel就会用0.1作为缺省值，大多数情况下也能得到最终答案了。绝大多数简单的一次投入一次回报类的投资都可以用上述两种方法来计算。

案例二：信用卡分期贷款

信用卡分期付款，是目前各大银行信用卡正在竭力推广的一项服务。而部分银行宣传方式以及一些报道也意无意的将信用卡分期的利率显得比较低，甚至让人感觉也就比房贷高这么一点点。真的是这么回事吗？找个案例，算了就知道了。

比如某在线购物网站针对一台售价为4499元的笔记本电脑给出了一个分12月还款的分期付款方案，每月还款额395元。这时部分宣传就会给出这样的利率计算方法，395×12÷4499-1=5.36%，在他们看来，4499元的电脑因为分期实际多支付了241元，这部分就是利息开支，除以原价就是贷款利率了。其实，这是有极大误导的一种算法。因为除了第一个月你是占用了银行4499元的贷款额度外，之后每个月都在逐月递减，最后一个月仅为十二分之一。始终用贷款总额来除，会低估了实际的贷款利率。

我们同样可以用IRR来进行计算，输入以下公式：

=IRR({4499,-395,-395,-395,-395,-395,-395,-395,-395,-395,-395,-395,-395})

按下回车我们就可以得到0.8121%的答案，请注意，因为是分12个月偿还，所以这里的是月利率，我们还需要将其×12才能得到最终的年利率即9.74%，这个数值可比之前看到的值高多了。

示例三：国债收益率

相比定期存款，国债其实是更佳的理财产品。以近期发行的国债为例，5年期的票面利率就达6厘。那么，这样的国债年化收益率到底是多少呢？由于国债每年付息一次，所以10000元5年期国债收益率计算公式如下：

=IRR({-10000,600,600,600,600,10600})

得到的结果是6%，与票面利率是一致的。

当然，国债由于每年付息，就会存在一个再投资风险的问题。IRR在计算时，是假设每年受到的利息都能以折现率的水平获得再收益，但这在实际生活中却未必那么完美，所以这样的算法会高估国债的收益率。Excel中有另一个函数MIRR可以弥补这个遗憾，我们可以输入下面的公式：

=MIRR({-10000,600,600,600,600,10600},6%,0.5%)

最后得到的结果是5.44%。这个公式中前面的现金流和IRR一致，6%则是IRR算出来的结果，而0.5%则是我们假设的再投资收益率，这里采用的是目前活期存款的收益率，最后得到的就是修正后的国债收益率。这个收益率相对而言更保守，在这个高票面利率时代更具参考价值。

其实，之所以有这样的误解，关键对于目前我国统计局发布的CPI数据类型并不了解，出现了误读。所以要弄明白这个问题，就需要对我国的CPI数据有一个深入的分析。

链式CPI指数缺位

CPI者，消费者物价指数也。虽然我国统计局每个月都会发布CPI数据，但很遗憾的是，统计局发布的都是CPI指数相比去年同期的同比增长数据和相比上一个月的环比数据，而CPI指数本身却并不发布——而在经济分析中，CPI指数本身却是相比同比环比数据更重要的基础数据。

是的，若对比美国劳工部发布的美国CPI数据，你就会发现我国的经济统计仍处于初级阶段，发布的CPI数据只能说是简陋的可以。姑且不说美国CPI各子项的详细程度，也不说美国CPI会考虑季节性调节因素，光光是链式CPI指数(Chained Consumer Price Index)就让中国的经济分析这羡慕。

所谓链式CPI指数，就是会设定某一个特定时间的物价水平为基点100，然后将此后每个月的物价水平都用相对100的指数来表示，这样我们就可以清楚的看出任何时点的物价指数相比过去任何时点的物价指数到底是高是低了。比如美国目前的链式CPI指数就是以1999年12月的物价水平为100点，而最新2011年3月的指数数值为128.618点，即这11年多里面美国的CPI累积上涨了28.618%。

重构CPI指数

由于国家统计局不提供链式CPI指数，所以我们只能依靠现有的同比环比数据进行重构。

最简单的重构方法，就是强行设定某个时点为基点100点，然后利用环比数据得出此后每个月的链式CPI指数。比如附图中就是以1999年12月的物价水平为100点，然后纯粹利用环比数据得出的物价指数。如果只是大体看看，这一重构方式就已经足够了。

但是，由于国家统计局给出的环比数据仅精确到小数点后一位数，是四舍五入后的结果，因此利用这个数据进行链式CPI指数的重构，时间越长，误差会越大。正因此，我们可以考虑用同比数据来进行修正，即：2000年1月至11月的链式CPI数据均以对应月份的环比数据计算而出，此后所有的链式CPI数据均采用已经重构出的去年同期数据配合同比数据计算，这样通过减少计算次数就可减少误差。

至2011年3月，采用最简单的第一种方法计算而得的CPI指数报收128.17点，即135个月中累计上涨28.17%，即累计年化CPI增长2.23%。

从链式数据看同、环比

有了自行重构的链式CPI数据，我们就可以比较真切的分析同比、环比数据了。

首先需要说明的是，下表中的同环比数据均是利用我们重构的链式CPI指数2计算而出的，因此其实际值与统计局公布的会略有出入，如2011年2月CPI同比上涨4.9%，而表中为5.0%，这是重构中无法避免的数据误差，但不影响我们的大致分析。

从表中我们可以看到，2010年3月CPI指数相比同年2月出现了高达0.7%的大幅下降，这一下降意味着在计算2011年2月和3月同比数据时的基数是有很大差别的，2011年3月同比数据在起步上就比2月高出了0.7个百分点，这意味着只要2011年3月物价水平即使和2月持平，同比数据也会高出0.7个百分点，只有2011年3月物价水平比2月低0.7个百分点，同比数据才会比与2月持平。而实际上，2011年3月物价水平只比2月降低了0.2%，这就决定了3月的同比数据要比2月的同比数据高出0.5个百分点(0.7-0.2=0.5)。

笔记本、手机巧搭配

这些年，在手机运营商的大力推动下，手机炒股深入人心。但是仔细分析比较，不得不承认笔记本电脑依然是最佳移动炒股终端。

从软件层面来看，从昔日钱龙软件开始，A股的股票行情分析软件也经历了十几年的发展，目前大智慧、同花顺、通达信等厂商都基于微软Windows系统开发了功能极为强大的行情分析软件。虽然随着手机炒股的兴起，大智慧和同花顺也顺应时代推出了手机版炒股软件，但是将这两者对比便可发现，PC版和手机版行情软件的功能相去甚远。尤其是近年大热的Level-2十档行情、DDX买卖指标等新的投资技术，依然未在手机版上实现；与此同时同花顺研发的点击下单等基于行情界面而非委托界面的快速下单技术也未引入手机端，再加上手机屏幕远较笔记本电脑来得小，更何况目前主流的PC端股票软件都允许投资者自定义界面，在一个屏幕上呈现投资者需要的特定信息，而这同样是手机版做不到的。所以无论是分析功能的全面还是下单的快捷，手机版股票软件都难以与PC版相比。

