◆『透過清晰的說明,艾隆森解釋傳統技術分析方法的理論性瑕疵,以及效率市場假說的錯誤前提與結論,發展適當的新技術分析方法,並且檢定其效力。讀者可以由本書學習很多東西。』
——傑克.史瓦格,《金融怪傑》、《史瓦格期貨技術分析》作者
◆ 技術分析如果要展現其宣稱的功能,就必須被提升到嚴格的科學領域。科學方法是唯一能夠從市場資料內淬取有用知識的理性方法,也是判斷某種技術分析是否具備預測能力的唯一理性方法。作者稱此為「證據為基礎的技術分析」(evidence-based technical analysis,EBTA)。透過客觀觀察與統計推論(即採用科學方法),EBTA可以把神奇思考與盲目相信演變為隨機漫步的冷酷懷疑。
◆ 全書分為(上)(下)冊,兩大篇九章;第一篇探討EBTA的方法、哲學與統計學基礎;第二篇則引用25年的歷史資料測試6,400種多-空二元技術法則的績效。EBTA檢視我們能夠如何引用科學方法,以及最近發展的統計檢定程序,判斷技術交易訊號的真正有效程度。本書詳細說明這種運用技術分析的新方法—完全不同於傳統技術分析—只採用客觀界定的技術法則。
作者簡介:
大衛.艾隆森(David Aronson)
艾隆森是紐約巴魯克學院席克林商學院(Baruch College’s Zicklin School of Business)的助理教授,負責研究院學生的技術分析課程,他也是金融工程方面的專業研究者,擔任Hood River Research Inc.的副總裁(該公司專門設計訊號濾網與預測模型)。
過去,他曾擔任Spear, Leeds and Kellogg的專業交易員與技術分析師,以及Raden Research Group Inc.的總經理(這是一家顧問公司,設計資料探勘軟體PRISM,以及各種交易系統與濾網)。
他曾經創辦AdvoCom Corporation,運用最佳化投資組合技巧,管理客戶的資金,提供顧問服務。他於1967年於拉法葉學院取得哲學學士學位,曾經參加薩爾瓦多的和平部隊。
各界推薦
名人推薦:
李偉仁 / 多空對沖交易策略專家
讀完「EBTA讓證據說話的技術分析」一書,將使得傳統依賴技術分析操作的交易者產生新的體認。坊間多少投顧公司、或是號稱波浪大師之類的吹噓者,將因本書有別以往的重要觀念的提示而全然改觀。以2008年為例,幾乎所有以順勢指標寫的程式單都是獲利滿滿,而程式構成的因素,許多都建構在技術分析的原理之上。今年會獲利的理論或程式能否持續運用在明年?我想沒有人可以保證,正因如此,要說以同一套策略或是傳統技術分析在未來十年甚至更長久的期間持續獲利,在缺乏科學證據的佐證之下,應該會有一定的困難程度。
簡而言之,真正在市場的贏家會知道並不是靠單一缺乏證據的技術分析就能從中獲利,即使偶有獲利,長期下來還是無法讓資產穩定成長。期貨及選擇權市場瞬息萬變,在第一線金融機構服務多年,也見證了七成以上散戶皆為虧損出場的傳言絕非空穴來風,倘若投資者還是以傳統觀念在市場中搏鬥,或是只憑書中理論上場博殺,下場將不樂觀。全球的投資市場均有差異,假使以國外翻譯書籍的技術分析理論貿然進場,若沒有加以驗證及實戰,要想穩定獲利則將仍有很長的路要走。此書提供市場投資者一項新思維,是近期不可多的操作寶典,誠摯推薦給各位讀者!
