第四节　科学地建立交易系统

有过证券投资经验的人都知道：将所有的技术分析指标都放在一起是不合适的。技术分析也有主观和客观之分。客观的技术分析指标是指清晰定义的、可重复计算的指标。它们有确定的含义，任何人计算都能得到同样的结果且可以用历史数据进行回测检验，并能用严格的定量方法进行评估。主观的分析则与之相反，它们的含义无法清晰定义，所以需要分析师对其进行解释。不同的人面对同样的数据或K线图也很可能给出不同的结果，这也给对这些指标定量地进行评估造成了困难。换句话说，我们几乎不能检验主观指标的有效性。

技术分析的本质是统计推断——它试图从历史数据中发现价格的变化模式和规则，并进行概括，然后外推到未来。也正是因为如此，由于那些主观的技术分析方法自身具有模糊性且难以定量检测，所以难以得到学术界和业界的广泛认同。相比而言，客观的技术分析就要科学得多。科学的技术分析利用统计推断和定量分析，试图从样本来推测总体的统计特性，它试图通过对变量之间的关系去预测未来。也就是说，它总结出一些规律，在这样的规律下其预测的结果将大概率地发生。相较于主观的技术分析，这样的技术分析更加接近统计学，也更有科学性。

量化技术分析运用了应用科学中典型的分析方法——假设演绎法。其从一般原理或理论出发，依据这一理论推导出一些结论，然后把这些结论应用于对具体现象的说明和解释中。量化交易系统设计与评价的过程与其他应用科学的评价方法类似，其所使用的假设演绎法分为五个阶段：

（1）观察：在开发交易系统前，要对市场进行持续的观察，并在观察中发现变量之间的相互关系。

（2）假设：这是交易系统开发者需要做出的原创性工作。系统开发者基于大量的数据分析，通过对变量之间关系的观察做出假设。这些假设并不是偶然做出的，而是基于大量的观察和数据分析。

（3）预测：如果变量之间的关系真的存在，那我们则可以通过这种关系去做出预测。

（4）验证：交易系统开发者将对要观测的变量进行观测，看是否符合我们的预期。

（5）总结：交易系统开发者通过使用统计推断工具（如置信区间和假设检验）决定接受或是拒绝该假设。

在总结了一系列规律之后，我们就可以通过本书所介绍交易系统的设计方法进行交易系统设计了。