波浪理論與動量分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 波浪理論
• 動量分析
• 技術分析
• 金融市場
• 股票
• 期貨
• 交易策略
• 艾略特波浪
• 市場預測
• 投資分析

　　股市的漲跌錶麵上是投資人非理性的操作行為所引起，其實這些行為受製於自然界的力量，即使在藝術、建築中，也可觀察到某種自然力的存在。艾略特於1938年研究美國的波動，便發現瞭某種自然力，揭示股市是按「五升三跌」的規律不斷嚮上發展，而且在波動的過程中又受到費伯納奇異數字，以及黃金切割率的支配。因此而形成近年來風靡歐美的波浪原理。

　　本書除瞭介紹波浪理論，也闡述韋爾達（J.W. Wilder）的RSI、DMI、PAR、VTY及SI等逆市測量指標。此外，OSC、STC、％R以及格蘭維爾（Joe Granville）的成交量分析，也納入討論範圍。

　　書中每章結尾列有參考書目，提供有誌於金融操作者進一步研究的綫索，但願大傢能勇於嘗試，並邁嚮無往不利的操作生涯。」

《深度學習在金融市場預測中的應用》 圖書簡介 在瞬息萬變的金融市場中，尋求更精準、更具前瞻性的預測工具，一直是專業投資者和量化分析師的核心追求。本書《深度學習在金融市場預測中的應用》，正是聚焦於這一前沿領域，係統性地闡述如何運用先進的深度學習技術，構建高效、魯棒的金融時間序列預測模型。 本書旨在為具備一定概率統計和機器學習基礎的讀者，提供一套從理論構建到實戰部署的完整框架，徹底超越傳統統計模型在處理非綫性和高維度數據方麵的局限性。我們不討論基於經典技術分析理論的建模方法，而是完全側重於數據驅動的、基於神經網絡的預測範式。 第一部分：深度學習基礎與金融數據預處理 本部分為後續復雜模型的搭建奠定堅實的理論與實踐基礎。我們首先簡要迴顧瞭深度學習的核心概念，如反嚮傳播、激活函數、優化器選擇（如Adam、RMSprop的最新變體）以及正則化技術（Dropout、Batch Normalization在時間序列中的應用考量）。 重點內容在於金融數據的特有處理。金融數據具有高噪聲、非平穩性、異方差性以及復雜的序列依賴性。我們將深入探討如何有效地處理這些挑戰： 1. 特徵工程的自動化與半自動化： 探討如何利用自編碼器（Autoencoders）和變分自編碼器（Variational Autoencoders, VAEs）進行特徵降維和隱空間錶示學習，自動提取潛藏於原始價格、成交量、宏觀經濟指標之中的有效因子，而非依賴經驗設定的技術指標。 2. 數據序列化處理： 詳細介紹如何將高頻、多源異構數據（如訂單簿數據、新聞情緒文本）轉化為適閤循環神經網絡（RNNs）和捲積神經網絡（CNNs）處理的序列格式。特彆關注序列長度的選擇對模型學習能力的影響。 3. 非平穩性應對策略： 討論在深度學習框架下，如何應用差分、對數轉換、以及更先進的基於殘差網絡的預測方法來處理序列的長期趨勢和季節性，確保模型捕捉的是增量的、可預測的信息。 第二部分：核心深度學習架構及其在預測中的適配 本部分是本書的核心，全麵覆蓋瞭最適用於金融時間序列建模的深度神經網絡架構。我們嚴格避免討論任何涉及傳統技術分析周期判斷或形態識彆的方法論。 2.1 循環神經網絡（RNNs）及其進階 重點剖析瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）。我們不僅停留在標準的網絡結構介紹，而是深入探討瞭它們的局限性，並引入瞭更先進的變體： 深度堆疊LSTM： 如何通過多層堆疊來捕捉不同時間尺度的依賴關係。 雙嚮LSTM（Bi-LSTM）： 在需要利用未來信息（例如在迴測或特定套利策略中）時，如何構建雙嚮結構來增強上下文理解能力。 注意力機製（Attention Mechanism）的引入： 重點展示注意力機製如何幫助網絡聚焦於時間序列中最重要的曆史觀測點，極大地提升瞭對突發事件的響應速度和解釋性。 2.2 捲積神經網絡（CNNs）的時序應用 傳統上用於圖像處理的CNNs，在金融領域展現齣強大的局部特徵提取能力。本書闡述瞭： 一維捲積（Conv1D）在捕捉短期價格模式（類似於技術分析中的局部形態，但通過數據驅動學習）上的優勢。 擴張捲積（Dilated Convolutions）如何有效擴大感受野，同時保持計算效率，用於捕捉中長期時間依賴性，避免瞭標準CNN在長序列處理中的信息丟失問題。 2.3 結閤模型的威力：混閤架構 認識到單一模型難以應對金融數據的復雜性，本書大力推崇混閤模型的構建： CNN-LSTM 混閤模型： 使用CNN層先行提取原始序列中的高頻、局部特徵，然後將這些特徵輸入到LSTM中學習長期依賴性。 Transformer 架構的初步探索： 介紹基於自注意力機製的Transformer架構，如何完全摒棄循環結構，並行化處理長序列，並在處理極長依賴關係時錶現齣的巨大潛力。 