何志偉 / 藍色投機客
作者以自己豐富的交易策略開發經驗,加上對交易領域文獻的研究,整理出這本經典之作。將技術分析從以往的主觀認定的方法,推進至以統計與數據分析的境界。讓讀者可以從一個客觀的觀點來檢視技術分析的效力。
其中作者對於利用資料探勘(Data Mining)來發掘可用的技術分析法則的檢驗過程,更是以相當嚴謹的角度來做檢驗。就是希望避免一般人誤以為看到一條往右上角45度的資金曲線就等於找到一個聖盃。所以其檢驗出來的結果自然令人信服。
同時作者也將以往適用於交易領域的常見謬誤及人性的弱點一併點出。可以說是涵蓋範圍相當寬廣的一本書。
名人推薦:李偉仁 / 多空對沖交易策略專家
讀完「EBTA讓證據說話的技術分析」一書,將使得傳統依賴技術分析操作的交易者產生新的體認。坊間多少投顧公司、或是號稱波浪大師之類的吹噓者,將因本書有別以往的重要觀念的提示而全然改觀。以2008年為例,幾乎所有以順勢指標寫的程式單都是獲利滿滿,而程式構成的因素,許多都建構在技術分析的原理之上。今年會獲利的理論或程式能否持續運用在明年?我想沒有人可以保證,正因如此,要說以同一套策略或是傳統技術分析在未來十年甚至更長久的期間持續獲利,在缺乏科學證據的佐證之下,應該會有一...
章節試閱
技術分析是研究金融市場資料重複發生的型態,藉以預測未來的價格走勢1。技術分析包含很多方法、型態、訊號、指標與交易策略,各有其擁護者,他們都各自宣稱相關方法有效。很多傳統或運用普遍的技術分析方法,其處境有些像醫學還沒有從民俗療法演變為科學之前的狀況。我們經常可以聽到這方面的生動描述與經過細心挑選的軼事,但很少看到客觀的統計證據。
本書的主要論述是:技術分析如果要展現其宣稱的功能,就必須被提升到嚴格的科學領域。科學方法是唯一能夠從市場資料內淬取有用知識的理性方法,也是判斷某種技術分析是否具備預測能力的唯一理性方法。我稱此為「證據為基礎的技術分析」(evidence-basedtechnicalanalysis, E B T A)。
透過客觀觀察與統計推論(換言之,採用科學方法), E B T A可以把神奇思考與盲目相信演變為隨機漫步的冷酷懷疑。不論是技術分析或其他類似領域,要由科學角度切入,顯然不容易。科學結論往往不同於直覺觀察。過去,人們認為太陽圍繞著地球運轉,但科學資料顯示這種表面現象是錯的。憑藉著事物表象所歸納的知識,很容易發生錯誤,尤其是碰到複雜或高度隨機的現象,而此兩者正是金融市場行為的典型特色。科學方法雖然不能保證從浩瀚的市場資料內,提煉出珍貴的黃金,但不科學的方法幾乎一定會產生虛假的結果。
本書的第二個論述是:技術分析所提供的一些通俗智慧,並不能被視為有效知識。為了要說明一般技術分析提供的知識為何不足以信賴,首先要區分兩種型式的技術分析:主觀與客觀。這兩種處理方法都可能產生錯誤信念,但原因不同。客觀的技術分析方法,具有非常明確而可重複進行的程序,訊號沒有模稜兩可之處。這種方法可以透過電腦運作,針對歷史資料進行測試。歷史測試結果可以接受嚴格的計量評估。主觀的技術分析方法,則沒有明確的程序。由於內容相對含糊,有賴分析者本身的主觀解釋。因此,主觀技術分析不適合由電腦運作、也不適合做歷史測試,其績效當然也很難做客觀評估。基於這個緣故,我們很難拿出明確證據來駁斥主觀技術分析。由 E B T A的立場來看,主觀方法造成的問題很棘手。主觀技術分析大多提供沒有明確意義的主張,雖然沾染著認知內涵的假象。由於這類方法沒有明確說明如何運用,不同分析者根據相同一組資料所做的結論也可能大不相同。因此,這類方法提供的預測是否有用,原則上沒有辦法做判斷。傳統的圖形分析11、手工繪製的趨勢線、艾略特波浪理論12、甘氏型態……等都屬於這類範疇13。主觀技術分析是一種宗教,涉及信仰的問題。不論有多少經過挑選的驗證案例,都沒有辦法彌補這類方法的缺失。雖然缺乏認知內涵,也不可能有明確的證據,但這類主觀方法還是不乏信徒。