手机相比笔记本电脑的弱势，不仅仅在于软件上。硬件上屏幕和输入设备同样是两大软肋。目前多屏显示正在成为炒股软件发展的新趋势，当投资者在PC电脑上一个屏幕都嫌不够的时候，手机那小小的4寸左右屏幕又如何能够给投资者提供足够的信息进行参考呢？虽然伴随iPad等10寸平板电脑的问世，类手机终端的显示尺寸大幅跃升，已经接近了小型笔记本电脑的尺寸，但是由于iPad等平板电脑使用的软件与手机一致，迄今为止仍未针对大尺寸显示屏进行优化，所以在显示的内容上依然难以与PC端相提并论。此外，目前主流的智能手机使用的都是触摸屏而不设置实体键盘，这对于股票软件的操作无疑是一大障碍。在PC端上，股票软件中要切换到上证指数，一个F3键就搞定了，要看基本资料，一个F10键就能实现，而这些在手机上却是要通过界面选择多次点击才可，至于说输入代码切换股票对于手机而言更是复杂的事情，这无疑使查看股票行情的速度大大下降。当然，笔记本电脑相比台式电脑在输入上同样有缺陷，由于不配备数字小键盘，所以对于几乎大多数功能都设置了对应数字快捷键的炒股软件而言，利用字母键盘上的数字键来输入会大大降低速度——不过由于笔记本具有较强的扩展性，所以可以通过安装专门的USB数字小键盘来弥补这个缺憾。

当然，手机炒股这几年能够大热，不是没有其道理。毕竟，手机的便携性是笔记本所无法比拟的。综合对比这两者，笔记本更合适作为专业交易者远离平常交易平台后的交易终端，用来提供一个接近日常交易的环境，以完成复杂的看盘下单活动；而手机则更适合仅用于快速了解一下最新的报价信息和委托执行情况——尤其是在诸如拥挤的地铁上这种不适合使用笔记本电脑的场合。两者结合互补，就能搭建一个较为完备的移动炒股平台了。

上网，不同情况不同选择

移动炒股，光有手机或者笔记本电脑当然是不够的。这两者必须接入互联网才能真正发挥作用。而互联网的接入方式，又有多种不同选择。

用3G上网炒股，无疑是目前方兴未艾的移动炒股新选择。的确，相比传统2G网络，3G的上网速度大大加快，这一点对于数据流量较大的PC端软件更重要。目前，3G运营商共有3家：移动、联通、电信，交易者只需要去淘宝搜索一下“3G 资费卡”就可以找到很多种不同的上网套餐。目前，计费方式主要有两种，按时间计算和按流量计算，由于移动炒股的在线时间较长而数据流量并不算太大，所以按流量计算更合适移动炒股。

有了3G资费卡，还得搭配对应的硬件才能使用。由于移动、联通和电信三家的3G网络采用了截然不同的3G制式，所以得使用不同的硬件才行。对手机而言，虽然目前3G手机已经成为主流，但由于3G制式的问题，这依然是一个不小的麻烦。比如你有一个iPhone4，它内置的是WCDMA制式的3G模块，那么要使用3G上网就得使用联通的资费卡——但若你之前使用的是移动的手机卡，为了炒股换卡无疑就太麻烦了。针对这个问题，目前一个比较好的解决方案是使用名为MIFI的外置设备，这个像鼠标一样大小售价在六七百元左右的设备可以将3G信号转化为WIFI无线信号，你只需要利用手机的WIFI功能与其连接就可以通过3G网络上网，从而实现手机3G制式与3G资费卡制式的分离。至于笔记本电脑，传统的方法是选购与3G资费卡配套的USB上网卡，将这个U盘大小的硬件插在笔记本上即可上网；当然，如果你有了MIFI，也可以采用和手机类似的方法，利用笔记本的WIFI网卡连入3G网络。除这两种主流方法外，还有一个方法则是利用手机上网，然后再用手机模拟出WIFI信号让笔记本连入，虽然这个方法需要较高版本手机软件的支持，但是却可以省去MIFI或者USB上网卡的费用，对于那些本身使用的手机号码就有3G流量的用户(比如入联通网络的iPhone4用户)尤其合适。

虽然3G大行其道，但我们也不能忽视许多宾馆依然提供的是RJ-45网线接入方式，对笔记本而言可以直接使用，而手机则只能望而兴叹了。这也算是笔记本电脑在移动炒股上一个重要的优势吧——当然有了3G，这种传统的上网模式正变得日益不重要。

应对一：增加价格过滤带

“有效突破”，是技术分析中一个重要的概念。传统上判定有效突破的标准有两条：(1)突破幅度超过3%；(2)突破时间超过3天。这两条标准中，第一条其实就是通过设置一个3%的价格过滤带来过滤假突破。设置过滤带的好处很显然，可以防范那些对突破位浅触而止的假突破——在个股分析中这种主力资金操作的骗线行为经常会出现；当然，价格过滤带是一种“有损”应对，由于你是在股价突破事先设定的突破位3%之后才建仓，所以这3%的利润就赚不到了，若这之后依然是亏损的交易，则要多亏损3%。

当然，3%的过滤带规则仅适用于日线且未必对所有品种都适用，所以更常用的方法是使用ATR作为辅助手段来设置过滤带。ATR是 J. Welles Wilder Jr 研发的一个指标，是近年技术分析界大行其道的一个概念，被用来衡量分析对象单周期的波动。要计算ATR，首先要计算TR。TR为以下的最大者：

1、当前的最高减去当前的最低值。

2、当前的最高减去前收盘的绝对值。

3、当前的最低减去前收盘的绝对值。

而ATR则是指定周期内TR的平均值。你可以在原先设定的突破位基础上加上一个ATR作为入市位，那么低于这个水平的突破都被忽略。由于ATR是根据过去一段时间的波动计算而得，所以小波动品种的ATR会小于大波动品种，短时间周期的ATR会小于长时间周期，如此便可以实现过滤带的自适应问题。

应对二：用时间止损

有效突破定义中的第二条，其实也是一种应对假突破的技术，也就是用时间止损。和过滤带希望过滤掉假突破不同，时间止损强调的是假突破后尽快离场，从而减少假突破带来的损失。