第三部分：超越傳統預測——風險量化與策略生成 本書的最終目標是將預測轉化為可執行的交易信號和風險管理框架。我們側重於直接預測未來收益率、波動率或風險價值（VaR），而非簡單的價格方嚮分類。 1. 量化波動率預測： 使用深度學習模型（如結閤GARCH效應的神經網絡結構）直接預測未來T日的條件波動率，這對於期權定價和風險預算至關重要。 2. 強化學習（RL）在動態策略中的集成： 介紹如何將深度學習模型作為環境狀態的感知器，輸入到深度Q網絡（DQN）或策略梯度（Policy Gradient）算法中，實現策略的動態優化和資産配置的實時調整，完全基於對市場狀態的深度學習理解。 3. 模型可解釋性（XAI）在金融中的挑戰： 深入討論在深度學習黑箱模型中，如何利用LIME、SHAP等工具，嘗試理解模型決策的關鍵驅動因素，確保預測結果的閤理性和穩健性，特彆是在極端市場條件下的錶現。 結語 《深度學習在金融市場預測中的應用》是一本麵嚮實踐的深度指南。它不提供任何現成的“聖杯”指標或基於傳統理論的交易係統。全書緻力於武裝讀者以最先進的計算工具和方法論，使其能夠自主地、數據驅動地解決復雜的金融預測難題，邁入量化金融的下一個前沿領域。本書假設讀者熟悉Python編程環境及其主流的深度學習框架（如TensorFlow/PyTorch）。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我一直對金融市場的波動性感到著迷，但又苦於無法找到一個係統性的方法來理解和預測它們。市麵上充斥著各種技術指標的解釋，但總感覺缺乏一種宏觀的視角，無法將零散的信息串聯起來。這本《波浪理論與動量分析》恰好填補瞭我的空白。我尤其喜歡作者在開篇就深入淺齣地解釋瞭波浪理論的核心思想，它不僅僅是關於上升和下降的簡單描述，更是對市場情緒和投資者心理周期的深刻洞察。作者通過大量的圖錶示例，生動地展示瞭不同類型的波浪形態，以及它們在實際交易中可能齣現的信號。這讓我對“順勢而為”有瞭更直觀的理解，不再僅僅是停留在口號層麵。更令我驚喜的是，作者並沒有止步於波浪理論，而是巧妙地將其與動量分析相結閤。他詳細闡述瞭不同動量指標（如RSI、MACD）如何輔助波浪理論的判斷，並提供瞭一套完整的分析框架。我之前也接觸過動量指標，但總覺得它們獨立使用時容易産生誤導。這本書讓我明白瞭如何將動量指標作為波浪理論的“佐證”，從而提高交易的勝率。閱讀過程中，我腦海中不斷浮現齣自己過去交易的片段，當時如果能有這樣的分析工具，或許會避免不少虧損。這本書不僅僅是理論的講解，更是一種思維方式的引導，讓我對市場有瞭全新的認識。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對市麵上那些“包治百病”的交易秘籍一直抱有懷疑態度，直到我遇到瞭《波浪理論與動量分析》。這本書沒有給我任何不切實際的承諾，而是以一種極其務實的方式，帶領我走進瞭金融市場的微觀世界。作者對波浪理論的講解，讓我看到瞭市場行為背後更深層次的心理驅動。他沒有迴避波浪理論的復雜性，而是通過清晰的圖示和深入的分析，將各種復雜的形態化繁為簡，讓我能夠理解其內在邏輯。我尤其喜歡他講解不同波浪組閤時的嚴謹性，以及對斐波那契數列在波浪理論中作用的詳細論證。這本書的價值遠不止於此，它將波浪理論與動量分析這兩大重要的技術分析工具進行瞭完美的融閤。我之前對動量指標的運用總感覺有些零散，這本書則提供瞭一個係統的框架，教我如何利用動量指標來輔助波浪理論的判斷。他對於動量指標背離信號在波浪轉摺點預測中的作用的講解，更是讓我豁然開朗。這本書就像是一個引路人，幫助我理清瞭思路，構建瞭一個更加全麵和可靠的交易分析體係，讓我對未來的投資決策更有信心。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，我都覺得理解金融市場的運行機製是一項充滿挑戰的任務。盡管我曾花費大量時間研究各種技術指標，但總感覺缺少一根主綫，無法將它們串聯起來形成一個連貫的分析框架。《波浪理論與動量分析》這本書的齣現，恰好解決瞭我的這一痛點。作者以一種非常係統化的方式，將復雜的波浪理論拆解開來，讓我對其核心思想有瞭深刻的理解。他不僅詳細介紹瞭驅動浪和調整浪的各種形態，還結閤大量的圖錶，生動地演示瞭它們在實際市場中是如何運作的。這讓我認識到，市場並非是雜亂無章的，而是遵循著一定的規律和模式。更令我眼前一亮的是，作者並沒有止步於波浪理論本身，而是將其與動量分析進行瞭巧妙的結閤。他深入淺齣地解釋瞭如何利用MACD、RSI等動量指標來確認波浪的有效性，以及如何通過動量指標的背離來預測波浪的轉摺點。這種將兩種分析工具結閤的策略，讓我看到瞭提高交易勝率的希望。這本書不僅僅是理論的堆砌，更是實戰技巧的傳授，讓我感覺自己離成為一名更優秀的交易者又近瞭一步。

