利用周期循環來獲利：最大熵波譜分析的預測和交易策略 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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約翰·F·艾赫勒斯 著

圖書標籤:

• 量化交易
• 技術分析
• 周期性
• 波譜分析
• 最大熵
• 金融建模
• 預測
• 交易策略
• 時間序列
• 市場分析

出版社： 华中科技大学出版社

ISBN：9787568031646

版次：1

商品编码：12185881

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：184

字数：182000

正文语种：中文

編輯推薦

適讀人群 ：股市投資者，金融專業初學者
嚮希望將周期分析加入自己分析工具箱中的市場分析師和交易者強烈推薦本書。
市場的技術分析可以成功，是因為市場並不總是有效的。也就是說，有效市場理論是不成立的。從圖形形態上可辨彆的形態，如雙重頂、頭肩頂和艾略特波浪等，使得技術分析可以用來指導交易。周期也是這些可辨彆形態中的一個，可以用直接的測量方式辨彆齣來。周期可以通過簡單的係統如zui大熵波譜分析軟件快捷、直接地測量齣來，以指導我們的市場行為，讓我們從周期分析中獲利。

內容簡介

這本書建立瞭市場中存在周期的哲學基礎，描述瞭周期的基本特徵，並以周期的觀點再次闡述瞭移動平均綫、動量方程以及其他重要的技術分析指標，並建立起這些指標在周期分析中的應用方法。

作者簡介

約翰·F.艾赫勒斯，高級電氣工程師，獲得密蘇裏大學博士學位，曾就職於喬治華盛頓大學，專攻市場周期分析和信息理論。自1976年以來他一直是成功的私人交易商，創立瞭zui大熵波譜分析方法（MESA）。

目錄

第一章為什麼市場中存在周期1
第二章周期基礎17
第三章周期原理25
第四章移動平均綫43
第五章動量函數59
第六章測量市場波譜71
第七章zui大熵波譜分析描述81
第八章正弦波指標95
第九章即時趨勢綫109
第十章讓指標更靈活121
第十一章交易周期模式137
第十二章盈利的股票市場係統149
術語164
譯者後記172

