价格走势的无序性与结构化需求 [page::1]

• 市场交易价格波动复杂且涨跌交错，无长期单向趋势。

- 投资关键在于把握市场拐点和走势结构。

基于涨跌幅划分波段方法与实现 [page::2][page::3][page::6]

• 波段划分基于涨跌幅参数，如10%、1%等确定拐点。

- 适用于多种时间尺度数据，且程序实现简单。

• 拐点定义包含5个条件，确保趋势和反趋势的合理划分。

- 高频和低频数据分段精度差异明显。

Chan技术分析理论：分型、笔、线段的构建 [page::8][page::9][page::10][page::11]

• K线的合并处理，消除包含关系后识别顶分型与底分型。

- 笔定义为两个相邻顶底分型间的走势。

• 线段由至少三笔组成，且前三笔须有重叠部分。

- 线段划分依赖特征序列和缺口，严格逻辑保证稳定性。

两种构造方法的差异比较 [page::5][page::6][page::7]

• Chan方法对价格走势的压缩放大变换具不变性，涨跌幅方法敏感。

- 程序实现方面，涨跌幅简单易行，Chan技术分析复杂且难实现。

• 稳定性上，Chan线段较笔和涨跌幅波段更为稳定且心理结构意义明显。

莫尼塔量化研究•市场量化分析报告详尽解析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：CEBM价格走势结构构建分析

- 发布机构：莫尼塔公司（CEBM）

• 发布日期：2012年8月21日

- 作者及联系方式：
- 赵延鸿博士，联系方式：+86.21.3852.1003，邮箱：yhzhao@cebm.com.cn
- 朱向临，联系方式：+86.21.3852.1016，邮箱：xlzhu@cebm.com.cn

• 主题：本报告主要聚焦于金融市场价格的走势结构，通过量化方法对价格走势的基本构件进行拆解和分析，旨在为价格走势的研究提供更加系统和有效的基础构建方法。

核心论点：

• 价格不一定能完全反映全部市场信息，理性与非理性的交易者对价格走势的影响虽有相关性，却难以据此准确预测价格。

- 传统统计假设（收益率正态分布或价格对数正态分布）与经典技术指标虽有局限。

• 价格走势具备不可复制性，技术指标的有效性时有波动。

- 报告提出两种价格基础构件的设计方法：（1）基于涨跌幅的分段方法；（2）Chan技术分析理论中的分型、笔、线段结构。

• 两种构造方法对比，指出各自优缺点和应用背景。

- 通过构件分析，开启对价格走势的量化分解新方向，为后续研究打下坚实基础。[page::0]

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二、逐章深度解读

1. 报告摘要

• 关键论点：

- 市场价格并非绝对能充分反映所有基本面、政策面及技术面信息，且价格预测难度大。
- 理性与非理性的市场行为虽然对价格走势存在相关性，但不能直接帮助预测。
- 传统统计学依据如正态收益率假设虽有一定检验，但对实际交易无直接指导作用。
- 传统技术指标（RSI、MACD、TD指标和均线）有效性具有时点差异，原因在于价格走势本质的“不可复制性”。
- 研究价格走势“必须从价格本身的分解入手”，提出了两种分解方法：基于涨跌幅分段与Chan技术分析方法，后者在变换不变性和稳定性方面表现优越，但实现难度较大。

• 推理依据：

- 价格波动的复杂性使得结构化分析成为必要。
- 采用不同的分段思路有助于更好地理解和量化价格走势。

• 重要声明：已明确指出后续研究将继续深入，当前为构件分析的起始阶段。[page::0]

2. 理解价格走势（页1）

• 关键论点：

- 市场中的价格随时波动，不同级别（分钟、日线、周线等）的K线都表现为涨跌交错的复杂波浪运动。
- 永远上涨或下跌行情不存在，重点在于捕捉价格拐点。
- 捕捉拐点的理论依据及方法尚无定论，多为概率问题。
- 探索价格走势内在是否存在等级分明且恒定的结构，解决之道是在构造“最基本价格构件”后展开。

• 数据与图表说明：

- 图表1呈现典型的K线图，展示价格波动的原始形态。
- 说明波浪式无序走势背后的潜在可分解结构。

• 推理与假设：

- 若能找到构件则能实现量化分析。
- 不同投资者根据不同时间尺度观察价格，反映市场多样需求。[page::1]

