量子投资入门（85）技术指标

技术指标

技术指标通常也称为“技术因子”或“量价因子”，指所有基于价格及成交量数据计算出来的技术分析指标。”量”指的是成交量或成交额，而”价”则指的是股票的价格。这两个因素是大多数技术指标计算的基础。
技术指标来源于技术分析，技术分析是一种历史悠久的投资分析方法。而在量化投资中，”因子”是指能够影响资产价格表现的各种经济、基本面、技术等指标。因此，技术指标可以被看作是特定类型的因子。
技术指标通常通过特定的数学公式或计算方法，从历史量价数据中提取出对未来价格走势有预测力的信号，比如移动平均线（Moving Average, MA）、 相对强弱指数（Relative Strength Index, RSI）、 布林带（Bollinger Bands）、 MACD（Moving Average Convergence Divergence）等都是常见的技术指标。
技术指标非常多，后续的文章会对各种技术指标做个详细的介绍。
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技术指标还有效吗
技术指标的有效性是个具有争议的问题，关于技术指标的有效性的争议主要集中在以下几个方面：

1. 数据挖掘偏差
   一些批评者认为，一些技术指标的有效性可能仅仅是由于数据挖掘偏差。也就是说，通过对大量历史数据的分析，总能找到一些看似有效的规律，但这些规律在未来可能不再有效。这种现象也被称为过度拟合。
2. 市场效率
   根据有效市场假说，如果市场是有效的，那么所有的公开信息（包括过去的价格信息）都已经被市场完全反映在当前的价格中，因此无法通过分析过去的价格数据（即技术分析）来获得超额收益。然而，有效市场假说本身也是有争议的。
3. 实证研究结果的不一致
   关于技术指标的有效性，不同的实证研究可能会得出不同的结论。一些研究发现技术指标在某些市场和某些时期是有效的，但其他研究可能得出相反的结论。这可能是由于采用的方法、样本期间、市场环境等因素的不同。
4. 交易成本和流动性问题
   在实际交易中，需要考虑交易成本和市场流动性问题。一些技术指标可能在理论上看起来有效，但在扣除交易成本后，可能无法获得超额收益。此外，如果市场流动性不足，大规模的交易可能会影响市场价格，使得技术指标失效。
5. 心理学和行为金融学的挑战
   一些心理学和行为金融学的研究挑战了技术指标的有效性。他们认为，投资者的非理性行为可能会导致市场价格偏离理论价值，但这并不意味着我们可以通过技术指标来预测和利用这些偏差。
   尽管存在这些争议，但我们仍不应忽视技术指标，事实上，任何类型的因子都不存在绝对有效的情况。我们认为，技术指标的有效性主要取决于应用它们的上下文、方法和预期的投资目标。以下是一些关键的考虑因素：
6. 市场环境
   技术指标可能在某些市场环境中有效，而在其他环境中无效。例如，在趋势明显的市场环境中，动量类因子可能会表现得更好。
7. 投资者的技能和经验
   成功应用技术指标需要深厚的知识和经验。投资者需要理解每个因子的工作原理，以及在何时何地应用它们。
8. 投资时间框架
   不同的技术指标可能在不同的时间框架中有效。例如，某些因子可能在短期交易中有效，而其他因子可能在长期投资中表现得更好。
9. 组合使用
   单独使用一个技术指标可能无法提供足够的投资信号，而将多个技术指标结合，或将技术指标和其他类型的因子（例如各种风格因子）结合在一起可能会提高其预测能力。
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技术指标在量化投资中的应用
在量化投资中，技术指标可以被用于多个方面，包括：

1. 择时
   量化投资者使用技术指标来决定何时买入或卖出一种资产。例如，当相对强弱指数（RSI）过高时，投资者可能会选择卖出，因为这可能表示资产被过度购买。
2. 选股
   投资者可以使用技术指标来选择具有最佳预期回报的资产。例如，投资者可能会使用动量因子来选择过去表现最佳的股票。
3. 风险管理
   技术指标也可以用于风险管理。例如，投资者可以使用波动性因子（如布林带）来估计市场风险，然后根据这个估计来调整他们的投资组合。
4. 策略构建
   技术指标是量化策略中的重要组成部分。投资者可以结合多个技术指标，构建复杂的投资策略。
   技术指标存在局限性，如过度拟合、市场条件变化、数据滞后、交易成本和流动性问题、主观解读问题等。尽管如此，技术指标仍是量化投资中的关键工具。
   我们如何获取技术指标呢？在下一节，我们将介绍主要的技术指标库，通过调用这些技术指标库，我们不但可以轻松的获取和使用技术指标，还可以将通达信等传统股票分析软件中的技术指标轻松转化为Python代码，实现事半功倍的效果。