项目

名 称

学科领域

金融

起止时间

2008．4～2009.4

负责人

师树兴

成    员

马毅 黄玮

经费

预算总额

人民币4万元

     证券投资的技术分析是指利用证券的历史交易资料（包括价格和交易量）通过不同的组合和重构建立一套指引交易的方向的方法体系。在股票和期货市场的交易中，有相当多的投资者根据各种各样的技术指标和技术图形的分析在进行交易，各种技术分析的技术也曾出不穷，但是技术分析真的能给投资者带来超额的收益吗？如果对上述问题的回答是否定的，那么又如何解释证券投资中技术分析的大行其道，以技术分析为工具向客户提供操作建议的咨询师是否有占卜者的嫌疑，而各种各样的软件和介绍技术分析的书籍是否是在浪费资源呢。如果对上述问题的回答是肯定的，我们首先是要否定“有效市场”理论，然后我们可能还面临着这样的问题——既然技术分析是有用的，那么当所有的投资者或者说大部分的投资者都采用技术分析来指导其交易的话，市场必然是大起大落的，进一步的所有的投资者都能盈利吗，在接近于零和博弈的证券市场上，那些人在亏钱呢？

     要回答这些问题，我们首先需要对技术分析的可盈利进行实证检验，根据金融学者对世界各国的证券市场的有效性的实证研究，不同市场甚至同一市场的不同时期都可能有不同的有效性。因此，有必要对我国证券市场上技术分析的有效性和可盈利性进行经验的检验。这种检验一方面可以为我国证券市场的效率提供直接的证据，也有助于我们从中发现技术分析发挥作用的范围，以及可采用技术分析来指导交易的证券的特征。最后，我们希望能够对广泛使用的技术分析指标及其参数进行优化，提高技术分析的效率。

基本分析和技术分析一直以来都被应用于期货和股票市场的价格研究。在20世纪六、七十年代，学术研究基本上是支持“有效市场”假说的，即金融市场的数据不包含任何可用来预测收益的模式（Alexander，1964；Fama and Blume, 1966; Jensen and Bennington, 1970）,任何新的信息都是不可预测的，随机游走是市场价格的最佳表述方式，历史价格和交易量信息在预测未来市场价格表现方面是没有任何价值的。但是，从20世纪八十年代开始，研究人与不断的发现一些与“有效市场”假说相悖的价格异象。例如：未预期盈余的公告效应、企业规模效应、日历效应等。行为金融学的研究利用保守性偏差和过渡自信来解释由Debondt and Thaler（1985）以及Jegadeesh and Titman（1993）等发现的市场对信息的反应不足和反应过度。学术界对异常收益和行为金融的研究发现表明历史的价格信息可能有助于预测未来的价格行为。Sharpe，Alexander and Bailey（1995）对当时的技术分析的研究结果进行了总结，他们认为“这些技术分析交易策略的成功，对抱有‘有效市场’理念的学者而言，无疑是一个巨大的挑战”。此后，一批金融学研究人员开始重新对技术分析展开更为细致的研究。相当多的研究结果表明通过技术分析实现交易上的营利性。

    技术分析研究历史价格的交易记录和图形，希望从中发现和识别可以赚取超额利润的价格、交易量模式。对技术分析的学术研究主要采用数量指标来作为预测变量，例如相对强弱指数、移动平均线等，最近几年对价格形态（如：头肩顶、底，支撑压力线等）的规范研究也逐步展开，Lo，Mamaysky and Wang（2000）利用核回归（kernel regression）技术识别了10种价格模式，Leigh，Purvis and Ragusa（2002），Leigh，Modani，Purvis and Roberts（2002），Leigh，Modani and Hightower（2004）等利用模式识别技术对多种技术分析模式进行了规范的研究。大部分的研究都表明技术分析确实能够带来交易上的超额收益。

Alexander（1961）利用美国股票数据首先证实了技术分析交易法则的可盈利性。Levy（1967）利用相对强弱指标，Pruitt and White（1988）利用交易量、相对强弱指标和移动平均线构造的综合指标验证了技术交易法则的可盈利性。Brock等（1992），Bessembinder and Chan（1995），Ratner and Leal（1999）甚至发现简单的移动平均指标的突破技术就能够产生交易上的超额利润。

对技术分析中的图形模式技术的实证研究开始于Lo等（2000）。但是在理论研究方面，Neftci（1991）已经证明技术分析方法能够捕捉到资产价格中的非线形成份，从而有助于对资产价格的预测。Lo等（2000）解决了图形模式的识别算法问题，他们对一组常用的形态模式设计了数量化算法，通过非参数的核回归技术进行模式的识别，并将这种分析用于1962年至1996年美国股票市场的检验，他们的研究发现技术指标发出的信号能够提供增量的信息，并且也可以在交易中加以利用。

     总之，对技术分析的有效性研究在本世纪重新焕发了生机，而我国目前在此领域的研究几乎处于空白，我们希望通过该项目的实施，在借鉴国外研究的方法的基础上对我国证券市场的技术分析的可盈利性进行经验的研究和理论的探讨。

 

 

本项目从以下四个层次展开研究

     首先利用几种中国证券市场的指数数据来检验技术分析在预测大势方面的效果，从中发现最有效率的技术指标，或分析手段。结合金融经济学对中国证券市场效率的研究，对比不同效率水平阶段，技术分析的有效性。

      第二、对个别证券的研究。选择有一定交易历史的证券样本（比如，5年连续交易），利用计量经济学方法探讨技术分析方法在指导单只证券的交易方面是否能够获得超额收益。

      第三、技术分析可盈利的条件。在前述研究的基础上，对具有盈利性的指标，及其适用证券类型进行因素分析，挖掘技术分析可盈利的条件，当然也可以在其中加入时期变量和某些宏观变量。

      第四、优化技术分析方法。根据3的研究，进一步探讨使技术分析更加有效的方法，包括如何动态的调整分析参数等。

通过上述研究，我们将对目前广泛使用的技术分析指标和技术的有效性作出判断，挖掘和研究影响技术分析有效性的因素，以及多种技术指标和技术形态之间相互印证关系的可靠性进行检验。我们在项目研究中使用的技术形态识别技术和检验方法可以对证券投资操盘手的业绩和风险进行内部评价，提高操作者决策的科学性。