图形技术分析的信息含量.doc
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1、图形技术分析的信息含量陈卓思宋逢明(清华大学经济管理学院)【摘要】尽管图形技术分析在金融市场上被投资者广泛应用 , 但信息含量的学术研究却很不充分。本文参考 Lo 等 (2000) 和 B roc k 等 ( 1992) 的研究框架 , 开 辟了检验图形技术分析信息含量的新视角。通过将技术分析所使用的图形进行分解 , 设计出了一种衡量图形技术分析信息含量的检验途径 , 并提出了一个基于boo t st rap 原理的可用于检验各种交易策略的统计检验方法 。此外 , 本文对原有文 献模型的参数选择、形态定义等也提出了较大改进 。根据本文对于图形技术分析的 改进研究方法 , 我们首次对中国股市 1
2、233 支 A 股进行图形技术分析 , 研究其包含 的信息含量 , 证明恰当的图形技术分析确实可以提供十分显著的信息含量 , 从而有 力地反驳了技术分析无效的观点。关键词图形技术分析信息含量形态识别盈利性检验中图分类号F8文献标识码AThe Inf ormation of ChartingAbstract : Ba sed o n t he f ra mewo r k of Lo et al (2000) a nd B rock et al ( 1992) ,t hi s p ap e r p ro vi ded a new p er sp ective of t he re sea rc h
3、 o n t he i nfo r matio n of c ha r2 ti ng1 B y deco mpo si ng t he p at t e r s t hat t ec h nical a nal y st u se d , t hi s p ap er de si gne d a t e sti ng met ho d to ga uge t he i nfo r matio n ofcha r ti ng1 Thi s p ap e r al so p ropo se d a boo t st rap met ho d t hat co ul d be u sed to t
4、e st t he p rofit a bilit y of all ki nd s of t ra di ngst rat e gie s1 In a dditio n , t hi s p ap e r i mp ro ve d t he o ri gi nal mo del s i n p a ra met ric selec2tio n a nd p at t er n defi nitio n s1 U si ng t he met ho d i mp ro ved i n t hi s p ap e r , we t e st e d t he i nfo r matio n of
5、cha r ti ng, give n t he t ra di ng dat a of 1233 stoc k s f ro m Chi ne se stoc k ma r ket1 We p ro ved t hat t he re do e xi st so me t ec h nical p at t e r n s t hat ca n p ro2 vi de si gnifica nt i nfo r matio n , t h u s st ro ngl y ref ut ed t he viewpoi nt t hat t ec h nical a nal2 y si s i
6、s u sele ss1Key words : Cha rti ng ; Info r matio n ; Pat t er n Reco gnitio n ; Profit a bilit y Te st引言要的两种投资分析方式 , 在投资活动中得到了广泛的应用。其中技术分析方法已经有了超过 百年的应用历史 , 在实践中不断发展壮大 , 形成了金融市场中重要的投资分析流派 , 目前还 极少有完全不使用技术分析方法的投资者 。然而一直以来 , 金融学界更为青睐基本分析而较 少理会技术分析 , 一部分原因在于技术分析方法 , 特别是代表其核心思想的图形技术分析 (Cha r ti ngo r P
7、at t e r n A nal ysi s) 比较难于使用算法进行复制。尽管如此 , 还是有些学者研 究了这种技术分析方法 , 包括 L evy ( 1971) , Cha ng 和 O sle r ( 1999 ) , Lo 、Ma may sky 和 Wa ng (2000) , L ei gh 、Paz 和 Pur vi s (2002) , L ei gh 、Mo da ni 、Pur vi s 和 Ro ber t s ( 2002) , 欧阳红兵和王小卒 (2004) 等。其中 Lo 、Ma ma ysky 和 Wa ng 三人 2000 年在The J o ur nalof F
