。 在 今天 的 市場 環境 ， 一 個 熱門 產品 想要 永保 熱門 幾乎 不可能 。 競爭 的 結果 就 是 銷售 及 盈利 增長 的 減緩 ， 又 重複 從 暢銷 到 滯銷 的 循環 。 這些 小 公司 的 股票 同樣 經歷 四 個 階段 ， 只 是 這 四 個 階段 的 起伏 比 大 公司 要 來得 更 劇烈 。 第三 節 股票 分析 之 我 見 一般 投資人 唯一 會 關心 的 就 是 股價 什麼 時候 會 升 、 什麼 時候 會 跌 。 而 我們 知道 股票 會 升 的 唯一 原因 是 買 者 多過 賣 者 ， 股票 會 跌 的 唯一 原因 是 賣 者 多過 買 者 。 股票 分析 能夠 定量 出 股價 什麼 時候 升跌 嗎 ？ 答案 是 不 完全 能 做到 ！ 想像 一下 ， 什麼 因素 會 讓 投資人 買股 ？ 政治 、 經濟 、 心理 、 環境 等 因素 都 有 可能 ， 但 這些 都 無法 定量 。 金融 分析 者 發明出 「 本益比 」 之類 的 指標 ， 試圖 將 股價 的 評估 量化 ， 但 本益比 同樣 不能 指出 股價 明天 會 升 還是 會 跌 。 那麼 這些 分析 理論 的 目的 何在 ？ 答案 是 ︰ 這些 分析 提高 了 預測 股價 運動 方向 的 準確度 。 也就是說 ， 可以 提高 投資人 入 市 的 勝率 。 我 如何 看 價值 分析 ？ 價值 分析 是 現代 金融學 的 基礎 。 到 大學 讀 個 金融 學位 ， 專業 課程 基本 上 都 是 價值 分析 的 內容 ， 因為 價值 分析 可以 定量 進行 ， 當成 科學 來 研究 。 在 我 看來 ， 因為 價值 分析 可以 定量 ， 它 奠定 了 股價 的 「 參考點 」 。 股市 參與 者 可以 利用 價值 分析 得到 的 數字 ， 判斷 股價 是否 「 太 離譜 」 ， 低於 「 參考點 」 多 了 往往 是 買進 的 好 點 ， 高於 「 參考點 」 多 了 則 是 可以 考慮 的 賣點 。 如果 透過 價值 分析 得到 的 「 參考點 」 普遍 被 接受 ， 那麼 大眾 就 會 圍繞 這 個 點 情緒性 地 低買 高賣 。 作為 股市 的 參與 者 ， 你 的 任務 就 是 分析 這 個 「 參考點 」 ， 同時 感應 大眾 的 情緒 。 我 如何 看 技術 分析 ？ 我 以 炒股 維生 ， 技術 分析 是 我 買進 賣出 的 主要 參考 。 簡單 地 說 ， 我 靠 這 幾 個 圖 吃飯 。 但 對 沒有 多少 經驗 的 炒手 而言 ， 你 也 想 靠 這 幾 個 圖 吃飯 可能 沒 那麼 容易 。 記得 我 讀 大學 時 ， 曾 讀到 中國 現代 數學家 華羅庚 談 讀書 的 過程 。 他 說 讀書 應該 從 薄 到 厚 ， 又 由 厚 到 薄 。 他 的 意思 是 ， 一 開始 什麼 都 不 懂 ， 書 自然 很 薄 ， 隨著 學習 時間 增加 ， 你 發現 該 學 的 愈來愈 多 ， 書 就 變 得 很 厚 。 到 最後 讀通 了 ， 開始 明白 重點 就 是 這麼多 ， 書 又 開始 變 得 很 薄 。 這 個 學習 過程 可以 推廣到 學習 任何 技能 ， 就算 是 炒股 也 不例外 。 今天 的 電腦 科技 已 發展到 在 國際 象棋 上 擊敗 世界 冠軍 的 地步 。 因為 國際 象棋 的 變化 有限 ， 一旦 把 幾乎 所有 的 變化 都 輸入 電腦 ， 它 的 計算 速度 之 快 ， 人類 遠遠 不能 企及 。 在 機器 面前 ， 人 就 只有 投降 了 。 