波浪理论与动量分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　股市的涨跌表面上是投资人非理性的操作行为所引起，其实这些行为受制于自然界的力量，即使在艺术、建筑中，也可观察到某种自然力的存在。艾略特于1938年研究美国的波动，便发现了某种自然力，揭示股市是按「五升三跌」的规律不断向上发展，而且在波动的过程中又受到费伯纳奇异数字，以及黄金切割率的支配。因此而形成近年来风靡欧美的波浪原理。

　　本书除了介绍波浪理论，也阐述韦尔达（J.W. Wilder）的RSI、DMI、PAR、VTY及SI等逆市测量指标。此外，OSC、STC、％R以及格兰维尔（Joe Granville）的成交量分析，也纳入讨论范围。

　　书中每章结尾列有参考书目，提供有志于金融操作者进一步研究的线索，但愿大家能勇于尝试，并迈向无往不利的操作生涯。」

《深度学习在金融市场预测中的应用》 图书简介 在瞬息万变的金融市场中，寻求更精准、更具前瞻性的预测工具，一直是专业投资者和量化分析师的核心追求。本书《深度学习在金融市场预测中的应用》，正是聚焦于这一前沿领域，系统性地阐述如何运用先进的深度学习技术，构建高效、鲁棒的金融时间序列预测模型。 本书旨在为具备一定概率统计和机器学习基础的读者，提供一套从理论构建到实战部署的完整框架，彻底超越传统统计模型在处理非线性和高维度数据方面的局限性。我们不讨论基于经典技术分析理论的建模方法，而是完全侧重于数据驱动的、基于神经网络的预测范式。 第一部分：深度学习基础与金融数据预处理 本部分为后续复杂模型的搭建奠定坚实的理论与实践基础。我们首先简要回顾了深度学习的核心概念，如反向传播、激活函数、优化器选择（如Adam、RMSprop的最新变体）以及正则化技术（Dropout、Batch Normalization在时间序列中的应用考量）。 重点内容在于金融数据的特有处理。金融数据具有高噪声、非平稳性、异方差性以及复杂的序列依赖性。我们将深入探讨如何有效地处理这些挑战： 1. 特征工程的自动化与半自动化： 探讨如何利用自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）进行特征降维和隐空间表示学习，自动提取潜藏于原始价格、成交量、宏观经济指标之中的有效因子，而非依赖经验设定的技术指标。 2. 数据序列化处理： 详细介绍如何将高频、多源异构数据（如订单簿数据、新闻情绪文本）转化为适合循环神经网络（RNNs）和卷积神经网络（CNNs）处理的序列格式。特别关注序列长度的选择对模型学习能力的影响。 3. 非平稳性应对策略： 讨论在深度学习框架下，如何应用差分、对数转换、以及更先进的基于残差网络的预测方法来处理序列的长期趋势和季节性，确保模型捕捉的是增量的、可预测的信息。 第二部分：核心深度学习架构及其在预测中的适配 本部分是本书的核心，全面覆盖了最适用于金融时间序列建模的深度神经网络架构。我们严格避免讨论任何涉及传统技术分析周期判断或形态识别的方法论。 2.1 循环神经网络（RNNs）及其进阶 重点剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。我们不仅停留在标准的网络结构介绍，而是深入探讨了它们的局限性，并引入了更先进的变体： 深度堆叠LSTM： 如何通过多层堆叠来捕捉不同时间尺度的依赖关系。 双向LSTM（Bi-LSTM）： 在需要利用未来信息（例如在回测或特定套利策略中）时，如何构建双向结构来增强上下文理解能力。 