8、i na nce发表的关于技术分析的开创性研究标志着技术分析成为金融学界关注的目标。 在 Lo 、Ma ma ysky 和 Wa ng (2000) (以下简称为 Lo 等 ( 2000) ) 中 , 作者创造性地运用一 种被称为核回归平滑估计 ( Ker nel Regre ssio n 和 Smoo t hi ng Esti mato r s) 的非参数统计方法 , 通过对几何图形的系统化自动识别 , 实现了对技术分析中的图形分析的复制 , 从而架起 了技术分析 (以人眼对图形的主观识别为主) 与金融学经验研究 ( 以统计学的定量分析为 主) 之间的桥梁。Lo 等 (2000) 的作者运用
9、上述方法 , 对美国 19621996 年的大量股票数 据进行了实证研究 , 发现确实存在一些技术分析图形可以提供有统计意义的额外信息。研究技术分析信息含量的另一个关键问题是如何对由技术交易信号产生的条件收益率序列进行盈利性检验。根据现有文献 , 主要有三种检验方法 : 第一种是双样本均值差 t 检验 , 即利用一个具有 t 分布的统计量 , 比较条件收益率样本和非条件收益率样本的均值是否相 同 , 代表文献是 Alle n 和 Ka rjalai ne n (1999) ; 第二种是利用 boo t st rap 方法 , 在一定的原假 设下通过放回抽样产生条件收益率均值和方差 (或其他统计
10、特征) 的抽样分布 , 然后进行假 设检验。使用这种方法的第一篇经典文献是 B roc k 等 ( 1992) , 之后又有很多文章采用这种 方法 , 比较典型的有 L eBa ro n (1999) , Ge nca y (1998) , Cha ng 和 O sler (1999) ; 第三种是 利用非参数方法 , 检验条件收益率与非条件收益率的分布是否相同 , 代表文献是 Lo 等 (2000) 。本文在上述研究的基础上 , 对中国股市的头肩形态 ( Hea d a nd Sho ul der ) 技术分析 方法的信息含量进行了研究。在技术形态识别的环节上 , 本文在 Lo 等 ( 20
11、00) 的基础上对 其方法进行了一定的扩展与改进 。在技术分析的条件收益率盈利性检验的环节上 , 本文创新 性地提出了检验图形技术分析所提供的信息含量的方法 。图形技术分析中所使用的图形 , 通 常是比较复杂的非线性几何形态 。如果复杂图形能够比简单图形取得更显著的条件收益率 , 就说明这些复杂的技术形态是有意义的 , 可以提供更多的信息含量 ; 反之 , 如果复杂图形并 不能比简单图形取得更显著的条件收益率 , 就说明采用复杂的技术分析图形并没有挖掘出股票运动的规律。在具体做法上 , 我们分别把头肩顶形态和头肩底形态拆分成四个复杂程度依 次递增 (也就是不断增加形态定义的约束条件) 的图形
12、, 然后检验复杂图形是否比简单图形 取得更低 (对于头肩顶 , 因为头肩顶给出的是下跌信号) 或者更高 (对于头肩底 , 因为头肩 底给出的是上涨信号) 的条件收益率均值 , 以及复杂图形是否比简单图形取得更低的条件收 益率方差 。在分析图形技术分析的信息含量时 , 除了比较不同复杂程度的技术分析图形产生的条件 收益率的均值与方差之外 , 本文还对所研究的技术分析形态的条件收益率均值及方差相对于 非条件收益率的统计显著性进行检验。本文在 B roc k 等 (1992) 的基础上 , 对其进行较大修 改之后首次提出了一种基于 boo t st rap 方法的适用于任何交易策略有效性的检验方法。
13、本文对沪深两市 1233 支 A 股自 1996 年 12 月 16 日 ( 恢复涨跌停板) 起至 2004 年 1 月15 日的日交易数据进行了实证分析 , 得出的结论是 : 头肩顶形态可以提供市场下跌的明确 信号 , 而且技术分析师所使用的特定复杂图形确实能够比简单图形提供更多的信息含量 , 这些信号均具有很强的统计显著性 。但是头肩底形态不能提供理论上的价格趋势预测。一 、图形技术分析形态识别方法11 平滑估计与核回归 ( Smoo t hi ng Esti mato r s a nd Ker nel Regre ssio n)首先假定股票价格运动模型 :Pt = m ( X t ) +
