不认可技术分析的朋友是靠什么方法交易的？
那些对技术分析不太感冒的交易者，他们的交易逻辑和方法其实也挺多元化的，并不是一概而论。说白了，他们可能更侧重于从另一个维度去理解市场，而不是通过图表上的线条和形态来“预测”未来。我认识的一些朋友，他们的交易方式大概可以归纳为这么几类，我尽量把他们是怎么做的说细致点，避免听起来像AI报告哈。
一、 基本面分析流派：靠“价值”说话
这类朋友，最核心的交易逻辑就是“价值投资”。他们相信，一个资产的价格，最终会回归到它本身的内在价值上。所以，他们会投入大量精力去研究一个公司（如果是股票的话）、一个国家（如果是外汇或债券）、一个行业。
怎么做的呢？
公司层面（股票）： 他们会像侦探一样去挖掘公司的一切信息。
财务报表分析： 这个是重中之重。他们会仔细看公司的年报、季报，分析营收增长、利润率、现金流、负债情况、股息政策等等。比如，一家公司如果营收持续增长，利润率稳定甚至提升，现金流充沛，而且负债率健康，那么他们就觉得这家公司有投资价值。
行业地位和竞争优势： 公司在行业里是龙头老大还是小弟？有没有护城河（比如专利技术、品牌效应、网络效应）来抵御竞争？公司的管理层怎么样，有没有远见和执行力？
宏观经济环境： 公司所在的行业受宏观经济政策、行业发展趋势的影响大不大？比如，经济繁荣时，消费品公司可能表现更好；科技发展迅猛时，科技公司更有潜力。
估值： 通过市盈率（PE）、市净率（PB）、市销率（PS）、股息率等指标来判断当前价格是否被低估。他们可能会寻找那些“被市场遗忘”但基本面优秀的公司。
国家层面（外汇/债券）：
经济数据： 关注GDP增长率、通货膨胀率、失业率、利率政策（央行的决策至关重要）、贸易平衡等宏观经济指标。比如，一个国家如果经济持续向好，央行可能加息，那么这个国家的货币就可能升值。
政治稳定性： 政治局势的稳定与否直接影响投资者的信心。
地缘政治事件： 国际局势的任何风吹草动都可能引发货币波动。
他们的交易行为：
长线持有为主： 一旦他们看好一个资产，很可能就会长期持有，直到其价值被市场充分体现，或者基本面发生根本性恶化。
不惧短期波动： 技术分析者可能会因为价格短期下跌而卖出，但基本面分析者可能认为这是买入的机会，因为公司本身的价值并没有改变。他们会把市场先生的“情绪化”波动看作是便宜买入的好时机。
买入时机相对不那么敏感： 相较于技术分析对进出场的精确度要求，基本面分析者更关心的是“买的是什么”，而不是“什么时候买”。当然，他们也会考虑估值，但不会像技术分析者那样纠结于“突破了什么位置”。
仓位管理严格： 基于对标的资产风险的认知，他们会合理分配资金，不会把所有鸡蛋放在一个篮子里。
二、 量化交易/算法交易流派：靠模型和数据说话
这帮人听起来可能有点“高冷”，他们更像是科学家或者工程师。他们不依赖直觉或主观判断，而是把交易过程拆解成一套规则，然后用电脑程序去执行。
怎么做的呢？
数据驱动： 他们会收集海量的历史交易数据、新闻数据、社交媒体数据等等。
模型构建： 基于这些数据，他们开发各种数学模型来寻找市场中的统计规律或套利机会。这些模型可能非常复杂，涉及统计学、机器学习、人工智能等。
例如： 可能会构建一个模型，捕捉到某个特定时间段内，某种资产价格的平均回归性；或者发现某两个资产之间存在联动性，当联动性被打破时就进行交易。
策略举例：
统计套利（Statistical Arbitrage）： 寻找市场中短暂出现的、由于供需失衡导致的价格差异，并利用这种差异获利。比如，两只高度相关的股票，因为某个突发新闻导致其中一只被错杀，它们之间的价差就会变大，量化交易者就会买入被错杀的股票，同时卖出相对被高估的股票，等待价差恢复。
