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基于期权和波动性的情绪指标
为了获悉不知情交易者的行踪和动向，技术分析师常会考虑期权交易活动和波动性衡量指标。期权交易可以作为市场投机活动的标志，而波动性可以成为市场交易者焦虑的表征。现在我们来具体分析。
期权交易和情绪
传统上，人们将一手股票（一般将100股视为一手股票）的统计数据作为衡量市场上的不知情交易主体和小投资者情绪的可靠指标，因为他们没有足够多的资金购买大量股票。市场上出现大量的买进一手股票的现象，表明不知情的投资大众对市场抱有过度乐观情绪。而当他们过度悲观时，也会大量出现按一手股票做空的情况。这个数据代表了市场上不知情交易者和大众的投机动向，在市场趋势反转时往往达到最高点。
如今，公开发布的期权数据代替了过时的零碎股数据，成了衡量公众投机者情绪的最好的指标之一。看涨期权是可以在特定的时间，以特定的价格购买某资产（通常是股票或大宗商品）的一种期权。看跌期权是可以在特定时间，以特定的价格出售某资产的期权。有些期权通过在时间和价格上做出更多规定而可能会更复杂。现在标准的看涨期权和看跌期权是交易范围最广、成交量最大的期权交易类型。期权市场从本质上来讲是投机市场。期权依靠杠杆利率来确定最大利润，在期权到期时有可能变得一文不值。所以期权已经成为不知情交易群体的投机工具。
我们看看如何在期权市场上评估投资者的情绪状态。假定杰瑞认定XYZ股票的价格会超过当前每股20美元的水平。杰瑞可以购买一份看涨期权，那么他就有权在接下来3个月里的任何时间，以每股20美元的价格购买100股XYZ股票。期权价格和权利金（假如是2美元）要比直接购买该股票的价格低。如果XYZ股票的价格上升超过20美元，杰瑞可以用之前确定的价格执行这份期权合约，这个价格此时对他是有利的。但是，如果XYZ股票价格在接下来的3个月里变化很小或者下跌了，那么杰瑞可以任由这份期权合约到期，他失去的是购买这份期权合约的那笔钱。因此，期权市场让杰瑞——不知情交易者的代表通过支付一小笔期权金，对股票的价格波动进行投机。当投资者认为股票价格将上升时，他们通过购买看涨期权进行投机。如果投资者认为股票价格将下跌，就购买看跌期权进行投机。如果投资者对股票价格极度看涨，他们就会购买价外看涨期权（out-of-the-money call option），这种期权是指协议价高于当前股票的价格，这是因为该股票现在的交易价格非常低。
若看涨期权合约的持有者正确估计了价格的涨幅，或者看跌期权合约的持有者正确估计了价格的跌幅，则这类期权合约都会被执行。如果投资者对于市场的变化方向估计错误，则执行期权合约是无利可图的。若期权合约持有者在合约到期前没有执行合约，则期权合约到期时会变得一文不值[1]。
由于购买看涨期权表明这个投资者认为市场将上涨，购买看跌期权证明是对市场看跌，所以，看涨期权和看跌期权的比率显示了投机者对于两类期权的相对需求。这可以让我们了解到投资者对市场变化方向的整体判断。看涨期权购买数量比看跌期权多，则表明市场中的乐观投资者居多。
使用看跌/看涨期权比率测量情绪
计算看跌期权和看涨期权的比率有多种方法。例如，可以使用购买看涨期权的权利金的均值和购买看跌期权的权利金的均值之比表示。理论上讲，权利金代表了买方对于购买期权的热切程度，以及期权卖方对于出售期权的意愿。但从统计学角度讲，这个指标用于测量情绪未必可靠。一些技术分析师把每天交易的所有期权产品的价格与每笔交易的成交量相乘，再求和，然后算出看跌/看涨期权比率（put-call ratio）。这种计算不仅要求有精确的数据，还要求有强大的计算能力，但是该比率提供的信息却未必很有用。还有一些人根据看涨期权和看跌期权的未平仓量（open interest）来计算这个比例。不幸的是，这个方法得出的结果只能算是代表逆向观点的一个普普通通的指标。
技术分析知识7-5
如何检验和优化震荡指标
当一个指标在围绕着一条水平线的某个区间震荡时，抓取买入和卖出信号的最常用方法是使用另外两条水平线，一条用于指示买入（多头），另一条用于指示卖出（空头）。（除了用卖出信号退出一个多头仓位之外，还可以告诉我们在用于建立空头仓位时，能够获得的最大利润是多少。）如果这个指标在低于上限时下跌，会发出一个信号，而如果它在高于下限时上涨，会发出另一个信号。如果这个震荡指标与市场同步，即在市场高点走高，在市场低点走低，则这个区间的下限就变成买入信号，而上限变成卖出（或做空）信号。在某些情况下，市场和这个指标是相反的，也就是说，当市场在低位时，指标是在高点，反之亦然。此时这个区间的上限变成买入线，而其下限变成卖出线。我们在这个测试方法中再增加一条规则，减少信号数量，以避免出现太多错误信号。这条规则是当出现一个买入信号时，记录那个价格方向和价格高点，只有后续价格超过那个高点时，才会执行买入操作。对于卖出信号来说，相反操作是正确的：价格必须向下突破前一个低点，才会执行卖出操作。
对所有可能的组合进行最优化处理，再据此确定这两条线的位置，看看①一些组合是否产生了比买入并持有策略更有意义的利润（在测试期间，持有股票的利润/亏损），②最大利润对应的优化后的线在哪里，以及③这种优化结果与其他方法和指标的比较。尽管这种优化可能得到出色的结果，但也可能只是源于对数据的过度拟合，在实践中并不可靠。假定一个结果被优化后的交易模型会在未来带来同样大的收益，这是一个严重的错误。在采用这类测试结果的参数时，你应该亲自检查一下。其实，当方法和指标显示能够超越买入并持有策略的利润时，如果不是这两条线的值出现了问题，可能就应该仔细检查一下这个指标的有效性。
