中國股票市場技術(shù)分析有效性研究.pdf

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

2、性，而近期研究則對(duì)技術(shù)交易規(guī)則和交易策略進(jìn)行更為審慎的考察。 目前，對(duì)中國股票市場技術(shù)分析的現(xiàn)有研究仍然以早期研究的內(nèi)容和方法為主，以此得到的研究結(jié)果并不足以評(píng)價(jià)技術(shù)分析的有效性和市場的有效程度。因此，本文綜合運(yùn)用近期研究所使用的各種統(tǒng)計(jì)工具、計(jì)量方法和建模理論，在拓展和改進(jìn)國內(nèi)外現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，對(duì)中國股票市場技術(shù)分析的預(yù)測(cè)能力與獲利性進(jìn)行系統(tǒng)和深入的研究。 首先，結(jié)合Bootstrap方法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，考察

3、真實(shí)收益率動(dòng)態(tài)過程對(duì)評(píng)價(jià)技術(shù)分析有效性的影響。通過假設(shè)收益率過程服從各種常見的線性原假設(shè)模型和以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立的非線性原假設(shè)模型，對(duì)技術(shù)交易規(guī)則的預(yù)測(cè)能力進(jìn)行Bootstrap檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)盡管各種線性過程均不能復(fù)制移動(dòng)平均規(guī)則在真實(shí)價(jià)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(yù)測(cè)能力和獲利水平。因此，線性相關(guān)性并不足以評(píng)價(jià)技術(shù)分析的有效性。此外，基于異質(zhì)市場假說的研究表明，收益率過程中的非線性相關(guān)性是不同類型投資者在不同

4、時(shí)間水平上進(jìn)行交易并相互作用的結(jié)果。 其次，基于移動(dòng)平均規(guī)則和交易量的歷史信息建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并與各種線性模型的預(yù)測(cè)能力進(jìn)行比較，同時(shí)應(yīng)用thickmodeling方法改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shè)定下的單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的thickmodels不但可降低單個(gè)模型的參數(shù)不確定性偏差，提高其統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)精度，而且具有好于各種線性模型的預(yù)測(cè)績效。并且，盡管各種移動(dòng)平均規(guī)則本身均不能獲利，但基于這些規(guī)

5、則的thickmodels預(yù)測(cè)結(jié)果構(gòu)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(duì)簡單技術(shù)交易規(guī)則不同，本文運(yùn)用非參數(shù)核回歸方法，對(duì)一些在實(shí)務(wù)界廣受關(guān)注的復(fù)雜技術(shù)圖形進(jìn)行量化定義和識(shí)別檢驗(yàn)。通過對(duì)技術(shù)圖形的條件收益率與非條件收益率經(jīng)驗(yàn)分布的差異性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)這些技術(shù)圖形具有可用于預(yù)測(cè)的額外信息含量；進(jìn)一步考慮風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償后，發(fā)現(xiàn)基于一些復(fù)雜技術(shù)圖形所預(yù)示的價(jià)格變化趨勢(shì)構(gòu)造的交易策略可獲得顯著