3. 构造方法之一：基于涨跌幅划分波段（页2-3）

• 关键论点：

- 利用涨跌幅作为分段依据划分价格波段，能够定义波段的拐点，实施程序化。
- 拐点的形成即是新波段对前波段的破坏，破坏标准以涨跌幅为参数（如10%）。
- 波段破坏细节通过图表2形象说明，清晰界定涨跌区间及拐点判定条件。
- 通过对上证综指（2008-2011）进行10%涨幅参数的日度收盘价分段（图表3），展示分段实际效果。

• 数据点说明：

- 破坏阈值设定为9.09%（10%涨幅反推），精确定义回调或突破行为。

• 程序实现相关：

- 可高效程序化，适合实务应用，尤其在量化策略设计场景。

• 推断：

- 路径清晰，直观，但受价格波动幅度影响较大。
- 不同波动性资产应用效果不一，需要灵活调整参数。

• 续接说明（页3）：

- 讨论了波段拐点分辨率与采样频率（日线vs分钟）问题：更多频率能显著提升分段精度（例如一分钟数据能识别更多拐点）。
- 提出基于点位的分段方法，适用于特定标的（如股指期货），参数以点数衡量幅度，强调灵活性。

• 图表4和5展示：

- 显示同一股票在5个交易日内以1%涨幅参数分段的分钟数据和日度数据的差异（分钟数据分段细致，日数据较粗糙）。

• 总结：

- 数据频率和分段颗粒度对结果影响显著。
- 参数及方法可针对不同需求灵活调整。[page::2,3]

4. 基础构件的用途（页4）

• 关键论点：

- 构件是递归定义的核心，可决定高阶走势和中枢结构。
- 递归方法定义如下：
- 初级构建：$a1 = f1(a0)$，初始定义可以多样。
- 高阶定义：$a{n+1} = f{\Omega1}(a_n)$，中枢递归规则不变。
- 递归示意图（图表6）形象展示了多级别走势和中枢的关系。

• 推断：

- 递归结构使得局部走势和全局走势层次清晰，便于多尺度量化分析。
- 递归定义保证了定义的灵活性和一致性。

• 注释：

- 报告未细述具体函数，应为后续深度文章主题。[page::4]

5. 两种构造方法区别之一：压缩、放大变换不变性（页5）

• 关键论点：

- 价格波动性差异对涨跌幅分段方法适用性产生影响。
- Chan技术分析中“线段”的构造具备价格走势压缩放大变换（线性变换）下的不变性。
- 线性变换形式：$f(x)=r x$，其中$r$为放大($r>1$)或压缩($r<1$)比率。
- 基于涨跌幅的分段必须调整参数以匹配价格缩放，Chan线段法则不受此影响。

• 图表7与8说明：

- 比较了原始与线性变换后的走势，显示线段B仍然破坏线段A，但涨跌幅的绝对量发生变化，影响涨跌幅分段。

• 推理：

- Chan方法更为稳定，对跨市场或周期的比较分析具有优势。
- 涨跌幅法则的依赖参数限制了其跨资产可比性。[page::5]

6. 两种方法区别之二：程序化实现难易（页6）

• 关键论点：

- Chan线段划分因复杂的边际情况和需人工介入的“古怪线段”难以程序化。
- 涨跌幅基于定量阈值的分段易于用算法实现，只需满足5个具体条件。

• 底点拐点定义条件：

- (1) P点左侧存在跌幅≥d的点A’。
- (2) A’到P间无涨幅超过u。
- (3) P点右侧存在涨幅≥u的点B’。
- (4) P到B’间无跌幅超过d。
- (5) P为A’到B’之间低点。
- 其中满足关系$(1+u)(1-d)=1$，保证价格涨跌幅逻辑合理。

• 图表9说明：

- 图示底点定义帮助理解条件之间相互制约和判定过程。

• 推理：

- 从实际开发和应用角度来看，涨跌幅分段更普适。
- Chan方法需要更多人工调节，难以在实时交易系统中推广。

• 可能局限：

- 仅依赖价格涨跌幅，忽略更细颗粒度的行为。
- 需谨慎选择u,d参数确保算法灵敏度合理。[page::6]

7. 两种方法区别之三：稳定性差异（页7）

• 关键论点：

- 涨跌幅划分的波段内部结构差异大且不确定，可能是一笔、一线段、或复杂结构，易导致稳定性差。
- Chan观点强调：
- 笔构成的中枢极易被瞬间交易影响，稳定性低。
- 线段构造中枢稳定性更好，因为线段难以被偶发笔破坏。
- 线段的破坏反映市场行为和心理结构的微妙变化，鉴别有效趋势。