当这个指标不是水平波动而是向某个方向漂移时，我们综合使用这个指标的移动均值的2个标准差（与第14章要讲的布林带很相似），得出买入线和卖出线，和水平线一样，也可以得到买入和卖出信号。这种测试是基于两个移动区间带的移动均值，这上下两个移动区间带是根据另一个移动区间带均值的标准差的乘数计算出来的。变量是移动均值的时间长度和用于确定上下移动区间带的标准差的乘数。接着，我们用前面提到的规则对历史数据进行优化，找出这些变量的参数。图7-2是一个例子，表明在获得有利信号时，区间带要比简单的水平线更有用。
计算看跌/看涨期权比率的最简单、最稳健的方法是计算每日看跌期权的成交量与看涨期权的成交量（McMillan，1996）。对于股市来说，原始的成交量数据和比率可以通过下载芝加哥期权交易所（Chicago Board Options Exchange，CBOE）官方网站的Excel数据表获得（网址：www.cboe.com）。根据期货行业协会（Futures Industry Association）的统计，芝加哥期权交易所是世界上规模最大的期权交易市场。
通过用移动区间带检验法（见技术分析知识7-5）处理所有股票期权的交易量，我们发现用这个模型在最优区间买入或做空，可以获得196.8%的回报率，而买入并持有的回报率是86.4%（如果在11年零4个月的研究时段里不进行任何交易）。这个模型的参数包括一个49日移动平均线，以及上下移动区间带的标准差的0.5倍和-1.66倍。如图7-2所示，数据和市场走势正好相反，所以上半部分区间是买入区间，下半部分区间是做空区间。
图7-2 每日总股票看跌期权/看涨期权交易量之比与标准普尔500指数（日线图：2013年1月22日～2015年5月31日）
注册市场技术分析师、数量分析服务有限公司（Quantitative Analysis Services，Inc.）的首席投资策略分析师肯·塔沃尔（Ken Tower），使用的是看跌期权/看涨期权交易量比率的10日移动均值与看跌期权/看涨期权交易量比率的126日移动均值之比，这个比值约等于2周移动均值除以26周移动均值。这两个均值的差距决定了期权市场波动的极值水平。高比率表明看跌期权购买方的数目多于看涨期权购买方，也就是不知情的市场群体比较悲观。
与上述专业投资者买入期权做对冲不同，另一种方法是杰森·哥佛特（Jason Goepfert）在研究期权作为情绪代理变量时用到的（www.sentimenttrader.com），称作ROBO法，即只计算零售的看跌期权/看涨期权交易量之比（Retail Only，Buy to Open）。不知情市场参与者倾向于以每天的开盘价买入投机性期权。这个指标所用的期权数据是投资者以开盘价购买的期权数量，通常数量不大。为了进一步控制这些数据，哥佛特将统计对象限制在开盘时期权交易合约数量不超过10份的交易，以减少大的机构买家对市场造成的潜在扭曲。
图7-3是ROBO和标准普尔500指数图。我们优化每周ROBO数据并将其与标准普尔500指数（1995年5月26日开始）进行比较，可以看到优化后的回报率是164.1%，而买入并持有的回报率是75.1%。图7-3上是36周买入线和卖出线的转向水平，上区间带是1.76倍标准差，下区间带是1.29倍标准差。
图7-3 周看跌期权/看涨期权成交量，ROBO与标准普尔500指数（周线，2009年9月25日～2015年5月15日）
波动性和情绪
还有一种分析不知情市场参与者行为的方法是分析波动性。波动性是衡量证券价格震荡幅度的指标，通常与价格平均值有关，与某个时段的涨跌无关。波动性最常见的计算方法是计算平均值的标准差。历史（已实现）波动率是指证券在过去某段时间的价格均值的标准差。例如，100日周期的波动性是指某个证券在过去100天中在平均值附近波动的幅度。在奈德·戴维斯研究所提供的图7-4中，波动性按照12个月的年度高点和年度低点的差值，与年度高低点差值的12个月移动均值之比计算。这种方式具备一定的预测能力，如图所示，我们可以看到这种波动通常表现出回归均值的特征，在围绕长期均值震荡一段时间之后，会向均值方向回归。
图7-4 股市长期波动性（月线图，1925～2015年）
但对于证券收益率来说，则未必回归均值。正如价格收益的分布存在着肥尾现象，波动性的分布也存在肥尾现象。另一个常见假设是波动性与价格收益相互独立，也就是说，支持这一说法的人认为预测证券波动性的能力，并不能帮助判断未来价格的方向或收益情况。一些证据反驳了这种假说。波动性能够衡量证券市场参与者的心理焦虑状态。当交易者心理紧张时，市场波动性就会上升，而当投资者对价格水平满意时，波动性就会下降。由于市场参与者是一个群体，而且是不知情的群体，所以波动性能够作为预测市场的一个因素。在图表中，当波动性这个比率超过26%时，我们就认为波动性过大了。在市场低位经常发生这种情况，因而接着就会出现上涨。相反地，尽管不一定非常准确，但低波动性通常表明市场会比较平稳，因为投资者此时并不是很急切。现在我们看看其他度量波动性的方法。
