EBTA：讓證據說話的技術分析

内容概要

David Aronson

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。

作者简介

■『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。

內容簡介 作者簡介 推薦序 目錄 精選摘要 名師推薦

■本書重要論述：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。本書的第二個論述：技術分析所提供的一些通俗智慧，並不能被視為有效知識。

■全書分為(上)(下)冊，共兩大篇九章；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。

■ 作者對於本書有四項期待：第一，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，這樣可以加速EBTA知識的發展。

謝辭

導論

第 I 篇 方法論—心理學—哲學—統計學的基礎

第1章 客觀法則與其評估

第2章 主觀技術分析的效力錯覺

第3章 科學方法與技術分析

第4章 統計分析

第5章 假設檢定與信賴區間

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 II 篇 案例研究：S＆P 500指數的訊號法則

第8章 S＆P 500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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