利用周期循环来获利：最大熵波谱分析的预测和交易策略 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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约翰·F·艾赫勒斯 著

图书标签:

• 量化交易
• 技术分析
• 周期性
• 波谱分析
• 最大熵
• 金融建模
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• 交易策略
• 时间序列
• 市场分析

出版社： 华中科技大学出版社

ISBN：9787568031646

版次：1

商品编码：12185881

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：184

字数：182000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：股市投资者，金融专业初学者
向希望将周期分析加入自己分析工具箱中的市场分析师和交易者强烈推荐本书。
市场的技术分析可以成功，是因为市场并不总是有效的。也就是说，有效市场理论是不成立的。从图形形态上可辨别的形态，如双重顶、头肩顶和艾略特波浪等，使得技术分析可以用来指导交易。周期也是这些可辨别形态中的一个，可以用直接的测量方式辨别出来。周期可以通过简单的系统如zui大熵波谱分析软件快捷、直接地测量出来，以指导我们的市场行为，让我们从周期分析中获利。

内容简介

这本书建立了市场中存在周期的哲学基础，描述了周期的基本特征，并以周期的观点再次阐述了移动平均线、动量方程以及其他重要的技术分析指标，并建立起这些指标在周期分析中的应用方法。

作者简介

约翰·F.艾赫勒斯，高级电气工程师，获得密苏里大学博士学位，曾就职于乔治华盛顿大学，专攻市场周期分析和信息理论。自1976年以来他一直是成功的私人交易商，创立了zui大熵波谱分析方法（MESA）。

目录

第一章为什么市场中存在周期1
第二章周期基础17
第三章周期原理25
第四章移动平均线43
第五章动量函数59
第六章测量市场波谱71
第七章zui大熵波谱分析描述81
第八章正弦波指标95
第九章即时趋势线109
第十章让指标更灵活121
第十一章交易周期模式137
第十二章盈利的股票市场系统149
术语164
译者后记172

