第四節　科學地建立交易系統

有過證券投資經驗的人都知道：將所有的技術分析指標都放在一起是不合適的。技術分析也有主觀和客觀之分。客觀的技術分析指標是指清晰定義的、可重復計算的指標。它們有確定的含義，任何人計算都能得到同樣的結果且可以用歷史數據進行回測檢驗，并能用嚴格的定量方法進行評估。主觀的分析則與之相反，它們的含義無法清晰定義，所以需要分析師對其進行解釋。不同的人面對同樣的數據或K線圖也很可能給出不同的結果，這也給對這些指標定量地進行評估造成了困難。換句話說，我們幾乎不能檢驗主觀指標的有效性。

技術分析的本質是統計推斷——它試圖從歷史數據中發現價格的變化模式和規則，并進行概括，然后外推到未來。也正是因為如此，由于那些主觀的技術分析方法自身具有模糊性且難以定量檢測，所以難以得到學術界和業界的廣泛認同。相比而言，客觀的技術分析就要科學得多。科學的技術分析利用統計推斷和定量分析，試圖從樣本來推測總體的統計特性，它試圖通過對變量之間的關系去預測未來。也就是說，它總結出一些規律，在這樣的規律下其預測的結果將大概率地發生。相較于主觀的技術分析，這樣的技術分析更加接近統計學，也更有科學性。

量化技術分析運用了應用科學中典型的分析方法——假設演繹法。其從一般原理或理論出發，依據這一理論推導出一些結論，然后把這些結論應用于對具體現象的說明和解釋中。量化交易系統設計與評價的過程與其他應用科學的評價方法類似，其所使用的假設演繹法分為五個階段：

（1）觀察：在開發交易系統前，要對市場進行持續的觀察，并在觀察中發現變量之間的相互關系。

（2）假設：這是交易系統開發者需要做出的原創性工作。系統開發者基于大量的數據分析，通過對變量之間關系的觀察做出假設。這些假設并不是偶然做出的，而是基于大量的觀察和數據分析。

（3）預測：如果變量之間的關系真的存在，那我們則可以通過這種關系去做出預測。

（4）驗證：交易系統開發者將對要觀測的變量進行觀測，看是否符合我們的預期。

（5）總結：交易系統開發者通過使用統計推斷工具（如置信區間和假設檢驗）決定接受或是拒絕該假設。

在總結了一系列規律之后，我們就可以通過本書所介紹交易系統的設計方法進行交易系統設計了。