中國股票市場技術分析有效性研究.pdf

1、現(xiàn)代資本市場理論與金融投資實踐之間的重大分歧之一是，有效市場假說與技術分析之間的矛盾。本文在對技術分析有效性研究的早期和近期文獻進行綜述的基礎上，發(fā)現(xiàn)盡管早期研究對技術分析持否定態(tài)度，但自上個世紀90年來以來的近期研究卻得到大量支持技術分析的證據(jù)。這一研究結論的差異主要來源于兩個方面，一是早期研究通常只考慮價格變化的線性相關模式，而近期研究則對真實的收益率動態(tài)過程進行更為深入的探討；二是早期研究通常只檢驗幾種常見的簡單技術交易規(guī)則的獲利

2、性，而近期研究則對技術交易規(guī)則和交易策略進行更為審慎的考察。 目前，對中國股票市場技術分析的現(xiàn)有研究仍然以早期研究的內容和方法為主，以此得到的研究結果并不足以評價技術分析的有效性和市場的有效程度。因此，本文綜合運用近期研究所使用的各種統(tǒng)計工具、計量方法和建模理論，在拓展和改進國內外現(xiàn)有研究的基礎上，對中國股票市場技術分析的預測能力與獲利性進行系統(tǒng)和深入的研究。 首先，結合Bootstrap方法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡建模方法，考察

3、真實收益率動態(tài)過程對評價技術分析有效性的影響。通過假設收益率過程服從各種常見的線性原假設模型和以人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法建立的非線性原假設模型，對技術交易規(guī)則的預測能力進行Bootstrap檢驗，發(fā)現(xiàn)盡管各種線性過程均不能復制移動平均規(guī)則在真實價格變化過程中的收益特征，但非線性過程卻可以很好地解釋其預測能力和獲利水平。因此，線性相關性并不足以評價技術分析的有效性。此外，基于異質市場假說的研究表明，收益率過程中的非線性相關性是不同類型投資者在不同

4、時間水平上進行交易并相互作用的結果。 其次，基于移動平均規(guī)則和交易量的歷史信息建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型并與各種線性模型的預測能力進行比較，同時應用thickmodeling方法改進神經(jīng)網(wǎng)絡建模中不可避免的模型不確定性問題。研究發(fā)現(xiàn)，基于不同參數(shù)設定下的單個神經(jīng)網(wǎng)絡模型的thickmodels不但可降低單個模型的參數(shù)不確定性偏差，提高其統(tǒng)計預測精度，而且具有好于各種線性模型的預測績效。并且，盡管各種移動平均規(guī)則本身均不能獲利，但基于這些規(guī)

5、則的thickmodels預測結果構造的交易策略卻可獲得顯著高于買入持有策略的超額收益。 最后，與中國股票市場現(xiàn)有研究主要針對簡單技術交易規(guī)則不同，本文運用非參數(shù)核回歸方法，對一些在實務界廣受關注的復雜技術圖形進行量化定義和識別檢驗。通過對技術圖形的條件收益率與非條件收益率經(jīng)驗分布的差異性檢驗，發(fā)現(xiàn)這些技術圖形具有可用于預測的額外信息含量；進一步考慮風險補償后，發(fā)現(xiàn)基于一些復雜技術圖形所預示的價格變化趨勢構造的交易策略可獲得顯著