精彩书摘

远古时期，自然界中的周期过程就能被人类观察到，这些现象都有明确的特征，人们能直接判断出来。古代文明中的日历和时间单位，就是人们从对昼夜交替、月盈月亏、四季轮回变化、行星和恒星的运动等的观察中得到的。在公元前6世纪，由于观察到有固定张力的琴弦和一些重复的琴弦长度，毕达哥拉斯研究出了音符的周期性关系。他相信数字中存在着固有的“和谐”关系，并将这个关系扩展来，把天体的运动描述为“天体的音乐”。
艾萨克·牛顿为现代光谱分析提供了数学基础。他发现了太阳光穿过玻璃三棱镜以后，扩展成有多种颜色的光带，认为每一种颜色都代表一个特定的波长，并且太阳的白光包含所有的波长。他用“光谱”这个词，作为描述光中的颜色带的科学术语。
1738年，丹尼埃尔·伯努利发现了对振动音乐琴弦的波形方程的解法。1822年，法国工程师让·巴普蒂斯特·约瑟夫·傅立叶扩展了波形方程的结论，说明任何方程都可以被表示为正弦和余弦表达式的无限加和。这一数学表达现在成了调和分析，这一分析得名于正弦和余弦表达式的和谐关系。傅立叶变换，时间范围内的频率描述(以及相反的表达)都已经以这位法国工程师的名字命名。
诺贝特·魏那为光谱分析理论提供了主要的转折点，在1930年，他发表了论文《广义调和分析》。在他的贡献中，对静态随机过程的自相关和能量光谱密度的精确统计学定义是zui为珍贵的。傅立叶变换的使用，而不是传统调和分析中傅立叶数列的使用，使得魏那可以定义光谱用频率的连续体，而不是离散的调和频率。
约翰·塔基是现代经验光谱分析的先锋。1949年，使用由有限次结果中得到的关联性推测值，他提供了光谱推断的基础。现代光谱推断的许多术语，例如假频(aliasing)、窗口机制(windowing)、预消除相关性(prewhitening)、消度(tapering)、平滑(smoothing)和抽取因子(decimation)等都归功于塔基。1965年，他与吉姆·库里合作，描述了傅立叶变化的数码计算的有效算法。然而，这个快速傅立叶变换并不适用于市场数据的分析，就像我们在后面章节中的开发过程中遇到的困难那样。
约翰·伯格的工作是当前研究的热点，也就是在有限的时间范围，对高解析光谱推断中的zui主要推动力。在他1975年发表的博士论文中，他用已经使用在对高解析光谱推断的建模方法中的zui大熵形成机理的术语，描述了高解析光谱推断。伯格的方法zui初被用在地球物理学及地质学，通过对地震波的分析，对石油和天然气进行勘探。这个方法也被用于市场的技术分析，因为它只用了zui少的数据却提供了高解析的光谱推断。因为短期的市场周期总是转瞬即逝的，所以这是很重要的。这个方法的另一个好处是，它zui大化地适应选择的数据长度，并且不会因zui终结果对数据zui后部分的影响而失真。交易程序MESA，就是zui大熵光谱分析的缩写。
周期是什么？
周期的定义是“一个相同顺序的、会重复发生的事件或现象，被完成一轮的时间间隔或空当”。我们认为，在市场中存在一个经典的周期，它的完整过程是：在一段时间内，当价格从低点启动，平缓地上升到一个高点，然后平缓地滑落，回到价格开始的低点，价格下跌的时间和上涨的时间差不多。完成这个周期的时间被称为周期的区间，或者周期的长度。
