短線技術分析究竟有沒有規律可循?

2021-01-10 騰訊網

你打開電腦，面對市場紛亂的行情，點上一支煙，開始陷入思考。

K 線的上下跳動牽動著你的神經，靈感乍現，開倉！

價格向你有利的方向移動，你欣喜若狂；價格背道而馳，你感到焦慮，如芒刺背。

短線技術分析究竟有沒有規律可循？趨勢是否真的能夠跟蹤並獲利？每一天，你可能都在問自己這些問題。

網上關於技術分析的內容鋪天蓋地，各種交易講座樂此不疲，偽大師們在兜售他們的神準策略，而實幹家在市場中用真金白銀驗證自己的想法。

市場是隨機漫步的，還是有跡可循？這究竟有沒有答案？老張在市場中相信的唯一真理是數學模型，這也是我成為技術流的夢。

在數學模型中，這個問題很明確：

隨機漫步=非平穩時間序列

有跡可循=平穩時間序列

換句話說，如果通過驗證，交易標的是平穩時間序列，則也許存在統計分析獲利的可能性。反之，你的統計和方法將毫無作用。（如果你對這個說法感興趣，請閱讀《線性代數》）

那麼我們有沒有辦法對交易標的進行檢驗呢？答案是肯定的。

方法一：Hurst Exponent

用一個 Hurst 函數來驗證時間序列的平穩性。

計算數值：

=0.5 隨機漫步的市場

>0.5 存在趨勢性

具體內容大家可以查閱相關資料。

方法二：ADF Test

由於 Python 自帶該函數庫，老張也想給大家做點有趣的驗證。

既然黃金交易如此熱門，我們不妨來驗證一下黃金的屬性。

首先我們嘗試導出黃金長期歷史數據，以每日美股開盤時間的 Bid 價格作為基礎數據。

嘗試導出 MT4 數據時發現 Mql4 的各種坑，老張自寫了 dll 文件才得以完成，實屬不易。

利用 Python 的 Pandas 庫和 statsmodels 庫簡單的數據清理後，計算得出 ADF Test 的結果：

通過對2001年1月1日-2020年10月31日，共 5,115 個交易日的開盤數據檢測：XAU/USD 是隨機漫步的。

那我們是不是可以關閉圖表，從此閉眼交易了呢？

當然不是，XAU/USD 雖然自身隨機漫步，但可能與某種標的組合存在趨勢或均值回歸的特性。

就像我在大賽點評第一個視頻中所說，有很多人嘗試將不同的貨幣對擬合成一個虛擬貨幣交易，趨勢可以保持數天或數周。

貨幣對的擬合通過 R 語言和 Matlab 建模完成。

現在，Pytorch 的 LSTM 序列在 RNN 卷積神經網絡中的應用成為建模的更好途徑，這才是把數學模型在市場中應用的真正實現。這些數學模型是老張眼中交易的信仰。

全民量化的時代來了，個人和機構的博弈才剛剛開始。

本文作者為 FOLLOWME 交易社區用戶@老張逼逼逼。有人說算法交易是頂尖交易員的必備能力，有人卻又說技術指標並沒有用，你怎麼看？

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    M 　　Meta-分析 Meta-analysis 　　敏感度 sensitivity 　　敏感性分析 sensitivity analysis 　　墨克手冊 Merck manual 　　N 　　腦卒中病房 Stroke Unit 　　內在真實性 internal