趋势跟踪（Trend Following）： 虽然听起来像技术分析，但量化交易者会用更严谨的数学模型来识别趋势，而不是靠肉眼看K线图。比如，通过复杂的均线组合或动量指标来判断趋势方向和强度。
因子投资（Factor Investing）： 识别并投资那些能带来超额收益的“因子”，比如价值因子、动量因子、低波动因子等。
程序化执行： 一旦模型发出交易信号，交易指令就会通过计算机程序自动发送到交易所，进行买卖操作。
他们的交易行为：
高速、高频： 很多量化交易策略的交易频率非常高，可能一天内进行成千上万笔交易，捕捉非常微小的价差。
无情绪干扰： 交易完全由模型驱动，不会因为市场情绪波动而改变决策，也不会有贪婪或恐惧的情绪影响。
严格回测和优化： 在实盘交易前，会用历史数据对模型进行严格的回测，反复优化参数，以确保策略的有效性。
风控是核心： 虽然模型很强大，但他们也非常重视风险控制。一旦市场出现模型预测之外的情况，会有止损机制或者直接停止交易。
三、 事件驱动流派：靠“消息”和“催化剂”说话
这类朋友非常关注市场上的各种“事件”，并试图从中发现交易机会。他们认为，很多时候市场波动并不是因为内在价值的改变，而是因为特定的信息或事件的发生。
怎么做的呢？
追踪新闻和公告： 密切关注财经新闻、公司公告（如并购重组、分红派息、新产品发布、高管变动）、政策变动、宏观经济数据发布等。
理解事件影响： 关键在于理解这些事件对相关资产价格可能产生的具体影响。比如，某公司宣布一项重大的并购计划，可能会带动被并购公司的股价上涨；某个国家央行宣布降息，可能会提振股市。
“预期”交易： 有时候，交易者并不是等事件发生后才行动，而是根据对事件发生的“预期”进行交易。例如，如果市场普遍预期某公司会公布一份利好财报，那么在财报公布前，该公司的股价可能已经提前上涨了。事件驱动的交易者就会抓住这个预期差进行操作。
解读市场情绪： 事件的发生往往会伴随着市场情绪的变化，这类交易者也会结合对市场情绪的判断来制定交易策略。
他们的交易行为：
短期到中期为主： 事件驱动的交易往往有一定的时效性，事件发生后市场会迅速做出反应，因此交易周期不会太长。
快速决策： 对于突发的事件，需要快速做出判断和反应，以抓住稍纵即逝的机会。
交易策略多样： 可以是买入预期事件发生后会受益的资产，也可以是卖出预期事件发生后会受损的资产。甚至可以同时买卖相关联的资产，以对冲风险。
总结一下这些不靠技术分析的朋友，他们的核心思路大概是：
理解资产的本质： 无论是公司的价值、国家的经济，还是事件的驱动力，他们都试图从更深层次去理解资产的“为什么会涨、为什么会跌”。
数据和逻辑是基础： 他们的交易决策不是拍脑袋的，而是基于大量的数据分析、严谨的逻辑推理或者成熟的模型。
关注长期价值或概率优势： 有些追求长期收益，有些则通过量化模型捕捉概率性的微小优势。
对市场波动有不同的解读： 相较于技术分析者可能将其视为“信号”，他们可能将其视为“噪音”或者“市场先生的情绪发泄”，是买入价值洼地的机会，或者是模型失效的警告。
总而言之，他们各有各的“道”，也都能够在市场中找到自己的生存之道。他们的交易方式虽然不以K线图和指标为核心，但同样需要扎实的知识储备、严谨的分析能力和强大的心理素质。
一、 基本面分析流派：靠“价值”说话
这类朋友，最核心的交易逻辑就是“价值投资”。他们相信，一个资产的价格，最终会回归到它本身的内在价值上。所以，他们会投入大量精力去研究一个公司（如果是股票的话）、一个国家（如果是外汇或债券）、一个行业。
怎么做的呢？
公司层面（股票）： 他们会像侦探一样去挖掘公司的一切信息。
财务报表分析： 这个是重中之重。他们会仔细看公司的年报、季报，分析营收增长、利润率、现金流、负债情况、股息政策等等。比如，一家公司如果营收持续增长，利润率稳定甚至提升，现金流充沛，而且负债率健康，那么他们就觉得这家公司有投资价值。