精彩書摘

遠古時期，自然界中的周期過程就能被人類觀察到，這些現象都有明確的特徵，人們能直接判斷齣來。古代文明中的日曆和時間單位，就是人們從對晝夜交替、月盈月虧、四季輪迴變化、行星和恒星的運動等的觀察中得到的。在公元前6世紀，由於觀察到有固定張力的琴弦和一些重復的琴弦長度，畢達哥拉斯研究齣瞭音符的周期性關係。他相信數字中存在著固有的“和諧”關係，並將這個關係擴展來，把天體的運動描述為“天體的音樂”。
艾薩剋·牛頓為現代光譜分析提供瞭數學基礎。他發現瞭太陽光穿過玻璃三棱鏡以後，擴展成有多種顔色的光帶，認為每一種顔色都代錶一個特定的波長，並且太陽的白光包含所有的波長。他用“光譜”這個詞，作為描述光中的顔色帶的科學術語。
1738年，丹尼埃爾·伯努利發現瞭對振動音樂琴弦的波形方程的解法。1822年，法國工程師讓·巴普蒂斯特·約瑟夫·傅立葉擴展瞭波形方程的結論，說明任何方程都可以被錶示為正弦和餘弦錶達式的無限加和。這一數學錶達現在成瞭調和分析，這一分析得名於正弦和餘弦錶達式的和諧關係。傅立葉變換，時間範圍內的頻率描述(以及相反的錶達)都已經以這位法國工程師的名字命名。
諾貝特·魏那為光譜分析理論提供瞭主要的轉摺點，在1930年，他發錶瞭論文《廣義調和分析》。在他的貢獻中，對靜態隨機過程的自相關和能量光譜密度的精確統計學定義是zui為珍貴的。傅立葉變換的使用，而不是傳統調和分析中傅立葉數列的使用，使得魏那可以定義光譜用頻率的連續體，而不是離散的調和頻率。
約翰·塔基是現代經驗光譜分析的先鋒。1949年，使用由有限次結果中得到的關聯性推測值，他提供瞭光譜推斷的基礎。現代光譜推斷的許多術語，例如假頻(aliasing)、窗口機製(windowing)、預消除相關性(prewhitening)、消度(tapering)、平滑(smoothing)和抽取因子(decimation)等都歸功於塔基。1965年，他與吉姆·庫裏閤作，描述瞭傅立葉變化的數碼計算的有效算法。然而，這個快速傅立葉變換並不適用於市場數據的分析，就像我們在後麵章節中的開發過程中遇到的睏難那樣。
約翰·伯格的工作是當前研究的熱點，也就是在有限的時間範圍，對高解析光譜推斷中的zui主要推動力。在他1975年發錶的博士論文中，他用已經使用在對高解析光譜推斷的建模方法中的zui大熵形成機理的術語，描述瞭高解析光譜推斷。伯格的方法zui初被用在地球物理學及地質學，通過對地震波的分析，對石油和天然氣進行勘探。這個方法也被用於市場的技術分析，因為它隻用瞭zui少的數據卻提供瞭高解析的光譜推斷。因為短期的市場周期總是轉瞬即逝的，所以這是很重要的。這個方法的另一個好處是，它zui大化地適應選擇的數據長度，並且不會因zui終結果對數據zui後部分的影響而失真。交易程序MESA，就是zui大熵光譜分析的縮寫。
周期是什麼？
周期的定義是“一個相同順序的、會重復發生的事件或現象，被完成一輪的時間間隔或空當”。我們認為，在市場中存在一個經典的周期，它的完整過程是：在一段時間內，當價格從低點啓動，平緩地上升到一個高點，然後平緩地滑落，迴到價格開始的低點，價格下跌的時間和上漲的時間差不多。完成這個周期的時間被稱為周期的區間，或者周期的長度。
市場中當然存在周期。而且它們大多可以通過基本麵分析來解釋原因。zui具有代錶性的市場周期就是農産品價格的季節性變化(在收獲季節價格zui低)，或者鼕天房地産價格的下跌。電視上侃侃而談的分析師總愛談論通貨膨脹是被政府“按季節操控的”。季節是周期的一個例子，它總是12個月。其他的與基本麵相關的周期可以是18個月的牲畜畜養周期，也可以是豬腩的每月冷凍庫存報告。
商業周期就沒有這麼清晰瞭，雖然它是客觀存在的。商業周期會隨著利率的不同而不同，政府基於其能夠將通貨膨脹控製在閤理水平的能力，設定經濟增長的目標。這個增長可以通過在經濟體中緊縮貨幣，或者增加貨幣來完成，也可以通過改變政府藉給銀行資金的利率來達成。寬鬆的利率政策鼓勵商業，緊縮的利率政策壓抑商業。這個不可避免的過程中的變化，産生我們看到的商業周期。盡管商業周期可能每次的長度都是幾年，但是這樣一個長度卻不是一定的。商業周期是有上限和下限的，政府允許的增長率(一般是＋3%)，下限是溫和的負增長(大約－1%)，這個時候當然是經濟衰退。它的幅度就是周期的範圍，從＋3%到－1%。
市場的組成部分
數據專傢和經濟學傢已經定義瞭價格運動的特點。所有的價格預測和分析都是針對以下幾個要素：
(1) 趨勢，在特點時間內，往一個方嚮運動的趨勢。
(2) 季節因素，和日曆相關的模式。
(3) 和政府行為相關的周期，商業開始時和逐步收縮時的滯後，或者農作物預測報告。
(4) 其他難以解釋的價格運動，常常稱為噪聲。
既然第(2)點和第(3)點都是周期，那麼很明顯，周期是一個顯著的，並且所有價格運動中都可以接受的部分。
在交易中使用周期時，一個關鍵的問題是交易的時間跨度。舉個極端的例子，54年的康德拉季耶夫經濟周期(當然這個周期也不是所有人都同意)。一個牧場主可能就更願意使用18個月的畜養周期，而農場主很可能對每年的收成進行對衝。投機者常常使用非常短(有時候簡直短得沒道理！)的時間跨度。
價格中的行為周期也是zui流行的，在艾略特波浪理論和江恩的著作中，大傢都可以看到很多廣為接受的周期。
短周期甚至在第(4)點的定義“噪聲”中都可以存在。隨便看一下任何K綫圖，隨便往前麵的時間拖動一下，短周期潮漲潮落。辨彆周期的敏感性也和使用的工具(這裏指軟件或係統)相關。在計算機還十分昂貴、巨大的時候，許多預測方法都不太實際。現在，新的方法人人都可以使用。這些短周期的理論基礎來源於隨機遊走理論。
隨機遊走
市場中的隨機性是因為許多交易者在以不同的動機，比如利潤、虧損、貪婪、恐懼，甚至還有單純地找樂子，來執行他們的優先權(做齣自己認為對，或者迫不得已的行為)。不同的觀點使得它更加復雜。市場運動因此可以用隨機變量來分析。隨機遊走就是一個這樣的分析。試想在一個隻有空氣的空瓶子中，有一個氧原子。這個氧原子的運動軌跡是不確定的，因為它會和其他的原子不停地碰撞。布朗運動就是描述原子運動的方法。它的軌跡被描述為三維的隨機遊走。根據這個隨機遊走理論，原子的位置可能在這個盒子中的任何地方。
隨機遊走的另一種形式更適閤描述市場的運動。這種形式是二維的隨機遊走，有個昵稱，“醉漢行走”。這個二維的結構比較適閤市場，因為在一個維度中，價格隻可能往上或往下運動，而另一個維度，就是時間，隻能往一個方嚮移動。這都和“醉漢行走”一緻。

前言/序言

前言
每個交易者都很容易買到的現代計算機，已經極大地改變瞭技術分析師研究市場的方法。研究不僅變得更加復雜和深入，也更加廣泛。這些研究更加廣泛，是因為對於潛在原理更深刻的理解和洞見，而這都來源於更強大的計算能力帶來的縱觀全局。
周期分析是被計算機深刻影響的幾個要素之一，因為這些要素研究對計算都要求很高。計算的成功導緻瞭對動態市場更深刻的理解。通過使用周期分析，交易者現在可以對市場建模，使用模型來確定當前的市場狀況應該采用的策略。
這本書建立瞭市場中存在周期的哲學基礎，描述瞭周期的基本特徵。對條件移動平均綫、動量方程和其他指標，也以周期的觀點再次進行瞭闡述，並建立起它們在動態市場中的影響。在交易實例中，所有的原理都被糅閤在一起，顯示交易策略可以被用來增加建立成功交易的概率。

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