市场中当然存在周期。而且它们大多可以通过基本面分析来解释原因。zui具有代表性的市场周期就是农产品价格的季节性变化(在收获季节价格zui低)，或者冬天房地产价格的下跌。电视上侃侃而谈的分析师总爱谈论通货膨胀是被政府“按季节操控的”。季节是周期的一个例子，它总是12个月。其他的与基本面相关的周期可以是18个月的牲畜畜养周期，也可以是猪腩的每月冷冻库存报告。
商业周期就没有这么清晰了，虽然它是客观存在的。商业周期会随着利率的不同而不同，政府基于其能够将通货膨胀控制在合理水平的能力，设定经济增长的目标。这个增长可以通过在经济体中紧缩货币，或者增加货币来完成，也可以通过改变政府借给银行资金的利率来达成。宽松的利率政策鼓励商业，紧缩的利率政策压抑商业。这个不可避免的过程中的变化，产生我们看到的商业周期。尽管商业周期可能每次的长度都是几年，但是这样一个长度却不是一定的。商业周期是有上限和下限的，政府允许的增长率(一般是＋3%)，下限是温和的负增长(大约－1%)，这个时候当然是经济衰退。它的幅度就是周期的范围，从＋3%到－1%。
市场的组成部分
数据专家和经济学家已经定义了价格运动的特点。所有的价格预测和分析都是针对以下几个要素：
(1) 趋势，在特点时间内，往一个方向运动的趋势。
(2) 季节因素，和日历相关的模式。
(3) 和政府行为相关的周期，商业开始时和逐步收缩时的滞后，或者农作物预测报告。
(4) 其他难以解释的价格运动，常常称为噪声。
既然第(2)点和第(3)点都是周期，那么很明显，周期是一个显著的，并且所有价格运动中都可以接受的部分。
在交易中使用周期时，一个关键的问题是交易的时间跨度。举个极端的例子，54年的康德拉季耶夫经济周期(当然这个周期也不是所有人都同意)。一个牧场主可能就更愿意使用18个月的畜养周期，而农场主很可能对每年的收成进行对冲。投机者常常使用非常短(有时候简直短得没道理！)的时间跨度。
价格中的行为周期也是zui流行的，在艾略特波浪理论和江恩的著作中，大家都可以看到很多广为接受的周期。
短周期甚至在第(4)点的定义“噪声”中都可以存在。随便看一下任何K线图，随便往前面的时间拖动一下，短周期潮涨潮落。辨别周期的敏感性也和使用的工具(这里指软件或系统)相关。在计算机还十分昂贵、巨大的时候，许多预测方法都不太实际。现在，新的方法人人都可以使用。这些短周期的理论基础来源于随机游走理论。
随机游走
市场中的随机性是因为许多交易者在以不同的动机，比如利润、亏损、贪婪、恐惧，甚至还有单纯地找乐子，来执行他们的优先权(做出自己认为对，或者迫不得已的行为)。不同的观点使得它更加复杂。市场运动因此可以用随机变量来分析。随机游走就是一个这样的分析。试想在一个只有空气的空瓶子中，有一个氧原子。这个氧原子的运动轨迹是不确定的，因为它会和其他的原子不停地碰撞。布朗运动就是描述原子运动的方法。它的轨迹被描述为三维的随机游走。根据这个随机游走理论，原子的位置可能在这个盒子中的任何地方。
随机游走的另一种形式更适合描述市场的运动。这种形式是二维的随机游走，有个昵称，“醉汉行走”。这个二维的结构比较适合市场，因为在一个维度中，价格只可能往上或往下运动，而另一个维度，就是时间，只能往一个方向移动。这都和“醉汉行走”一致。