奈德·戴维斯研究所经常使用一种水平线法，用于获取买入和卖出信号。图7-5是一个关于每日标准普尔500指数波动性的示例，计算的是每日高点与每日低点之比的44日移动均值。当这个值超过了整个期间（1957～2015年）的水平均值的标准差的几倍时，就给出了买卖信号。超过2.5倍标准差的尖峰经常出现在市场底部，经常给出可靠的买入信号（58年里发生了9次，即平均每6.4年发生一次）。
图7-5 标准普尔500指数日波动性（1957～2015年）
用波动性测量情绪
隐含波动率（implied volatility）是从布莱克－斯科尔斯公式中推导出的一个指标。布莱克－斯科尔斯期权定价模型是确定期权价值的最常用方法，其中期权的价格被认为是一个函数，与作为基础资产的证券价格和期权行使价之差、期权剩余期限、现行利率以及基础资产的波动性有关。如果我们知道了期权价格、期权行使价、证券价格、利率以及期权的剩余期限，就能算出隐含波动率。所以，隐含波动率是由期权交易者在市场上对期权进行定价而得出的一个波动性指标。隐含波动率和历史波动率一样，是和市场价格有关的。隐含波动率会在遭受阻力、情绪冲动、不确定性、心理恐惧以及市场焦虑时出现，大多数在触底时发生。另一方面，当市场上涨时，可能会出现低隐含波动率，而当市场波澜不惊时，则可能出现峰值。由于隐含波动率表达了期权交易者的预期，因此我们可以通过寻找隐含波动率极值，确定市场的情绪状态。
VIX是标准普尔500指数的隐含波动率在交易所的代码。纳斯达克综合指数和标准普尔500指数的波动率分别用VXN和VXO表示。VIX、VXN和VXO在芝加哥期权交易所（CBOE）中作为期货和期权进行交易。这些指标不是用于测量历史波动率，而是测量所谓的隐含波动率。历史波动率是指过去的波动率，通常伴随着过去的市场焦虑而同步震荡。通过查看隐含波动率，技术分析师希望借此测量市场参与者对未来的焦虑程度。如图7-6所示，两种波动率并不是正好重叠的。这是因为它们代表了两种想法——过去的和当下的。奈德·戴维斯研究所计算了隐含波动率与历史波动率之比，发现在过去，当这个比值大于1时，标准普尔500指数每年平均下跌55.9%；而当这个比值小于-1时，标准普尔500指数上涨了140.5%。在大多数时间里（65%），这个比值介于-1～1。这是将情绪作为市场信号方法的一个很典型的特征。极端情绪是非常有意义的，是准确的反向指标。但是在大部分时间里，情绪处于中间位置，而且用处不大。
图7-6 历史波动率和隐含波动率（日线图：1990年12月28日～2015年5月28日）
VIX在择时上的最常见用法是用原始数据作图，然后观察出现峰值的点，因为那些点通常标志着重要的市场低位（见图7-7）。我们用移动区间带优化方法处理了VIX数据，发现经过最优化的模型，在20年里产生了512.7%的回报率，而买入并持有的回报率是259.9%。这个模型的参数是22天，上下限分别为1.08倍标准差和-0.68倍标准差。
哥佛特建议的另一种将VIX当作市场择时指标的方法是3个月VIX价差，也就是VIX1个月后的期货和3个月后的期货价格之差，如图7-8所示。哥佛特指出，“如果期货交易者认为短期内波动性会大幅上升的话，这个价差就会比较大”，反之，这个价差就会比较小。由于波动率通常是在市场底部出现，价差大往往意味着这是一个买入信号。我们用移动区间带方法检验这个概念，就会发现这个价差可以用来做预测。这个模型在10年里产生了最高197.5%的回报率，而买入持有产生的回报只有74.0%。这个移动区间带的平均时间是49天，其上下限分别为1.99倍标准差和1.38倍标准差。
图7-7 标准普尔500指数和VIX（日线图：2014年3月25日～2015年5月22日）
图7-8 VIX3个月期货价差（日线图：2014年4月17日～2015年5月22日）
民意调查
衡量市场参与者情绪的另外一种方法是询问参与者的意见，看看他们对市场是看涨还是看跌。虽然这看似是收集人们对市场预期的信息最直接的方法，但是抽样方法的问题和其他与民意调查相关的偏见问题等层出不穷。不过尽管存在偏见，只要定期进行民意调查，调查结果也能说明大众的心态。在市场顶部的时候看涨，在市场底部的时候看跌，所以民意调查的结果是反向指标。这种方法可以用来收集不知情市场参与者的信息，衡量该群体的情绪。现在有多家公司收集、发布根据民意调查采集的民众信息。我们来具体看几例。
咨询师意见
投资者智慧（Investors Intelligence）公司是英国股立方有限公司（Stockcube Plc）在美国的全资子公司，位于纽约州的新罗谢尔，通过情绪调查服务，提供市场投资者的情绪方面的信息。自1963年以来，该公司每周阅读大约120份独立（不附属于任何经纪人或公募基金）的投资咨询简报，然后统计出看涨、看跌或预期市场将出现调整的分析师的比例。表面上看，财经评论员的见解应该更加深刻，应该比大众的观点更加贴近整个市场的动向。但是根据过去40年的情况看，这种观点不正确，尤其当市场处于极端状况下时更是如此。因此，公司公布的这份调查结果只是提供了不知情市场参与者的信息，只能作为一个反向指标。他们的研究结果表明，当市场上看跌的咨询师超过一半，或者看涨的咨询师少于两成时，股票市场上一般就会出现买入信号。另一方面，当看跌的咨询师的百分比少于两成，且看涨的咨询师的比例在55%～60%时，市场上就会出现卖出信号。该公司并没有给出他们对这些数据的检验过程，只是声称这是通过观察45年以上的统计数据而得出的结论。
