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| 編輯推薦： |
用科学量化方法锁定交易信号
特许市场技术分析师协会指定教材
从传统投资分析到程序化交易的理论飞跃
技术分析量化实践经典
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| 內容簡介： |
交易是一门艺术，但市场研判应当遵循科学的方法。这是本书的核心观点。
传统的技术分析最大的弱点在于很多方法与指标过于主观，没有办法被程序化或者经统计学方法检验，本书试图从技术分析这个拥有漫长历史的交易工具中筛选出可量化的部分，是技术分析理论一种飞跃式的尝试。
本书首先从方法论、哲学、心理学与统计学角度构建起了一套检验与分析技术分析方法有效性的框架，并尝试运用科学的统计方法改造这套传统的投资分析体系。
接下来作者引用了25年的历史数据对6402个买卖法则进行测试，并根据自己检验的结论，讨论了技术分析与交易预测的未来。
对于传统技术分析者、量化投资交易者、程序化交易者来说，本书都极具价值。
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| 關於作者： |
戴维阿伦森（DavidAronson）
纽约市立大学巴鲁克学院席克林商学院的助理教授，主讲技术分析、MBA以及金融工程的研究生课程，并且担任HoodRiverResearchInc.公司（该公司专门设计信号过滤网与预测模型）的副总裁。过去，他曾担任Spear,LeedsKellogg的专业交易员与技术分析师，以及RadenResearchGroupInc.的总经理（这是一家顾问公司，设计数据挖掘软件PRISM以及各种交易系统与过滤网）。在此之前，他曾经创办AdvoComCorporation公司，运用最佳化投资组合技巧，管理客户的资金并提供顾问服务。他于1967年获得拉法耶特学院（LafayetteCollege）哲学学士学位，曾经服役于萨尔瓦多的和平部队。
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| 目錄：
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导 论
致 谢
第一部分
方法论、心理学、哲学以及统计学的基础
第1章 客观的法则及其评估2
重要的分水岭：客观的技术分析VS.主观的技术分析2
技术分析法则3
传统的法则与反转法则8
在法则评估中基准的使用9
其他细节：前视偏差和交易成本15
第2章 主观的技术分析的效率错觉18
主观的技术分析作为知识的不合理性20
个人的传闻轶事：从最初真正的技术分析信仰者到后来的怀疑者21
大脑：自然形态的发现者24
荒诞的信仰的传播26
认知心理学：启发、偏好和错觉27
人类处理信息的局限性28
极端的确认：过度自信偏差30
二手信息偏差：好故事的力量44
确认性偏差：现存的信念是如何过滤经验的，以及矛盾的实证是如何存活下来的48
虚幻的相关性58
图形分析中的错误信仰68
直觉判断与启发的作用72
代表性启发式与错误趋势和图形中的形态：真实与虚幻79
解决虚幻的知识的方法：科学的方法87
第3章科学的方法与技术分析88
最重要的知识：获得新知的方法88
希腊科学的遗产：喜忧参半的结果89
科学革命的起源90
对客观现实的信心与客观观察92
科学的知识的本质93
逻辑在科学中的作用96
科学的哲学110
最终结果：假设演绎法132
对观察结果进行严谨和详细的分析135
对科学的方法的主要内容的总结136
如果技术分析采用科学的方法137
主观的技术分析客观化：样本140
技术分析的子集150
第4章统计分析152
统计学推理概览153
严谨的统计学分析的必要性159
抽样与统计推断的样本160
实验概率与随机变量162
统计理论174
描述性的统计学178
概率181
随机变量的分布概率184
概率和概率分布的部分面积之间的关系186
抽样分布：统计学推理当中最重要的概念188
获得抽样分布：经典的方法194
用计算机模拟计算的方法获得抽样分布200
关于下一章201
第5章假设检验和置信区间202
统计学推理的两种类型202
假设检验VS.非正式推理203
假设检验的基本原理207
假设检验：构成法212
用计算机模拟的方法产生抽样分布218
估算227
第6章数据挖掘偏差：客观技术分析的黄铜矿236
落入陷阱：数据挖掘偏差的故事237
在客观的技术分析中出现的错误知识的问题243
数据挖掘246
客观的技术分析研究250
数据挖掘和统计推断254
数据挖掘偏差：两种因素的影响260
数据挖掘偏差的试验研究272
解决方法：处理数据挖掘偏差299
第7章非随机价格波动理论311
理论的重要性311
科学的理论312
流行的技术分析有什么问题312
反对者的观点：有效市场和随机游走314
挑战有效市场假说322
行为金融学：随机价格波动理论337
发生在有效市场条件下的非随机价格运动360
结语368
第二部分
案例研究：标准普尔500指数的信号法则
第8章 对应用于标准普尔500指数的法则进行数据挖掘的案例研究370
数据挖掘偏差和法则评估370
避免数据探测法偏差371
分析数据序列372
技术分析的主题372
绩效统计量：平均收益率372
不评估复杂法则373
以统计学术语定义的案例研究373
法则：将数据序列转换成市场头寸375
时间序列指标377
法则的输入序列：原始时间序列和指标384
应用于案例研究的40种输入序列列表395
法则396
第9章案例研究结果与技术分析的未来415
研究结果415
对案例研究的批评422
案例研究扩展的可能性426
把复杂法则考虑在内427
技术分析的未来435
附录 对消除趋势与以头寸偏差为基础的基准相等的观点进行论证448
注释
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