利用周期循環來獲利：最大熵波譜分析的預測和交易策略 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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約翰·F·艾赫勒斯 著

圖書標籤:

• 量化交易
• 技術分析
• 周期性
• 波譜分析
• 最大熵
• 金融建模
• 預測
• 交易策略
• 時間序列
• 市場分析

齣版社： 華中科技大學齣版社

ISBN：9787568031646

版次：1

商品編碼：12185881

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：184

字數：182000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：股市投資者，金融專業初學者
嚮希望將周期分析加入自己分析工具箱中的市場分析師和交易者強烈推薦本書。
市場的技術分析可以成功，是因為市場並不總是有效的。也就是說，有效市場理論是不成立的。從圖形形態上可辨彆的形態，如雙重頂、頭肩頂和艾略特波浪等，使得技術分析可以用來指導交易。周期也是這些可辨彆形態中的一個，可以用直接的測量方式辨彆齣來。周期可以通過簡單的係統如zui大熵波譜分析軟件快捷、直接地測量齣來，以指導我們的市場行為，讓我們從周期分析中獲利。

內容簡介

這本書建立瞭市場中存在周期的哲學基礎，描述瞭周期的基本特徵，並以周期的觀點再次闡述瞭移動平均綫、動量方程以及其他重要的技術分析指標，並建立起這些指標在周期分析中的應用方法。

作者簡介

約翰·F.艾赫勒斯，高級電氣工程師，獲得密蘇裏大學博士學位，曾就職於喬治華盛頓大學，專攻市場周期分析和信息理論。自1976年以來他一直是成功的私人交易商，創立瞭zui大熵波譜分析方法（MESA）。

目錄

第一章為什麼市場中存在周期1
第二章周期基礎17
第三章周期原理25
第四章移動平均綫43
第五章動量函數59
第六章測量市場波譜71
第七章zui大熵波譜分析描述81
第八章正弦波指標95
第九章即時趨勢綫109
第十章讓指標更靈活121
第十一章交易周期模式137
第十二章盈利的股票市場係統149
術語164
譯者後記172

