1.1　技术分析的扩张效用

定量方法可用于评估价格的运行模式以及进行交易决策，已成为市场分析中占主导地位的一个部分。那些不使用超买和超卖指标的交易者最有可能于屏幕的下方进行相应的观测；另外，主要的金融网站总是能够指出价格的趋势以及双重底的形态，同时，它们能够快速地指出：在低交易量的情境之下，价格的升降模式具有不可靠性，而且，200日移动平均线的切入点位似乎就是基准的趋势方向。所有前述的要点显示了技术分析的简易性与可接受性。

2002年的事件使各主要金融机构研究的诚实性受到了质疑，而且，相关机构的融资部门与承销和零售券商之间也存在着冲突。安然公司（Enron）的倒闭引起了我们对交易的收益、相应债务、相关业务的质量，以及大大小小的公司向公众披露的数据等一系列问题的关注。毫无疑问，更多的量化交易模式越来越为相关研究机构所采用。当确定某些交易规则和交易算法是否经得起审计时，相关的分析师所推荐的判别方法必然是相应的多空交易模式是否具有安全性。

量化交易在全世界的领域之内广泛地存在，例如，息差套利是银行收入的主要来源，而区位套利则是使黄金和其他贵金属价格于全球范围内同步运行的一个过程。此外，程序交易的目的是阻止整个股票市场的行情偏离标准普尔期货（S&P futures）和SPY基金 ^[1] 的价格；同时，最近出现了一些完全自动化的交易系统，它们被称为算法交易。

如果你认为套利不属于技术交易的范畴，那么你可以考虑使用市场中性交易策略，即当某只股票的升降速度快于其他股票时，你可以在相关联的金融市场中，同时构建多空形式的持仓头寸（配对交易），并从中获取收益；如果你将相应的时间序列从几天或几小时变为几毫秒，那么你所从事的就是高频交易；另外，在航空工业方面，你可能更喜欢利用季节性的优势，或者，你也可以在大豆交易中试试身手，因为这两种交易模式都具有明显的季节性，而当其他因素（如能源供应的中断）压倒季节性因素的时候，其非季节属性又会特别明显，所以，依据季节性从事买卖的交易模式属于技术分析的范畴。

在技术分析的框架之下，你可以对成千上万只股票进行扫描、分类，从而寻找其关键属性，比如发掘高动量模式，观察最近一次的行情突破，或者探索其他的价格指征，这些都是具有更广泛意义的技术分析。那些持续时间只有几毫秒的高频交易与套利交易已经成为大型金融机构获取收益的重要模式，但此类交易却涉及一个问题，即我们需要将计算机等设备尽可能地接近交易所内传导价格的源（source）引擎，而关于这一点，是存在争议的。由于高频交易增加了相关股票资产的成交量，所以此种模式被认为有益于提高相关的流动性，但其也受到广泛的指责（也许是由于它不那么公平），其中重要的原因是：高频交易所生成的波动率过高。

同时，令人印象最深刻的是：使用技术和量化分析的管理式基金正在呈现增长的态势——价值数十亿美元的投资正在使用趋势跟踪系统、短期交易系统、均值回归模型以及其他无数的技术系统从事相关的金融交易，因此，人们大都认为，超过半数的资金管理方法全部采用算法交易的模式。而对基金经理而言，技术分析中的回测系统以及预期风险的评估模式是其自身特有的两大优势。另外，我们可以说，技术分析的应用模式甚至已经渗透到最谨慎的基本保障领域。

[1] SPDR ETF——ETF（交易所可交易基金）式标准普尔预托证券基金。——译者注