使用这种信息进行交易决策的成功概率是值得商榷的。索尔特和斯塔曼（Solt，Statman，1988）认为，投资咨询师的情绪与股票投资回报率之间不存在统计学上显著的相关性：原始数据和多种处理方式，并没能证明它曾产生过多少参考价值。科尔比（Collby，2003）研究了咨询师情绪数据在1～1000周的指数移动平均值交叉时的投资绩效，没有发现盈利证据。
而其他人所做的一些研究表明，经过一些调整修改，咨询师的过往情绪对于确定未来股票市场价格动向，还算是一个比较有效的指标。我们用移动区间带检验法优化这个比率指标，得出了相当不错的结果，见图7-9。
图7-9 投资者智慧公司咨询师意见，看涨与看跌之比（周线图：2007年11月～2015年5月）
情绪的标准计算方法是用看涨咨询师数量除以看涨咨询师和看跌咨询师总数而得出的百分比。将这个百分比绘在图中，就可以用于确定买卖信号。应用这些数据，我们用36周移动区间带检验方法进行了优化，发现这个方法在20年里产生了310.5%的回报率，而买入持有策略产生了184.0%的回报率，上下区间带分别采用了1.91倍标准差和1.26倍标准差。
如图7-10所示，奈德·戴维斯研究所使用了这个比例的10周算术平均值，在1970年9月18日至2015年5月22日，可以看到超过69％的升幅导致了一年1.4％的收益率；而低于53％的降幅导致了一年12.0％的收益率。如果只看多头交易，采用水平线交叉法，得出的年化收益率是10.1%，而买入持有的收益率是7.4%，这些都是可信的结果。
图7-10 美国个人投资者协会，10周移动平均看涨/看涨和看跌投资者比率（周线，1970年9月～2015年5月22日）
科尔比（2003）认为当多数咨询师看跌时，市场价格会上涨。他建议采用一个乐观倾向决策规则（optimistically skewed decision rule），依据咨询师情绪，找出市场极度悲观的时期。在这种决策规则下，每当看跌的市场简讯百分比超过54周看跌指数移动平均值加上10个百分点之和时，投资者就进行做空交易。采取这个策略，1982～2001年，投资者获得的净利润要比单纯买入持有策略高70.3%。
美国个人投资者协会
美国个人投资者协会（AAII，网址：www.aaii.com）编辑了一份针对15万会员的每日追踪信息，搜集他们对未来6个月证券市场的看法。德邦特（DeBondt，1993）发现，AAII调查的会员倾向于根据过去的股票收益对未来进行预测。我们用移动区间带方法分析股票分布的百分比数据（见图7-11），发现21年的回报率是590.8%，而在这期间买入持有策略的回报率是353.8%。其中参数是3个月，标准差的倍数分别为-0.41和-0.57。负的倍数表示信号来自移动区间带的低位，说明熊市的信号比牛市信号更可靠。
图7-11 美国个人投资者协会看涨/看涨和看跌投资者（月线，1990年10月～2015年5月）
Consensus看涨情绪指数
位于密苏里州独立城的共识有限公司（Consensus，Inc.，www.consensus-inc.com），根据多个经纪公司分析师和第三方咨询服务公司的观点，编撰了Consensus看涨情绪指数。该指数涵盖了多种方法，包括基本面分析、技术分析和周期分析等。Consensus公司在计算这个指数时，只参考那些已经发布了的信息。
市场风向标
位于加利福尼亚州帕萨迪纳城的市场风向标公司（Market Vane Corporation，www.marketvane.net）对100位顶级的大宗商品交易咨询师对期货市场的观点进行了调查，包括股票指数，美国长期国债、黄金、白银、日元、原油、黄豆、牲畜、白糖和其他大宗产品等。这个数据用来构建每周发布在《巴伦周刊》上的一致看涨统计数据。
Sentix情绪指数
诞生于2001年2月的Sentix指数（www.sentix.de）是一个面向德国投资人征求市场观点的综合调查指数，也涵盖了美国股票市场和债券市场。该指数每周五征集意见，次周星期一在德国发布调查结果。约有3100个投资者参加了调查（其中有690个机构投资者），征集对象对12个不同市场发表看法，具体包括德国法兰克福DAX指数（DAX）、德国科技股票指数（TecDAX）、欧盟50股票指数（EuroSTOXX 50）、标准普尔500指数、纳斯达克综合指数、日经指数（Nikkei Index）、债券期货（Bund-Future）、美国长期国债期货、欧元兑美元汇率、美元兑日元汇率、黄金和原油。调查意见包括投资者未来一个月（短期）和六个月（中期）的市场预期。休伯纳（Huebner，2008）描述了Sentix数据在预期市场动向方面的多种用途。凡·戴尔（van Daele，2005）在关于噪声交易者的行为模式的博士论文中引用了Sentix数据。
消费者信心指数
世界大型企业联合会（www.conference-board.org）是世界领先的经济指标和就业指数的发布机构，每月报告消费者信心情况。消费者信心指数是根据对5000户美国家庭代表的抽样调查计算得出的。与其他民意调查类似，这项调查是股票市场的一个反向指标。如图7-12所示，奈德·戴维斯研究所发现，从1969年至2015年，当这个指数超过113时，表明消费者过于乐观，股票市场的表现却比较平淡（每年收益率为0.20%）。相反，当多数消费者对市场比较悲观，即当这个指数降低到66以下时，股票市场的每年平均涨幅却达到了14.8％。
