I think most of the students majored in FE will be interested in this topic ,why don't u talk something about this paper?

我贴了这贴，斑竹很友好地给我加了钱20，我有点受宠若惊，赶快想想，把我看这论文之后的一些感想说出来，以抛砖引玉。

1。本文的主要提案的方法：In this paper, we propose a systematic and automatic approach to technical pattern recognition using nonparametric kernel regression, and apply this method to a large number of U.S. stocks from 1962 to 1996 to evaluate the effectiveness to technical analysis.
论文的结论是：Technical Analysis does provide incremental information and may have some practical value.
注意，论文主要说的 Technical Analysis 主要是 chartist 所看的 visual pattern, 也就是比较狭义的概念。他是用这个概念贯穿全文的。这一点得放在头脑里。

2. 先说他的结论，简单意译，就是，TA 应该是 work 的，有用的。这个结论，一直都是投资界争论不休的地方。
有很多人早就持有这结论了。当然，大家也知道，这也正就是市场是不是有效的争论中的一个分支争论而已。所以说，他的结论，没带来什么新的东西，为其中一帮人的结论提供了佐证而已。

至于所用的方法，尽管在论文发表的2000年左右，systematic and automatic approach to technical pattern recognition 本身，也不是什么新东西；因此，本文最重要的地方，应该是 using nonparametric kernel regression 来做 technical pattern recognition. 这应该就是本文的特点，前所未有的地方。

3. 但是，非参数核回归，是基于时间序列建模时用到的方法，跟其他回归模型一样，主要目的在于解析和预测时间序列的问题。也就是说，他用了这个方法去做了对Visual Pattern 的模式识别，他的几个例子正是典型的几个， head and shoulder, broaden top etc.但，对于Visual pattern ，我们知道，我们已经有一套模式识别的方法论，具体应用的有，指纹识别，人像，遥感图象等等，而且相对成熟。

也就是说，有点用钳子当做扳手用的感觉，倒不是不行，必要性有多少？发展空间有多少而已。再有，把他的狭义的技术分析，包括

Candlesticks,Volumes,Technical indicators, market indicators 等等，变为广义的技术分析范畴的话，他还行吗？有得搞吗？我猜就不行了。

4. 如果他是用这方法，做了比如说类似：波动模式的模式识别（如果有的话，我不知道）的话，那就是一件非常有意义的事情了. 很可惜，他好象也没有提到。

5. 要提醒的是，在这个方面的研究，还有数据挖掘的研究里面，因为研究对象是每天运作着的金融市场，分分钟意味着钱，而且是很多很多的钱，所以有些有价值的研究，一般都不会在公开的论文看得到，看得到也起码要好一段时间。

6. 回到我们讨论的问题，也就是说：他把技术分析，跟金融工程，扯上了关系了，但是，这关系比较牵强，意义不怎么大的感觉。用通俗的语言表达的话，就是，他并没有去建立一个有爱情升华的持久的夫妻关系，只是建立了一个短期的二奶关系，或者根本就是一个简单的卖淫嫖娼的关系而已。

以上是初步看了以后的感想，以后有进一步的了解，有朋友感兴趣的话，再补上交流。

不对之处，敬请指正。

[此贴子已经被作者于2006-10-16 19:03:06编辑过]

这篇东西我还没有看，但是这个话题我可以说两句：

金融工程的基本出发点是研究马尔科夫过程时间序列（一般而言是高频数据）的行为模式，

技术分析－这里我们可以同意作者的定义－研究图形模式，

对比两者，布朗运动的粒子与经典的技术形态之间的关系就应该是这篇东西论述的对象。

PE这门学科，我觉得始终处理不好的是volatilitySmile，这个volatilitySmile你可以给出很多模式，

也可以作出很多统计检验，但是始终不能说服大家这种模式是外生的或者独立的。

对金融市场的研究之中真正有价值的成果是绝对不会发表的