用时间止损，是基于这样一种现状：成功的突破，一般都是干脆利落的，往往是快速突破你设定的突破位，然后快速远离突破位从而使你出现盈利，而与之相比假突破往往是扭扭捏捏的，要么轻触突破位后就反向运动，要么就是勉强突破突破位后止步不前，反正是盈利很艰难。利用这样的特性，在突破之后2-3个时间单位（日线图上即天，小时图上则是小时）后市场依然没有出现有利于你的运动，你就可以认为这不是一波成功的突破，从而离场。这样虽然可能出现亏损，但是与被止损的亏损相比往往是微乎其微，如此便可减少假突破的损失。这种应对方法由于不会提高你的入市位，所以是一种“无损”应对。不过若市场在轻触突破位后快速出现大幅度的反向运动，那么2-3个时间单位同样可能让你出现严重损失。

应对三：分批建仓

分批建仓，其实是在价格过滤带基础上的一个扩展。它的核心思想是放弃全仓买入或卖出的模式，而是将整个仓位分成三批或者四批，每批设置不同的价格过滤带，从而可以比较平滑的以较小的成本过滤掉不同程度的假突破。

这里以一个最简单的网格交易模型为例，假设模型决定当某股票价格突破20元时买入，在22元时获利了结，若跌破18元则止损离场。为了避免假突破造成的损失，所以决定利用ATR进行分批出场，此股票的ATR为0.4，所以就是用1个ATR三层建仓的方式来买入，分别在20元、20.2元和20.4元建仓。假设我们拥有的资金总计是3万元，那么在不分批建仓时，可能盈利和可能亏损均为3000元。但是引入分批建仓后，情况就复杂了。

先来看最简单的两种：第一种是三层仓位全部建仓并且实现盈利，由于有两层价位略微，所以总盈利是2675.4元，是不分批建仓时3000元的89.18%；第二种是三层仓位全部建仓并且依然亏损，由于买入成本小幅提高，所以亏损为3265.58元，是不分批建仓时3000元的108.85%。

赚时少赚，亏时多亏，看起来分层建仓似乎没什么好处嘛。其实，还有两种情况我们尚未分析，第一种就是假突破上破20元，但未到20.2元，由于只触及了第一层建仓，所以之后亏损的也仅是第一层对应的亏损，为1000元，仅为全仓时的三分之一；第二种则是假突破上破20元，但未到20.4元，由于只触及了前两层建仓，所以之后亏损的也仅是前两层对应的亏损，为2089.11元，仅为全仓时的69.64%。可见在遭遇那种浅触即止的假突破时，分层建仓可以极大的降低损失——当然这也是一种“有损”应对方式。

百分比通道：简单但适用性差

所谓通道线，大体可以视为均线的一个衍生。其往往是在均线的基础上，通过特定的算法得到上下额外的两根走势线，从而构成一个通道。而在诸多通道线中，百分比通道线无疑是最简单也最基础的。

百分比通道线(Envelopes)需要两个参数，一个是均线周期，另一个则是偏离度。而计算通道线时则是利用均线周期计算出对应的均线值，然后利用加减偏离度，就可以得到上下轴对称的一个通道。

技术分析在讨论日线图上“有效突破”概念时，有两大甑别指标：(1)突破有效位3%；或(2)突破并维持3个交易日。在实际使用中，第一个指标就可以发展成一个基于百分比通道线的技术指标和相应的交易模型。以20日均线±3%我们就可以绘制出一个通道线，同时我们可以规定当市价突破此通道线上轨的时候就做多，跌破下轨就做空，相比直接使用上升或者跌破20日均线作为交易系统，由于其提供了上下合计6%的过滤空间，所以可以规避许多的假突破。

不过，百分比通道线虽然简单，但是适用性却比较差。一方面，3%这个数值不过是传统技术分析用作判定有效突破的指标，但未必适用于所有的指数或者个股，分析者可能需要根据股性活跃与否自行设定偏离度；另一方面，3%是针对日线图使用的参数，而多时间框架分析是许多技术分析者热爱使用的分析框架，这就意味着在日线图上3%适用，但是即使同一个股票，到了小时图、15分钟图上也需要更换参数。不具有自适应性，这是百分比通道线最大的缺陷所在。

布林线：震荡突破两相宜

在诸多通道线中，布林线(Bolinger Bands)无疑是最广为人知的一种。从布林线的英文我们可以看出，其实质是一个布林带，只不过早年翻译成布林线，所以如今约定成俗就都称为“布林线”了。相比百分比通道线使用均线值的固定百分比作为通道的高度，布林线则利用了统计学中的标准差概念(一个反应样本离散程度的统计学指标)。

在计算布林线时，一般也需要两个参数：一个是均线周期，另一个是标准差倍数。比如布林线最常用的指标是基于20日均线和2倍标准差，其计算方法就是首先计算出20日收盘价的均值，同时计算出这20日收盘价的标准差，若是2倍参数，则是在20日均线值的基础上加上2倍的标准差便成为布林线的上轨，减去2倍的标准差便成为布林线的下轨。当然也有不少技术分析者喜欢同时绘出1倍和2倍的布林线，加上20日均线本身就形成一个5根线构成的布林带。

布林线，其基本用法是被作为一个震荡指标使用的。了解统计学的读者相信了解，标准差是一个描述样本离散程度的指标，而在样本正态分布的前提下，其可以描述样本值落在某个区间内的概率。以某样本均值等于20，标准差等于2为例，根据统计学理论上这个样本95%的值应该落在1.96个标准差区间内，即落在20±1.96×2也就是[16.08,23.92]中。回到布林线上，这也就是说在正态分布的前提下，股价在95%的时间内应该落在2个标准差(近似于1.96个标准差)构成的上下轨中。这也就意味着，在上轨处抛售或者下轨处买入，应该是一个高胜率的入市手段。

不过，如果真的这样使用布林线，就有些过于简单化了。布林线背后的数学假设是以股价走势符合正态分布为前提的，但问题就在于大量研究已经证明股价走势并不符合正态分布，而是具有长尾效应，即落在两端极端值的可能远高于正态分布的理论值——近年大热的那本《黑天鹅》讨论的正是这个问题。

由于存在长尾效应，所以当你在布林线2个标准差的下轨买入或者上轨卖出之后，往往还会遇到买了之后跌了再跌，或者是卖了之后涨了再涨的情况。正因此，许多布林线的使用者反其道而行之，将布林线作为突破类指标使用，按照趋势交易的思路来进行交易：当股价上升突破布林线上轨时买入，跌破布林线下轨时抛出。

不过，使用多大的标准差倍数来作为突破依旧是一个需要投资者自行判断的问题，一般来说波动较小的品种，比如美股S&P 500指数1倍标准差有时就是不错的突破轨道了，而对于那些波动较大的品种，比如黄金现货，有时则需要2倍标准差。

