我要告诉你一个小秘密。虽然金融出版行业一直以基本面和技术分析方法为主，但严酷的现实是这些方法实际上并不符合“分析”的条件。相反，它们是基于某人对公允价值或突破模式的解释的观点。
然而，仅仅将一种方法描述为猜测会导致其失去可信度。因此，我们只要贴上分析标签，突然间，底层流程就变成了经过认证的学科。伙计们，只有在美国。
虽然观点本身就存在错误——毕竟，任何关于未知未来的预测都是如此——但问题的中心是偶然性。通过基本面和技术分析，前提和结论完全来自作者；换作者，换分析。这意味着预测的见解和整体可行性取决于分析师个人，而不是作为研究协议的分析。
幸运的是，有一个更好的方法来解决这个问题，那就是定量分析。从根本上讲，定量方法建立在 GARCH（广义自回归条件异方差）研究的观察基础上，该研究将波动性的扩散特性描述为集群的非线性现象。
那么，通过逻辑推论，量化模型就在这个概率引擎上运行：不同的市场刺激会产生不同的市场行为。
这确实是常识。例如，250 磅重的线卫可以比 160 磅重的角卫发出更多的力量。那么，我们在市场上所做的就是识别这些后卫并计算他们预期产生的力量。
本质上，通过找到力量，我们找到了证券可能最终走向何方的倾向。介绍完毕后，让我们来看看一些引人注目的想法。
最近，Barchart 内容合作伙伴 MarketBeat 发表了一篇文章，断言 Keurig Dr Pepper (KDP) 处于“买入区”，现在是建立 KDP 股票头寸的时候了。我碰巧同意这个说法，但我必须承认对方法论的困惑。具体来说，分析师指出，强劲的机构趋势是上行催化剂。
此外，作者指出了技术趋势，指出“在这种情况下，KDP 股票的市场不太可能跌破关键支撑目标。”但专家如何衡量不跌破支撑位的概率呢？这种说法被认为是理所当然的，这就是技术分析的实用性的不足之处。幸运的是，定量分析更加深入。
在定量模型下，我们通过从 2019 年 1 月开始收集的数据得知，KDP 股票的预计 10 周结果形成了一条分布曲线，其范围主要在 27.12 美元至 27.37 美元左右（假设周五收盘价为 27.16 美元）。此外，价格集中在 27.22 美元左右。
然而，KDP 股票目前的结构为 3-7-D 形态：三周上涨，七周下跌，整体呈下降趋势。在此序列下，价格集中在 29 美元左右。因此，通过观察可通过以下方式获得的基于借记的交易： 条形图高级版 会员资格， 28/29 牛市看涨期权价差 12 月 19 日到期可以说是最有意义的。
您知道我们还能如何破译基本面分析的认识论缺陷吗？分析师的价格目标常常存在巨大差异，这不应该是有道理的。我们知道华尔街正在使用相同的方法，称为基本面分析。因此，如果该方法类似于任何接近科学的东西，分析师的价格目标就会缩小。相反，它们有时会变得更宽——即使引入了更多数据！
看看德州仪器（TXN）。这家半导体巨头的迷人之处在于，分析师最高目标价与平均前景之间的差距高达 30.2%。此外，高目标和低目标之间的差异为100%。你亲眼所见。人们只是在猜测。他们具有可信度的唯一原因是他们出现在电视上并且穿着漂亮的西装。
在基准条件下，TXN 股票的远期 10 周回报率范围为 159 美元至 169 美元（假设锚定值为 161.46 美元）。然而，目前 TXN 的结构为 3-7-D 阵型。在此序列下，预期风险回报范围从低端 157.50 美元扩大到高端 175 美元。
值得注意的是，价格集中在 167 美元左右。这意味着价格密度动态的正增量为 6.03%。有攻击性的人可以考虑 165/170 牛市价差 12 月 19 日到期，盈亏平衡价格为 167.20 美元。
把风险最大的想法留到最后，由于盈利报告好坏参半，Carvana (CVNA) 一直在苦苦挣扎。尽管该公司公布了 56.5 亿美元的令人印象深刻的收入，超出了 50.8 亿美元的普遍预期，但仍未达到预期。随后，CVNA 股价在万圣节结束的商业周下跌了 14%。此外，最近一个月，该证券跌幅超过 22%。
尽管如此，对于那些愿意接受批评的人来说，CVNA 股票可能是一个有趣的逆势机会。在基线条件下，CVNA 预计的 10 周结果预计在 290 美元至 365 美元之间（假设锚定值为 306.54 美元）。此外，价格集中在 319 美元左右。
然而，该证券目前采用极其罕见的 6-4-D 序列结构。在此框架下，风险尾部将与基线大致相同（大约 290 美元）。然而，奖励尾部将突破 400 美元。最重要的是，预计价格集中在 363 美元。
有了这些数字，最诱人的交易将是 350/360 牛市价差 12 月 19 日到期，最高赔付率超过 233%。那些想要概率更容易处理的交易的人可以考虑 330/350 牛市价差，该价差也将于 12 月 19 日到期。然而，支付率将降至 145.4%。
截至发布之日，乔什·榎本 (Josh Enomoto) 并未（直接或间接）持有本文提及的任何证券。本文中的所有信息和数据仅供参考。本文最初发表于 Barchart.com
关键词：定量分析,技术分析,基本面分析,方法论,KDP,定量模型