1. 技术分析三个假设的再思考 [page::1][page::2][page::4]

• 对技术分析的三个经典假设（市场行为涵盖所有信息、价格沿趋势移动、历史会重复）进行深入分析和反思。

- 第一假设对应有效市场理论，但市场是否即时完全反映信息不可知，交易中更应尊重当下价格。

• 第二假设核心问题是趋势定义模糊，提出用涨跌幅划分波段作趋势的定量方法，并指出多种趋势定义共存互补。

- 第三假设历史重复性高度受限，走势具有不可复制性，重复对象与概率成为量化研究的新路径。

2. 趋势的量化定义和波段结构 [page::3][page::4]

• 以5%、10%的涨幅参数对上证综指价格分段绘制波段结构，参数越大，波段和拐点越少，反映不同级别趋势。

- 波段结构帮助发现价格简洁走势，定义趋势有助于指导交易操作分类。

• 复杂震荡行情需其他趋势定义方法（如基于MACD分段）辅助区分。

3. 价格形态强弱系数的构建及理论基础 [page::6][page::7][page::8]

• 提出价格形态强弱系数，通过计算八条均线（周期8，13，21，34，55，89，144，233）排序的Spearman等级相关系数[-1,1]，量化股价上涨、下跌、震荡走势。

- 系数=1表示极强多头排列，系数=-1表示极强空头排列，系数0为震荡。

• 理论上，均线排列组合的相关系数离散值有85个，0附近概率最高，极端1和-1最少。

4. 真实价格与随机价格的形态系数分布对比 [page::9][page::10][page::12][page::13]

• 上证综指和标普500价格形态强弱系数取极端值（多/空头排列）日占比均显著高于基于布朗运动和BS模型模拟的随机价格序列（近11%-14.5%对6.8%）。

- 真实价格序列表现出明显的趋势特征，非纯随机运动，有助于技术指标和量化策略的有效应用。

• 随机价格序列多头/空头出现概率稳定在6.8%左右，符合蒙特卡洛模拟概率推断。

5. 结论与后续研究方向 [page::13][page::14]

• 技术分析的核心是精准定义趋势并实现多级别联立分析。

- 价格存在可量化的规律性而非完全随机，为量化技术分析模型的构建提供依据。

• 后续将深入研究多级别联立与趋势界定，挖掘更多价格规律，提升量化投资策略的稳定性。

报告详尽分析报告：基于技术分析的量化投资再思考

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一、元数据与概览

• 报告标题： 基于技术分析的量化投资再思考——数量化专题之二十八

- 作者及机构： 刘富兵（分析师）、赵延鸿（研究助理）等，国泰君安证券研究

• 发布时间： 未明确具体日期，含2013年及之前数据引用

- 研究主题： 本报告聚焦于技术分析下的量化投资，深入再思考技术分析的三个核心假设（市场行为涵盖一切信息、价格沿趋势移动并保持趋势、历史会重复），探讨价格趋势的定义以及随机价格序列与真实价格序列的区别，提出基于价格形态强弱系数的量化投资策略构建思路。

• 核心论点及信息：

1. 技术分析的三个假设存在不足，尤其对“趋势”的定义过于模糊，需严格定义趋势才能有效指导量化交易操作。
2. 价格并非完全随机，真实价格序列展示明显的趋势特征，而随机价格序列则在价格形态强弱系数分布上有显著差异。
3. 基于多条不同周期均线的排列顺序（价格形态强弱系数）可以量化价格的趋势强弱，进而区分真实价格与随机价格序列，为量化策略设计提供理论依据。
4. 提出两大研究重点：严格定义趋势及多级别联立，以提升技术分析的科学性和实用性。

• 评级及目标价： 本报告为技术专题研究，不涉及具体股票评级或目标价。

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二、逐节深度解读

2.1 技术分析三个假设再思考

（1）市场行为涵盖一切信息

• 这是有效市场理论的核心假设，却不可知且难证实。价格反映的是“人心”的集合，是对信息的即时反应，虽未必完全反映所有信息，但市场趋于有效，长期价格应反映多方因素影响。