前言/序言

前言
每个交易者都很容易买到的现代计算机，已经极大地改变了技术分析师研究市场的方法。研究不仅变得更加复杂和深入，也更加广泛。这些研究更加广泛，是因为对于潜在原理更深刻的理解和洞见，而这都来源于更强大的计算能力带来的纵观全局。
周期分析是被计算机深刻影响的几个要素之一，因为这些要素研究对计算都要求很高。计算的成功导致了对动态市场更深刻的理解。通过使用周期分析，交易者现在可以对市场建模，使用模型来确定当前的市场状况应该采用的策略。
这本书建立了市场中存在周期的哲学基础，描述了周期的基本特征。对条件移动平均线、动量方程和其他指标，也以周期的观点再次进行了阐述，并建立起它们在动态市场中的影响。在交易实例中，所有的原理都被糅合在一起，显示交易策略可以被用来增加建立成功交易的概率。

《周期洞察：从混沌中寻觅市场规律》 在波诡云谲的金融市场中，价格的波动看似无章可循，但细致入微的观察者却能发现隐藏在表象之下的深刻规律。本书《周期洞察：从混沌中寻觅市场规律》并非仅仅是又一本技术分析的指南，它致力于揭示市场背后那些被忽视却至关重要的周期性运动，并在此基础上构建一套切实可行的交易策略。 本书的核心理念在于，任何市场，无论其看似多么复杂和随机，都不可避免地受到各种周期性力量的影响。这些周期可能源于宏观经济的自然节奏，也可能来自于人类行为的群体心理效应，抑或是技术进步的迭代更新。理解并识别这些周期，如同掌握了市场的“脉搏”，能够帮助交易者在纷繁的市场信号中辨别真伪，从而做出更明智的决策。 第一部分：周期性思维的基石 在深入探讨具体的分析工具之前，本书将首先为读者打下坚实的理论基础。我们将从哲学层面审视“周期”的概念，探讨它在自然界、社会学以及经济学中的普遍存在。您将了解到，周期并非简单的重复，而是包含了多种频率、相位和振幅的复杂叠加。 周期的本质与分类： 本部分将详细阐述不同类型的周期，包括但不限于： 长周期（如康德拉季耶夫周期、经济大周期）： 影响经济发展的长期趋势，涉及技术革新、资本积累等宏观因素。 中周期（如经济景气周期、库存周期）： 驱动市场价格在中短期内波动的主要动力。 短周期（如日内交易周期、特定事件驱动周期）： 在更小的交易时间框架内出现的波动模式。 特定因素驱动的周期： 例如，与农作物收成相关的商品周期，与政治选举相关的周期，或者与某些行业技术突破相关的周期。 混沌理论与市场噪音： 我们将探讨看似随机的市场波动中隐藏的有序性。理解混沌理论，有助于我们区分真正的周期信号与市场噪音，避免被短期波动误导。 人类心理与群体行为的周期性： 市场的每一次波动，归根结底是人类行为的体现。本书将分析投资者心理的典型模式，如贪婪与恐惧的循环，以及它们如何催生市场中的周期性行为。 第二部分：量化周期信号的探索 理论固然重要，但将周期性思维转化为可操作的交易信号，则需要强大的量化工具。本书将引领读者进入一个严谨的量化分析世界，专注于如何从海量的市场数据中提取出周期性的精华。 时间序列分析的引入： 我们将介绍时间序列分析的基本概念，如平稳性、自相关性等，为后续的周期分析奠定基础。 傅里叶变换与周期分解： 深入浅出地讲解傅里叶变换如何将复杂的价格序列分解为一系列简单的正弦和余弦波，从而揭示隐藏在其中的不同频率成分，即周期。 能量谱密度与峰值识别： 学习如何构建能量谱密度图，直观地识别出市场中最重要的周期频率。通过对能量谱的分析，我们可以判断哪些周期是当前市场的主导力量。 相位分析与信号预测： 仅仅知道周期频率是不够的，理解其相位（即周期在时间上的位置）至关重要。我们将探讨如何利用相位信息来预测周期信号的未来走向，并将其转化为可执行的交易信号。 非线性与非平稳周期： 市场周期并非一成不变，它们会随着时间推移而发生变化。本书将触及一些先进的分析方法，以应对周期频率和振幅的非线性与非平稳性，提高预测的鲁棒性。 第三部分：周期驱动的交易策略构建 掌握了识别和量化周期信号的能力后，本书的重点将转向如何将这些洞察转化为具体的、可盈利的交易策略。本书将提供一系列基于周期性思维的交易方法，并详细解析其逻辑、操作流程以及风险管理。 周期信号与技术指标的结合： 探讨如何将识别出的周期信号与传统的交易指标（如移动平均线、RSI、MACD等）进行融合，相互印证，提高交易信号的可靠性。 基于周期领先指标的建仓与平仓： 构建由周期信号驱动的买入和卖出信号。例如，当一个重要的上升周期进入其上升阶段时建仓，当周期显示出反转迹象时平仓。 多周期共振策略： 学习如何识别多个周期信号在同一时间点形成“共振”的局面。在这种共振发生时，市场的波动可能会被放大，为交易者提供更高的盈利机会。 跨市场周期联动分析： 探索不同市场（如股票、债券、商品、外汇）之间的周期性联动关系。理解这种联动，可以帮助交易者发掘跨市场套利或对冲的机会。 风险管理与仓位控制： 任何交易策略都离不开严格的风险管理。《周期洞察》将强调在周期交易中如何进行有效的止损、止盈设置，以及如何根据周期信号的强度和市场波动性来动态调整仓位。 回测与实盘验证： 强调历史数据回测的重要性，以及在实盘交易中如何逐步验证和优化基于周期分析的交易策略。 第四部分：高级应用与前沿展望 在掌握了基本的周期分析和交易策略后，本书还将带领读者探索更高级的应用，并展望未来可能的研究方向。 机器学习与周期预测的结合： 简要介绍如何利用机器学习算法来辅助识别更复杂、更隐蔽的周期模式，以及如何提高预测的准确性。 情绪指标与宏观数据在周期分析中的作用： 探讨如何将投资者情绪数据和宏观经济指标纳入周期分析框架，以更全面地理解市场驱动因素。 周期分析在不同投资品类中的应用： 举例说明周期性思维在股票、外汇、商品、加密货币等不同资产类别中的具体应用场景。 《周期洞察：从混沌中寻觅市场规律》并非一本教你一夜暴富的秘籍，而是一本引导你深刻理解市场运作机制、培养理性交易思维的工具书。通过学习本书，你将能够跳出短期的噪音干扰，以一种更宏观、更长远的视角审视市场，从而在波动的海洋中找到属于自己的稳定获利之路。它将帮助你从“交易者”升级为“市场规律的探索者”，在每一次决策中，都多一份自信，少一份盲目。