行业地位和竞争优势： 公司在行业里是龙头老大还是小弟？有没有护城河（比如专利技术、品牌效应、网络效应）来抵御竞争？公司的管理层怎么样，有没有远见和执行力？
宏观经济环境： 公司所在的行业受宏观经济政策、行业发展趋势的影响大不大？比如，经济繁荣时，消费品公司可能表现更好；科技发展迅猛时，科技公司更有潜力。
估值： 通过市盈率（PE）、市净率（PB）、市销率（PS）、股息率等指标来判断当前价格是否被低估。他们可能会寻找那些“被市场遗忘”但基本面优秀的公司。
国家层面（外汇/债券）：
经济数据： 关注GDP增长率、通货膨胀率、失业率、利率政策（央行的决策至关重要）、贸易平衡等宏观经济指标。比如，一个国家如果经济持续向好，央行可能加息，那么这个国家的货币就可能升值。
政治稳定性： 政治局势的稳定与否直接影响投资者的信心。
地缘政治事件： 国际局势的任何风吹草动都可能引发货币波动。
他们的交易行为：
长线持有为主： 一旦他们看好一个资产，很可能就会长期持有，直到其价值被市场充分体现，或者基本面发生根本性恶化。
不惧短期波动： 技术分析者可能会因为价格短期下跌而卖出，但基本面分析者可能认为这是买入的机会，因为公司本身的价值并没有改变。他们会把市场先生的“情绪化”波动看作是便宜买入的好时机。
买入时机相对不那么敏感： 相较于技术分析对进出场的精确度要求，基本面分析者更关心的是“买的是什么”，而不是“什么时候买”。当然，他们也会考虑估值，但不会像技术分析者那样纠结于“突破了什么位置”。
仓位管理严格： 基于对标的资产风险的认知，他们会合理分配资金，不会把所有鸡蛋放在一个篮子里。
二、 量化交易/算法交易流派：靠模型和数据说话
这帮人听起来可能有点“高冷”，他们更像是科学家或者工程师。他们不依赖直觉或主观判断，而是把交易过程拆解成一套规则，然后用电脑程序去执行。
怎么做的呢？
数据驱动： 他们会收集海量的历史交易数据、新闻数据、社交媒体数据等等。
模型构建： 基于这些数据，他们开发各种数学模型来寻找市场中的统计规律或套利机会。这些模型可能非常复杂，涉及统计学、机器学习、人工智能等。
例如： 可能会构建一个模型，捕捉到某个特定时间段内，某种资产价格的平均回归性；或者发现某两个资产之间存在联动性，当联动性被打破时就进行交易。
策略举例：
统计套利（Statistical Arbitrage）： 寻找市场中短暂出现的、由于供需失衡导致的价格差异，并利用这种差异获利。比如，两只高度相关的股票，因为某个突发新闻导致其中一只被错杀，它们之间的价差就会变大，量化交易者就会买入被错杀的股票，同时卖出相对被高估的股票，等待价差恢复。
趋势跟踪（Trend Following）： 虽然听起来像技术分析，但量化交易者会用更严谨的数学模型来识别趋势，而不是靠肉眼看K线图。比如，通过复杂的均线组合或动量指标来判断趋势方向和强度。
因子投资（Factor Investing）： 识别并投资那些能带来超额收益的“因子”，比如价值因子、动量因子、低波动因子等。
程序化执行： 一旦模型发出交易信号，交易指令就会通过计算机程序自动发送到交易所，进行买卖操作。
他们的交易行为：
高速、高频： 很多量化交易策略的交易频率非常高，可能一天内进行成千上万笔交易，捕捉非常微小的价差。
无情绪干扰： 交易完全由模型驱动，不会因为市场情绪波动而改变决策，也不会有贪婪或恐惧的情绪影响。
严格回测和优化： 在实盘交易前，会用历史数据对模型进行严格的回测，反复优化参数，以确保策略的有效性。
风控是核心： 虽然模型很强大，但他们也非常重视风险控制。一旦市场出现模型预测之外的情况，会有止损机制或者直接停止交易。
