4.12　对图形模式的研究

    关于技术分析的价值性问题，在学者和实践者之间一直存在着不可调和的鸿沟。金融学者称图形为“巫术金融”，而技术面分析者认为，他们所做的成功交易足以反驳学术派的“图表无用”的结论。毕竟，在顺势理论获得学者关注之前，技术面分析人士花了多年的时间来探究获取收益的公共模式，而我们根本没有理由预期如此复杂的工作可以用较少的时间就能完成。

    4.12.1　计算机对图形模式的识别方法

    量化图形模式和相应的价值评估方法在罗、马梅斯盖和王所撰写的著作当中被公开地发表 [1] ，其中作者将内核回归方式作为一种平滑技术，然后在平滑价格系列的环境当中定义10个图形状态，例如头肩形是这样被定义的：在平滑的价格系列中，最近的五个局部区间的最大值和最小值为E1 、E2 、E3 、E4 以及E5 ，对顶部区间而言，E1 、E3 以及E5 是最大值，E2 和E4 是最小值；对于底部区间而言（在图形中没有显示），E1 、E3 、E5 是最小值，而E2 和E4 是最大值。

    （1）对头肩顶而言，E3 ＞E1 ，E3 ＞E5 ，其中，E1 和E5 在相应均值1.5%的范围之内。

    （2）对宽顶形态而言，E1 ＜E3 ＜E5 ，E2 ＞E4 。

    （3）对三角形的顶部而言，E1 ＞E3 ＞E5 ，E2 ＜E4 。

    （4）对矩形顶部而言，顶部区间在相应均值0.75%的范围之内；底部区间在相应均值0.75%的范围之内；顶部区间的最低值＞底部区间的最高值。

    （5）对双重顶而言，E1 和Eb 在相应均值1.5%的范围之内，这里，E1 是超过22日时间跨度之内（－>22）的极大值。

    图形的识别方式使用了38个交易日的滚动窗口；符号t1 代表当前窗口的第一天，如此则可以往后计数37天。而公式－>22意味着我们需要通过22日以上的时间来隔开两个极值E1 和Eb 。

    虽然相应定义是有逻辑性的，但是，相关作者也接受图表形态的数学定义和技术分析所采取的可视化认知方式之间的差异。与文章当中所给出的简单定义相比，人类的大脑可以吸收和识别更加复杂和更加微妙的形态结构。还有，一方面，我们用一些规则来限制图表结构的定义模式；另一方面，我们人类有方法来决定选择哪种模式进行交易。在通常的情况下，我们不能说哪种方法会带来最好的回报。

    被定义的10种图形模式是：头肩顶部和头肩底、外展的顶部和底部形态、三角形的顶部和底部形态、矩形的顶部和底部形态、双重顶和双重底形态。在三角形态的范例之中，相应重点在于此种模式不会于图形的某一边呈现一条经典的直线形态。然而，就分析而言，如果某种图形被判定为整理形态，那么，其本身就是一个很好的参考素材。

    图形分析的成功与否取决于之后三天的回报。此外，图形构成的条件还取决于交易量的变化趋势。也就是说，回报被分解于成交易量的上升阶段以及交易量的下降阶段。

    4.12.2　图形研究的相应结果

    1962～1996年，在纽交所和纳斯达克交易市场，相关学者对数百只美国股票进行了实验测试，其中，最常见的图形为双重顶和双重底，其各自出场频率超过2000次；下一个最频繁出现的是头肩顶和头肩底，其各自出场频率超过1600次。

    在一个综合控制、随机选取、合成构建且已被测试的价格系列当中，其所显示的头肩形之数量占到整体的1/3，此种情境说明图形模式是由参与者的行为构成的，而不是由随机事件所引发的。在被测试的股票之中，对每只股票而言，头肩形大约每年会出现一次。

    在所有的图形当中，除了一个图形（三角形的顶部状态）在被识别三日之后能够显示正回报以外，有五个图形被认为具有统计学意义，即头肩顶形态、拓宽的底部形态、矩形顶形态、矩形底形态以及双重顶形态。

    在上升或者下降的交易量之中，当相应形态被条件化之时，其结果会导致一些模式发生改变。一般来说，增加的交易量会提高图形的分析质量，而下降的成交量对头肩形、矩形顶、矩形底等形态更为有利。多数分析师的预期是：上升的交易量对底部形态的构成更为有利，而下降的交易量对大多数顶部形态的构成则是有利的。而对前述概念存有争议的学术研究可能会持怀疑态度。

    总体而言，技术分析师对于研究所取得的效果是不会失望的。虽然图形模式可能不会严格地符合一个有经验的技术人员所定义的规则，但是，正由于其能够捕获行情的波动精髓，所以在实际操作当中，它可以显示正向的回报率。能够确认一个图形是件可喜的事情，其他任何结论都可以被忽略。

    对于那些没有数学天赋但擅长计算机编程的人士来说，许多图形可以用波段图形中所生成的高点以及低点来创建，这是很容易进行自动化处理的（笔者在第2章中已经提过）。我们可以通过一系列的波段高点或低点，采用最小二乘回归的方法，就可以找到相应的趋势线。然后，再通过最小方差法，使之格式化。例如一个三角形态的高点和低点会交替地出现，并且距离较近，那么，其运行的范围都在我们的预料之中。

    [1] Andrew W.Lo，Harry Mamaysky，and Jiang Wang，“Foundations of Technical Analysis：Computational Algorithms，Statistical Inference，and Empirical Implementation，”Journal of Finance(August 2000).