布林线两大衍生指标

作为一种广为传播的技术分析指标，布林线除了其本身的通道指标外，还衍生出了两个辅助判断的技术指标：通道宽度和通道位置。

通道宽度(BandWidth)：形象的来说，通道宽度指标就是布林线上下两条通道之间的差值；而从数学上来说，通道宽度指标则是标准差×标准差倍数，在计算布林线时，是先计算均线，再计算通道宽度，然后利用再这两个指标得出上下两根通道线的。通道宽度这个指标，其实质是表述了过去一段时间内(由均线周期决定)收盘价的波动情况，波动越大，则通道宽度的数值也会越大，反之波动越小，通道宽度的数值也会锐减。

在此前介绍布林线时曾经提及，不少技术分析者是将布林线作为一个突破指标在使用的，在突破上轨时买入，在跌破下轨时卖出。当然，在如此使用布林线时，一个有助于提高胜率的过滤条件就是：布林线开口收窄。所谓开口收窄，那是在图表上的体现，而用数学来表述则是通道宽度下降。纵观绝大多数交易品种，往往是一段大波动行情后就陷入盘整，而盘整到一段时间后又会出现一段大波动行情。通道宽度的价值就在于判断近期行情的波动程度——相比图表的直观，通道宽度由于是一个数字，所以能够更好的与过往历史进行对比，寻找通道宽度的历史低点区间，从而寻找更好的入市进行突破交易的时机。以上证指数20日2倍布林带为例，其通道宽度若低至5-6点后，往往就会出现一波大波动行情，这时候利用布林带进行突破交易，事半功倍。

通道位置：所谓通道位置就是将上轨线的位置设定为100%，将下轨线的位置描述为0%，从而得出当前收盘价相对上下轨线的位置——由于收盘价存在刺穿上下轨线的可能，所以此值可能大于100%，也可能小于0%。通道位置指标的主要用法是寻找背离。当股价还在不断上涨中，而通道位置却不能同步上涨的时候，就出现了背离，这意味着前一波上涨很是凶猛，股价可以到达通道中较高的高度，但是第二波上涨则开始出现了衰竭，无法继续达到通道中的较高位置。以近期的上证指数为例，10月12日时通道位置高达130%，而在11月8日上证指数再创新高时，通道位置却仅为87%，这就是一个很明显的看空背离。

Keltner带：用绝对波幅来衡量

虽然布林线可以被用作进行突破交易，但是其在这方面具有先天的劣势：只要近期上涨或者下跌过快，标准差就会快速增加，从而导致布林线开口极大，如果这时候利用布林线突破指标，往往会过于滞后，这也是为何布林线突破往往仅在低通道宽度情况下才被使用。

正因此，Keltner带就具有很大的替代意义了。Keltner带的算法和布林线很类似，也是在一个特定均值的基础上上下加减一个宽度值，只不过布林线是由标准差来决定宽度，而Keltner带则是有ATR（平均真实波幅）来决定宽度。

ATR是 J. Welles Wilder Jr 研发的一个指标，是近年技术分析界大行其道的一个概念，被用来衡量分析对象单周期的波动。要计算ATR，首先要计算TR。TR为以下的最大者：

1、当前的最高减去当前的最低值。

2、当前的最高减去前收盘的绝对值。

3、当前的最低减去前收盘的绝对值。

而ATR则是指定周期内TR的平均值。由于ATR是单日波幅的阶段平均值，而不似标准差衡量的是阶段波幅，所以不会因为大涨大跌而有极具变化，相对比较稳定。利用均线值±ATR×ATR倍数，就可以得到Keltner带了。目前缺省使用最多的是20日均线，20日ATR和1倍系数得到的Keltner带。

由于ATR比较稳定，Keltner带宽度变化不大，所以其始终是一个比较敏感的通道，很适合利用上下轨来进行突破交易，比如上一系数对于美股S&P 500指数就是很不错的突破判断辅助。

目前有不少交易系统就是基于Keltner带系数的优化设置而来的，比如一个针对日内交易者的操作系统使用的就是1日均线(延迟1天)，20日ATR和0.8倍系数，其实这个系统就是在昨日收盘价的基础上±0.8个ATR，一旦当日股价向上或者向下突破就做多或做空。

三值均线带：不对称的通道线

所谓三值均线带，应该算是绘制起来最为容易的通道带了。以20日周期为例，此通道带则是分别绘制过去20个交易日最高价、收盘价和收盘价的均线，从而构成一个通道。

之前我们介绍的布林线和Keltner带都是标准的对称通道，上下轨距离中线(收盘价均线)的距离相等，是由中线和通道宽度两个指标计算得出的，而三值均线带则是不对称通道线，其上中下三条线是分别计算的，彼此毫无关系，所以绝大多数时候是不存在对称情况的。

三值均线带背后的理念，更接近市场实际的运作。若以前一日的收盘价作为参照，在上涨过程中向上的幅度往往是要大于向下的幅度，反之在下跌过程中，向下的幅度要大于向上的幅度。正因此在上涨过程中，三值均线中的最低值均线距离收盘价均线的距离必然是要近于最高值均线距离收盘价均线，这意味着在向下突破时，其相较普通对称的通道线会更为敏感，更容易提前入场。

1年10倍的大师们

每个月20%的收益，复利下来就是差不多1年10倍的收益，可能吗？当然可能。从全球举行的多次投资大赛来看，1年10倍并非不可企及的高度。譬如近年出版的《1000%的男人》中的两位主人公菲阿里(Fairy)和炭谷道孝在2001年一场为期半年的比赛中分别实现了1098%和667%的投资收益，折算下来相当于51.27%和40.43%的月度收益，其中菲阿里在次年比赛中以709%的投资收益证明了自身的胜利绝非偶然，到了2003年，菲阿里以1131%的投资收益刷新了自己的纪录。

当然，要说全球性的交易比赛，拉里·威廉(Larry Williams)无疑是一个神话，在1987年的罗宾斯世界杯交易冠军赛(Robbins World Cup Championship)上用一年的时间实现了11376%的收益，虽然此纪录折算下来相当于48.47%，尚不如菲阿里后来的纪录，但由于此纪录出现较早，且1年时间的复利增长使其114.76倍的增长要远较菲阿里半年11.98倍的增长看起来轰动，所以可谓是在期货交易界广为人知。当然，纵览罗宾斯冠军赛，能够实现1年10倍收益的并不罕见，1985年的Ralph Casazzone，1997年的Michelle Williams（Larry Williams的女儿），2004年的Kurt Sakaeda都成功做到了这一点，显然利用期货等具有杠杆的交易品种，1年10倍绝非不可能。

1年10倍与每年10倍

既然1年10倍完全可能，那么上文提及利用归谬法的质疑是否就错了呢？当然没错，虽然投资大师那么多，但是如巴菲特这样能够一度成为世界首富的也不过这样一位，那些成功实现1年10倍的交易大师们，那么多年来的确无人能够挑战巴菲特的。那么问题究竟在哪里呢？