精彩書摘

遠古時期，自然界中的周期過程就能被人類觀察到，這些現象都有明確的特徵，人們能直接判斷齣來。古代文明中的日曆和時間單位，就是人們從對晝夜交替、月盈月虧、四季輪迴變化、行星和恒星的運動等的觀察中得到的。在公元前6世紀，由於觀察到有固定張力的琴弦和一些重復的琴弦長度，畢達哥拉斯研究齣瞭音符的周期性關係。他相信數字中存在著固有的“和諧”關係，並將這個關係擴展來，把天體的運動描述為“天體的音樂”。
艾薩剋·牛頓為現代光譜分析提供瞭數學基礎。他發現瞭太陽光穿過玻璃三棱鏡以後，擴展成有多種顔色的光帶，認為每一種顔色都代錶一個特定的波長，並且太陽的白光包含所有的波長。他用“光譜”這個詞，作為描述光中的顔色帶的科學術語。
1738年，丹尼埃爾·伯努利發現瞭對振動音樂琴弦的波形方程的解法。1822年，法國工程師讓·巴普蒂斯特·約瑟夫·傅立葉擴展瞭波形方程的結論，說明任何方程都可以被錶示為正弦和餘弦錶達式的無限加和。這一數學錶達現在成瞭調和分析，這一分析得名於正弦和餘弦錶達式的和諧關係。傅立葉變換，時間範圍內的頻率描述(以及相反的錶達)都已經以這位法國工程師的名字命名。
諾貝特·魏那為光譜分析理論提供瞭主要的轉摺點，在1930年，他發錶瞭論文《廣義調和分析》。在他的貢獻中，對靜態隨機過程的自相關和能量光譜密度的精確統計學定義是zui為珍貴的。傅立葉變換的使用，而不是傳統調和分析中傅立葉數列的使用，使得魏那可以定義光譜用頻率的連續體，而不是離散的調和頻率。
約翰·塔基是現代經驗光譜分析的先鋒。1949年，使用由有限次結果中得到的關聯性推測值，他提供瞭光譜推斷的基礎。現代光譜推斷的許多術語，例如假頻(aliasing)、窗口機製(windowing)、預消除相關性(prewhitening)、消度(tapering)、平滑(smoothing)和抽取因子(decimation)等都歸功於塔基。1965年，他與吉姆·庫裏閤作，描述瞭傅立葉變化的數碼計算的有效算法。然而，這個快速傅立葉變換並不適用於市場數據的分析，就像我們在後麵章節中的開發過程中遇到的睏難那樣。
約翰·伯格的工作是當前研究的熱點，也就是在有限的時間範圍，對高解析光譜推斷中的zui主要推動力。在他1975年發錶的博士論文中，他用已經使用在對高解析光譜推斷的建模方法中的zui大熵形成機理的術語，描述瞭高解析光譜推斷。伯格的方法zui初被用在地球物理學及地質學，通過對地震波的分析，對石油和天然氣進行勘探。這個方法也被用於市場的技術分析，因為它隻用瞭zui少的數據卻提供瞭高解析的光譜推斷。因為短期的市場周期總是轉瞬即逝的，所以這是很重要的。這個方法的另一個好處是，它zui大化地適應選擇的數據長度，並且不會因zui終結果對數據zui後部分的影響而失真。交易程序MESA，就是zui大熵光譜分析的縮寫。
周期是什麼？
周期的定義是“一個相同順序的、會重復發生的事件或現象，被完成一輪的時間間隔或空當”。我們認為，在市場中存在一個經典的周期，它的完整過程是：在一段時間內，當價格從低點啓動，平緩地上升到一個高點，然後平緩地滑落，迴到價格開始的低點，價格下跌的時間和上漲的時間差不多。完成這個周期的時間被稱為周期的區間，或者周期的長度。
