了得網投資理財_實證技術分析

編輯推薦

用科學量化方法鎖定交易信號

特許市場技術分析師協會指定教材

從傳統投資分析到程序化交易的理論飛躍

技術分析量化實踐經典

內容簡介

交易是一門藝術，但市場研判應當遵循科學的方法。這是本書的核心觀點。

傳統的技術分析*的弱點在於很多方法與指標過於主觀，沒有辦法被程序化或者經統計學方法檢驗，本書試圖從技術分析這個擁有漫長歷史的交易工具中篩選出可量化的部分，是技術分析理論一種飛躍式的嘗試。

本書首先從方法論、哲學、心理學與統計學角度構建起了一套檢驗與分析技術分析方法有效性的框架，並嘗試運用科學的統計方法改造這套傳統的投資分析體繫。

接下來作者引用了25年的歷史數據對6402個買/賣法則進行測試，並根據自己檢驗的結論，討論了技術分析與交易預測的未來。

對於傳統技術分析者、量化投資交易者、程序化交易者來說，本書都極具價值。

作者簡介

戴維阿倫森（DavidAronson）

紐約市立大學巴魯克學院席克林商學院的助理教授，主講技術分析、MBA以及金融工程的研究生課程，並且擔任HoodRiverResearchInc.公司（該公司專門設計信號過濾網與預測模型）的副總裁。過去，他曾擔任Spear,Leeds&Kellogg的專業交易員與技術分析師，以及RadenResearchGroupInc.的總經理（這是一家顧問公司，設計數據挖掘軟件PRISM以及各種交易繫統與過濾網）。在此之前，他曾經創辦AdvoComCorporation公司，運用*化投資組合技巧，管理客戶的資金並提供顧問服務。他於1967年獲得拉法耶特學院（LafayetteCollege）哲學學士學位，曾經服役於薩爾瓦多的和平部隊。

致謝
部分方法論、心理學、哲學以及統計學的基礎
第1章客觀的法則及其評估
重要的分水嶺：客觀的技術分析VS.主觀的技術分析
技術分析法則
傳統的法則與反轉法則
在法則評估中基準的使用
其他細節：前視偏差和交易成本
第2章主觀的技術分析的效率錯覺
主觀的技術分析作為知識的不合理性
個人的傳聞軼事：從初真正的技術分析信仰者到後來的懷疑者
大腦：自然形態的發現者
荒誕的信仰的傳播