原因很简单，那些夺冠的交易大师们，实现的是1年10倍的漂亮战绩，但是要他们每年10倍，那是不可能的。之所以说每年10倍不可能，绝不是认为这些漂亮的战绩只是取巧无法重演——菲阿里三年实现的高回报已经证明了这种高收益的可复制性。关键在于，在真实世界中伴随高收益带来的资金规模越来越庞大，你不可能再轻松的实现高额收益，高收益具有边际效用递减的特性。

回顾这些交易大师的辉煌战绩，都是在一个较低的初始本金基础上实现的。1987年，拉里·威廉的本金是1万美元，而2001年菲阿里的本金更是仅为50万日元，如此小的本金是他们实现高收益的一个重要先决条件。

“船小掉头快”，这绝对是投资市场的至理名言。伴随资金规模放大，许多优秀的投资策略都会由于操作过程对市场的巨大影响而失效。

举一个最简单的例子，如果你采用超短线的“剥头皮”策略，即在卖一价格买入某投资品种，然后迅速以仅高一个单位(比如1分钱)的价格挂单卖出，一旦市场有小的波动，你就可以轻松赚到这1分钱的差价，事实上许多场内交易员干的就是这个活并且靠之稳定盈利。的确，这个策略可以让你赚不小钱，甚至实现不俗的月度收益，但是这个策略却不可能无休止的持续下去。当你的资金庞大到足以将卖一价的所有卖单都吃下来的时候，你的策略就开始出现问题了——如果你要坚持较低的成交价，你只能将剩下的买入单转为限价单挂在买一位置，有可能就因为买入不成交而错过了未来上调1分钱的波动；若是你为了确保成交在吃下了卖一的单子后顺带把卖二的单子也吃下来的话，你就会发现你吃下卖二的价格和你准备挂出的卖单价格是一样的，一买一卖除了付出手续费并赚不到钱，这一策略在大资金下失效。

又比如，你发现A股中在收市最后一分钟买入某个股票，第二天有0.5%的上涨就抛出是一个很成功的策略，可以比较稳定的盈利。但是当你资金规模变大后你同样会发现面对同样的难题，当最后一分钟卖单有限的前提下，你要么上调买入价格认为提高证券的收盘价来确保买入，但随之就会因此吞噬你的利润，要么用限价单导致可能错失买入机会，如此同样导致你的策略在大资金前提下失效。

是的，在巨大的市场规模前，以极小的资金实现1年10倍甚至100倍的收益并非不可能，这时候你的买卖行为对市场的影响可以忽略不计，近似于一种“无摩擦”的理想环境下运作。但是伴随资金逐步庞大，庞大到一买一卖会干扰短期市场价格的时候，你的投资策略早于“市场摩擦”之后就会阻力重重。巴菲特的伟大，绝不是在于其复合20%左右的年化收益率，而是在于其操盘上千亿美元的巨大投资组合，在一举一动都会对市场构成巨大影响“举步维艰”的前提下，依然难能实现这20%的收益，这等手段就不是那些以小资金获得高回报的交易大师所能比拟的——这也是巴菲特是所以被称为股神的重要原因。

定期定额，作为一种入市技术，因为这些年基金公司的大力推广而几乎家喻户晓。然而，伴随时间的推移，已有不少的投资者发现，定期定额似乎不如宣传或者是自身最初使用时来的那么美妙？那么到底是不是定期定额不靠谱呢？要用好定期定额，就得对其有一个正确的定位，充分了解它的局限性所在。

边际效用会递减

定期定额，即按照固定的周期以固定的金额去购买某个投资标的，可以是个股、基金、黄金等任何一种投资品种，当然在中国则是因为基金公司的宣传而被作为一种基金投资技巧而广为人知的。

的确，定期定额投资法在高价时购买的份额较少，在低价时购买的份额较多，所以平均下来的买入价必然是低于每次购买时的算术平均价的，正因此其可以获得比定期定量投资法更低的入市成本——这也是定期定额投资法作为一种入市技巧的价值所在。

但是，定期定额在这个问题上的优势也只是在于“定额”相比“定量”可以获得较低的入市价格，但是却同样无法避免“定期”投资边际效用递减的困扰。

在下跌市中补仓，有助于摊薄成本，一旦市况出现大幅反弹即可快速回到入市价甚至进而盈利。定期定额投资法之所以在过去数年尤其是2008年的大熊市中让投资者尝到甜头，靠得就是这个加仓摊薄成本的过程。但问题就在于，这种加仓摊薄成本的效用，是会伴随已持有仓位的增长而递减的。

很简单的一个例子，假如某投资者在指数6000点最高位时开始了一个定期定额计划，每月投入1万元。假若之后指数在此投资者每月定投时的价格分别为5000点、4000点、3000点、2000点、3000点和4000点。这7个月，此投资者累计投入7万元，其持仓平均成本是3442.62点，所以虽然4000点的位置相较其6000点开始时下跌了三分之一，但是其依然有16.19%的盈利——上述例子，其实是许多在2007年末2008年初才开始定期定额的投资者的亲身经历。

但是，且让我们来对上述例子做一点修改。假如上述投资者在6000点时经过了长期的定期定额已经有了市价18万元定期定额的投资，这些投资的成本是13.5万元，即相当于4500点。然后，同样是经历了上述的过程，7个月投入7万元，此时其前后共20.5万元的投入平均成本为4072.85点，相比4000点的水平依然有小幅亏损。若我们将上述例子改的再极端一些，原先合计有180万元成本135万元的定期，那么同样经历了 7个月投入7万元的定期定额之后，平均成本是4432.88点，相比4000点亏损不小。

是的，这正是定期定额的局限所在。定期定额在遭遇大跌时摊薄成本的效应，仅在最初阶段较为明显。当你执行定期定额的时间越长，那么后续执行价对于你整个投资仓位平均成本的影响就越小——这意味着一旦遭遇大跌，你买入的份额不足以大幅摊薄你的持仓成本，你的投资表现比起买入并持有的投资者也就是好上这么一点而已。

买入并持有的同盟

2008年的一场大熊市，让许多一度奉行“买入并持有”策略相信“死捂”的投资者开始反思这种策略是否真的适合中国国情。然而，这其中不少投资者却依然是定期定额的拥趸——在2008年大跌中刚开始的定期定额的确为他们买到了便宜筹码，进而在2009年的大反弹中赚到了钱。

但是，仔细分析定期定额我们就会发现，作为一种入市技巧，定期定额投资者其实天然就是买入并持有策略的同盟军，因为定期定额只告诉你合适买，却不告诉你合适卖——这其实只不过是换了一个买入方式的买入并持有策略而已。事实上，这也是为何基金公司对于定期定额投资法青睐有加的重要原因——定期定额使得基金公司有着稳定的资金流入，有助于降低操作风险，尤其是下跌市中流入的资金可以对冲其他投资者赎回造成的压力；至于定期定额之后的买入并持有，则可以杜绝赎回造成的压力，让基金公司可以稳定的收取管理费——还有什么基金投资者能比定期定额同时买入并持有来得更可爱更讨基金公司喜欢的呢？!