市場中當然存在周期。而且它們大多可以通過基本麵分析來解釋原因。zui具有代錶性的市場周期就是農産品價格的季節性變化(在收獲季節價格zui低)，或者鼕天房地産價格的下跌。電視上侃侃而談的分析師總愛談論通貨膨脹是被政府“按季節操控的”。季節是周期的一個例子，它總是12個月。其他的與基本麵相關的周期可以是18個月的牲畜畜養周期，也可以是豬腩的每月冷凍庫存報告。
商業周期就沒有這麼清晰瞭，雖然它是客觀存在的。商業周期會隨著利率的不同而不同，政府基於其能夠將通貨膨脹控製在閤理水平的能力，設定經濟增長的目標。這個增長可以通過在經濟體中緊縮貨幣，或者增加貨幣來完成，也可以通過改變政府藉給銀行資金的利率來達成。寬鬆的利率政策鼓勵商業，緊縮的利率政策壓抑商業。這個不可避免的過程中的變化，産生我們看到的商業周期。盡管商業周期可能每次的長度都是幾年，但是這樣一個長度卻不是一定的。商業周期是有上限和下限的，政府允許的增長率(一般是＋3%)，下限是溫和的負增長(大約－1%)，這個時候當然是經濟衰退。它的幅度就是周期的範圍，從＋3%到－1%。
市場的組成部分
數據專傢和經濟學傢已經定義瞭價格運動的特點。所有的價格預測和分析都是針對以下幾個要素：
(1) 趨勢，在特點時間內，往一個方嚮運動的趨勢。
(2) 季節因素，和日曆相關的模式。
(3) 和政府行為相關的周期，商業開始時和逐步收縮時的滯後，或者農作物預測報告。
(4) 其他難以解釋的價格運動，常常稱為噪聲。
既然第(2)點和第(3)點都是周期，那麼很明顯，周期是一個顯著的，並且所有價格運動中都可以接受的部分。
在交易中使用周期時，一個關鍵的問題是交易的時間跨度。舉個極端的例子，54年的康德拉季耶夫經濟周期(當然這個周期也不是所有人都同意)。一個牧場主可能就更願意使用18個月的畜養周期，而農場主很可能對每年的收成進行對衝。投機者常常使用非常短(有時候簡直短得沒道理！)的時間跨度。
價格中的行為周期也是zui流行的，在艾略特波浪理論和江恩的著作中，大傢都可以看到很多廣為接受的周期。
短周期甚至在第(4)點的定義“噪聲”中都可以存在。隨便看一下任何K綫圖，隨便往前麵的時間拖動一下，短周期潮漲潮落。辨彆周期的敏感性也和使用的工具(這裏指軟件或係統)相關。在計算機還十分昂貴、巨大的時候，許多預測方法都不太實際。現在，新的方法人人都可以使用。這些短周期的理論基礎來源於隨機遊走理論。
隨機遊走
市場中的隨機性是因為許多交易者在以不同的動機，比如利潤、虧損、貪婪、恐懼，甚至還有單純地找樂子，來執行他們的優先權(做齣自己認為對，或者迫不得已的行為)。不同的觀點使得它更加復雜。市場運動因此可以用隨機變量來分析。隨機遊走就是一個這樣的分析。試想在一個隻有空氣的空瓶子中，有一個氧原子。這個氧原子的運動軌跡是不確定的，因為它會和其他的原子不停地碰撞。布朗運動就是描述原子運動的方法。它的軌跡被描述為三維的隨機遊走。根據這個隨機遊走理論，原子的位置可能在這個盒子中的任何地方。
隨機遊走的另一種形式更適閤描述市場的運動。這種形式是二維的隨機遊走，有個昵稱，“醉漢行走”。這個二維的結構比較適閤市場，因為在一個維度中，價格隻可能往上或往下運動，而另一個維度，就是時間，隻能往一個方嚮移動。這都和“醉漢行走”一緻。