導論

致謝

部分方法論、心理學、哲學以及統計學的基礎

第1章客觀的法則及其評估

    重要的分水嶺：客觀的技術分析VS.主觀的技術分析

    技術分析法則

    傳統的法則與反轉法則

    在法則評估中基準的使用

    其他細節：前視偏差和交易成本

第2章主觀的技術分析的效率錯覺

    主觀的技術分析作為知識的不合理性

    個人的傳聞軼事：從初真正的技術分析信仰者到後來的懷疑者

    大腦：自然形態的發現者

    荒誕的信仰的傳播

    認知心理學：啟發、偏好和錯覺

    人類處理信息的局限性

    的確認：過度自信偏差

    二手信息偏差：好故事的力量

    確認性偏差：現存的信念是如何過濾經驗的，以及矛盾的實證是如何存活下來的

    虛幻的相關性

    圖形分析中的錯誤信仰

    直覺判斷與啟發的作用

    代表性啟發式與錯誤趨勢和圖形中的形態：真實與虛幻

    解決虛幻的知識的方法：科學的方法

第3章科學的方法與技術分析

    重要的知識：獲得新知的方法

    希臘科學的遺產：喜憂參半的結果

    科學革命的起源

    對客觀現實的信心與客觀觀察

    科學的知識的本質

    邏輯在科學中的作用

    科學的哲學

    終結果：假設演繹法

    對觀察結果進行嚴謹和詳細的分析

    對科學的方法的主要內容的總結

    如果技術分析采用科學的方法

    主觀的技術分析客觀化：樣本

    技術分析的子集

第4章統計分析

    統計學推理概覽

    嚴謹的統計學分析的必要性

    抽樣與統計推斷的樣本

    實驗概率與隨機變量

    統計理論

    描述性的統計學

    概率

    隨機變量的分布概率

    概率和概率分布的部分面積之間的關繫

    抽樣分布：統計學推理當中重要的概念

    獲得抽樣分布：經典的方法

    用計算機模擬計算的方法獲得抽樣分布

    關於下一章

第5章假設檢驗和置信區間

    統計學推理的兩種類型

    假設檢驗VS.非正式推理

    假設檢驗的基本原理

    假設檢驗：構成法

    用計算機模擬的方法產生抽樣分布估算

第6章數據挖掘偏差：客觀技術分析的黃銅礦

    落入陷阱：數據挖掘偏差的故事

    在客觀的技術分析中出現的錯誤知識的問題

    數據挖掘

    客觀的技術分析研究

    數據挖掘和統計推斷

    數據挖掘偏差：兩種因素的影響

    數據挖掘偏差的試驗研究

    解決方法：處理數據挖掘偏差

第7章非隨機價格波動理論

    理論的重要性

    科學的理論

    流行的技術分析有什麼問題

    反對者的觀點：有效市場和隨機遊走

    挑戰有效市場假說

    行為金融學：隨機價格波動理論

    發生在有效市場條件下的非隨機價格運動

    結語

第二部分案例研究：標準普爾500指數的信號法則

第8章對應用於標準普爾500指數的法則進行數據挖掘的案例研究

    數據挖掘偏差和法則評估

    避免數據探測法偏差

    分析數據序列

    技術分析的主題

    績效統計量：平均收益率

    不評估復雜法則

    以統計學術語定義的案例研究

    法則：將數據序列轉換成市場頭寸

    時間序列指標

    法則的輸入序列：原始時間序列和指標

    應用於案例研究的40種輸入序列列表

    法則

第9章案例研究結果與技術分析的未來

    研究結果

    對案例研究的批評

    案例研究擴展的可能性

    把復雜法則考慮在內

    技術分析的未來

附錄對消除趨勢與以頭寸偏差為基礎的基準相等的觀點進行論證

注釋

前言

◆ 導論 ◆
技術分析的目的不僅是對金融市場數據中的重復模式進行研究，還要對市場未來的價格走勢1做出預測。技術分析包括很多種分析方法、形態、信號、指標以及交易策略，每一種理論的支持者都提出了各自的工作方法。
大部分傳統或者普遍流行的技術分析在從以信仰為基礎的民間藝術形式向以科學為基礎的實踐逐步發展的過程中，發揮著舉足輕重的作用。也就是說，人們所講的技術分析是通過形式各異的敘述和被大眾所接受（選擇）的民間傳說獲得的，而不是依靠客觀統計實證獲得的。
本書的中心論點在於，技術分析必須要逐步發展成為一種縝密的觀察性科學，纔能夠體現出這種理論的重要性。科學的方法是挖掘市場數據中有價值的知識，以及確定哪種技術分析方法具有預測力的理性的方法。我把這種方法稱為實證技術分析（EBTA）。實證技術分析以客觀觀察和統計推理（科學的方法）為基礎，重新定義了被持續質疑的奇幻思維、容易上當受騙的痴迷者以及隨機遊走算法這三者之間的關繫。◆ 導論 ◆

技術分析的目的不僅是對金融市場數據中的重復模式進行研究，還要對市場未來的價格走勢1做出預測。技術分析包括很多種分析方法、形態、信號、指標以及交易策略，每一種理論的支持者都提出了各自的工作方法。

大部分傳統或者普遍流行的技術分析在從以信仰為基礎的民間藝術形式向以科學為基礎的實踐逐步發展的過程中，發揮著舉足輕重的作用。也就是說，人們所講的技術分析是通過形式各異的敘述和被大眾所接受（選擇）的民間傳說獲得的，而不是依靠客觀統計實證獲得的。

本書的中心論點在於，技術分析必須要逐步發展成為一種縝密的觀察性科學，纔能夠體現出這種理論的重要性。科學的方法是挖掘市場數據中有價值的知識，以及確定哪種技術分析方法具有預測力的理性的方法。我把這種方法稱為實證技術分析（EBTA）。實證技術分析以客觀觀察和統計推理（科學的方法）為基礎，重新定義了被持續質疑的奇幻思維、容易上當受騙的痴迷者以及隨機遊走算法這三者之間的關繫。