一九九七年 ， 美國 IBM 電腦 「 深藍 」 （ Deep Blue ） 擊敗 俄國 的 西洋棋 世界 冠軍 蓋瑞 ﹒ 卡斯帕羅夫 （ Garry Kasparov ） ， 成為 全球 頭條 新聞 。 以 電腦 的 計算 能力 ， 區區 幾 個 股票 走勢圖 根本 算不了 什麼 ， 但 電腦 迄 今 仍 只是 炒股 的 輔助 工具 ！ 想想 其中 的 緣由 ， 你 就 會 明白 炒股 沒 那麼 簡單 。 擲 硬幣 得出 的 股票 走勢圖 《 華爾街日報 》 （ The Wall Street Journal ） 曾經 登 過 一 則 這樣 的 故事 ： 一 位 記者 靠 著 拋 硬幣 在 十字 座標 上 畫線 ， 硬幣 出現 正面 就 升 一 格 ， 反面 則 降 一 格 ， 拋 了 幾十 次 硬幣 後 ， 畫出 了 一 條 曲線 。 他 把 這 條 曲線 交給 一 位 著名 的 技術 分析 專家 研究 ， 告訴 他 這 是 一 支 股票 的 走勢圖 ， 請教 他 的 意見 。 這 位 技術 分析家 看過 圖 後 說 這 支 股票 極 具 上升 潛力 ， 一定 要 知道 這 支 股票 的 名稱 。 記者 如實 相告 ， 技術 分析家 聽 後 勃然大怒 ， 拂袖 而 去 。 這 位 記者 便 據 此 寫 了 一 篇 報導 。 你 讀 了 這 則 故事 有 什麼 想法 ？ 依 我 看 ， 這 位 技術 分析家 犯 了 一 個 嚴重 的 錯誤 ， 他 沒有 問 交易量 的 數據 到 哪裡 去 了 。 這 章 講 的 幾 個 圖 看起來 極其 簡單 ， 但 我 敢 說 ， 這 是 由 「 薄 」 到 「 厚 」 、 又 由 「 厚 」 到 「 薄 」 過程 的 後面 一 個 「 薄 」 。 你 想 跳過 中間 的 「 厚 」 ， 而 由 「 薄 」 直接 到 「 薄 」 是 辦 不 到 的 。 若是 參考 過來人 的 經驗 來 得知 後面 的 「 薄 」 是 什麼 內容 ， 或許 可以 縮短 你 經歷 「 厚 」 的 過程 ， 但是 你 必須 經過 「 厚 」 的 階段 。 不要 把 技術 分析 孤立 起來 看 。 研究 股票 的 大市 ， 研究 公司 的 經營 情況 ， 研究 公司 的 產品 ， 再 看 股票 的 走勢圖 ， 特別 還要 注重 交易量 的 變化 ， 只有 在 這 個 基礎 上 ， 技術 分析 才 有 意義 。 最 重要 的 是 ： 記住 停損 。 這些 圖 是 死 的 ， 在 實際 操作 中 ， 你 會 碰到 很多 例外 ， 只有 透過 實踐 ， 你 才 知道 如何 處理 這些 例外 。 這些 圖 之所以 重要 ， 是 因為 它 提供 了 最 好 的 臨界點 ， 在 第四 章 〈 何時 買 股票 ？ 何時 賣 股票 ？ 〉 中 ， 我 將 會 詳細 介紹 。 我 如何 看 股票 大市 ？ 炒股 高手 李佛摩 是 這樣 強調 股票 大市 的 重要性 ： 「 炒股 的 訣竅 便是 在 牛市 中 全力 投入 ， 在 牛市 結束 或 接近 結束 的 時候 賣掉 你 的 所有 股票 。 」 股市 就 像 羊群 ， 單獨 股票 就 像 羊群 中 的 羊 。 當 羊群 朝著 某 個 方向 前進 時 ， 大多數 的 羊 都 跟隨 著 同 一 方向 。 股票 也 一樣 ， 在 牛市 的 時候 ， 大多數 的 股票 升 ， 熊市 的 時候 ， 大多數 的 股票 跌 。 如同 做 其他 生意 一樣 ， 順勢 是 成功 的 基本 保證 。 做 服裝 生意