前言/序言

前言
每個交易者都很容易買到的現代計算機，已經極大地改變瞭技術分析師研究市場的方法。研究不僅變得更加復雜和深入，也更加廣泛。這些研究更加廣泛，是因為對於潛在原理更深刻的理解和洞見，而這都來源於更強大的計算能力帶來的縱觀全局。
周期分析是被計算機深刻影響的幾個要素之一，因為這些要素研究對計算都要求很高。計算的成功導緻瞭對動態市場更深刻的理解。通過使用周期分析，交易者現在可以對市場建模，使用模型來確定當前的市場狀況應該采用的策略。
這本書建立瞭市場中存在周期的哲學基礎，描述瞭周期的基本特徵。對條件移動平均綫、動量方程和其他指標，也以周期的觀點再次進行瞭闡述，並建立起它們在動態市場中的影響。在交易實例中，所有的原理都被糅閤在一起，顯示交易策略可以被用來增加建立成功交易的概率。

《周期洞察：從混沌中尋覓市場規律》 在波詭雲譎的金融市場中，價格的波動看似無章可循，但細緻入微的觀察者卻能發現隱藏在錶象之下的深刻規律。本書《周期洞察：從混沌中尋覓市場規律》並非僅僅是又一本技術分析的指南，它緻力於揭示市場背後那些被忽視卻至關重要的周期性運動，並在此基礎上構建一套切實可行的交易策略。 本書的核心理念在於，任何市場，無論其看似多麼復雜和隨機，都不可避免地受到各種周期性力量的影響。這些周期可能源於宏觀經濟的自然節奏，也可能來自於人類行為的群體心理效應，抑或是技術進步的迭代更新。理解並識彆這些周期，如同掌握瞭市場的“脈搏”，能夠幫助交易者在紛繁的市場信號中辨彆真僞，從而做齣更明智的決策。 第一部分：周期性思維的基石 在深入探討具體的分析工具之前，本書將首先為讀者打下堅實的理論基礎。我們將從哲學層麵審視“周期”的概念，探討它在自然界、社會學以及經濟學中的普遍存在。您將瞭解到，周期並非簡單的重復，而是包含瞭多種頻率、相位和振幅的復雜疊加。 周期的本質與分類： 本部分將詳細闡述不同類型的周期，包括但不限於： 長周期（如康德拉季耶夫周期、經濟大周期）： 影響經濟發展的長期趨勢，涉及技術革新、資本積纍等宏觀因素。 中周期（如經濟景氣周期、庫存周期）： 驅動市場價格在中短期內波動的主要動力。 短周期（如日內交易周期、特定事件驅動周期）： 在更小的交易時間框架內齣現的波動模式。 特定因素驅動的周期： 例如，與農作物收成相關的商品周期，與政治選舉相關的周期，或者與某些行業技術突破相關的周期。 混沌理論與市場噪音： 我們將探討看似隨機的市場波動中隱藏的有序性。理解混沌理論，有助於我們區分真正的周期信號與市場噪音，避免被短期波動誤導。 人類心理與群體行為的周期性： 市場的每一次波動，歸根結底是人類行為的體現。本書將分析投資者心理的典型模式，如貪婪與恐懼的循環，以及它們如何催生市場中的周期性行為。 第二部分：量化周期信號的探索 理論固然重要，但將周期性思維轉化為可操作的交易信號，則需要強大的量化工具。本書將引領讀者進入一個嚴謹的量化分析世界，專注於如何從海量的市場數據中提取齣周期性的精華。 時間序列分析的引入： 我們將介紹時間序列分析的基本概念，如平穩性、自相關性等，為後續的周期分析奠定基礎。 傅裏葉變換與周期分解： 深入淺齣地講解傅裏葉變換如何將復雜的價格序列分解為一係列簡單的正弦和餘弦波，從而揭示隱藏在其中的不同頻率成分，即周期。 能量譜密度與峰值識彆： 學習如何構建能量譜密度圖，直觀地識彆齣市場中最重要的周期頻率。通過對能量譜的分析，我們可以判斷哪些周期是當前市場的主導力量。 相位分析與信號預測： 僅僅知道周期頻率是不夠的，理解其相位（即周期在時間上的位置）至關重要。我們將探討如何利用相位信息來預測周期信號的未來走嚮，並將其轉化為可執行的交易信號。 非綫性與非平穩周期： 市場周期並非一成不變，它們會隨著時間推移而發生變化。本書將觸及一些先進的分析方法，以應對周期頻率和振幅的非綫性與非平穩性，提高預測的魯棒性。 第三部分：周期驅動的交易策略構建 掌握瞭識彆和量化周期信號的能力後，本書的重點將轉嚮如何將這些洞察轉化為具體的、可盈利的交易策略。本書將提供一係列基於周期性思維的交易方法，並詳細解析其邏輯、操作流程以及風險管理。 周期信號與技術指標的結閤： 探討如何將識彆齣的周期信號與傳統的交易指標（如移動平均綫、RSI、MACD等）進行融閤，相互印證，提高交易信號的可靠性。 基於周期領先指標的建倉與平倉： 構建由周期信號驅動的買入和賣齣信號。例如，當一個重要的上升周期進入其上升階段時建倉，當周期顯示齣反轉跡象時平倉。 多周期共振策略： 學習如何識彆多個周期信號在同一時間點形成“共振”的局麵。在這種共振發生時，市場的波動可能會被放大，為交易者提供更高的盈利機會。 跨市場周期聯動分析： 探索不同市場（如股票、債券、商品、外匯）之間的周期性聯動關係。理解這種聯動，可以幫助交易者發掘跨市場套利或對衝的機會。 風險管理與倉位控製： 任何交易策略都離不開嚴格的風險管理。《周期洞察》將強調在周期交易中如何進行有效的止損、止盈設置，以及如何根據周期信號的強度和市場波動性來動態調整倉位。 迴測與實盤驗證： 強調曆史數據迴測的重要性，以及在實盤交易中如何逐步驗證和優化基於周期分析的交易策略。 第四部分：高級應用與前沿展望 在掌握瞭基本的周期分析和交易策略後，本書還將帶領讀者探索更高級的應用，並展望未來可能的研究方嚮。 機器學習與周期預測的結閤： 簡要介紹如何利用機器學習算法來輔助識彆更復雜、更隱蔽的周期模式，以及如何提高預測的準確性。 情緒指標與宏觀數據在周期分析中的作用： 探討如何將投資者情緒數據和宏觀經濟指標納入周期分析框架，以更全麵地理解市場驅動因素。 周期分析在不同投資品類中的應用： 舉例說明周期性思維在股票、外匯、商品、加密貨幣等不同資産類彆中的具體應用場景。 《周期洞察：從混沌中尋覓市場規律》並非一本教你一夜暴富的秘籍，而是一本引導你深刻理解市場運作機製、培養理性交易思維的工具書。通過學習本書，你將能夠跳齣短期的噪音乾擾，以一種更宏觀、更長遠的視角審視市場，從而在波動的海洋中找到屬於自己的穩定獲利之路。它將幫助你從“交易者”升級為“市場規律的探索者”，在每一次決策中，都多一份自信，少一份盲目。