科學的方法並不適用於技術分析之外的其他分析法。科學的結論往往與那些直觀明顯的事情相衝突。例如，人們過去公認太陽圍繞著地球運轉，但是科學證明這種直覺是完全錯誤的。當金融市場行為兩個為顯著的特征，即復雜性和高度隨機性出現的時候，那些通過非正式、僅僅依靠直覺獲取知識的方法就特別容易導致錯誤的認知。盡管科學的方法並不能保證從市場數據這座大山中挖出金子，但是有一點可以確定，即非科學的方法隻能挖到黃銅礦，而不是金礦。

本書的第二個中心論點是，包括流行的技術分析觀點在內的大部分知識，並不能證明這種知識的合理性。

主要定義：論點與觀點，信念和知識

我們總是使用知識和信念這兩個術語，但是一直也沒有對它們進行過嚴格意義上的定義。本書將會重復提到以上兩個及其他的重要術語，所以在此要對它們進行正式的定義。

知識的基本組成部分是對事物的陳述性表達，也稱為觀點和論點。陳述句是4種表達方法之一，其餘的還包括感嘆句、疑問句和祈使句。陳述句之所以能夠區別於其他的表達法是因為其本身包含真理的成分。換句話說，陳述句可以表示真實或者虛假的、大概真實或者大概虛假的意思。

例如：“超市中的橘子以5美分/打的促銷價格出售”就是陳述句。這句話表達了在當地超市中某種事物現在的狀態。它有可能是真實的，也有可能是虛假的。相反地，感嘆句“天啊！太便宜了！”，祈使句“去，給我買一打”，或者疑問句“橘子是什麼東西？”，都不能稱為真實或者虛假的表述。

我們對技術分析的檢驗與陳述性表達有關，例如，“法則X具有預測力”。我們的目標就是確定哪些陳述性表達與我們的觀點相符。

“我相信X”這句話是什麼意思？“一般來說（‘事實’或者‘將會發生什麼’），相信X意味著我們期望對X進行檢驗，前提是如果我們能夠做到的話”。2因此，如果我們相信橘子以5美分/打的促銷價格出售的觀點，則意味著我去超市的話就有可能以5美分/打的價格買到橘子。然而，祈使句中的“去，給我買一打”，或者感嘆句中對打折這個機會表現出的驚喜，都沒有體現出以促銷價格購買橘子的預期。

以上所提到的這些對於我們來說又意味著什麼呢？我們可以把任何陳述都看作某一觀點的後備選項，這些陳述必須“肯定某些預期事物的狀態”。3此類陳述被認為具有可以認知的內容，即它們表達某些人們已經知道的事情。“如果陳述當中不包含任何可以認知的信息，那麼也就不存在能夠讓人相信的東西了”。4

並不是所有的陳述性表達都包含可以認知的內容。即使明顯缺少認知性的內容，這也不會成為什麼問題。例如：陳述句“星期二的平方根是素數”，5這種表達方式從字面上來講，完全就是胡說八道（無稽之談）。然而，其他的陳述性表達，缺少認知性的內容就不是很明顯。這反而會出現一些問題，因為此類陳述會誤導我們認為這種陳述中包含著預期的成分，實際上，陳述中並沒有提及任何觀點。這些虛假的陳述在本質上是沒有意義的觀點或者空洞的論點。

盡管沒有意義的觀點並不能夠終成為信仰，但這並不妨礙人們相信它們。例如，報紙上的星座專欄刊登的關於每天運程走勢的模糊預測，以及宣揚虛假健康保健的人所做的承諾都屬於沒有意義的觀點。由此可以看出，那些相信空洞的論點的人並沒有意識到他們被告知的一切都是沒有認知性的內容。