评分☆☆☆☆☆

這本《波浪理論與動量分析》給我帶來瞭一種耳目一新的閱讀體驗。我一直是個對技術分析情有獨鍾的投資者，也閱讀過不少相關的書籍，但大多都停留在對單一指標的介紹和應用上。這本書的獨特之處在於，它將兩種看似獨立但又互為補充的分析工具——波浪理論和動量分析——進行瞭深度融閤。我被作者對波浪理論的講解深深吸引，他不僅僅是羅列齣ABC浪、ABCDE浪的形態，更重要的是，他深入探討瞭波浪理論背後所蘊含的市場心理學原理，以及價格波動為何會呈現齣周期性的特徵。這種宏觀的視角讓我對市場的理解提升瞭一個層次。而當動量分析的章節到來時，我更是驚喜連連。作者並沒有簡單地介紹動量指標的計算公式，而是著重講解瞭動量指標如何有效地輔助波浪理論的判斷。例如，他詳細闡述瞭在波浪形態形成過程中，動量指標可能齣現的背離信號，以及這些背離信號對預測波浪轉摺點的指導意義。他提供的交易策略，是將兩種分析工具結閤的係統性方案，這對於我這樣希望構建完整交易體係的投資者來說，無疑是一筆寶貴的財富。這本書的語言風格也十分流暢，即使是對於一些相對復雜的概念，作者也能用通俗易懂的方式進行解釋，讓我能夠輕鬆地吸收和理解。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我之前對“波浪理論”這個概念一直抱持著一種將信將疑的態度。總覺得它聽起來有些玄乎，像是某種占蔔術，不夠嚴謹。然而，翻開《波浪理論與動量分析》之後，我的看法發生瞭180度的轉變。作者以一種極為嚴謹的學術態度，將這個理論娓娓道來。他從艾略特提齣波浪理論的初衷齣發，深入剖析瞭其背後的邏輯和哲學。我特彆欣賞他對“ Elliott Wave Principle”的細緻拆解，比如對驅動浪和調整浪的區分，對斐波那契數列在其中的作用的闡釋，都讓我耳目一新。更重要的是，作者並沒有停留在理論層麵，而是提供瞭大量真實的市場案例，結閤著清晰的圖錶，演示瞭波浪理論如何在實際交易中發揮作用。這些案例的分析讓我看到，波浪理論並非是不可捉摸的，而是有其內在的規律可循的。而當作者將動量分析融入其中時，這本書的價值更是得到瞭升華。他解釋瞭如何利用MACD、RSI等指標來確認波浪的形態和轉摺點，這就像是為波浪理論加上瞭“眼睛”，讓我們的判斷更加精準。這本書成功地將一個看似抽象的理論，變成瞭一個可以實際操作的交易體係，讓我對未來的投資之路充滿瞭信心。