图7-12 消费者信心指数（1969年2月～2015年4月）
资料来源：世界大型企业联合会。
其他测量逆向观点的指标
我们上面讨论的基于民意调查基础上的市场情绪指标，主要是依据市场参与者对市场的观点编制。当然，我们并不特别关心市场参与者对市场是否乐观的表态，而更关心市场参与者的乐观情绪达到什么水平时，会导致买入行为和证券价格上涨。我们接下来介绍基于市场价格波动的逆向观点的测量指标。
买卖高潮点
投资者智慧公司使用“高潮点”（climax）这个说法指代在一周内发生的某个特定事件。当市场出现一个52周新高点，同时价格在前一周收盘价之上收盘时，就证明出现了一个买入高潮点（buying climax）。当市场形成一个52周新低点，并且在前一周收盘价之下收盘时，就出现了一个卖出高潮点（selling climax）。投资者智慧公司声称“之所以对高潮点的定义如此严格，是因为这样可以帮助我们精确、稳健地确定是否真的出现了这种现象。保存历史上出现的买卖高潮点的纪录是非常重要的。我们注意到市场的转折点经常会伴随着买入或卖出高潮点数量的突然增加。”图7-13显示了2014年5月至2015年5月的买入和卖出高潮点。他们的研究表明，如果当时曾在买入高潮点时卖出，以及在卖出高潮点时买入，那么在4个月之后，他们对于市场价格变化方向的预测正确率为80％。
公募基金统计数据
由于公募基金投资者大多数是不知情的大众投资者，因此在确定不知情市场参与者的思想和行为方面，公募基金统计数据往往非常有用。最可靠的统计数据是股票公募基金所持现金占总资产和调整利率后的资产的百分比。
公募基金持有现金占资产的比率
众所周知，公募基金的现金持有量是证券市场的反向指标。公募基金持有现金有多种理由，但是基本特征是在市场底部常出现高比率的现金准备金。根据早些时候福斯贝克（1976）和奈德·戴维斯研究所做的研究成果，哥佛特（2004）在道氏奖（Charles H.Dow Award）获奖论文中指出，经过利率调整的公募基金的现金准备金要比头寸中的现金百分比这一指标更加可靠。他认为，把公募基金持有的现金根据利率进行调整，在1962年1月至2015年4月，当这个金额降到低于最低限度时，股票市场在接下来的一年里平均上升了8.1％。当现金水平处于最高位时，股票市场在接下来的一年里平均下跌了6.1％。
图7-13 买入和卖出高潮（2014年5月～2015年5月）
资料来源：Investors Intelligence。
奈德·戴维斯研究所发现，股市与经过利率调整的公募基金的现金百分比也具有同样的关系（见图7-14）。对根据利率进行了调整的13个月的股票公募基金现金资产百分比平均值的偏离值进行研究，在1962年8月至2015年4月，我们发现，通过在高于0.1的偏离值时做多，以及低于-1时做空，可以获得综合年化收益率11.6%，而买入并持有策略的年化收益率为7.0%。
图7-14 经过利率调整的公募基金的现金头寸（月线图：1962年8月～2015年4月）
Rydex基金
过去几年里，公募基金管理公司表现出了风格和金融杠杆方面的不同特征。Rydex全球咨询公司（www.rudexfunds.com）的投资风格已经自成一家，其中不仅包含标准的纯多头股票投资基金，还包括复制市场平均水平（如美国标准普尔500指数和罗素2000指数）的基金，以及在投资组合中增加杠杆的其他类型的基金。这些都被称作牛市基金，随着股市上涨而升值。与此相反，Rydex以同样的方式提供了反向基金，专门对平均指数和其他指数进行做空交易。这类基金被称作熊市基金，随着股市下跌而升值。如果公众预期市场将上涨，他们会买入牛市基金，卖出熊市基金，反之亦然。这两个基金所持有的资产比例，可以让我们了解基金的不知情投资者对于市场走向的预期。
奈德·戴维斯研究所发现，每当这些投资者看涨的时候，市场无一例外都会下跌。从1994年1月到2015年4月，当这个比率超过82.5，市场买入牛市基金的金额比买入熊市基金多时，股票市场按年计算下跌了5.8%；而当投资者大量买入熊市基金时，这个比例降到了52.2或以下，则股票市场上涨了52.2%（见图7-15）。这些结果表明，情绪和未来的市场方向有明显的关系。
图7-15 Rydex全球咨询公司牛市基金和熊市基金（日线图：1994年1月13日～2015年5月27日）
保证金贷款
每周出版的《巴伦周刊》会汇总刊登前一个月纽约证券交易所的保证金贷款金额。分析师通常考虑的是不知情投资者举借的保证金余额，尤其是当市场处于峰顶的时候。请记住，当不知情投资者非常乐观时，他们就会把大量资金投入股市，而且可能还通过用保证金购买股票的方式给头寸加杠杆。近年来，跟踪保证金贷款余额的人发现，这个指标反映了职业投机者的情况，但效果可能没有以前那么明显了。另外，要想发挥保证金贷款预测市场的能力，需通过持有能规避美联储保证金要求的金融衍生工具头寸来实现，该要求只适用于银行。长期资本管理公司曾经出险的部分原因是其持有的衍生工具合约价值多达万亿，造成了巨大的风险，而其中多数合约的保证金要求很低。尽管有这样的顾虑，我们用移动区间带检验方法对保证金贷款进行优化处理，结果表明在过去的44年里，回报率达到了3810%，而买入持有策略的回报率是2045%（见图7-16）。更有趣的一个现象是，从1983年起，每一次大的下跌都有信号提示，包括1987年大跌和每一次市场到达底部。有些信号是错的，但是几个月内就可以调整回来，造成的损失极小。这个优化模型用到的参数是5个月周期，分别用1.04和-0.85作为上下区间的标准差倍数。