陳述中的認知性內容是否會成為一種信仰，判斷的好的方法就是美國物理學家霍爾（Hall）提出的可識別的差異測試6。“不論含有認知性內容的表達是真實還是虛假的，它們所表現出的差異都是顯而易見的。這也就是包含信息的表達要比沒有包含信息的表達更容易讓人接受的原因”。7換句話說，根據可識別的差異測試的觀點，如果陳述性的表達是真實的，我們就會對它抱有期待，如果陳述性的表達是虛假的，我們就會對事物的本質產生認知性的偏差。

存在明顯差異的評判標準可以應用到對觀點的預測當中。預測就是宣稱知道未來將要發生的某些事情。如果某種預測包含認知性的內容，不論預測是否準確，終的結果將會是非常明顯的。許多時下流行的技術分析的從業者所做的預測都是缺少認知性的內容的。也就是說，使用技術分析的人所做出的預測太過模糊，以至於無法判斷預測是否正確。

對於“橘子以5美分/打的促銷價格出售”這個觀點的真偽判斷，隻有當測試者親自來到超市纔能知道。正是因為產生了可以識別的差異，我們便可以要求對這個觀點進行檢驗測試。這一點我們會在第3章進行描述。對建立在可識別的差異基礎之上的觀點進行檢驗是科學的方法的核心。

霍爾在他的著作Practically Profound中，解釋了他在對可識別的差異測試進行分析時，發現弗洛伊德的精神分析法是毫無意義的原因。

“弗洛伊德關於人類的性發展的觀點與所有可能出現的情況是一致的。目前還沒有任何一種方法可以對‘陰莖崇拜’或者‘完全閹割’的觀點進行證明或者駁斥，因為我們無法對確認或者駁斥這種行為的解釋做出明確的區分。完全相反的行為舉止是同樣具有預測力的，不論所謂的性心理是公開的還是受到抑制的”。“認知性內容的必要條件要將所有松散的、結構不合理的議論，或者過分堅持（陰謀論）在真實和虛假的事實之間不存在可以認知的差異的觀點全部排除掉”。8在知識的脈絡中，充滿智慧的理論構想是不包括認知性的，從某種意義上來說，不論生命形態是怎樣被發現的，它都會與由一些睿智的構想者9具體指出的潛在的生命形態的概念相一致。

什麼是知識？知識可以定義為經過證明是真實的信仰。因此，為了使陳述性的描述符合知識的標準，不僅要求包含認知性的內容具有成為信仰的可能，而且還要滿足其他兩個條件。，它必須是真實的（或大概是真實的），第二，陳述必須具有讓人信服的理由。信仰是在從實證進行推理的過程中，被證明是合理的存在。

早年人類持有一種錯誤的觀點，即認為太陽圍繞著地球轉。很明顯，這個觀點是錯誤的。但是假設古人完全相信太陽圍繞著地球運轉是因為地球自轉的原因，盡管這種觀點是正確的，然而獨立的個人也不能說就是有知識的。即使他們相信天文學家終的結論是正確的，但是當時也沒有證據去證實這個觀點。在沒有合理解釋的情況下，就算是正確的觀點也不能稱為知識。以上這些概念請參見圖0-1。

伴隨著前面所講的知識，接下來我們來看一下錯誤的信仰和虛假的知識這兩個概念。這兩個概念都缺少知識需要具備的重要條件。因此，錯誤的信仰的出現不僅是因為它自身關注的是沒有意義的觀點，而且還因為它盡管關注了一個有意義的觀點，但是這個觀點卻沒有經歷過在實證中進行推理，並經過證明的過程。

圖0-1知識：經過證明是真實信仰

即使我們把每件事情都做到極致，並運用有力的實證得出好的結論，我們仍然可能接受錯誤的信仰。換句話說，如果我們從可以獲得的大量證據當中得出合乎邏輯的有力結論，而這一結論也被證明是正確的，那麼即使是謊言，我們也會相信，而且還會誠實地宣稱我們知道這些事兒了。“在經過良好檢驗的實證網絡中，當某一觀點所描述的標的物能夠經得起合理的懷疑，我們就有資格說‘我知道了’，但是即便是這樣也不能保證我們知道全部”。10

