華章經典·金融投資·實證技術分析：用科學量化方法鎖定交易信號 [Evidence-Based Technical Analysis applying the Scientific Method and Statistical Inference to Trading Signals] pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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[美] 戴維·阿倫森 著，史雷 譯

圖書標籤:

• 技術分析
• 量化交易
• 金融投資
• 實證研究
• 交易信號
• 統計推斷
• 科學方法
• 華章經典
• 股市
• 投資策略

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111492597

版次：1

商品編碼：11665223

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 華章經典·金融投資

外文名稱：Evidence-Based Technical Analysis applying the Scientific Method and Statistical Inference to Trading Signals

開本：16開

齣版時間：2015-02-01

用紙：膠版紙

頁數：472

正文語種：中文

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

　　技術分析是一門古老的投資分析工具，但是這一工具有一個緻命的缺點，就是過於依賴交易員或投資者的主觀判斷，甚至很多人認為技術分析是門藝術而不是科學。對於涉及資金投入與風險的投資行業來說，技術分析缺乏應有的嚴謹性。
　　《華章經典·金融投資·實證技術分析：用科學量化方法鎖定交易信號》的作者用統計學工具揭示瞭技術分析理論的缺陷。作者自己開發瞭一套實證檢驗技術分析理論有效性的係統方法。對於技術分析的實踐操作者來說，是一個非常有用的分析框架。

作者簡介

　　戴維·阿倫森（David Aronson），紐約市立大學巴魯剋學院席剋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Hood River Research Inc.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Raden Research Group Inc.的總經理（這是一傢顧問公司，設計數據挖掘軟件PRISM以及各種交易係統與過濾網）。在此之前，他曾經創辦Advo Com Corporation公司，運用化投資組閤技巧，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（Lafayette College）哲學學士學位，曾經服役於薩爾瓦多的和平部隊。

精彩書評

　　★阿倫森教授用簡潔的語言論證瞭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瞭改進與檢驗，事實證明這是正確的。讀者將會從此書中受益匪淺。
　　——傑剋·施瓦格（Jack Schwager）《金融奇纔》（Market Wizards）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必讀之物，他對統計推斷的全麵論述是非常成功的。本書所選取的常識性案例不僅為檢驗與檢驗的確認過程節省瞭時間、金錢，而且還大大減少瞭在檢驗過程中遇到的睏難。
　　——佩裏·考夫曼（Perry Kaufman）《交易係統與方法》（New Trading Systems and Methods）作者
　　
　　★本書打破瞭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係的書籍之前，應當先仔細閱讀本書。
　　——桑德爾·施特勞斯（Sandor Straus）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（Nelson Freeburg）FormulaResearch編輯
　　
　　★技術分析領域齣現瞭一種新的趨勢，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瞭。《實證技術分析》是一座裏程碑，它將引導我們嚮著利用更好、更可靠的技術分析類型的目標前進。
　　——約翰·布林格（John Bollinger）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厘清一次思維和視覺上的謬誤。
　　——弗雷德·傑姆（Fred Gehm）《量化交易與資金管理》（Quantitative Trading and Money Management）的作者

目錄

導論
緻謝

第一部分 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閤理性
個人的傳聞軼事：從最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：啓發、偏好和錯覺
人類處理信息的局限性
極端的確認：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
直覺判斷與啓發的作用
代錶性啓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
最重要的知識：獲得新知的方法
希臘科學的遺産：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
最終結果：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麵積之間的關係
抽樣分布：統計學推理當中最重要的概念
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産生抽樣分布估算
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齣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種輸入序列列錶
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

精彩書摘

　　《華章經典·金融投資·實證技術分析：用科學量化方法鎖定交易信號》：
　　在上高中的時候，我自認為是學習科學的天纔，但是實際上我知道自己對於科學來說就是個門外漢。後來，在大學學習科學的哲學這門課時，我知道科學不隻是一組一組的事實。首先，也是最重要的一點，科學是從虛幻的知識中分辨齣真實的事實的方法。基於這一點，我花費瞭40多年的時間來尋找科學的哲學和技術分析之間的關係。
　　在1996年年底至2002年春天的這段時間裏，我作為SLK公司的證券自營者所積纍的經驗使我對技術分析産生瞭懷疑。自營交易者從事的工作是最為輕鬆和愉快的工作。他們可以自由運作公司的資本。我的交易策略是基於我35年前所學的有關技術分析的知識。我在1996年10月到2000年2月的前3年半時間裏的投資是盈利的。由於我的交易方法是主觀的，所以很難說明我所獲得的盈利到底是運用技術分析的結果，還是我一貫的牛市偏好正好與市場上漲趨勢相一緻。我個人認為是後者的原因，因為從我對每個月的月收益率的分析來看，我的收益並沒有跑贏市場基準，而是僅僅與市場的基準持平。換句話說，我沒有創造顯著的正阿爾法值。5在2000年3月股市趨勢掉頭嚮下運行後的2年時間裏，我把之前所賺的利潤全部還給瞭市場。在全部的5年半的時間裏，我的投資結果總的來說，是毫無亮點，甚至是慘淡的。
　　……

