这是一本关于市场交易中的技术分析的图书。技术分析是一门古老的投资分析工具，但是这一工具有一个致命的缺点，就是过于依赖交易员或投资者的主观判断。对于涉及资金投入与风险的投资行业来说，技术分析缺乏应有的严谨性。本书的作者用统计学工具揭示了技术分析理论的缺陷。作者自己开发了一套实证检验技术分析理论有效性的系统方法。对于技术分析的实践操作者来说，是一个非常有用的分析框架。
交易是一门艺术，但市场研判应当遵循科学的方法。这是本书的核心观点。
传统的技术分析最大的弱点在于很多方法与指标过于主观，没有办法被程序化或者经统计学方法检验，本书试图从技术分析这个拥有漫长历史的交易工具中筛选出可量化的部分，是技术分析理论一种飞跃式的尝试。
本书首先从方法论、哲学、心理学与统计学角度构建起了一套检验与分析技术分析方法有效性的框架，并尝试运用科学的统计方法改造这套传统的投资分析体系。
接下来作者引用了25年的历史数据对6402个买/卖法则进行测试，并根据自己检验的结论，讨论了技术分析与交易预测的未来。
对于传统技术分析者、量化投资交易者、程序化交易者来说，本书都极具价值。
阿伦森教授用简洁的语言论证了在解释技术分析方法论的过程中存在的理论缺陷，即有效市场假说的假设与结论的缺陷，并且用适当的技术对技术分析的方法进行了改进与检验，事实证明这是正确的。读者将会从此书中受益匪浅。
——杰克·施瓦格（Jack Schwager）
《金融奇才》（Market Wizards）与“施瓦格期货丛书”的作者
阿伦森教授对数据挖掘的阐述是每一位分析师的必读之物，他对统计推断的全面论述是非常成功的。本书所选取的常识性案例不仅为检验与检验的确认过程节省了时间、金钱，而且还大大减少了在检验过程中遇到的困难。
——佩里·考夫曼（Perry Kaufman）
《交易系统与方法》（New Trading Systems and Methods）作者
本书打破了很多存在于技术分析领域的神话。读者在购买有关技术分析体系的书籍之前，应当先仔细阅读本书。
——桑德尔·施特劳斯（Sandor Straus）
Merfin LLC公司高管
在这部充满争议而又引人注目的著作中，你可以不认同戴维·阿伦森的每一个观点。然而，对于每一个试图用科学的严谨态度进行投资技术分析的交易者来说，应当从辩证的角度来阅读本书。
——纳尔逊·弗莱堡（Nelson Freeburg）
Formula Research编辑
技术分析领域出现了一种新的趋势，即利用科学的程序，并依靠统计检验来衡量某一结论质量的新的、严谨的技术分析类型。正如定量分析长期使用的技术分析工具那样，市场分析也开始使用这一工具了。《实证技术分析》是一座里程碑，它将引导我们向着利用更好、更可靠的技术分析类型的目标前进。
——约翰·布林格（John Bollinger）
CFA，CMT，Bollingerbands.com
戴维·阿伦森对当下流行的技术分析方法的批评可谓恰到好处，这能够让我们感到他的每一次批评都为我们厘清一次思维和视觉上的谬误。
——弗雷德·杰姆（Fred Gehm)
《量化交易与资金管理》（Quantitative Trading and Money Management）的作者
纽约市立大学巴鲁克学院席克林商学院的助理教授，主讲技术分析、MBA以及金融工程的研究生课程，并且担任Hood River Research Inc.公司（该公司专门设计信号过滤网与预测模型）的副总裁。过去，他曾担任Spear, Leeds & Kellogg的专业交易员与技术分析师，以及Raden Research Group Inc.的总经理（这是一家顾问公司，设计数据挖掘软件PRISM以及各种交易系统与过滤网）。在此之前，他曾经创办AdvoCom Corporation公司，运用最佳化投资组合技巧，管理客户的资金并提供顾问服务。他于1967年获得拉法耶特学院（Lafayette College）哲学学士学位，曾经服役于萨尔瓦多的和平部队。
投资证券股票
阿伦森教授用简洁的语言论证了在解释技术分析方法论的过程中存在的理论缺陷，即有效市场假说的假设与结论的缺陷，并且用适当的技术对技术分析的方法进行了改进与检验，事实证明这是正确的。读者将会从此书中受益非浅。
——杰克•施瓦格（Jack schwager）
《金融奇才》（Market Wizards）与“施瓦格期货丛书系列”的作者
阿伦森教授对数据挖掘的阐述是每一位分析师的必读之物，他对统计推断的全面论述是非常成功的。本书所选取的常识性案例不仅为检验与检验的确认过程节省了时间、金钱，而且还大大减少了在检验过程中遇到的困难。
——佩里•考夫曼（Perry Kaufman）
《交易系统与方法》（New Trading Systems and Methods）作者
本书打破了很多存在于技术分析领域的神话。读者在购买有关技术分析体系的书籍之前，应当先仔细阅读本书。对于在书中脚注上出现的文献以及参考书目来说，本书具有极高的参考价值。
——桑德尔•施特劳斯（Sandor Straus），Merfin LLC公司高管
在这部对新研究充满争议，而又引人注目的著作中，你可以不认同大卫.阿隆森的每一个观点。然而，对于每一个试图用科学的严谨态度进行投资技术分析的交易者来说，应当从辩证的角度来阅读本书。