當我們試圖用觀察實證的方法去了解世界的時候，謊言是我們在生活中無法逃避的事實。因此，基於科學的方法獲得的知識與通過非正規方法獲得的知識相比，雖然不確定的因素在減少，但是從本質上來講依然存在著不確定性和臨時性的特征。然而，隨著時間的推移，科學的知識將會證明可以用一種循序漸進的、更加恰當的方法來描繪現實的世界。為了達到這個目的，我們任重而道遠。實證技術分析的目標是限度地構成有關市場行為的知識體繫，並且為實證和推理能力的積累設定

範圍。

錯誤的技術分析知識：不成熟的分析方法所付出的代價

時下普遍流行的技術分析方法所提出的觀點往往無法讓人信賴，要想知曉其中的緣由，我們必須把兩種典型的技術分析方法考慮進來，即：主觀的技術分析方法和客觀的技術分析方法。兩種技術分析方法都會產生錯誤的觀點，隻是兩者的表現形式不盡相同罷了。

客觀的技術分析方法是一種定義清晰，並且能夠對給出的明確的市場交易信號進行檢驗的分析方法。這種分析方法可以作為計算機算法和對歷史數據進行回溯測試的工具。運用縝密的量化方法可以對通過回溯測試得出的結果進行評估。

主觀的技術分析方法是一種沒有經過明確定義的分析方法。因此，分析師就需要對這些模稜兩可的概念做出解釋。正是因為主觀的技術分析方法的這種特性，使得它無法在計算機計算、回溯測試以及客觀績效評估中得到應用。也就是說，主觀的技術分析方法並不能夠對其自身的有效性進行判斷，所以也就不會受到實證提出的質疑。

從實證技術分析的角度來看，主觀的技術分析方法確實存在很多的問題。這些分析方法在本質上都屬於沒有意義的陳述，並且使人們對所表達的認知性內容產生錯覺。這是因為主觀的技術分析方法沒有明確說明這些方法是如何應用的，所以分析師對同一組市場數據運用主觀的技術分析方法就會得出不同的結果，進而也就無法對主觀的技術分析方法能否提供有價值的預測進行判斷。經典的圖形形態分析、11手繪趨勢線、艾略特波浪原理、12江恩形態、Magic T’s以及其他大量主觀的技術分析方法都屬於這一範疇。13主觀的技術分析可以說是一種宗教信仰，再多的選擇也不能表明這種方法可以成功解決其自身的問題。

主觀的技術分析方法既缺少認知性的內容，也沒有得到強有力的證據的支持，但是形態各異的主觀的技術分析方法仍然不缺乏狂熱的支持者。我們將在第2章解釋在缺少證據或者面對自相矛盾的證據時，人們持有的堅定信念是如何通過錯誤的想法來產生的。

客觀的技術分析方法同樣會引起錯誤的觀點，隻是其產生的方式不同而已。客觀的技術分析方法對於從客觀的證據中得出錯誤的推論是具有可追溯性的。事實上，在回溯測試中能夠持續盈利的客觀的技術分析方法並沒有足夠的證據證明它的優勢所在。過往的業績表現則會蒙蔽我們的眼睛。歷史上的成功對於我們來說固然重要，但這並不代表我們就有充足的理由去推斷一種分析方法具有預測力並且能夠在未來盈利的可能。之前令人們交口稱贊的業績很可能靠的是運氣的成分，或者是由於一種被稱為數據挖掘的回溯測試所產生的上漲型偏差。對回溯測試中產生的盈利是根據好的分析方法，還是依靠運氣的判斷，的方法就是通過縝密的統計學推斷。這些內容我們將在第4章和第5章進行討論。第6章關注的是數據挖掘偏差的問題。我堅信準確運行的數據挖掘是當今技術人員發現新知的方法，而特殊的統計測試也將用於獲取挖掘結果的工作中。

實證技術分析的與眾不同之處

究竟是哪些因素使得實證技術分析有別於其他普遍流行的技術分析呢？首先，實證技術分析對含有意義的陳述做出了預測——因為客觀的技術分析方法能夠通過歷史數據進行檢驗。其次，實證技術分析利用先進的統計推理方法來確定回溯測試的可盈利性是否具備有效的方法的特征。因此，實證技術分析為核心的焦點在於決定哪種客觀的技術分析方法具有實操性。