奈德·戴维斯研究所用水平线方法而不是移动区间带法检验保证金贷款作为市场方向的指标。研究用15个月保证金贷款变化率作为指标，买入线为-21%，卖出线为48%，发现从1970年1月到2015年3月，在买入信号出现的18个月后，平均收益达到了45.2%（见图7-17）。卖出信号不重要，因为卖出信号出现后的业绩并不理想。其中部分原因是卖出信号和其他情绪信号一样，是在投资周期的早期阶段出现的。乐观情绪的发展是渐进的，所需的时间通常比预期的要长，而恐慌情绪通常快速而陡直，能更快、更清晰地提供价格底部的信号。
图7-16 保证金贷款和标准普尔500指数（月线图：1983年1月～2015年5月）
货币市场基金资产
当保证金贷款余额显示投机者正在借钱加杠杆，来放大自己的头寸时，如果不知情市场参与者打算从市场抽回资金，持有现金等价物，则货币市场基金就是最好的存放资金的投资工具。作为一个逆向指标，当投资者比较悲观，而货币市场基金的资产规模扩大时，就可以预计市场将要见底了。奈德·戴维斯研究所发现了货币市场基金资产的关系（见图7-18）。通过对13周变化率进行标准化处理，确定买入和卖出水平线，他们发现，当相对前一周上升时，28.6%以上的升幅会得到27.1%的年化收益率，而下跌17.9%对应的年化收益率只有7.8%。换言之，如果上升速度持续下降一周时间，股市的上涨收益就消失了。这是一个有趣的结果，因为这意味着在投资货币市场基金的背后存在一个动量：一旦停滞，会影响到股市未来的表现。
相对成交量
另一个测量不知情市场参与者情绪的可靠指标是纳斯达克和纽约证券交易所成交量之比（见图7-19）。当大众对于投资纳斯达克股票的热情上涨，纳斯达克成交量比纽约证券交易所成交量高时，该比率就会逐步上升。当该比率达到峰值的时候，市场趋势也会见顶，而当该比率降到最低点的时候，紧接着会出现市场趋势的底部。从1998年8月到2015年5月，奈德·戴维斯研究所通过研究发现，当成交量比率升高到某个上限值之上时，标准普尔500指数的年化亏损率为12.7％；而当该比率降至低于某个下限值时，标准普尔500指数的年化收益率为29.4％。这些数据说明这个简单易算的比率具有很好的盈利预测作用，能够辅助投资者获得丰厚的利润。
图7-17 保证金贷款和标准普尔500指数（月线图：1970年1月～2015年3月）
图7-18 货币市场基金资产与标准普尔500指数（周线图：1985年4月4日～2015年5月29日）
不知情投资者卖空
从过往情况看，卖空几乎已经成了一种专业活动。如今许多金融衍生工具的交易也是如此。衍生工具的现代用途就是通过做卖空交易来降低风险。以前卖空交易的情况与人们对某个公司的观点之间的密切关系，现在已经逐渐弱化。另一方面，卖空的数量似乎随着市场的上升而增加，因此，这仍然算是一个逆向指标。
空头净额比率（short interest ratio）是根据各大主要交易所的数据计算的。传统上是根据每月纽约证券交易所的数据计算，结果在《巴伦周刊》和其他财经杂志及报刊上发表。计算方法就是将特定报告日所有股票卖空的总数量除以当月的成交量平均值。科尔比（2003）指出，1932～2000年，在长达69年的时间里，如果当前的比率大于74个月指数移动平均值，就会出现一个买进信号；如果小于74个月平均值，就会出现卖出信号。虽然这个指标让人们赚到了钱，但是还是没有买入持有策略获利多。该信号只适用于多头投资者，而且有一半的时间该指标是无效的。
图7-19 纳斯达克成交量与纽约证券交易所成交量之比（1998年8月～2015年5月）
奈德·戴维斯研究所（见图7-20）发现，当这个比率大于3.4%时，发出的做多信号很有价值。从1988年1月到2015年4月，年化收益率是21.2%。有趣的是，早在人们使用金融衍生工具、卖空成为对冲交易的有效手段的时候，这些结果就产生了。
图7-20 空头净额比率与标准普尔500指数（月线图：1988年1月～2015年4月）
有关卖空数据在个股方面的用处，以及确定发生“轧空头”（short squeeze）的可能性，也就是做空的卖方回补时，导致股价快速上涨的现象。个股卖空的数据是有的，但是常夹杂了其他许多变量的影响。要获得更有用的公司层面的信息，必须要进行数据挖掘和过滤，削弱衍生工具的交易产生的负面影响，因为这类交易本身很少能够改变公司经营的前景。费尔·厄兰格（Phil Erlanger）在这方面做了大量的工作，在自己的网站（Erlanger.Com）上定期发布结果。他发现，针对个股做空数据进行分析时，需要用到的过滤因素包括：①数据需要根据分拆进行调整，不仅是价格调整，成交量和卖空净额也要调整；②根据短期成交量波动，对个股卖空数据进行标准化处理；③需要根据过往数据对卖空数据进行标准化处理和调整。在5年时间里，根据平滑处理后的个股卖空数据进行排序。这一比率反映了股票潜在的吸引力。由于卖空者也可能是正确预测了股价下跌，因此这个数字不应该作为一个机械的买进信号刻板对待。
一些无法量化的反向指标
技术分析师多年来一直在寻找能够测量市场参与者总体心境、情感和情绪的标准。其中很多都是定性的，而不是定量的指标。虽然这些指标不容易量化，也不能使用传统的数据统计方法，这些指标依然为技术分析师提供了有用的信息。