• 图表10说明两种构造方法内部结构差异：

- 涨跌幅划分可能对应Chan的一个线段或者更复杂走势。

• 心理因素纳入：

- Chan方法将技术线段视为汇聚多次确认的行为反映，加强了稳定性和信号准确度。

• 总结：

- Chan方法虽难实现，但对于深度走势结构分析更具说服力和心理学基础。
- 涨跌幅分段更适合快速、简易实现和初步划分。[page::7]

8. 附录：Chan技术分析各构件介绍（页8-11）

• 分型（页8）：

- 处理K线包含关系，实现无包含的K线合并。
- 定义顶分型与底分型（三K线比较高低点）。
- 图表11和12分别展示了K线合并及各种顶底分型的完全分类。

• 笔（页9）：

- 基于顶分型和底分型相邻连接成笔，构成价格波段的基本单元。
- 处理相邻同性质分型，对重复、无效分型予以剔除。
- 图表13、14形象演示笔的构造和连接关系。

• 线段（页10-11）：

- 由奇数个笔组成，且前三笔必须有重叠。
- 线段破坏定义严格，只有被另一线段破坏才能终结。
- 线段划分严格区分向上和向下线段，基于称为特征序列的笔序列进行划分。
- 特征序列中存在缺口、包含及非包含处理，依据其顶底分型确定线段终点。
- 图表15-17展示线段定义、破坏和划分标准图形化过程。

• 总结：

- Chan理论提供了完整的价格走势层级构建体系，从K线分型、笔到线段。
- 通过层层递进和严格定义，提高了趋势划分的准确度和稳定性。
- 同时结合心理学分析，尤其关注确认和破坏的信号意义。

• 技术术语：

- “包含关系”指K线范围重叠。
- “笔”是顶和底的相邻连接单位。
- “线段”是多笔组合且具重叠的更高阶结构。
- “分型”是走势的局部极值确认规范。

• 对比前文波段划分：

- Chan构件理论严谨，但实现难度大且对极端情况处理复杂。
- 波段分段法更易程序化但稳定性和鲁棒性欠缺。[page::8-11]

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三、图表深度解读

| 图表编号 | 内容描述 | 主要信息点 | 逻辑归纳与意义 | 图片路径 |
| -------- | ---------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------- |
| 图表1 | 常见K线图示 | 展示价格波动的形态与多时间级别（分钟、日、周）的价格走势多样性 | 直观表现价格波动的无序但波浪式涨跌，为后续分结构拆解需求提供直观背景 | |
| 图表2 | 波段破坏示意图 | 红点A为波段分界点，价格回落若超过9.09%则构成波段破坏，产生新波段 | 定义波段的终结与新拐点形成的数学标准，为涨跌幅分段提供可操作判定方法 | |
| 图表3 | 上证综指日度收盘价10%涨幅参数走势分段 | 蓝色走线及红色虚线标识10%涨幅的拐点，划分实际波段 | 体现分段方法在历史指数走势中的实际应用，分段反映出明显波动区间 | |
| 图表4-5 | 个股5交易日分钟数据与日度数据1%涨跌幅分段 | 图4分钟数据分段细密，图5日度数据分段粗略 | 说明采样频率影响分段精度，分钟级数据能够捕捉更多细节拐点 | |
| 图表6 | 递归图（三角分形图案） | 展示价格走势和中枢结构的递归构建示例 | 数学递归映射价格走势层级概念，强调结构递归定义的合理性 | |
| 图表7-8 | 线段B破坏线段A原价与变换后对比 | 线段B破坏A不变，但涨跌幅变化影响基于涨跌幅方法判别 | 强调Chan方法的压缩放大不变性，涨跌幅方法依赖参数需调整 | |
| 图表9 | 底点拐点定义图 | 价格区间内跌幅$d$和涨幅$u$的局部极值P点拐点定义 | 条件明确且逻辑严密，易于程序化判定拐点，建立涨跌幅波段破坏模型 | |
| 图表10 | 两类构造方法内部结构差异图 | 基于涨跌幅的波段可能对应Chan的笔、线段或复杂走势 | 显示两方法划分稳定性差异，以及内部结构的多样化 | |
| 图表11-12| K线合并与三根K线分类 | 展示K线包含关系合并操作及顶底分型分类 | 规范K线结构，剔除包含关系噪音，构造稳定分型基础 | |
| 图表13-14| 笔的定义与连接 | 笔由顶分型和底分型连接构建，去除冗余分型 | 明确如何构建价格基本波段单元，实现定量划分 | |
| 图表15-17| 线段定义、破坏及划分标准 | 线段由奇数笔且前三笔重叠构成，破坏需被另一线段破坏，特征序列用于划分 | 精准定义高阶走势单位，确保划分稳定性和心理学意义 | |