评分☆☆☆☆☆

我是一名长期关注量化交易领域的读者，并且一直在探索各种能够提升交易预测能力的工具和方法。市面上的书籍往往集中在常见的技术指标、统计模型或者机器学习算法，虽然它们各有千秋，但总感觉缺少一种能够从根本上理解市场“信息熵”或者“不确定性”层面的视角。这本书的书名，特别是“最大熵波谱分析”，立刻吸引了我的注意力。它似乎提供了一种全新的思路，来量化和分析市场中的周期性，而不仅仅是基于简单的周期长度的划分。我很好奇，作者是如何将这个源自统计物理学和信息论的概念，应用到金融市场这种复杂且动态的环境中的？它是否能够帮助我们识别出那些隐藏在表面价格波动之下的、更深层次的、更具统计意义的周期性模式？我期待这本书能详细阐述其背后的理论基础，并提供具体的实证案例，展示如何运用这种分析方法来构建出具有前瞻性的预测模型，以及如何将其转化为稳健的交易策略，从而帮助我更深刻地理解市场的内在规律，并在不确定性中发现确定性的盈利机会。

评分☆☆☆☆☆

一本真正打破常规的书籍，它不仅仅是在谈论那些司空见惯的交易指标，而是深入到一个更深层次的领域——熵。我一直对量化交易抱有极大的兴趣，但很多时候，市面上充斥着各种“黑箱”算法或者过度简化的技术分析，让人感觉它们缺乏理论根基，难以长久奏效。然而，《利用周期循环来获利：最大熵波谱分析的预测和交易策略》这本书，从书名就透露出一种与众不同的野心。它将“最大熵波谱分析”这样一个相对复杂的统计物理学概念引入到金融市场分析中，这本身就足够吸引人了。我好奇的是，作者是如何将这种高深的理论转化为一套切实可行的交易策略的？是简单的套用，还是经过了精心的适配和优化？它是否真的能捕捉到市场中那些隐藏的、非线性的周期性运动，而不仅仅是那些明显可见的、容易被大众利用的短期波动？我期待这本书能够提供一些真正具有原创性的洞察，帮助我理解市场背后的驱动力，从而构建出更具鲁棒性和适应性的交易系统，而不是仅仅依赖于历史数据的拟合，期待它能指引我超越技术分析的表面，触及市场运作的深层逻辑。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我对金融市场的分析一直持有一种探索的态度，总觉得传统的分析方法，无论是基本面还是技术面，都有其局限性。特别是对于市场的周期性，很多时候感觉只是经验性的总结，缺乏一种更严谨、更科学的量化工具来支撑。这本书的书名《利用周期循环来获利：最大熵波谱分析的预测和交易策略》，恰好触及了我一直以来思考的重点。我对“最大熵波谱分析”这个概念感到非常新奇，它似乎是一种能够揭示数据深层结构和隐藏规律的强大方法。我希望这本书能详细地解释，这种方法是如何被用来识别和量化金融市场中的周期性循环的，并且这种分析结果是如何被转化为实际的交易决策的。我非常期待看到作者如何将一个可能相对抽象的数学概念，落地到具体的交易策略中，希望能从中学习到一种全新的、更具科学严谨性的市场分析视角，从而能够更有效地规避风险，抓住市场中的潜在盈利机会。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对金融市场结构和定价机制深感好奇的读者，一直在寻找能够提供更深层次洞察的书籍。传统的量化模型，虽然在某些方面取得了成功，但往往忽略了市场本身的复杂性和动态性，尤其是对于“周期性”的理解，很多时候还停留在比较表面的阶段。这本书的书名《利用周期循环来获利：最大熵波谱分析的预测和交易策略》，吸引了我，因为它引入了一个我之前较少接触到的概念——“最大熵波谱分析”。我希望这本书能够详细解释，这种分析方法是如何帮助我们更客观、更全面地理解市场中的周期性循环的，它是否能够揭示出那些传统方法难以捕捉到的、更深层次的规律？我非常期待看到作者如何将这种理论方法，转化为一套切实可行的交易策略，帮助读者能够更有效地识别市场中的潜在机会，并做出更明智的投资决策，超越简单的模式识别，触及市场运作的更深层逻辑。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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这套书的每一本都不错

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不错不错不错不错不错不错

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还没看，应该不错吧

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还没看呢，挺有名的呀

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物流不错，服务也不错，书也不错！

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文子