如何從量化的角度觀看股票傳統的技術指標

這次我們對比的傳統技術指標有MACD、KDJ、布林帶（Bollinger Bands）等以及其構成的其他指標和交易方法。

首先需要說明的是，在不同的量化投資領域，技術分析的地位絕對是不同的。

在高頻交易領域，技術分析的用處應該不大。Irene Aldridge的《High-Frequency Trading》中提到過兩篇論文，指出技術分析可以幫助推測限價指令簿（Limit Order Book）。

對于量化選股，技術分析的用處也不會太大。

對于CTA（管理期貨基金）來說，特別是Trend-following CTA來說，傳統技術分析絕對是基石。

技術分析的優點很多：簡單易行，資金容量大。更重要的是，在大尺度上技術指標永遠不會失效，追漲殺跌是人類的本性。但是，技術分析的缺點也是明顯：回撤大，修復期長，大尺度上同質化很嚴重。所以，對于CTA而言，你越是能夠在技術分析以外找到穩定盈利的策略，技術指標對于你的重要性就越低，在組合中的權重就越低。如果完全無法在技術分析以外找到策略，饑三年，飽三年，技術指標能夠保你不死。

還有一點就是技術指標量化后的參數調整，調整好了，基本上都能找到在回測上穩賺不賠的策略，但是一旦市場狀態轉化發生(Regime Switch)，出了回測，一實盤模擬基本就廢了。高頻還可以通過data mining出個最優參數，中低頻還是不要想了。

最后值得說的是，換個角度想，量化工具就是新時代的技術工具?，F在種類繁多操作簡單的技術工具，也不是一開始就有的，都是有人用的好逐漸推廣的。

簡單技術分析最后高度趨同帶不來超額收益，量化工具也有這趨勢。

目前的一些主流量化思路起碼十年前都已經有對應的技術工具，只是缺乏公開版本。

見過一些老交易員寫的小程序，包括一大堆VBA。

這些程序和VBA提供信號，交易員手動調倉。而有些品種上已經可以半自動化交易。

這些策略里面流動性跟蹤，相關性配對套利，多因子選股等等已經全部有了。當然里面使用的數學模型和具體實現都非常粗糙，拍腦門參數何其多。。。。不過在十年前也是缽滿盆滿了。

可以說，現在做主流量化的一些模型，只是在吃人家吃剩下的，也不一定能保證吃得好，吃得妙，就不要嘲笑20多年前用技術指標的人了。

況且，因為技術指標失效就舍棄這種工具，還不如在當時的數據下研究下當時奏效的一些技術，說不定有助于我們找到一些別人沒有發現的信息，那么絕對也值得去琢磨一二。