- 报告引用缠中说禅观点强调，在实际交易中，唯一可以依赖的是价格本身及其走势，因为价格是交易的唯一标的。

• 因此，抛开是否“价格完全反映信息”的哲学问题，技术分析应着眼于价格走势本身。

（2）价格沿趋势移动并保持趋势

• 报告指出该假设的最大问题是“趋势”未被明确定义，导致实操模糊。

- 回顾道氏理论，将趋势分为基本趋势（持续1年以上）、次级趋势和小趋势，体现趋势的层级特征，但仍偏经验性。

• 强调在量化策略设计中必须给出严格、可操作的趋势定义，否则主观判断将导致高失败率。

- 作者曾提出利用一定涨跌幅划分波段结构，且大涨幅划分的波段是小涨幅划分波段的子集，是定义趋势的一种方式。

（3）历史会重复

• “历史重复”假设的含义多元，本报告批判了“历史完全可复制”的传统观点。

- 由于市场参与者心理变化复杂且不可复制，走势则不可重现，仅存在概率上的相似性。

• 缠论中的自同构性结构为一种更深层的“历史重复”——走势虽不可复制但结构自相似。

- 量化研究需关注“重复对象”（如多因子、均衡回归关系、经典技术形态模式）和“重复概率”，而非全历史复制。

2.2 量化投资策略两大侧重点

• 第一是“定义趋势”：通过涨跌幅和时间周期指标（如基于MACD的分段方法）对趋势进行严格划分。

- 第二是“选取能重复的对象”：基于技术指标中存在的可统计重复模式去构造交易策略

• 价格动因的基础理论尤其是区分“随机价格序列”和“真实价格序列”的能力，是策略构建的突破口。

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2.3 真实价格的形态特征——价格形态强弱系数及其构造

• 价格形态强弱系数设计的中心思想是利用8条不同周期均线（8，13，21，34，55，89，144，233）的排列顺序，通过Spearman等级相关系数映射为[-1,1]区间，量化当前价格的趋势强弱。

- 当短期均线严格高于长期均线（多头排列）时，系数趋向1，反之空头排列时系数趋向-1。

• 中间则代表震荡状态，无序排列对应系数为0左右。

- Spearman等级相关简介：以排序等级差异测量两序列的相关性，反映排序的稳定性而非数值关系，适合衡量均线排列的“结构”强弱。

• 通过给出计算实例（均线价格序列排序与目标序列计算相关系数）和示例表格，清晰展现算法实现。

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2.4 价格形态强弱系数的理论值分布及实测对比

• 通过计算全部均线排列的可能组合（8均线共40320种），得到理论分布呈现明显凸函数形态：极端排列（系数±1）概率最低；中间值概率最高。

- 实际上，上证综指和标普500指数的价格形态强弱系数分布大不相同：
- 上证综指出现严格多头排列（系数=1）的占比11.1%，空头排列占9.23%，两者合计达到46.6%（含系数绝对值大于0.9的日子）。
- 标普500的多头排列占比更高，达到14.5%，且整体偏向强趋势，约有49.2%的交易日系数绝对值大于0.9。

• 与理论随机排列概率（极端排列约0%，均匀为主）对比，上述实测显著偏离均匀分布，表明真实市场价格存在强趋势特征，体现非随机性。

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2.5 随机价格序列的形态特征及模拟分析

• 随机价格序列以布朗运动和基于此的Black-Scholes (BS)模型为代表，具备增量独立和无记忆随机游走性质，理论上其未来方向不可预测，随机性极高。

- 生成的模拟数值分别反映该模型的两种核心参数：无风险利率（3%）和波动率（25%），模拟价格形态逼真但无趋势可言。

• 通过蒙特卡洛模拟，求得随机价格序列中八条均线严格多头排列（或空头排列）的概率为约6.8%，明显低于真实市场（11.1%-14.5%），且趋势强弱系数大于0.9的占比小于实际市场。

- 这种差异指出真实价格数据和随机价格序列在价格形态和趋势特征上的根本区别，也为筛选非随机价格序列提供量化方法。

• 报告强调，如果技术指标在纯随机价格序列上也能发出信号，则技术指标的预测能力并非基于真实的市场规律，而是噪声的随机产物，因此必须基于区分随机与非随机价格序列的研究来优化策略。