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四、估值分析

本报告不涉及公司或资产估值，而是针对价格走势结构的理论与方法构建，因此无估值部分。

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五、风险因素评估

本报告未直接提出风险因素，但隐含的一些风险点值得关注：

• 方法依赖参数风险：基于涨跌幅的分段依赖固定阈值参数，参数调整不当可能导致划分失真。

- 数据频率影响：不同数据频率导致分段结果差异显著，对指标和策略开发带来不确定性。

• 实现难度差异：Chan方法虽更稳健，但实现复杂度高，含有主观判断成分，可能带来一致性风险。

- 市场行为变化风险：价格走势的心理结构假设基于历史行为，市场极端状况或重大事件可能破坏结构稳定性。

• 解释力局限：未能完全证明价格走势是否包含全部信息，推断和市场行为背离风险存在。

报告未提供缓解策略，基于方法本身性质需要投资者和研究者自行调整参数、选择合适级别及数据频率，并结合其他分析以降低风险。[page::0-11]

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六、审慎视角与细微差别

• 报告立场客观但存局限：

- 明确指出价格走势不可完全预测，强调结构稳定性和变换不变性。
- 同时，涨跌幅分段法的易用性和Chan技术分析稳健性之间存在权衡，报告未详细给出综合方案选择标准。

• 潜藏主观成分：

- Chan技术分析的构件划分过程含有一定人为判断（诸如分型定义和线段破坏判定），难以完全程序化，存在一定主观风险。

• 缺乏实证回测展示：

- 报告未展示策略回测结果或实际效果验证，理论部分占主导，后续实证需验证其有效性。

• 部分数学定义未全展开：

- 递归函数的数学表达和具体函数形式未说明，易引发对应用层面的理解障碍。

• 市场环境特殊性的忽视：

- 不同市场周期和资产波动差异对方法适用影响未深入讨论。

• 术语解释较为专业：

- 对不熟悉技术分析的外行投资者较难理解，需要辅助性定义和解释。

总体上，报告在技术分析层面具有深度，但未包含实证、应用指导和跨市场分析，需结合量化策略与实盘观察加以完善。[page::0-11]

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七、结论性综合

本报告围绕价格走势结构量化的研究方向展开，提出了两类价格基础构件的设计方法，分别基于涨跌幅分段和Chan技术分析传统理论。

• 报告首要论点包含：

- 价格虽非完全反映全部信息，但为市场交易成果，是最直接的市场反馈。
- 传统统计模型及技术指标存在局限，价格走势含有不可复制性，需从构件粒度重新研究。

• 基于涨跌幅的分段方法：

- 简单易行，程序化程度高。
- 适合多种价格序列频率数据。
- 参数依赖性大，变动率影响敏感，稳定性较差，不能保证构造结果不变。
- 图示分段清晰，便于快速识别波段和拐点。

• Chan技术分析方法：

- 以分型、笔、线段为核心构件，构成递归定义的多层次走势结构。
- 保证结构的压缩放大不变性及较强的内部稳定性，体现对市场行为的心理学解读。
- 实现难度较大，不易程序化，含有一定人为判断。
- 线段和特征序列的划分方式严谨，强调确认和破坏机制，提升有效信号判定能力。

• 两方法差异详尽比较：

- 程序实现难易、参数敏感性、稳定性和结构一致性均有针对性分析。

• 未来方向：

- 报告为价格走势结构量化分析奠基，强调后续工作将继续深化构件的量化解读及应用。
- 鼓励结合不同级别K线与实时高频数据进行多层次递归分析。

• 图表支撑亮点：

- 图表从K线基础演示波动特征，到分段波段划分及递归结构示意，逐层展开结构含义。
- 变换不变性实例强化对方法稳定性的理解。
- Chan技术分析构件分解的系统性图谱为理解价格行为起核心作用。

总体而言，报告的立场是技术中立，强调结构化价格走势的研究必要性，推崇Chan体系的科学严谨性同时认可涨跌幅分段的实用性。通过对比分析，报告为市场参与者和研究人员提供了一套思路丰富、实践与理论结合、具有深度和广度的价格结构研究框架，促进了量化交易和技术分析的融合发展。[page::0-11]

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免责声明强调：本报告仅为研究参考，不构成投资建议，且价格和市场分析具有不确定性，投资需谨慎。[page::12]

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# 综上所述，本报告极大程度上提升了传统技术分析的量化和系统性，为价格走势的理解和预测打开一条新的科学路径。两种方法互补使用，有助于提升策略的准确性和稳定性。未来可望结合高频数据和人工智能方法，使之更具实用价值和预测能力。

报告