问题于是就来了：一方面，定期定额投资法偏好高波动性基金，从而可以获得更好的极端价格，但是就长期持有而言，低波动性高Sharp的基金肯定更为占优，但是鲜有投资者知道在通过定期定额投资法累积低价基金后还需要一个风格切换的过程；另一方面，即使在市场极端高估的阶段，定期定额投资者也不过是减少买入份额，而非卖出份额获利了结，这是一种颇为消极的手法，容易造成投资者“坐电梯”，错过大幅波动中的交易机会。

在正统的现代投资学理论中，定期定额及其背后的买入并持有策略不过是资产组合管理中的一种而非唯一技术，而动态平衡和CPPI两种资产组合管理技巧相比买入并持有均有其可取之处。未来本栏将对这两种理论再做介绍。

合约行情与连续行情

目前，股指期货共有四个合约同时交易，分别是最近两个月及最近两个季度的合约。但是，在股票行情软件中，股指期货数据中显示的往往不不仅于此。以大智慧行情软件为例，除了这四个合约外，还有类似“IF当月连续”、“IF下月连续”、“IF下季连续”、“IF隔季连续”四个品种，这四个品种一般被称为连续行情。

如果说注入IF1007合约、IF1009合约品种反映的是真实存在的股指期货合约的行情走势，那么诸如“IF当月连续”这样的品种，实际并不存在，只是由行情软件将不同合约行情拼接在一起构成的“虚拟行情”。部分技术分析交易者相信，分析股市发展，不仅要针对现货指数进行图表分析，还要在股指期货进行确认，若这两者揭示的趋势一致，那么分析的结果就比较靠谱了。

但问题就在于，股指期货合约寿命往往较短。如首批上市的IF1005合约到5月21日便结算，累计寿命不过25个交易日，即使是同批上市到年末到期的IF1012合约合约，寿命也不过半年多。仅用这种合约的行情，是无法进行长期技术分析的。所以期货交易者想出了“连续合约”这种变通方法，以“IF当月连续”这个虚拟合约为例，在4月16日至5月21日期间，其使用IF1005合约的行情，5月24日起至6月18日则采用IF1006合约的行情，而6月21日迄今，则采用IF1007合约的行情。

值得注意的是，诸如“IF当月连续”这样的虚拟连续行情由于使用的是不同合约行情进行拼接，而不同期货合约之间存在价差，因此在期指结算日前后由于实际使用合约数据的切换，会因此导致大幅缺口的出现，如“IF当月连续”5月21日收盘于2749.8点，而第二个交易日的5月24日却开盘于2814点，高开64.2点，这个巨大的向上跳空缺口在真实的行情中却是不存在的，IF1006合约5月21日报收于2789点，5月24日则开盘于2814点，不过高开25点而已，究其原因还在于5月21日时IF1005合约和IF1006合约有较大价差，这个价差便被被连续行情所体现。

成交手数与持仓量

量价配合，这是技术分析中一个重要的概念。对于股票，成交量自然就是这个“量”，那么股指期货呢？可以视作“量”的有两个指标：成交手数和持仓量。

成交手数之于股指期货，等于成交量之于股票。不过，由于股指期货支持T+0，所以成交手数虽然可以作为一个衡量行情活跃程度的指标，但是却只局限于短线尤其是日内交易活跃程度——某个交易日成交手数的增加，也许仅仅只是因为部分投资者当日来回交易的频率由三五次增加至十数次而已。

与之相比，持仓量，即未平仓合约数(Open Interest)则更能反映中长线股指期货交易者的活跃程度。纵观欧美发达期货市场，伴随行情上涨的火爆，未平仓合约数往往也会不断上升，当未平仓合约数过高，或者与商品期货价格背离之时，往往就是行情的一个潜在转折点——具体的分析方法与股市的量价配合分析颇为类似。

不过，由于期货交易的特性，直接使用具体合约的持仓量数据做分析会存在合约存续时间较短，分析长度不够的问题；而使用上文提及的虚拟连续合约行情虽然一定程度上可以解决存续时间长度的问题，但是由于结算日前后实际合约数据切换的问题会造成未平仓合约数的一个陡降再暴胀的过程，同样给分析带来。这时候，使用大智慧中将四个合约合并的“IF指数”作为分析对象，则可避免这个问题。

期现货价差与套利交易

股指期货，是基于现货的衍生产品。所以一般而言股指期货合约的价格在大方向上与现货保持一致，但是细节上则两者会略有差异，而反映这两者差异的便是期现货价差(Spread)。

比如假设目前沪深300指数的点位为2500点，而最近合约的点位为2550点，则我们可以说最近合约的期现货价差为50点。根据期货定价模型，理论上期货合约的期现货价差应该为正值，且受资金成本、到期时间长短等因素影响，到期时间越长则期现货价差应该越大，资金成本越高，期现货价差亦该越大。

对于套利交易者，期现货价差是一个极为重要的指标。若期货较现货有大幅溢价，则套利交易者可以通过做多现货做空期货来捕捉这其中的价差，由于期货合约到期必须按照现货价格结算，所以持有这样的套利组合至到期的结算收益便是期现货价差的对应值。对于套利交易者而言，可以用于套利的不仅是期现货价差，还包括不同合约之间的价差，当然技术要求更高了。

当然，对于我等普通投资者，套利交易难以实施，所以股指期货的期现货价差更多是作为一个观察指标，一个反映股指期货投资者看多情绪的指标。虽然股指期货的理论期现货价差有公式可计算，但是其实际运作却是受到市场情绪的影响，以沪深300指数的最近期合约为例，乐观时40多点的期现货价差亦是常见，悲观的时候甚至会出现负值。而在实际走势中，期现货价差与现货指数往往会出现背离，譬如现货指数依然新高中，但是期现货价差却难以出现新高甚至逐步回落，这往往意味着期货交易者不看好后市，很多情况下现货的确是逐步接近高点并见顶——反之现货指数新低不断，期现货价差却不再新低，则是有利于后市的背离。