在不能量化的指标中，有一个是杂志封面报道理论。媒体报道的新闻带有明显的偏向性，也就是为人们提供他们感兴趣的新闻消息。虽然处于高位的股市正准备下跌，但是，媒体即便知道这种情况，也不会提示这个风险。相反地，他们有可能会强调市场形势良好，还会继续上涨，这样做主要是为了吸引人们听他们的意见，订阅他们的报刊，阅读他们的文章。如果这些媒体坚持与市场大众相反的观点，生意就会受到影响。因此，主要的新闻杂志，比如《时代》、《新闻周刊》、《美国新闻和世界报道》（U.S.News and World Report）、《巴伦周刊》、《经济学人》和《商业周刊》等在报道股市走势时，会强调大众认同或者已经知道的一些观点。这一点我们在前面也强调过，大众的想法很有可能是错误的，至少在市场出现极端情况时就是如此。由于这个原因，在股市主要趋势扭转之时或之前，往往会出现这一类的媒体报道。
《环球经济》（Universal Economics）的保罗·麦克雷·蒙哥马利（Paul Macrae Montgomery）曾对1923年以来的杂志封面报道做过研究。他发现，在出现一个有关股市的正面杂志封面报道之后，市场有60%～65%的概率在第1～8周保持30%的年化收益率。该市场在一年内有80%的概率会发生大的趋势转变（Baum，2000）。
2007年，里士满大学教授阿诺德（Arnold）、厄尔（Earl）和诺斯（North）在《金融学刊》（Journal of Finance）上发表了一篇对多家上市公司的封面报道的研究成果，这些公司在1983年至2002年曾被《商业周刊》《财富》和《福布斯》等杂志多次报道。他们发现，这些杂志通常是在股票表现好时刊登主题报道，而不是相反。例如，公司股价下跌后常出现负面报道，而在股价上升后常出现正面报道。对于报道之后的股票表现，无论是与前面的价格走势相同还是相反，都没有发现统计显著性。他们认为，如果一个人持有某个股票的头寸，如果该股票有明显的上涨或下降趋势，且有上述媒体报道这些价格变动的理由，就应该是平掉头寸的时候了。
媒体不仅会对市场进行报道（提供了有关市场参与者情绪的一些信息），媒体的报道对投资者的心境和情绪也会产生影响。受《华尔街日报》的委托，由克莱因和普雷斯伯（Klein & Prestbo）开展的研究发现，99%的金融分析师有定期阅读报纸的习惯。在这个群体中，92%的分析师认为报纸是他们读到的最重要的出版物。显然新闻很重要，但是做出快速和正确解读通常很困难。有时候，有关事实的新闻消息常会很快被市场误解。例如，萨达姆·侯赛因（Saddam Hussein）落网，股市向上跳空开市，人们沉浸在这个消息的欣喜中。当投资者思考这个新闻将会造成的结果时，他们意识到这件事并不能改变什么，而股市那天也以下跌收市。知情交易者此时会利用“事件交易”（event trading）带来的机会，在人们情绪高涨时抛售股票。这个方法可以快速评估新闻引发的公众情绪，判断大众是否反应过度。如果有这种苗头，交易者就可以逆向进行操作。事件交易的另一方面是可以衡量股票和市场是否对特定的新闻做出了适当的反应。如果没有，则证明新闻已经反映在价格里了，趋势性变化已经结束。根据事件或新闻进行交易是利用逆向观点进行短线交易的方法。
技术分析知识7-6
反常情绪指标
多年来，跟踪股市的人们已经制定了多项“反常情绪指标”，用于预测股票市场的动向。这些指标并不是基于经济或金融数据，而是利用“感觉良好”或者“极度……”来评估投资群体的士气。由哈里斯-厄海姆公司（Harris，Upham & Company）（经过多年的发展和一系列的并购，现在已经成为花旗银行）已故的拉尔夫·罗特内姆（Ralph Rotnem）或者伊拉·科布利和迪安吉利斯（Ira Cobleigh & DeAngelis）提出的一个最古老的“感觉良好”的指标，就是根据女性的裙摆长度做出判定：裙摆越短，市场看涨；裙摆越长，市场看跌（见图7-21）。大家想想美国20世纪20年代被称为“咆哮的一代”（roaring generation）的那些人吧！当穿超短裙的女性增加时，股市就大涨。在接下来的股市大萧条时段，女性穿的裙子的裙摆也在变长。这个裙摆指数意味着，人们越是狂热欣喜，股价越会上涨，女性的穿着越大胆；当社会变得更悲观时，人们的衣着和投资决策也变得更保守。市场和经济观察人士还对比了啤酒与红酒销售量（啤酒销售量上涨，市场回撤，并接近市场底部）、轿车和跑车销售量（市场低迷时人们往往购买轿车，买跑车人数较少）、口红的销售量（市场回撤时，女性购买的口红品牌更便宜）、阿司匹林销售量（对市场的阻力增大，阿司匹林的销售量也升高），以及在高尔夫球练习场上忘了捡走的高尔夫球数目（市场低迷时期，人们不会随意把球遗落在球场上）。
必须要强调的是，这类指标对于股价不会产生任何影响。如果存在关系，也只是关联性，而不存在与市场的直接联系。真正有用的指标必须有其存在的理由。这里的关联纯粹是偶然的，因此也是无意义的。有关这些不常见指标的表现情况的讨论，请登录网站www.Forbes.com/2001/10/06/28/exotics.html。
图7-21 裙摆指标（1917～1967年）
资料来源：Paul Macrae Montgomery, Universal Economics,presentation at Society for the Investigation of Recurring Events,New York,NY,August 20,1975.