實證技術分析排斥任何形式的主觀的技術分析方法。主觀的技術分析方法比錯誤的技術分析方法還要糟糕。之所以把某種陳述確定為錯誤的（不真實的），是因為陳述中所傳遞的認知性內容是沒有經過檢驗的，即主觀的技術分析方法沒有提供任何認知性內容。從表面上看，主觀的技術分析方法確實也提供了一些認知性的概念，但是一旦它們經過嚴格的檢驗，其空洞的陳述的本質就顯露無遺了。

新世紀健康療法的倡導者就非常善於空洞的陳述。他們會告訴你戴上一種神奇的銅手鐲可以使你神清氣爽，走起路來步履輕盈，還可以提高你的高爾夫球的成績，甚至對你的愛情也有幫助。然而，這種缺少具體內容的陳述是不可能實現它的承諾的，更不用說去檢驗它的真偽了。空洞的陳述是永遠無法用客觀的證據（事實）進行證明或者反駁的。根據以上的推理，可以說主觀的技術分析的觀點是空洞的，是無法接受實證檢驗的。因為技術分析必須是值得人信賴的。

相反地，有含義的陳述是可以檢驗的，因為它提供了可以進行檢驗的內容。它說明了怎樣纔能提高你的高爾夫球的成績，以及為什麼你在走路的時候會步履輕盈。這種明確的陳述可以通過實證證據進行反駁。

從實證技術分析的角度來看，主觀的技術分析方法的擁護者面臨著這樣一個選擇：要麼重新制定客觀的技術分析方法，像艾略特波浪原理的實踐者所做的那樣，14讓這種方法易於接受實證的檢驗和反駁；要麼他們必須證明這種新方法是值得依賴的，或許江恩線實際上會提供有價值的信息，但是以它目前的形態，我們還是拒絕承認這種知識。

至於客觀的技術分析方法，實證技術分析沒有對可盈利性進行表面上的回溯測試。取而代之的是根據縝密的統計學評估來判斷盈利的出現是源自運氣，還是源自有偏見的研究。我們在第6章還會提及這一點，在眾多案例當中，進行可盈利的回溯測試隻能使數據挖掘者挖到黃銅礦（假的金礦）。這就可以解釋為什麼在回溯測試中表現上佳的客觀的技術分析方法要比應用到新數據中的客觀的技術分析方法的表現要差了。實證技術分析運用的密集型計算機的統計學方法將數據挖掘偏差中出現的問題小化了。

從技術分析到實證技術分析的發展也包含了道德因素。所有分析師都要遵守道德和法律的責任與義務。無論你運用哪種分析方法，後提出的建議都要基於合理的基礎，而不能成為無理可依的空洞的陳

述。15確認一種分析方法是否有價值的合理的基礎就是客觀的實證。主觀的技術分析方法是達不到這一標準的。客觀的技術分析的運用與實證技術分析的應用標準是一致的。

從學術的角度產生的實證技術分析

實證技術分析不是一個全新的概念。在過去的20年中，權威的專業期刊中16就出現了本書所提倡的使用一種縝密的技術分析方法的觀

點。17有些研究顯示技術分析是不起作用的，而有的研究又說它是有作用的。因為每一種研究都局限於技術分析某一個特定的方面，或者是具體的數據群，這就使得每種研究都會得出不同的結論。這種現像在科學當中是相當普遍的。

以下這部分是從專業的技術分析中得到的研究結果。它顯示了用縝密理智的方法，證明技術分析是值得研究的領域。

專業的圖表分析專家不能夠從隨機過程18產生的趨勢圖中分辨出實際的股票市場價格走勢圖。

關於商品19和外彙市場的實證證據可以通過利用簡單的客觀趨勢指標獲得。此外，趨勢跟風的投機者所獲得的利潤，可以通過經濟理論20進行解釋。因為他們的行為給商業套期保值者提供了有價值的經濟服務，因此，價格的風險也從套期保值者一方轉移到了投機者一方。