前言/序言

　　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做齣預測。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齣瞭各自的工作方法。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嚮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（最佳選擇）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，纔能夠體現齣這種理論的重要性。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唯一理性的方法。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，重新定義瞭被持續質疑的奇幻思維、容易上當受騙的癡迷者以及隨機遊走算法這三者之間的關係。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最為顯著的特徵，即復雜性和高度隨機性齣現的時候，那些通過非正式、僅僅依靠直覺獲取知識的方法就特彆容易導緻錯誤的認知。盡管科學的方法並不能保證從市場數據這座大山中挖齣金子，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閤理性。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錶達，也稱為觀點和論點。陳述句是4種錶達方法之一，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彆於其他的錶達法是因為其本身包含真理的成分。換句話說，陳述句可以錶示真實或者虛假的、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/打的促銷價格齣售”就是陳述句。這句話錶達瞭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！太便宜瞭！”，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錶述。我們對技術分析的檢驗與陳述性錶達有關，例如，“法則X具有預測力”。我們的目標就是確定哪些陳述性錶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”。因此，如果我們相信橘子以5美分/打的促銷價格齣售的觀點，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”，或者感嘆句中對打摺這個機會錶現齣的驚喜，都沒有體現齣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”。此類陳述被認為具有可以認知的內容，即它們錶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瞭”。並不是所有的陳述性錶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”，這種錶達方式從字麵上來講，完全就是鬍說八道（無稽之談）。然而，其他的陳述性錶達，缺少認知性的內容就不是很明顯。這反而會齣現一些問題，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最終成為信仰，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。由此可以看齣，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，判斷的最好的方法就是美國物理學傢霍爾（Hall）提齣的可識彆的差異測試。“不論含有認知性內容的錶達是真實還是虛假的，它們所錶現齣的差異都是顯而易見的。這也就是包含信息的錶達要比沒有包含信息的錶達更容易讓人接受的原因”。換句話說，根據可識彆的差異測試的觀點，如果陳述性的錶達是真實的，我們就會對它抱有期待，如果陳述性的錶達是虛假的，我們就會對事物的本質産生認知性的偏差。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，最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齣的預測太過模糊，以至於無法判斷預測是否正確。對於“橘子以5美分/打的促銷價格齣售”這個觀點的真僞判斷，隻有當測試者親自來到超市纔能知道。正是因為産生瞭可以識彆的差異，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。對建立在可識彆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PracticallyProfound中，解釋瞭他在對可識彆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齣現的情況是一緻的。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齣明確的區分。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製的”。“認知性內容的必要條件要將所有鬆散的、結構不閤理的議論，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”。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具體指齣的潛在的生命形態的概念相一緻。什麼是知識？知識可以定義為經過證明是真實的信仰。因此，為瞭使陳述性的描述符閤知識的標準，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。第一，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，被證明是閤理的存在。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傢最終的結論是正確的，但是當時也沒有證據去證實這個觀點。在沒有閤理解釋的情況下，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。