本書第2章解釋人類思維存在多方面瑕疵,即使沒有明確證據、甚至在明顯相反證據之下,還是可以產生堅強的信念。客觀的技術分析也可能產生錯誤的信念,但架構是不同的。這些錯誤可以回溯到客觀證據的不當推論。請注意,一種客觀方法在歷史測試過程能夠提供利潤,並不足以證明該方法確實有效。歷史績效可能欺騙我們。某種預測方法的歷史測試成功,是該方法具備預測能力的必要條件,但不是充分條件。所以,歷史測試成功,並不代表未來運用就能夠獲利。過去績效優異,可能是因為運氣,也可能是資料探勘造成的向上偏頗。歷史測試績效究竟是源自於運氣,或是好的方法,必須透過嚴格的統計推估來確定。這是本書第4章與第5章的討論主題。
第6章將討論資料探勘偏頗的問題。關於資料探勘,如果處理正確的話,這是現代技術分析者取得知識的有效方法,但相關結果必須運用特殊的統計檢定。 E B T A為何不同?證據為基礎的技術分析( E B T A)有何不同於一般技術分析呢?首先, E B T A只考慮有意義的主張——能夠根據歷史資料進行檢定的方法。其次, E B T A採用精密的統計推論技巧,藉以判斷某種方法是否確實具備獲利效力。所以, E B T A的根本目的,是尋找確實有用的客觀方法。 E B T A排除任何形式的主觀判斷。主觀的技術分析甚至不能稱為錯誤,也就是說甚至連錯誤的資格都沒有。任何錯誤(不真)的陳述,至少必須具備能夠接受檢定的認知內涵。主觀技術分析的陳述並沒有這種內涵。乍看之下,這些陳述雖然似乎蘊含著知識,可是更進一步分析之後,將發現它們只有空泛的主張。很多新世代產品的推銷,往往充滿這種空泛主張。他們宣稱,你只要戴上這種特殊金屬手鍊,就會調節體內的磁場,全身活力奔騰。你打高爾夫球的成績也會顯著進步,甚至可以改善愛情生活。可是,這些主張都沒有明確的內容,其宣稱的功能都不能接受檢定。換言之,我們沒有辦法利用客觀證據來證明這些主張正確或不正確。主觀的技術分析也是如此,它們不接受客觀證據的考驗。所以,它們落入信仰的範疇。反之,有意義的主張可以接受檢定,因為其承諾是可衡量的。這些主張必須說明高爾夫球的成績會進步多少,活力會增進多少。我們可以透過實際資料來證明或反駁前述主張。由 E B T A的立場來看,主觀方法的倡導者面臨一些選擇:或是重新建構為客觀方法(如同某位艾略特波浪理論家建議的14),接受客觀資料的檢定;或者承認相關方法只能做為信仰的對象。甘氏線也許確實能夠提供有用的資訊;可是,就其目前的形式來說,我們拒絕承認這屬於知識範疇。在客觀技術分析的領域裡, E B T A並不會輕易接受歷史檢定結果。相反地,任何歷史檢定都必須接受嚴格的統計評估,判斷其績效是否源自於運氣、是否存在偏頗?如同我們在第6章將討論的,很多情況下,優異的歷史測試績效只是資料探勘傻子的黃金。這可以解釋為何很多技術方法的歷史測試績效傑出,卻不適用於實際操作的原因。 E B T A運用嚴謹的統計方法,儘可能資料探勘偏頗。由傳統技術分析演變到證據為基礎的技術分析,其中也涉及專業道德意涵。對於分析師來說,不論其提供的服務形式如何,其所做的建議在道德上與法律上都應該要有合理的基礎,不該做沒有根據的主張15。可是,分析的合理基礎又是什麼呢?就是客觀的證據。主觀的技術分析方法不符合條件。在 E B T A架構下提供的客觀技術分析,則合乎這種標準。我所批判的是哪類的技術分析?我從1960年開始研究技術分析,當時年齡是15歲。高中與大學時代,我利用圈叉圖追蹤不少股票的走勢。
1973年,我開始從事股票經紀業務,從這個時候開始也由專業立場採用技術分析,隨後又進入一家軟體開發的小公司雷登研究集團( Raden Research Group Inc‧,專門從事金融市場電腦人工智慧學習與資料探勘的研究),最後則進入史匹爾-里茲-開洛格( Spear, Leeds& Kellogg)擔任專業股票交易員31。