注意力机制（Attention Mechanism）的引入： 重点展示注意力机制如何帮助网络聚焦于时间序列中最重要的历史观测点，极大地提升了对突发事件的响应速度和解释性。 2.2 卷积神经网络（CNNs）的时序应用 传统上用于图像处理的CNNs，在金融领域展现出强大的局部特征提取能力。本书阐述了： 一维卷积（Conv1D）在捕捉短期价格模式（类似于技术分析中的局部形态，但通过数据驱动学习）上的优势。 扩张卷积（Dilated Convolutions）如何有效扩大感受野，同时保持计算效率，用于捕捉中长期时间依赖性，避免了标准CNN在长序列处理中的信息丢失问题。 2.3 结合模型的威力：混合架构 认识到单一模型难以应对金融数据的复杂性，本书大力推崇混合模型的构建： CNN-LSTM 混合模型： 使用CNN层先行提取原始序列中的高频、局部特征，然后将这些特征输入到LSTM中学习长期依赖性。 Transformer 架构的初步探索： 介绍基于自注意力机制的Transformer架构，如何完全摒弃循环结构，并行化处理长序列，并在处理极长依赖关系时表现出的巨大潜力。 第三部分：超越传统预测——风险量化与策略生成 本书的最终目标是将预测转化为可执行的交易信号和风险管理框架。我们侧重于直接预测未来收益率、波动率或风险价值（VaR），而非简单的价格方向分类。 1. 量化波动率预测： 使用深度学习模型（如结合GARCH效应的神经网络结构）直接预测未来T日的条件波动率，这对于期权定价和风险预算至关重要。 2. 强化学习（RL）在动态策略中的集成： 介绍如何将深度学习模型作为环境状态的感知器，输入到深度Q网络（DQN）或策略梯度（Policy Gradient）算法中，实现策略的动态优化和资产配置的实时调整，完全基于对市场状态的深度学习理解。 3. 模型可解释性（XAI）在金融中的挑战： 深入讨论在深度学习黑箱模型中，如何利用LIME、SHAP等工具，尝试理解模型决策的关键驱动因素，确保预测结果的合理性和稳健性，特别是在极端市场条件下的表现。 结语 《深度学习在金融市场预测中的应用》是一本面向实践的深度指南。它不提供任何现成的“圣杯”指标或基于传统理论的交易系统。全书致力于武装读者以最先进的计算工具和方法论，使其能够自主地、数据驱动地解决复杂的金融预测难题，迈入量化金融的下一个前沿领域。本书假设读者熟悉Python编程环境及其主流的深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对市面上那些“包治百病”的交易秘籍一直抱有怀疑态度，直到我遇到了《波浪理论与动量分析》。这本书没有给我任何不切实际的承诺，而是以一种极其务实的方式，带领我走进了金融市场的微观世界。作者对波浪理论的讲解，让我看到了市场行为背后更深层次的心理驱动。他没有回避波浪理论的复杂性，而是通过清晰的图示和深入的分析，将各种复杂的形态化繁为简，让我能够理解其内在逻辑。我尤其喜欢他讲解不同波浪组合时的严谨性，以及对斐波那契数列在波浪理论中作用的详细论证。这本书的价值远不止于此，它将波浪理论与动量分析这两大重要的技术分析工具进行了完美的融合。我之前对动量指标的运用总感觉有些零散，这本书则提供了一个系统的框架，教我如何利用动量指标来辅助波浪理论的判断。他对于动量指标背离信号在波浪转折点预测中的作用的讲解，更是让我豁然开朗。这本书就像是一个引路人，帮助我理清了思路，构建了一个更加全面和可靠的交易分析体系，让我对未来的投资决策更有信心。