期现货价差的分析，日内走势是主力，不过基于日K线的分析同样可供参考。不过由于基于日K线的分析同样会遇到合约切换等问题，其可靠性会相对较低。

多开双平是何意？

在查看股指期货实时交易时，我们除了会看到即时成交时间和手数外，还会看到诸如“多开”、“双平”这样形容交易性质的描述。那么，这些描述究竟是什么意思呢？

要弄明白这些交易性质的描述，首先就要对股指期货的交易过程有一个了解。在传统的股票交易中，一笔交易就简单的分为买和卖双方，但是到了期指交易中，就不仅要区分买卖双方还要追述双方原有的仓位性质，从而对于交易的性质做一个更精确的判断。正因此，一个期指交易者参与一笔交易，存在以下四种情况：

1. 多头开仓。当你原先没有空单的前提下做多买入一份期货合约，那么就被视为多头开仓，若不考虑套利等交易模式，这意味着你看好后市。

2. 空头平仓。同样是买入一份期货合约，若你之前曾经做空卖出过一份期指合约，那么如今的买入就只是平仓行为，这并不意味着你看好后市，只能说是不再看坏后市。

3. 空头开仓。当你原先没有多单的前提下做空卖出一份期货合约，那么就被视为空头开仓，若不考虑套利等交易模式，这意味着你看坏后市。

4. 多头平仓。同样是卖出一份期货合约，若你之前曾经做多买入过一份期指合约，那么如今的卖出就只是平仓行为，这并不意味着你看空后市，只能说是不再看好后市。

在了解了这四种交易角色后，我们就可以来分析一笔交易的性质了。先从最简单的一手买卖开始。

假若这一手交易的买方是多头开仓，买方是空头开仓，那么这笔交易就被称为“双开”，同样的道理，若买方是空头平仓，卖方是多头平仓，那么这笔交易就被称为“双平”。这两者不同的地方就在于双开之时期指合约的未平仓合约数会上升1手，而双平的时候未平仓合约数会下降1手。

当然，如果这一手交易的买方是多头开仓，卖方是多头平仓，那么这笔交易就被称为“多换”，由于实际上只是一份看多合约在不同的多头中转手，所以未平仓合约数保持不变；同样的道理，若这一手交易买方是空头平仓，卖方是空头开仓，那么就被称为“空换”，由于只是看空合约在空头中转手，所以未平仓合约数同样不会改变。

当然，上述只是最简单的一手交易时的交易性质划分。但实际交易中，更多的时候是多手多笔交易同时成交，其中存在不止一个的买家或者买家，于是这又会引发出其他不同的交易性质。

比如交易者A买入5手合约做多，显然这属于多头开仓。而这5手合约来自两个交易者，其中交易者B以空头开仓的形式卖出1手，交易者C以多头平仓的形式卖出4手。这5手交易实际上是由4手多换+1手双开组合，不过当其组合在一起时就被称为“多开”——因为这里面开仓的多单数量多于开仓的空单。反之亦然，若是交易者A的5手空头开仓卖单是由交易者B的1手多口开仓和交易者C的4手空头平仓组成，那么就被称为“空开”。

什么是缺口？

所谓缺口(Gap)，也就是价格跳空。按照Johon Murphy在《期货市场技术分析》一书中的说法，即K线图或者美国线图上“没有发生交易的区域，比如说在上升趋势中，某日的最低价高于前一日的最高价，从而在线图上留下了一段当日价格不能覆盖的缺口(或曰空白)”。

那么，缺口如何产生的呢？跳空高开/低开无疑是一个先决条件。这里就以跳空高开的情况作一个说明。所谓跳空高开，即当日的开盘价较前一个交易日的收盘价高出一定幅度，这样便会在分时走势图或者1分钟、5分钟K线这样的短期分析图上留下了一段没有发生交易的区域。当然，仅仅有跳空高开是不足以形成缺口的，同时还必须有两个先决条件：一、跳空幅度较大，使开盘价位置高于上一个交易日的最高价，当然，若前一个交易日波幅较小或者接近于光头阳线，则较前一个交易日收盘价略高往往同时也能够高于前一个交易日的最高价；二、全日交易不会出现反向运动使跳空区域回补。在满足了这两个前提之后，日线图上便会形成一个缺口。

四类缺口含义不同

缺口要回补，这是许多技术分析者常会提及的一个观点。但是根据Johon Murphy、Martin J.Pring等技术分析大师的专著，会被回补的其实只是常规缺口(Common Gap)，而在技术分析中更具有参考意义的则是另外三类缺口突破缺口(Breakaway Gap)、中继缺口(Runaway Gap)和衰竭缺口(Exhaustion Gap)。

根据Martin J.Pring的说法，突破缺口出现在价格形态向上或向下突破的时候，一般来说向上的突破缺口强化多头趋势，向下的突破缺口加强空头趋势。一般来说向上突破要伴随成交量的放大，向下缺口则未必。Johon Murphy指出突破缺口一般不被回补，即使有回补的趋势也仅仅是部分回补，如此构成的突破形态才有效，若是突破被完全回补了，反而意味着突破形态的失败。

至于中继缺口，根据Johon Murphy的说法，是在整个市场运动的中间阶段，价格再度跳跃前进，形成了一个或者一系列的跳空，这是趋势坚挺的重要迹象。由于此类跳空一般出现在整个行情的中点位置，所以可利用行情起始至中继缺口出现的位置来预测下一波行情的目标位置，正因此中继缺口也被成为测量缺口。

至于衰竭缺口，则是在行情末端出现的缺口。对于此缺口，Martin J.Pring认为若连续出现多个中继缺口，那么就要提防第二个或者第三个中继缺口实际上是衰竭缺口。而Johon Murphy则认为当突破缺口和中继缺口清晰可辨且价格达到目标价位后出现的缺口，就要按照衰竭缺口来分析了。衰竭缺口被回补，往往意味趋势的转弱甚至出现反转。若是在衰竭出口之后出现了反向的突破缺口，那么就会构成一个岛型反转(Island Reversal)，成为重要的趋势反转信号。

当缺口遇上股指期货

缺口出现，依赖开盘时的跳空。那么为何股市会出现跳空，按照传统观点一般的跳空不过是普通投资者在清晨看了日报知道了最新的新闻后在决定开盘价的过程中做出的非理性或者过度反应，正因为这是非理性或者过度的反应，所以缺口往往是一个错误定价，所以在日后甚至当日的交易中要被回补——正是因为这样的理由，所以在美国传统的美国线(HLC Chart)分析图中，开盘价是不被绘制在图标上不受重视的。至于突破缺口，则是因为市场真正出现了影响趋势的重大消息，机构投资者加入了决定开盘价的队伍，从而才会出现成交量放大的缺口，如此缺口的有效性才能得到验证。