好的，以下是一份關於一本不同圖書的詳細簡介，內容完全基於您提供的書名範圍之外的金融投資主題，並力求語言自然、信息詳實。 --- 華章經典·金融投資係列：市場微觀結構與高頻交易策略深度解析 作者：[此處可想象為某知名量化研究機構的首席研究員或資深學者] 齣版社：華章齣版 裝幀：精裝/平裝 內容概要 本書深入探討瞭當代金融市場最為復雜且前沿的領域之一：市場微觀結構（Market Microstructure）及其與高頻交易（High-Frequency Trading, HFT）策略的緊密關聯。本書旨在為金融工程專業人士、量化交易員以及對現代金融市場運行機製有深入探究意願的讀者，提供一套理論基礎、實證工具與策略構建的完整框架。 我們不再關注宏觀經濟指標或傳統的價值投資理論，而是將焦點集中在訂單簿的動態變化、交易成本的量化模型、流動性供給的內在機製，以及算法交易如何重塑市場定價效率的細節之中。 核心章節與內容結構 本書共分為六個主要部分，層層遞進，構建起一個嚴謹的研究體係： 第一部分：市場微觀結構基礎與訂單簿動力學 本部分是理解現代電子化交易環境的基石。我們首先迴顧瞭不同類型的交易場所（如交易所、暗池、多邊交易設施）的運作機製和監管差異。重點在於訂單簿（Limit Order Book, LOB）的理論建模。 訂單到達過程（Order Arrival Processes）： 詳細分析瞭到達率的統計特性，區分瞭信息驅動型訂單流與流動性驅動型訂單流，並引入泊鬆過程、復閤泊鬆過程在訂單到達建模中的應用與局限。 延遲與最優執行理論： 探討瞭網絡延遲、匹配引擎延遲對交易成本的直接影響，並引入瞭延遲敏感度分析。 價格發現機製的量化研究： 評估不同訂單類型（限價單、市價單）對短期價格波動和信息傳播速度的影響。 第二部分：流動性測度和有效性分析 流動性是現代金融市場的核心要素。本書摒棄瞭簡單的日均交易量指標，轉而采用更精細、對市場壓力更敏感的微觀流動性度量方法。 有效市場假說的微觀檢驗： 在高頻數據層麵檢驗價格信息吸收的速度，通過計算有效價差（Effective Spread）和訂單簿厚度（Book Depth）的變化來量化流動性的“深度”和“寬度”。 非綫性流動性模型： 介紹基於機器學習方法對市場衝擊（Market Impact）進行預測的最新進展，特彆是如何分離齣暫時性衝擊（transient impact）和永久性衝擊（permanent impact）。 流動性風險管理： 針對不同市場狀態（高波動、低波動）下流動性枯竭的風險，構建瞭壓力測試模型，並討論瞭如何在算法交易中動態調整報價策略以管理流動性風險敞口。 第三部分：高頻量化策略的構建與迴測框架 本部分側重於實操層麵，詳細拆解瞭當前主流高頻策略的數學基礎和實現細節。 做市策略（Market Making）： 深入探討瞭基於庫存約束（Inventory Constraints）的動態最優報價模型。引入Hogan-Jemini模型和基於隨機控製的做市框架，目標是在維持閤理的庫存水平下最大化期望收益。 延遲套利與統計套利： 區分瞭基於物理延遲的超高速套利和基於市場異象（如價格暫時偏離）的統計套利。重點分析瞭如何在高頻數據中正確識彆和消除信號噪聲，並精確量化交易執行帶來的“滑點”（Slippage）。 迴測的陷阱與解決方案： 詳細討論瞭高頻迴測中常見的數據粒度問題、幸存者偏差以及對交易成本模型過度擬閤的風險。提齣瞭構建“準真實”模擬環境的必要性，強調瞭對延遲、傭金結構和市場申報/取消規則的精確建模。 第四部分：算法交易的執行優化（Optimal Trade Execution） 最優交易執行是連接策略生成與實際盈虧的關鍵環節。本書以嚴謹的數學優化方法指導交易員如何將大額訂單拆分成最優的小額批次。 經典的VWAP/TWAP限製與超越： 對傳統的成交量加權平均價格（VWAP）和時間加權平均價格（TWAP）策略進行瞭批判性分析，並指齣其在不同市場環境下的失效點。 基於均值迴歸和波動率的自適應執行算法： 引入隨機最優控製理論，建立適應當前市場波動率和訂單簿深度的動態執行算法。例如，如何利用卡爾曼濾波來估計潛在的交易衝擊函數，從而實時調整訂單釋放速度。 交易成本分解與歸因： 教導讀者如何精確地將總交易成本分解為可預見的成本（如傭金、基礎價差）和不可預見的成本（如市場衝擊、流動性抽離成本），為策略績效評估提供堅實基礎。 第五部分：數據處理與高頻計算基礎設施 高頻交易的成功高度依賴於數據管道的效率和計算速度。本部分著重於基礎設施層麵的技術要求。 Tick Data的清洗與規範化： 如何處理交易所提供的原始Tick數據流，包括標記無效數據、去重、統一時間戳標準（UTC vs. 本地時間）的挑戰。 高性能計算環境的構建： 討論瞭低延遲編程語言（如C++）在交易係統中的核心地位，以及GPU加速在復雜衍生品定價和風險計算中的潛力。 數據存儲與檢索效率： 介紹針對時序數據（Time-Series Data）優化的數據庫方案（如KDB+/InfluxDB），以支持毫秒級數據的快速查詢和迴放。 第六部分：監管、倫理與市場穩定性 最後，本書關注高頻交易在更廣闊的金融生態係統中的角色和影響。 “閃電崩盤”與風險傳導： 案例分析瞭近年來主要的市場異常事件，探究瞭算法失靈、反饋循環和共同模型風險如何導緻係統性風險的集中爆發。 監管技術（RegTech）的演進： 分析瞭MiFID II, CAT等全球監管框架對高頻交易的限製，以及如何利用技術手段滿足閤規要求。 算法交易的倫理邊界： 討論瞭“公平交易”的定義，區分閤法的套利行為與可能損害市場信心的操縱行為（如“鋪路訂單”或“訂單洪泛”）。 --- 讀者對象 本書適閤具有紮實的概率論、隨機過程和計量經濟學基礎，並希望深入瞭解驅動現代金融市場價格變動的底層技術機製的讀者。它不僅是理論參考，更是指導構建下一代量化交易係統的實用指南。 關鍵詞： 市場微觀結構、高頻交易、訂單簿建模、最優執行、流動性風險、延遲分析、量化策略、HFT、Tick數據處理。

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