評分☆☆☆☆☆

我是一名長期關注量化交易領域的讀者，並且一直在探索各種能夠提升交易預測能力的工具和方法。市麵上的書籍往往集中在常見的技術指標、統計模型或者機器學習算法，雖然它們各有韆鞦，但總感覺缺少一種能夠從根本上理解市場“信息熵”或者“不確定性”層麵的視角。這本書的書名，特彆是“最大熵波譜分析”，立刻吸引瞭我的注意力。它似乎提供瞭一種全新的思路，來量化和分析市場中的周期性，而不僅僅是基於簡單的周期長度的劃分。我很好奇，作者是如何將這個源自統計物理學和信息論的概念，應用到金融市場這種復雜且動態的環境中的？它是否能夠幫助我們識彆齣那些隱藏在錶麵價格波動之下的、更深層次的、更具統計意義的周期性模式？我期待這本書能詳細闡述其背後的理論基礎，並提供具體的實證案例，展示如何運用這種分析方法來構建齣具有前瞻性的預測模型，以及如何將其轉化為穩健的交易策略，從而幫助我更深刻地理解市場的內在規律，並在不確定性中發現確定性的盈利機會。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都在量化交易領域探索，尤其對如何利用市場的周期性來獲得超額收益抱有濃厚興趣。然而，很多市麵上的書籍，要麼是過於基礎的指標介紹，要麼是復雜到難以理解的算法模型，始終感覺缺少一種能夠提供真正創新視角和實操性的方法。這本書的書名《利用周期循環來獲利：最大熵波譜分析的預測和交易策略》，給我帶來瞭耳目一新的感覺。“最大熵波譜分析”這個概念，讓我覺得它可能是一種能夠深入挖掘市場隱藏規律的強大工具。我非常好奇，作者是如何將這個可能源於統計物理學或信息論的復雜理論，巧妙地應用於金融市場的分析，以識彆和預測那些難以察覺的周期性波動。我期待這本書能夠詳細闡述其理論框架，並提供具體、可執行的交易策略，希望能從中學習到一種全新的、更具科學嚴謹性的市場分析方法，從而在瞬息萬變的金融市場中，發現更確定的盈利機會。

評分☆☆☆☆☆

一本真正打破常規的書籍，它不僅僅是在談論那些司空見慣的交易指標，而是深入到一個更深層次的領域——熵。我一直對量化交易抱有極大的興趣，但很多時候，市麵上充斥著各種“黑箱”算法或者過度簡化的技術分析，讓人感覺它們缺乏理論根基，難以長久奏效。然而，《利用周期循環來獲利：最大熵波譜分析的預測和交易策略》這本書，從書名就透露齣一種與眾不同的野心。它將“最大熵波譜分析”這樣一個相對復雜的統計物理學概念引入到金融市場分析中，這本身就足夠吸引人瞭。我好奇的是，作者是如何將這種高深的理論轉化為一套切實可行的交易策略的？是簡單的套用，還是經過瞭精心的適配和優化？它是否真的能捕捉到市場中那些隱藏的、非綫性的周期性運動，而不僅僅是那些明顯可見的、容易被大眾利用的短期波動？我期待這本書能夠提供一些真正具有原創性的洞察，幫助我理解市場背後的驅動力，從而構建齣更具魯棒性和適應性的交易係統，而不是僅僅依賴於曆史數據的擬閤，期待它能指引我超越技術分析的錶麵，觸及市場運作的深層邏輯。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融市場有著深厚興趣的業餘投資者，我一直在尋找能夠幫助我理解市場內在規律的書籍。傳統的量化交易方法，雖然在某些時期錶現齣色，但往往容易受到市場結構性變化的影響，並且在解釋市場行為的根本原因方麵存在不足。這本書的書名《利用周期循環來獲利：最大熵波譜分析的預測和交易策略》，給我帶來瞭全新的視角。我對“最大熵波譜分析”這個概念非常好奇，它似乎是一種能夠從復雜數據中提取隱藏模式的強大工具。我希望這本書能夠詳細解釋這個理論是如何在金融市場中應用的，它是否能夠識彆齣那些傳統方法難以捕捉到的、更深層次的周期性，甚至是那些非綫性的、看起來雜亂無章的市場波動？我對作者能否將如此抽象的數學概念，轉化為具體、可操作的交易策略感到非常期待。我想瞭解它是否能夠幫助我更有效地識彆市場中的轉摺點，或者在不同的市場環境下，如何調整交易策略，以實現持續的盈利。這本書的齣現，讓我看到瞭超越現有技術分析框架的可能性，並對如何利用更科學的方法來解讀市場充滿期待。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對金融市場結構和定價機製深感好奇的讀者，一直在尋找能夠提供更深層次洞察的書籍。傳統的量化模型，雖然在某些方麵取得瞭成功，但往往忽略瞭市場本身的復雜性和動態性，尤其是對於“周期性”的理解，很多時候還停留在比較錶麵的階段。這本書的書名《利用周期循環來獲利：最大熵波譜分析的預測和交易策略》，吸引瞭我，因為它引入瞭一個我之前較少接觸到的概念——“最大熵波譜分析”。我希望這本書能夠詳細解釋，這種分析方法是如何幫助我們更客觀、更全麵地理解市場中的周期性循環的，它是否能夠揭示齣那些傳統方法難以捕捉到的、更深層次的規律？我非常期待看到作者如何將這種理論方法，轉化為一套切實可行的交易策略，幫助讀者能夠更有效地識彆市場中的潛在機會，並做齣更明智的投資決策，超越簡單的模式識彆，觸及市場運作的更深層邏輯。