14、t t = 1 , , T其次定义核回归平滑估计中使用的核函数 (高斯核) :Kh ( x) =1x21e - 2 h2 , w t , h ( x) Kh ( x - X t ) / gh ( x) , gh ( x) TKh ( x - X t )h 2T t = 1最后得出核回归方程为 :TTt = 1 Kh (- t) PtTm h () = 1w t , h () Pt = 1 , 2 , , TT t = 1t = 1 Kh(- t)在应用中 , 我们让宽度为 T 的平滑窗口进行移动 , 每次向后移动一个交易日 , 对每一个移动窗口都进行核回归平滑估计以及技术形态识别 (下文会说明
15、如何识别) 。 平滑估计量也就是价格变化中的系统变化成分 ( Syst e matic Co mpo ne nt ) , 通过平滑估计量我们可以提取出价格变化中的主要趋势 , 而不考虑短期的波动成分。这种估计方法的原 理很接近于人眼判别股价走势图的原理 , 只不过人是根据视觉判断的模糊性来提取这种趋势 , 而核回归平滑估计是通过精确定量的方式来完成同样的任务 。21 技术形态识别 ( Pat t e r n Reco gnitio n)技术形态自动识别算法 ( A uto matic t ec h nical p at t e r n s reco gnitio n al go rit h m
16、) 包括 :第一步 , 根据各个技术形态的几何性质给出其精确的数学定义 , 例如通过局部极值点来 定义 ; 第二步 , 对每一个原始股价窗口进行核回归平滑估计 , 得到其平滑估计量及平滑估计 量序列的所有极值点 ; 第三步 , 根据前两步的结果分析每一个窗口中各个技术形态的发生 情况。31 技术形态定义为了检验技术分析形态包含的信息含量 , 对于头肩顶形态和头肩底形态 , 我们分别从简 单到复杂定义四种形态 , 命名为 H S - 1 , H S - 2 , H S - 3 , H S - 4 , 以及 I H S - 1 , I H S -2 , I H S - 3 , I H S - 4
17、。其中 H S 代表头肩顶形态 ( hea d a nd sho ul de r ) , I H S 代表头肩底形态 (i nve r se hea d a nd sho ul der) 。标号为 1 的定义是最简单的形态 , 标号为 4 的定义是 最复杂的形态。定义的形式和符号体系与 Lo 等 ( 2000) 一致 , 其中 E1 、E2 、E3 、E4 、E5是五个相继的局部极值点 , 局部极大值点和局部极小值点是间隔排列的。具体定义如下 :H S 1 E5 是极大值点I H S 1 E5 是极小值点H S 2 E1 是极大值点E3 E5I H S 2 E1 是极小值点E3 E1 , E3
18、 E5E1 和 E5 在它们平均值的11 5 %之内E2 和 E4 在它们平均值的11 5 %之内E1 是极大值点E3 E1 , E3 E5E1 和 E5 在它们平均值的11 5 %之内 E2 和 E4 在它们平均值的11 5 %之内 L d 定义为穿过 E2 和 E4 较低点的一H S 3 I H S 4 E1 是极小值点E3 E1 , E3 E5E1 和 E5 在它们平均值的11 5 %之内E2 和 E4 在它们平均值的11 5 %之内E1 是极小值点E3 E1 , E3 E5uE1 和 E5 在它们平均值的11 5 %之内 E2 和 E4 在它们平均值的11 5 %之内 L d 定义为穿
19、过 E2 和 E4 较高点的一p )条水平线 , L d ( t3= min (E2 , E4 )条水平线 , L u( t3 )= max (E2 , E4 )pFp L u ( t33 11 01 ,且 E5 和 Fp 之间u )既没有局部极值点也没有突破点既没有局部极值点也没有突破点Lo 等 (2000) 对头肩形态的定义与本文 H S - 3 及 I H S - 3 相同。H S - 4 ( I H S - 4) 与H S - 3 ( I H S - 3) 的区别是 H S - 4 ( I H S - 4) 根据技术分析手册的定义增加突破的概念 ; H S - 2 ( I H S -
20、2) 与 H S - 3 ( I H S - 3) 的区别是 H S - 2 ( I H S - 2) 只包含依次下降 ( 上升) 的两个局部极大值点 ( 极小值点) , 并且去掉了颈线 ( E2 与 E4 相平的条件) 的定义 ; H S - 1 ( I H S - 1) 与 H S - 2 ( I H S - 2) 的区别是 H S - 1 ( I H S - 1) 将定义中包含的两个依次下降 (上升) 的局部极大值点 (极小值点) 减为一个极大值点 (极小值点) 。41 技术形态识别算法第一步 , 对于历史价格样本 P1 , P2 , PN (对于某只股票来说 , 就是其所有历 史价格的
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