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三、图表深度解读

图1-2：上证综指波段结构图（以5%和10%涨幅参数）

• 描述：图示上证综指自2008至2011年间基于不同涨跌幅参数分段后的价格走势波段结构。5%划分更细，波段多；10%划分则合并成更粗波段，显示价格大趋势。

- 解读：参数增加导致波段数量减少，合并原先较小的调整为单一趋势，体现涨跌幅度阈值与趋势判定的密切关系。

• 联系文本：支持“定义趋势需明确涨跌幅参数”的论断，涨幅越大划分越能揭示中长期趋势结构。

图3：波段结构示例图

• 描述：图示两种不同复杂度的价格走势（A、B），并说明用单一涨跌幅分段无法区分复杂震荡与简单走势，均被简化为上下趋势的组合。

- 解读：体现使用涨跌幅方法定义趋势的局限性，强震荡行情被误判为单一趋势，是对方法需进一步扩展的说明。

• 文本联系：预告采用基于MACD的多层次分段方法来弥补。

图4-5：价格形态强弱系数理论值分布（8均线及9均线）

• 描述：显示所有均线排列可能对应的Spearman系数值及其频数，以钟型（凸函数）形态聚集中间值。

- 解读：数学性质证明极端排列稀少，随机排列频率高，符合统计学直觉。

• 与实际数据对比显著差异指示价格非随机。

图6-7：上证综指与标普500价格形态强弱系数概率分布（2000-2013）

• 描述：实测价格形态强弱系数的频率分布，双峰集中在±1两端。

- 解读：相比理论分布，价格明显偏好极端排列状态，显示趋势特征，特别美股强于A股。

图8-9：布朗运动及BS模型生成的随机价格序列示意图

• 描述：模拟的随机价格路径示例，走势随意无趋势性，与真实市场价差异明显。

图10-11：布朗运动及BS随机序列价格形态强弱系数分布

• 描述：显示模拟随机价格八均线排列情况，峰值集中于严格多头多空排列概率约6.8%。

- 解读：概率显著低于真实市场价，体现真实价格具有明显趋势性，随机模型更接近“均值回归”或“无序”状态。

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四、估值分析

• 本报告为技术分析与价格规律研究专题，未涉及具体公司估值及金融指标估算，亦无目标价。

- 其对量化投资模型构建的间接指导意义在于通过严格趋势定义及剖析价格形态的统计特征为估值和交易提供底层逻辑及信号判别基础。

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五、风险因素评估

• 报告未专门列出风险因素部分，但隐含风险主要有：

- 趋势定义的多样性与不确定性使得操作规则易受主观影响。
- 历史不复现理论挑战基于历史数据的策略有效性。
- 对随机序列与真实序列区分的精准性不足可能导致模型误导。
- 技术指标在噪声行情中的误判风险。

• 此外，研究多强调基于统计检验确定有效性，对于市场极端突变情形及结构性风险未深入讨论。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告整体客观详实，对技术分析的三个假设做了中肯批判和科学分解。

- 潜在局限包括：
- 对趋势定义的实操范式较为理论化，实际操作中对多变市场结构的适应性尚未充分论证。
- 对“历史会重复”的否定较绝对，但某些量化策略依然基于弱平稳或周期性假设，未做充分对比。
- 价格形态强弱系数依赖均线系统，但均线本身具有滞后特性，或导致信号延迟。
- 对比随机价格序列重要，但布朗运动和BS模型虽经典，仍为理想化模型，限制了实际适用边界。

• 综上，报告为理论框架和统计检验层面奠定坚实基础，下一步结合更多实盘检验及模型完善为佳。

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七、结论性综合

本报告针对量化投资中基于技术分析的策略构建进行了深层次反思，着重纠正了技术分析的三个经典假设中“趋势”和“历史重复”两大核心误区。报告创新性地提出了利用多周期均线排列的Spearman等级相关指标——价格形态强弱系数，作为量化趋势强弱的度量工具，实现了趋势定义的数学化和可操作化。此外，报告通过对比真实价格序列与布朗运动及BS随机价格序列的价格形态系数分布，有力地量化证明了市场价格具有显著的非随机趋势特征，为区分交易信号的有效性提供了科学依据。

主要研究结论如下：

1. 严格且多维度定义趋势是量化交易策略成功的关键。 传统模糊的趋势概念难以指导自动化操作，通过涨跌幅波段划分与基于MACD分段两种方法，趋势被系统化量化。

2. 真实市场价格展现出较高的趋势强弱系数，价格呈非随机、趋势明显特征，而随机模型生成的价格序列表现趋势强弱系数显著偏低。 如上证综指中八均线严格多头排列日占11.1%，远高于随机序列的6.8%。

1. 历史走势不可完全复制，策略应基于确定性的“重复对象”及其概率性质设计，而非盲目预测单一轨迹。

4. 技术指标在随机序列上也“发信号”，说明指标本身并非完全依赖真实市场规律，这塑造了技术分析方法的有效性检验标准。

1. 多级别联立趋势分析是丰富量化研究的有效途径，未来研究将进一步探讨跨周期趋势结构及其联动关系。

本报告没有发布具体投资评级或目标价，属于技术研究专题，对于攻克技术分析中的模糊假设、提升量化模型的科学性和稳定性具有重要理论和实践指导意义。

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图表引用

• 图1-2 上证综指波段结构图（以5%和10%涨幅参数）

• 图3 波段结构示例图

• 图4-5 价格形态强弱系数理论值分布（8均线及9均线）

• 图6-7 上证综指与标普500价格形态强弱系数概率分布（2000-2013）

• 图8-9 布朗运动及BS模型生成随机价格序列示意图

• 图10-11 布朗运动及BS随机序列价格形态强弱系数分布

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参考溯源

本分析内容基于原报告内容，引用对应页码标注如下：

• 技术分析三个假设及趋势定义相关：第0-5页[page::0,1,2,3,4,5]

- 价格形态强弱系数定义与理论分布：第6-9页[page::6,7,8,9]

• 真实市场与随机价格序列比较及模拟分析：第10-13页[page::10,11,12,13]

- 结论及未来研究方向：第13页[page::13]

• 报告元数据与团队介绍：第0页[page::0]

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总结

本报告结构严谨，论据充分，逻辑清晰，对技术分析的三个核心假设进行了严肃的理论反思和量化验证。利用创新的价格形态强弱系数，报告有效地区分了真实价格走势与随机价格序列，揭示了真实市场的趋势特征。这为量化投资策略的趋势定义提供了科学依据，并指出了进一步加强多级别趋势联立研究的重要方向，为投资实践者搭建了更坚实的技术分析框架和策略构建基础。

报告