中泰证券-技术分析算法、框架与实战：破解“看图”之谜-210803

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◆技术分析技术分析是金融学术前沿在研究，并且欧美主流投资机构都有运用的证券分析手段。

“看图”给人迷惑的感觉，最主要原因是：传统技术分析没有固定算法，不同人在同一个K线图上看到的技术图形不同，是一种貌似客观其实主观的不科学分析手段。

另外一个原因是，很多书籍介绍了技术分析方法，但没有深度揭示技术分析适用的市场环境，也没有系统的论证技术分析的实战效果，所以无法让人足够相信这种分析技巧。

针对上面两个问题，本文主要参考AndrewWLo、HarryMamaysky和王江教授在2000年关于技术分析算法的探讨，建立科学的技术分析框架，并系统论证技术分析的适用场景和实战效果。

本文除了构建科学的看图算法、提供函数代码外，还希望打破大家对于“看图”的偏见，更好的利用技术分析这个工具。

◆算法原理经典的技术图形大概有七八种，比如头肩底、头肩顶、顶部三角、顶部扩散等，这些图形都是通过关键点连线得到，在数学上关键点可以用极值点来代替。

由于价格序列在一个小的区间内，可能来回震荡，不便于寻找极值点，可以利用核回归来获得相对平滑的价格时间序列，这样去既除了噪音，同时获得了相对准确的极值点估计。

得到极值点后，通过各个技术图形的形态特征连线这些极值点，即可得到相对主观来说更客观、准确的技术图形。

◆实战效果首先，重点考察技术分析在指数上的应用，对申万一级28个行业在2010-01-01到2021-07-10区间的日频价格数据（OHLC）进行技术分析，识别头肩底形态，并且考察形态之后3、5、10个交易日的累积收益情况。

从2010年到2021年这个大区间来看，头肩底形态出现后10个交易日内，平均累积收益为负的，只有家用电器、公用事业、非银金融、农林牧渔、采掘、有色金属这六个行业，大多数行业在头肩底形态后10个交易日内获得平均正收益，国防军工这个区间的平均收益是1.77%、汽车1.63%、化工是1.23%、食品饮料1.46%、电气设备1.18%。

从胜率来看，表现良好，胜率特别高的行业是化工72.50%、建筑材料69.44%、电气设备66.67%、汽车66.67%、医药生物67.50%；在加上MA(5)>MA(10)条件后，胜率有所提升，较大的是汽车78.95%、医药生物76.92%、电气设备70.97%、通信69.57%。

出于篇幅考虑，我们本次报告只考察了头肩底形态，后续报告会陆续验证其它技术图形。

总体看，头肩底形态在指数上运用的效果比较好，在个股上效果一般。