三、 事件驱动流派：靠“消息”和“催化剂”说话
这类朋友非常关注市场上的各种“事件”，并试图从中发现交易机会。他们认为，很多时候市场波动并不是因为内在价值的改变，而是因为特定的信息或事件的发生。
怎么做的呢？
追踪新闻和公告： 密切关注财经新闻、公司公告（如并购重组、分红派息、新产品发布、高管变动）、政策变动、宏观经济数据发布等。
理解事件影响： 关键在于理解这些事件对相关资产价格可能产生的具体影响。比如，某公司宣布一项重大的并购计划，可能会带动被并购公司的股价上涨；某个国家央行宣布降息，可能会提振股市。
“预期”交易： 有时候，交易者并不是等事件发生后才行动，而是根据对事件发生的“预期”进行交易。例如，如果市场普遍预期某公司会公布一份利好财报，那么在财报公布前，该公司的股价可能已经提前上涨了。事件驱动的交易者就会抓住这个预期差进行操作。
解读市场情绪： 事件的发生往往会伴随着市场情绪的变化，这类交易者也会结合对市场情绪的判断来制定交易策略。
他们的交易行为：
短期到中期为主： 事件驱动的交易往往有一定的时效性，事件发生后市场会迅速做出反应，因此交易周期不会太长。
快速决策： 对于突发的事件，需要快速做出判断和反应，以抓住稍纵即逝的机会。
交易策略多样： 可以是买入预期事件发生后会受益的资产，也可以是卖出预期事件发生后会受损的资产。甚至可以同时买卖相关联的资产，以对冲风险。
总结一下这些不靠技术分析的朋友，他们的核心思路大概是：
理解资产的本质： 无论是公司的价值、国家的经济，还是事件的驱动力，他们都试图从更深层次去理解资产的“为什么会涨、为什么会跌”。
数据和逻辑是基础： 他们的交易决策不是拍脑袋的，而是基于大量的数据分析、严谨的逻辑推理或者成熟的模型。
关注长期价值或概率优势： 有些追求长期收益，有些则通过量化模型捕捉概率性的微小优势。
对市场波动有不同的解读： 相较于技术分析者可能将其视为“信号”，他们可能将其视为“噪音”或者“市场先生的情绪发泄”，是买入价值洼地的机会，或者是模型失效的警告。
总而言之，他们各有各的“道”，也都能够在市场中找到自己的生存之道。他们的交易方式虽然不以K线图和指标为核心，但同样需要扎实的知识储备、严谨的分析能力和强大的心理素质。
网友意见
首先，技术分析和基本面分析是相辅相成缺一不可的。只是根据每个人投资风格不同，侧重点都会有所不同。我一般如果不是太熟又投资风格不同的我都不跟他们聊天，没什么好聊的，策略差别太大。
所谓不认可技术分析的朋友我也见过，所谓技术分析完全没用都是吵架斗嘴急了说的气话。平心静气来探讨的话，他们只是认为技术分析作用很小而已。而这也与他们的投资风格有关，我认识的这种人都是做长线，没用杠杆或者杠杆很低。他们都是做趋势，你要是问震荡市，都明显是震荡了他们为啥要进？本来很多做长线的就是半年不开张，开张吃半年的。
我打个比方好了，技术分析适合短线，你做了10笔交易，准确率高，对了8个错了2个。8个每个赚了1%，2个错了亏了2%。最后还是净赚4%。
基本面分析都是中长线，你还是做了10笔交易，好几个都进错了，错了6个对了4个，看着好惨。但是6个适当止损，每个亏20%。4个抓住了趋势，每个赚了50%。最后净赚80%。
数据是我编的，就是打个比方，总的来说区别就在于，一个是成功率高，每次只赚一点点，一个是成功率低，但是成了就是大赚。
如果你有认识风投的人你就懂了，很多这种投资者都是风投或者企业家出身。对技术分析不了解，但是数据挖掘和分析能力很强，不在乎试错，及时止损就好，对了一个之前亏的就都赚回来了。
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