但是，有了股指期货之后就不同了。股指期货的交易时间长于股市，以A股为例，本身9点半开盘下午3点收盘。而股指期货则是早上9点15分开盘，下午3点15分收盘。这意味着股指期货将早于现货市场15分钟开盘。理论上，未来A股现货市场开盘时，其价格应该参考最新的股指期货交易价格，否则便会存在可观的期货现货套利机会，而套利交易的存在也会使这两者的价格一致——这也就意味着，有了股指期货之后，现货的开盘价将不再是散户的非理性和过度反应的结果，而是最初15分钟纯机构投资者博弈之后的结果，这使得开盘价对于最新消息的定价将更为准确，更具有参考意义。

在这样的情况下，若机构投资者在股指期货的最初15分钟交易中对期指合约价格有了较大的推动，那么现货指数也必然要跟随出现较大的波动，于是乎现货的跳空就会出现的更为频繁——但是这样的跳空所具有的技术分析意义却被大幅减弱——因为其更多只是期货现货两个交易市场不同交易时段的一个反映。

投资者若注意以下恒生指数的K线图，便会发现这个跳空缺口对于恒生指数可谓是家常便饭，对恒生指数而言跳空缺口作为一种技术分析方法，其存在的意义极为有限了。那么，A股是否也会出现类似的情况，这仍有待于未来真实走势的验证。但是股指期货对于缺口的影响作用，是投资者未来必须意识到的一个重要因素。

策略一：市场中性策略

根据现代投资理论，股票投资的回报大体来源于两部分，一部分是由市场总体回报所贡献，这部分由β(贝塔)来衡量。一个β=1的股票代表市场指数每上涨1%，理论上这个股票也应该上涨1%，若是β=1.5，则理论上应当上涨1.5%；另一部分则是股票投资独立于市场总体部分的回报，这部分由α(阿尔法)来表示。假如过去一年市场上涨了10%，那么一个β=1.5的股票理论上应该要上涨15%，但是这个股票实际上涨了20%，则两者相差的部分5%即是α。

对于像基金这样的机构投资者，它们一般努力追求的便是α收益，努力跑赢市场便是成功。但是，即是是跑赢市场，也未必能够取悦的基金投资者——譬如2008年的大熊市中，不少绩优基金的跌幅可以控制在30%左右，相比当时从6000点到1600点的大势无疑是极为优异，但是30%的亏损依然让许多投资者不满意。这也是近些年追求绝对收益的对冲基金大行其道的重要原因。

对冲基金实现绝对收益的技术手段很多，而利用指数期货采用市场中性的策略便是一个重要的手段。所谓市场中性策略，就是在持有股票的同时做空根据β值计算对应的指数期货，如此便可化解掉持有股票时的市场性风险，而仅保留股票相比大势部分的收益。如此无论股市整体是涨是跌，只要股票表现强于整体股市，那么便可获利。

比如某投资者有1000万元的资金，动用其中的800万买入一个β=1的股票，为了实现市场中性策略，便需要卖出合约规模为800万元的股指期货，按照目前15%的保证金要求则需要120万元的保证金，剩下的80万元备用。若1个月后，这个股票上涨20%，大盘上涨了10%，则股票上可获益160万元，股指期货亏损80万元，两相抵消获利80万元；若1个月后这个股票下跌了5%，而大盘同期下跌了10%，则其持有的股票亏损了40万元，而股指期货盈利80万元，两相抵消盈利40万元——即使是持有的股票本身亏损的前提下。

市场中性策略的价值就在于只要选对强势股票即使看不清大势也能赚钱，熊市中也可以实现盈利，但是缺点就在于在单边大牛市中由于将大势的收益通过指数期货对冲掉了，所以其表现往往不如普通的单一多头基金。

策略二：期货实货套利

期货，是一个在约定时间允许你以期货标明价格买入或者卖出实货的合约，所以理论上其价格应该与实货有着休戚相关的关系。从理论上来说，期货的价格应该等于实货价格×无风险收益，如假设目前沪深300指数为3000点，无风险收益为3%，则1年后交割的沪深300指数期货合约的点位应该为3090点。

但是，由于市场参与者之间的博弈，事实上期货合约的价格大多数时候是与理论价格不一致的，这就为投资者提供了期货实货合约套利的机会。

比如目前沪深300指数为3000点，而2个月后交割的沪深300指数价格为3050点，那么投资者可以选择买入跟踪沪深300指数的指数基金，同时卖出这个指数期货合约，假设指数基金能够大体准确跟踪沪深300指数的表现，那么就意味着投资者可以在眼下3000点买入同时2个月后3050点卖出沪深300指数，赚到这50点(1.67%)的收益。考虑到这1.67%的收益仅用了2个月，其对应的年化收益高达10.45%。由于投资者在实货和期货之间一个做多一个做空，所以其收益与市场本身的波动无关，而仅与实货期货之间的价差相关，所以这被称为无风险套利。当然，上述的套利并非决然没有风险，最大的风险来自于买入的沪深300指数基金不能完全跟踪沪深300指数，此外若买入指数基金和指数期货的成本太高，则有可能使套利收益过低，甚至低于同期的无风险收益。

除了在实货期货之间套利，另一种思路就是在两个期货合约之间套利。对于两个交割时间靠近的期货合约，它们的价格理论上不该相差太大，若偶尔出现价格差异较大的情况，那么便可以通过做空价高者做多价低者来进行套利，不过由于两个合约到期日期不同，所以不能通过上例中持有至交割的方法来实现收益，而是必须等待两者价格差距缩小后平仓来实现收益，所以其风险要高于前者。

策略三：加强型基金

在美国，普通的共同基金是不会涉足股指期货的，它们依然以获得α跑赢市场作为己任。当然，不少新型基金则是充分利用股指期货，从而实现一些颇为奇特的结构。

比如执债券基金牛耳的PIMCO公司便曾推出过一个名为StockPlus的指数基金系列，其策略便是通过买入S&P 500指数期货来跟踪对应指数的表现，同时将剩下的剩余资金购买PIMCO旗下最自豪的债券基金，从而实现超出指数的回报。如StockPlus旗下的Total Return基金在过去五年中实现年化收益0.72%，跑赢同期S&P 500指数0.42%收益30个基点，而在过去一年中，此基金实现收益41.3%，更是跑赢同期S&P 500指数26.46%的收益。

又比如，近些年在ETF界最为大行其道的反向基金和杠杆基金，同样借助于指数期货的帮助。比如ProShares UltraShort S&P 500 Fund (SDS) 就是一个双倍做空基金，其通过卖出两倍规模的S&P 500指数期货，从而实现当日S&P 500指数每下跌1%，其净值上升2%的结构；而ProShares Ultra S&P 500 Fund (SSO) 则是一个双倍做多基金，通过买入双倍规模的S&P 500指数期货，便可以实现当日S&P 500指数每上涨1%，ETF净值2%的效果。对于那些因为账户限制，不能进行融资杠杆交易也不能进行融券做空交易的投资者，便可以借助这些ETF来实现变相杠杆和做空交易。