當簡單的技術法則應用於對由相對年輕的公司組成的股票市場（羅素2000指數，納斯達克綜合指數）21的平均價格的研究時，單獨或者綜合應用簡單的技術分析法則可以在統計以及盈利上帶來巨大收獲。

神經網絡可以將簡單移動平均法則中顯示的買/賣信號與非線性模型結合起來。二者的結合顯示了對1897～1988年的道瓊斯平均指數進行預測時產生的良好效果。22

通過簡單的動量指標檢測到行業集團和產業集群的趨勢之後，選擇長期持有的策略，進而賺取額外的利潤。23

股票市場顯示了之前市場相對強弱的程度，並且繼續顯示在未來3～12個月的水平期間內高於和低於平均線的業績表現。24

我們在接近52周高點的位置賣出美國股市中的股票，此時的業績表現遠遠超過其他股票市場的股票。以股票的現價與其52周高點之間的差額作為指標，對未來的相對績效起到了非常有價值的預測作用。25這個指標對於預測澳大利亞股市的股價更加有效。26

當用一種客觀的方式對貨幣市場進行檢驗時，頭肩形態就限制了預測力的發揮，此時用簡單的過濾法則可以得到更好的結果。當頭肩形態用於對股票市場的客觀檢驗時，就不能提供有用的信息了。27交易者根據這個信號進行操作，等同於跟蹤隨機信號進行的操作。

通過股票的交易量對有價值的預測信息28進行統計，可以提高以跟蹤公告所產生的價格的大幅變化為基礎發出的信號的收益率。29

密集型計算機數據建模神經網絡、遺傳算法以及其他的統計學知識和人工智能方法已經根據技術指標30發現了盈利模式。

我是在扮演批判技術分析的角色嗎

1960年，也就是我15歲的時候，我對技術分析產生了興趣。在我上高中和大學期間，我運用繪制點數圖的方法跟蹤了大量的股票。我從1973年開始使用專業的技術分析方法，起初，我作為股票經紀人，隨後又作為一家小型軟件公司——蘭登研究集團有限公司的主管合伙人，那個時候我是先接受在金融市場中使用機器學習和數據挖掘的人。後來我又為Spear, Leeds & Kellogg31（簡稱SLK公司）擔任業主權益交易商。1988年，我獲得了注冊市場技術分析師的資格。我個人在技術分析方面的藏書超過300本，發表論文十幾篇，並且就技術分析這一課題進行過多次演講。目前，我在紐約市立大學巴魯克學院席克林商學院講授技術分析的研究生課程。我必須承認我以前的文章和研究並沒有達到實證技術分析的標準，特別是在統計的顯著性和數據挖掘偏差方面。

鋻於5年中我為SLK公司進行商業資本運作所取得的平淡業績，我長期以來對技術分析所抱有的堅定信念發生了動搖。為什麼我如此信任的技術分析會表現得如此差勁呢？到底是我個人的原因還是其他原因呢？我在哲學方面受過的專業訓練為我對技術分析不斷出現的質疑提供了有力的證據。在我讀完托馬斯·吉洛維奇（Thomas Gilovich）的《理性犯的錯》（How We Know What Isn’t So）以及邁克爾·謝爾梅爾（Michal Shermer）的《為什麼人們總是相信荒誕怪異的事情》（Why People Believe Weird Things）兩本書之後，我對技術分析產生了完全的質疑。我自己的結論是：包括我本人在內，對技術分析的本質理解並非我所想的那樣，我也在相信一些荒誕、怪異的事情。

技術分析：藝術、科學還是迷信

在技術分析界有這樣一種爭論：技術分析是藝術還是科學？這個問題本身的提法就有問題，它應該這樣表述纔對：技術分析是以科學還是迷信為基礎的？如果是這種問法，爭論也就不存在了。

有人會說，以科學的、可以檢驗的方法對技術分析這一知識概念進行解釋的時候，這種方法本身就包含著太多的差異。我對此的回應是，“技術分析是不可檢驗的”這句話聽上去很像一種知識，但實際卻不是這樣。技術分析是屬於天文學、數字占卜術以及其他非科學實踐的迷信

