時序
使用技術指標作為輸入的基礎
在我的研究過程中，我經常遇到有關建模和交易策略的學術論文，這些論文以某種方式包含了一些技術指標。例如，在一些論文中，不是將原始時間序列作為模型的輸入，而是使用時間序列的 MACD、SMA、EMA 和 RSI 之類的東西。
然而，我從未遇到過一篇說明應用這些技術指標的基礎的論文。我的問題是，為什麼這些技術指標在該領域的研究中如此普遍，儘管技術分析作為偽科學而名聲不佳。上述論文只是不夠嚴謹，還是有更深層次的原因造成這種現象？
- 我認為在學術研究中增加價值的唯一“指標”是時間序列平滑函式。（我不稱它們為指標，因為它們都是滯後的，因此對未來沒有任何指示）。
- 有明確的經驗證據和已發表的大量學術論文表明，沒有一個常見指標（常見的定義可能在諸如墨菲著作《金融市場的技術分析》之類的偽聖經中）單獨甚至組合執行在不同的周期、市場動態、波動機製或價格模式中表現同樣出色。因此，對許多人來說，它變成了一個自我實現的預言。當這些指標不起作用時，他們會保持沉默，並指出“技術分析是一門藝術”方面，並提醒每個最後的靈魂，指標在製度期間“正常工作”，例如，RSI 指標表明超賣條件和價格行為確實被選中向上。
所以，是的，我相信學術界不少人已經在他們研究工作的工具選擇上做出了錯誤的選擇。請讓我們不要將“金融技術指標”與健全的統計建模技術和工具混為一談。卡爾曼濾波器一直在做它應該做的事情。RSI 指標實際上很少做它應該做的事情，即指示“超賣”或“超買”情況。事實上，我很久以前就進行了測試，結果表明，當資產的 RSI 首次達到超賣區域以及倒數時，做空資產的策略幾乎總是優於有人以一般規定的方式使用 RSI 的策略. （這包含了“謹慎”交易，意味著現實的風險管理和止損水平）。我在初中尋求聖杯時進行了許多這樣的測試，我很快就認為它不存在。不幸的是，技術財務指標向許多人表明，它們是僅次於聖杯的第二好東西。
總而言之，您的問題可能會導致對技術指標的利弊進行無休止的討論。我相信它們不屬於任何嚴肅的學術研究，原因很簡單，它們可以用各種方式來解釋。研究工具應該適用於特定的方法，並且它應該輸出可以依賴的結果，並且具有一定的誤差範圍，這些誤差本身是明確定義的。