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研究结果汇总(Park and Irwin, 2004,基于93 个文献)

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什么是价格行为交易信号?读图大师揭露如何精准把握市场的顶和底!

虽然大量技术文献都没有明确说明分析师到底使用什么样的技术分析方法,但是欧美成熟证券市场的分析师和基金经理们确实有在使用技术分析来选股。Menkhoff and Schmidt (2005)指出36%的德国基金经理使用了技术分析技术来进行配置资产,Mizrach and Weerts (2007)指出,即便机构投资者也有不深度了解投资标的的时候,当对某个证券理解不够深入的时候,他们更喜欢类似于简单移动平均和看图的方法。

看图也吸引了大量金融学术研究的关注,比如Park and Irwin (2004)主要研究了看图到底赚不赚钱,也有很多文献从看图的理论基础角度来进行研究,比如De Long, Shleifer and Summers, 1990 构建的理性反馈模型,类似的模型还有噪声理性预期模型。最主要的研究方向还是在关注“看图”能不能获得超额收益,这个领域尤其重要,因为它直接与有效市场假设相悖,EMH 理论认为价格包含一切已知信息,不管是基本面还是技术分析都不能获取超额收益。

最值得关注的研究,就是Park and Irwin 在2004 的论文。在这篇论文中,作者总结统计了1960~2004 年间,共93 篇关于各种技术分析指标的测试研究,并将这些研究的结果汇总起来。这些研究都比较专业,并且有一定的样本量,因此其汇总的结果应该具有一定的代表性。

在93 个关于技术分析的测试研究中,大约有63%的研究(59 篇)显示技术分析管用。大约有26%的研究显示,技术分析不管用。剩下的11%,其研究结果好坏参半,显示技术分析有时候管用,有时候不管用。但是这些研究,不够科学和系统,是碎片化的研究。

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研究结果汇总(Park and Irwin, 2004,基于93 个文献)

Andrew 交易信号 W Lo、Harry Mamaysky 和王江提出了一种系统化和自动化的方法,使用非参数核回归方法来进行模式识别,并将该方法应用于 1962 年至 1996 年的美股数据,以评估技术分析的有效性。通过将股票收益的无条件经验分布与条件分布(给定特定的技术指标,例如:头肩底形态、双底形态)作比较,发现在31 年的样本期间内,部分技术指标确实提供了有用的信息,具有实用价值。

与基本面分析不同,技术分析一直以来饱受争议。然而一些学术研究表明,技术分析能从市场价格中提取有用的信息。例如,Lo and MacKinlay (1988, 交易信号 1999)证实了每周的美股指数并非随机游走,过去的价格可以在某种程度上预测未来收益。技术分析和传统金融工程的一个重要区别在于,技术分析主要通过观察图表进行,而量化金融则依赖于相对完善的数值算法。因此,技术分析利用几何工具和形态识别,而量化金融运用数学分析和概率统计。随着近年来金融工程、计算机技术和数值算法等领域的突破,金融工程可以逐步取代不那么严谨的技术分析。技术分析虽饱受质疑却仍能占据一席之地,归功于其视觉分析模式更贴近直观认知,而且在过去,尚未有严格的算法取代传统的技术分析,如今,成熟的统计算法能够取代传统的几何画图,让技术分析继续以更新、更严谨的方式服务投资者,同时金融工程领域在分析范式上也得到了丰富。

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