评分☆☆☆☆☆

这本《波浪理论与动量分析》给我带来了一种耳目一新的阅读体验。我一直是个对技术分析情有独钟的投资者，也阅读过不少相关的书籍，但大多都停留在对单一指标的介绍和应用上。这本书的独特之处在于，它将两种看似独立但又互为补充的分析工具——波浪理论和动量分析——进行了深度融合。我被作者对波浪理论的讲解深深吸引，他不仅仅是罗列出ABC浪、ABCDE浪的形态，更重要的是，他深入探讨了波浪理论背后所蕴含的市场心理学原理，以及价格波动为何会呈现出周期性的特征。这种宏观的视角让我对市场的理解提升了一个层次。而当动量分析的章节到来时，我更是惊喜连连。作者并没有简单地介绍动量指标的计算公式，而是着重讲解了动量指标如何有效地辅助波浪理论的判断。例如，他详细阐述了在波浪形态形成过程中，动量指标可能出现的背离信号，以及这些背离信号对预测波浪转折点的指导意义。他提供的交易策略，是将两种分析工具结合的系统性方案，这对于我这样希望构建完整交易体系的投资者来说，无疑是一笔宝贵的财富。这本书的语言风格也十分流畅，即使是对于一些相对复杂的概念，作者也能用通俗易懂的方式进行解释，让我能够轻松地吸收和理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我一直对金融市场的波动性感到着迷，但又苦于无法找到一个系统性的方法来理解和预测它们。市面上充斥着各种技术指标的解释，但总感觉缺乏一种宏观的视角，无法将零散的信息串联起来。这本《波浪理论与动量分析》恰好填补了我的空白。我尤其喜欢作者在开篇就深入浅出地解释了波浪理论的核心思想，它不仅仅是关于上升和下降的简单描述，更是对市场情绪和投资者心理周期的深刻洞察。作者通过大量的图表示例，生动地展示了不同类型的波浪形态，以及它们在实际交易中可能出现的信号。这让我对“顺势而为”有了更直观的理解，不再仅仅是停留在口号层面。更令我惊喜的是，作者并没有止步于波浪理论，而是巧妙地将其与动量分析相结合。他详细阐述了不同动量指标（如RSI、MACD）如何辅助波浪理论的判断，并提供了一套完整的分析框架。我之前也接触过动量指标，但总觉得它们独立使用时容易产生误导。这本书让我明白了如何将动量指标作为波浪理论的“佐证”，从而提高交易的胜率。阅读过程中，我脑海中不断浮现出自己过去交易的片段，当时如果能有这样的分析工具，或许会避免不少亏损。这本书不仅仅是理论的讲解，更是一种思维方式的引导，让我对市场有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我之前对“波浪理论”这个概念一直抱持着一种将信将疑的态度。总觉得它听起来有些玄乎，像是某种占卜术，不够严谨。然而，翻开《波浪理论与动量分析》之后，我的看法发生了180度的转变。作者以一种极为严谨的学术态度，将这个理论娓娓道来。他从艾略特提出波浪理论的初衷出发，深入剖析了其背后的逻辑和哲学。我特别欣赏他对“ Elliott Wave Principle”的细致拆解，比如对驱动浪和调整浪的区分，对斐波那契数列在其中的作用的阐释，都让我耳目一新。更重要的是，作者并没有停留在理论层面，而是提供了大量真实的市场案例，结合着清晰的图表，演示了波浪理论如何在实际交易中发挥作用。这些案例的分析让我看到，波浪理论并非是不可捉摸的，而是有其内在的规律可循的。而当作者将动量分析融入其中时，这本书的价值更是得到了升华。他解释了如何利用MACD、RSI等指标来确认波浪的形态和转折点，这就像是为波浪理论加上了“眼睛”，让我们的判断更加精准。这本书成功地将一个看似抽象的理论，变成了一个可以实际操作的交易体系，让我对未来的投资之路充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都觉得理解金融市场的运行机制是一项充满挑战的任务。尽管我曾花费大量时间研究各种技术指标，但总感觉缺少一根主线，无法将它们串联起来形成一个连贯的分析框架。《波浪理论与动量分析》这本书的出现，恰好解决了我的这一痛点。作者以一种非常系统化的方式，将复杂的波浪理论拆解开来，让我对其核心思想有了深刻的理解。他不仅详细介绍了驱动浪和调整浪的各种形态，还结合大量的图表，生动地演示了它们在实际市场中是如何运作的。这让我认识到，市场并非是杂乱无章的，而是遵循着一定的规律和模式。更令我眼前一亮的是，作者并没有止步于波浪理论本身，而是将其与动量分析进行了巧妙的结合。他深入浅出地解释了如何利用MACD、RSI等动量指标来确认波浪的有效性，以及如何通过动量指标的背离来预测波浪的转折点。这种将两种分析工具结合的策略，让我看到了提高交易胜率的希望。这本书不仅仅是理论的堆砌，更是实战技巧的传授，让我感觉自己离成为一名更优秀的交易者又近了一步。