行為。

創造性和靈感在科學中發揮著重要的作用。二者同樣適用於實證技術分析。所有對科學的探尋都是從假設開始的。一個新的想法或者觀點都是以從前的知識、經歷和直覺組成的神秘結合體作為靈感來源的。然而，好的科學和嚴格的分析方法保持創造性。自由地提出新的想法必須與嚴格的行為準則相結合，進而淘汰那些在客觀測試的嚴格考驗中被證明是無效的想法。如果不這樣做的話，當人們異想天開的時候，奇幻的思維就會取代嚴謹的思想。

技術分析試圖運用精確的物理定律進行預測，並以此發現新的法則是不可能的。金融市場中固有的復雜性和隨機性，以及受約束的實驗阻礙了研究結果的產生。然而，精確的預測並不是科學定義的必要條件。相反地，它是通過明確的定義來認知並淘汰那些錯誤的想法的。

對本書我有4個願望：，鼓勵技術分析師之間的對話，並終把我們的專業領域建立在牢固的知識的基礎之上；第二，鼓勵根據此處提供的線索繼續探索；第三，希望技術分析的使用者能夠從以技術分析為基礎提供產品和服務的人那裡汲取更多的知識；第四，希望專業或者非專業的技術分析實踐者明白他們在人機交互中的重要作用。通過人機交互，我們可以加速合理的技術分析知識的發展。

毫無疑問，技術分析的從業者並不認同這些說法。這的確是件好事。因為進入牡蠣身體裡的細沙有時也會變為珍珠。我希望我的同事繼續發揮他們的能量，去尋求更加合理的知識，而不是為那些站不住腳的謬論做無用的辯護。

本書由兩部分組成。部分建立了實證技術分析在方法論、哲學、心理學以及統計學方面的基礎。第二部分演示了實證技術分析的一種方法，即引用25年來的歷史數據對用於標準普爾500指數的6 402個二進制買/賣法則進行測試，並且對用於測試旨在處理數據挖掘偏差問題的法則的統計顯著性進行評估。

媒體評論

阿倫森教授用簡潔的語言論證了在解釋技術分析方法論的過程中存在的理論缺陷，即有效市場假說的假設與結論的缺陷，並且用適當的技術對技術分析的方法進行了改進與檢驗，事實證明這是正確的。讀者將會從此書中受益匪淺。

——傑克·施瓦格（JackSchwager）

《金融奇纔》（MarketWizards）與“施瓦格期貨叢書”的作者

阿倫森教授對數據挖掘的闡述是每一位分析師的之物，他對統計推斷的全面論述是非常成功的。本書所選取的常識性案例不僅為檢驗與檢驗的確認過程了時間、金錢，而且還大大減少了在檢驗過程中遇到的困難。

——佩裡·考夫曼（PerryKaufman）

《交易繫統與方法》（NewTradingSystemsandMethods）作者

本書打破了很多存在於技術分析領域的神話。讀者在購買有關技術分析體繫的書籍之前，應當先仔細閱讀本書。

——桑德爾·施特勞斯（SandorStraus）

MerfinLLC公司高管

在這部充滿爭議而又引人注目的著作中，你可以不認同戴維·阿倫森的每一個觀點。然而，對於每一個試圖用科學的嚴謹態度進行投資技術分析的交易者來說，應當從辯證的角度來閱讀本書。

——納爾遜·弗萊堡（NelsonFreeburg）

FormulaResearch編輯

技術分析領域出現了一種新的趨勢，即利用科學的程序，並依靠統計檢驗來衡量某一結論質量的新的、嚴謹的技術分析類型。正如定量分析長期使用的技術分析工具那樣，市場分析也開始使用這一工具了。《實證技術分析》是一座裡程碑，它將引導我們向著利用更好、更可靠的技術分析類型的目標前進。

——約翰·布林格（JohnBollinger）

CFA，CMT，Bollingerbands.com

戴維·阿倫森對當下流行的技術分析方法的批評可謂恰到好處，這能夠讓我們感到他的每一次批評都為我們釐清一次思維和視覺上的謬誤。

——弗雷德·傑姆（FredGehm)

《量化交易與資金管理》（QuantitativeTradingandMoneyManagement）的作者

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