——纳尔逊•弗莱堡（Nelson Freeburg）
Formula Research编辑
技术分析领域出现了一种新的趋势，即利用科学的程序，并依靠统计检验来衡量某一结论质量的新的、严谨的技术分析类型。正如定量分析长期使用的技术分析工具那样，市场分析也开始使用这一工具了。《实证技术分析》是一座里程碑，它将引导我们向着利用更好、更可靠的技术分析类型的目标前进。
——约翰•布林格（John Bollinger）
CFA，CMT，Bollingerbands.com
戴维•阿伦森对当下流行的技术分析方法的批评可谓恰到好处，这能够让我们感到他的每一次批评都为我们厘清一次思维和视觉上的谬误。
——弗雷德•杰姆（Fred Gehm)
《量化交易与资金管理》（Quantitative Trading and Money Management）的作者
（美）戴维·阿伦森（David Aronson）著：暂无简介
史雷 译：暂无简介
导 论
致 谢
第一部分
方法论、心理学、哲学以及统计学的基础
第1章 客观的法则及其评估 / 2
重要的分水岭：客观的技术分析VS.主观的技术分析 / 2
技术分析法则 / 3
传统的法则与反转法则 / 8
在法则评估中基准的使用 / 9
其他细节：前视偏差和交易成本 / 15
第2章 主观的技术分析的效率错觉 / 18
主观的技术分析作为知识的不合理性 / 20
个人的传闻轶事：从最初真正的技术分析信仰者到后来的怀疑者 / 21
大脑：自然形态的发现者 / 24
荒诞的信仰的传播 / 26
认知心理学：启发、偏好和错觉 / 27
人类处理信息的局限性 / 28
极端的确认：过度自信偏差 / 30
二手信息偏差：好故事的力量 / 44
确认性偏差：现存的信念是如何过滤经验的，以及矛盾的实证是如何存活下来的 / 48
虚幻的相关性 / 58
图形分析中的错误信仰 / 68
直觉判断与启发的作用 / 72
代表性启发式与错误趋势和图形中的形态：真实与虚幻 / 79
解决虚幻的知识的方法：科学的方法 / 87
第3章 科学的方法与技术分析 / 88
最重要的知识：获得新知的方法 / 88
希腊科学的遗产：喜忧参半的结果 / 89
科学革命的起源 / 90
对客观现实的信心与客观观察 / 92
科学的知识的本质 / 93
逻辑在科学中的作用 / 96
科学的哲学 / 110
最终结果：假设演绎法 / 132
对观察结果进行严谨和详细的分析 / 135
对科学的方法的主要内容的总结 / 136
如果技术分析采用科学的方法 / 137
主观的技术分析客观化：样本 / 140
技术分析的子集 / 150
第4章 统计分析 / 152
统计学推理概览 / 153
严谨的统计学分析的必要性 / 159
抽样与统计推断的样本 / 160
实验概率与随机变量 / 162
统计理论 / 174
描述性的统计学 / 178
概率 / 181
随机变量的分布概率 / 184
概率和概率分布的部分面积之间的关系 / 186
抽样分布：统计学推理当中最重要的概念 / 188
获得抽样分布：经典的方法 / 194
用计算机模拟计算的方法获得抽样分布 / 200
关于下一章 / 201
第5章 假设检验和置信区间 / 202
统计学推理的两种类型 / 202
假设检验VS.非正式推理 / 203
假设检验的基本原理 / 207
假设检验：构成法 / 212
用计算机模拟的方法产生抽样分布 / 218
估算 / 227
第6章 数据挖掘偏差：客观技术分析的黄铜矿 / 236
落入陷阱：数据挖掘偏差的故事 / 237
在客观的技术分析中出现的错误知识的问题 / 243
数据挖掘 / 246
客观的技术分析研究 / 250
数据挖掘和统计推断 / 254
数据挖掘偏差：两种因素的影响 / 260
数据挖掘偏差的试验研究 / 272
解决方法：处理数据挖掘偏差 / 299
第7章 非随机价格波动理论 / 311
理论的重要性 / 311
科学的理论 / 312
流行的技术分析有什么问题 / 312
反对者的观点：有效市场和随机游走 / 314
挑战有效市场假说 / 322
行为金融学：随机价格波动理论 / 337
发生在有效市场条件下的非随机价格运动 / 360
结语 / 368
第二部分
案例研究：标准普尔500指数的信号法则
第8章 对应用于标准普尔500指数的法则进行数据挖掘的案例研究 / 370
数据挖掘偏差和法则评估 / 370
避免数据探测法偏差 / 371
分析数据序列 / 372
技术分析的主题 / 372
绩效统计量：平均收益率 / 372
不评估复杂法则 / 373
以统计学术语定义的案例研究 / 373
法则：将数据序列转换成市场头寸 / 375
时间序列指标 / 377
法则的输入序列：原始时间序列和指标 / 384
应用于案例研究的40种输入序列列表 / 395
法则 / 396
第9章 案例研究结果与技术分析的未来 / 415
研究结果 / 415
对案例研究的批评 / 422
案例研究扩展的可能性 / 426
把复杂法则考虑在内 / 427
技术分析的未来 / 435
附录 对消除趋势与以头寸偏差为基础的基准相等的观点进行论证 / 448
注释