1988年,我取得市場技術協會頒發的市場技術分析師( Chartered Market Technician)資格。我個人收集的技術分析相關書籍超過300本。在這個領域內,我曾經發表10幾篇專業論文,也經常到處演講。目前,我在紐約市立大學巴魯克學院( Baruch Colledge)奇克林商學研究所( Zicklin Schoolof Business)講授技術分析課程。我坦然承認自己過去所發表的論述與研究,大體上都不符合 E B T A的標準,尤其是在統計顯著性與資料探勘偏頗方面。服務於史匹爾-里茲-開洛格的5年期間內,實際操作績效讓我對於技術分析長期累積的信心開始產生懷疑。我所深信的東西,竟然會失靈到這種程度!到底是我個人的緣故,或是技術分析本身有問題?我在學術領域所受到的哲學訓練,促使我進一步思索。一直到我閱讀下列兩本書之後,終於相信自己的疑惑是有根據的:湯瑪斯‧基洛維奇( Thomas Gilovich)的《我們如何瞭解事物並非如此》( How We Know What Isn’t So),以及麥可‧薛莫( Michael Shermer)的《人們為何會相信荒誕不稽的玩意兒?》( Why People Believe Weird Things)。
我的結論:包括我在內的技術分析者,知道一大堆莫名其妙的東西,相信一些荒誕不稽的玩意兒。
技術分析:藝術?科學?迷信?
技術分析圈子裡始終存在一種爭議:技術分析屬於科學或藝術?事實上,這個問題問得不好。
比較適當的說法應該是:技術分析是建立在迷信或科學之上?在這個架構上,爭議就不存在了。有些人認為,技術分析涉及太多細節與解釋,所以其知識不適合表達為可供科學檢定的格式。對於這種說法,我的回答是:不能檢定的技術分析,看起來好像是知識,實際上不然。這是屬於占星術、卜卦……等迷信的領域。我對於本書有四項期待。
第一,我希望本書能夠刺激技術分析者之間的對話,最終讓這方面的學問能夠建構在更堅固的智識基礎上;第二,鼓勵有志者繼續朝這個方向拓展;第三,鼓勵技術分析使用者要求這方面的產品與服務提供更多的「牛肉」;第四,鼓勵技術分析者(不論專業與否)瞭解他們在機器-人性互動關係之間扮演的重要角色,這可以加速 E B T A知識的發展。無疑地,某些技術分析同業可能不會贊同本書的觀念。這是很好的現象。牡蠣經過沙子的刺激,才會孕育珍珠。我懇請這個領域的工作者,把精力發揮在真正的知識上,不要去防禦那些不可防禦的東西。
技術分析是研究金融市場資料重複發生的型態,藉以預測未來的價格走勢1。技術分析包含很多方法、型態、訊號、指標與交易策略,各有其擁護者,他們都各自宣稱相關方法有效。很多傳統或運用普遍的技術分析方法,其處境有些像醫學還沒有從民俗療法演變為科學之前的狀況。我們經常可以聽到這方面的生動描述與經過細心挑選的軼事,但很少看到客觀的統計證據。
本書的主要論述是:技術分析如果要展現其宣稱的功能,就必須被提升到嚴格的科學領域。科學方法是唯一能夠從市場資料內淬取有用知識的理性方法,也是判斷某種技術分析是否具備預測能力的...
目錄
謝辭導論
第6章 資料探勘偏頗:笨蛋追求的客觀技術分析
第7章 非隨機價格變動的理論第 I I篇案例研究: S& P500指數的訊號法則
第8章 S& P500資料探勘法則案例研究
第9章 案例研究結果與技術分析未來展望附註
謝辭導論
第6章 資料探勘偏頗:笨蛋追求的客觀技術分析
第7章 非隨機價格變動的理論第 I I篇案例研究: S& P500指數的訊號法則
第8章 S& P500資料探勘法則案例研究
第9章 案例研究結果與技術分析未來展望附註
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