历史指标
技术分析过去使用的多种指标，本书也涉及了很多。虽然这些指标现在看起来没有多大作用，但是它们曾一度在衡量市场情绪方面发挥了很大作用。
第一个是纽约证券交易所的会员和非会员统计数据。场外交易和电子交易时代的到来，加上套利衍生工具的使用，使得这类数据的用处被边缘化了。很多比率曾一度在市场上起到一些预测作用，包括非会员卖空比率、公众与专家卖空之比以及专家卖空比率。但是这些指标现在已经没有任何意义了，因为市场本身发生了巨大变化，会员数据已经落伍，不再可靠。
第二个重要的历史情绪指标是《巴伦周刊》的信心指数（Barron's confidence index）。这个指数于1932年出现，是高级别债券收益与投机债券收益之比。虽然这个指数至今仍然发布，但是对于测量股票市场的情绪，似乎没有太大的指导意义。
不常用指标
在这里增加介绍一些不常在股市中使用的情绪指标，我们可能不会马上想到它们和市场的关系。
对冲基金经理应该被看作了解内情的投资者，因为他们的提升取决于调查和交易技能（见图7-22）。他们要在市场处于高位时，遭受各种不确定性的考验，而在市场下跌时，要依靠悲观的直觉提醒躲避市场风险。2009年，他们准确抓住了市场底部，在市场低点重新恢复了乐观情绪。但是，市场在2011年从底部反弹时，他们错误地受到了悲观情绪的影响。对冲基金经理的情绪来自大投机者的持仓数据，算法是用做多标准普尔500指数期货的量减去做空标准普尔500指数期货的量，再除以净头寸得出的百分比。与采用水平线产生买卖信号的方法不同的是，这里得出的是一个数列，也受益于移动区间带检验方法。当这个比例下跌到-5%以下时，年化回报率会跳涨到17.3%。
图7-22 对冲基金情绪与标准普尔500指数期货（周线图：1997年10月10日～2015年5月22日）
不是说经纪行业不能及时抓住市场时机，其实经纪商是根据客户交易兴趣和交易活动的需要雇用经纪人的。市场顶点时的经纪人数达到做多，而在市场触底时解雇他们。这个指标反映的是客户需求变化，也告诉我们如何通过与大众做法逆向而行获利。大众在市场顶点想进场投资，而经纪商会在错误时点雇佣新经纪人打理业务。图7-23的研究成果表明，当经纪人就业率达到了3.6%以上，市场的年化增长率会大跌到-61.9%。只有到了经纪商开始解雇经纪人时，市场才会回升。
现金一般是家庭资产中流动性最好的金融资产，用来防范收入和开支的变化，不到万不得已的时候，一般不会出售非流动性资产以填补收支差额。在这种情况下，现金代表了家庭的流动性和收益：当现金增加时，家庭有收益，感到快乐；当处境变差时，现金花出的多于挣到的，手中的现金减少。所以，现金状况反映了正常家庭的经济活动，也反映了家庭的情绪。当现金持有量较多时，家庭愿意花钱，股市冲上高点。在图7-24上，我们看到现金与市场在20世纪50年代至20世纪90年代有很高的关联度，之后这种紧密联系出现了逆转，市场虽然仍在上涨，但现金却在不断减少。当市场在2000年到达顶点时，现金水平其实已经非常低了。另外，我们注意到，当家庭的现金持有情况有所改善时，市场达到了中期低点，当现金充裕时，市场达到高点。家庭突然变成了出色的市场参与者了吗？
图7-23 经纪人就业与标准普尔500指数（月线图：1990年4月～2015年4月）
图7-25展示了选民的反复无常。他们可以从不快乐和压抑状态，很快转变为兴奋癫狂，但是要注意，在公众意见变得有利时，价格曲线的走势变得更平缓，而在价格曲线掉头向下时，公众的看法也会急剧恶化。这和股市类似，贪婪的形成需要一段时间，而一旦恐慌出现，市场马上就会崩溃。这种情况很普遍，并不仅限于市场和政界。这显然是人类的一个超越理性的特征。但是投资者可以利用人性的这个弱点获利，投资者必须保持清醒和理性——知道何时会出现过度情绪，引发市场逆转。退后一步以及理性看待周边环境和机会的能力，是在市场里取得成功的关键。
图7-24 家庭现金与全部金融资产之比和标准普尔500指数（季线图：1952年3月～2014年12月）
图7-25 总统支持率和道琼斯工业平均指数（周线图：1959年8月21日～2015年5月22日）
[1] 人们一直认为多数期权合约未执行而最终变得毫无价值，表明多数期权购买者未能正确估计价格动向。但是，近来的研究表明，即使对价格趋势估计不正确，很多合约持有人还是如期执行了期权。在2004年11月出版的《股票和商品的技术分析》（Technical Analysis of Stocks and Commodities）中，汤姆·詹泰尔（Tom Gentile）报告了国际证券交易所的亚历克斯·约翰逊开展的长达30年的期权数据研究的结果。该研究指出，只有30%的期权合约会一文不值地终止；有大约10%的合约如期执行；而剩余60%的期权合约会进行对冲抵消。由于没有执行的期权合约的比例较大，这说明市场上的许多期权购买者都是不知情交易者。