評分☆☆☆☆☆

我對金融市場的分析一直持有一種探索的態度，總覺得傳統的分析方法，無論是基本麵還是技術麵，都有其局限性。特彆是對於市場的周期性，很多時候感覺隻是經驗性的總結，缺乏一種更嚴謹、更科學的量化工具來支撐。這本書的書名《利用周期循環來獲利：最大熵波譜分析的預測和交易策略》，恰好觸及瞭我一直以來思考的重點。我對“最大熵波譜分析”這個概念感到非常新奇，它似乎是一種能夠揭示數據深層結構和隱藏規律的強大方法。我希望這本書能詳細地解釋，這種方法是如何被用來識彆和量化金融市場中的周期性循環的，並且這種分析結果是如何被轉化為實際的交易決策的。我非常期待看到作者如何將一個可能相對抽象的數學概念，落地到具體的交易策略中，希望能從中學習到一種全新的、更具科學嚴謹性的市場分析視角，從而能夠更有效地規避風險，抓住市場中的潛在盈利機會。

評分☆☆☆☆☆

我一直對金融市場的周期性現象頗感興趣，試圖尋找一種能夠超越傳統技術分析框架的工具來理解它。市麵上充斥著各種指標和模型，但很多時候感覺它們隻是對曆史數據的擬閤，缺乏一種能夠解釋市場內在運行機製的理論支撐。這本書的書名，特彆是“最大熵波譜分析”，引起瞭我的高度關注。這個概念似乎暗示瞭一種更科學、更普適的方法來量化周期性，並且可能揭示齣一些隱藏的、非顯性的規律。我非常期待這本書能夠深入淺齣地解釋，最大熵的原理如何被應用於金融市場的數據分析，從而識彆齣更具預測性的周期循環。我希望作者能夠提供詳細的案例分析，說明如何將這種分析方法轉化為具體的交易信號，以及如何在實際交易中應用這些信號來構建盈利策略，從而幫助我更深刻地理解市場，並提升我的交易決策能力。

評分☆☆☆☆☆

我最近對量化交易的一些基礎理論産生瞭濃厚的興趣，尤其是在尋找那些能夠解釋市場價格變動背後規律的工具。市麵上關於技術分析的書籍琳琅滿目，但很多都停留在對現有指標的羅列和解釋，缺少一種能夠從更宏觀、更本質的角度去理解市場行為的框架。這本書的書名，尤其是“最大熵波譜分析”這個詞，讓我眼前一亮。它暗示瞭一種可能，即通過一種更具統計學和信息論意義的工具，來揭示市場中隱藏的周期性規律。我一直覺得，市場並非是完全隨機的，其中一定存在著某種程度的“可預測性”，但這種可預測性往往不是綫性的，也不是顯而易見的。最大熵原則通常用於在信息不完全的情況下，選擇最不具有假設的概率分布，將其應用於金融市場，是否意味著我們可以更客觀地去建模市場中的不確定性和周期性，避免過度的擬閤和主觀判斷？我非常期待這本書能詳細闡述這一方法論，並給齣具體的案例分析，說明它是如何被應用到實際交易中的，希望能幫助我理解如何從原始的價格數據中提取齣更有意義的信號，從而構建齣真正有效的預測模型。

評分☆☆☆☆☆

我一直對量化交易的理論框架非常著迷，特彆是那些能夠深入分析市場微觀結構和周期性行為的方法。然而，許多現有的書籍往往側重於描述成熟的算法或指標，卻很少深入探討其背後的理論基礎，或者提供一種全新的、具有原創性的分析工具。這本書的書名《利用周期循環來獲利：最大熵波譜分析的預測和交易策略》，讓我眼前一亮。它提到瞭“最大熵波譜分析”，這是一種我此前從未在金融領域廣泛接觸過的概念。我非常好奇，作者是如何將這個可能源於物理學或信息論的工具，應用於金融市場復雜的非綫性周期分析中？它是否能夠提供一種更優越的方式來捕捉市場中的隱藏周期，甚至是對那些看似隨機的市場波動進行解釋？我期待這本書能夠詳細闡述其理論邏輯，並提供具體的案例研究，說明如何將這種分析方法轉化為實際的交易信號和策略，從而幫助我突破現有分析的瓶頸，在不確定性中發現更可靠的盈利模式。

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作為一名對量化金融領域有持續關注的讀者，我一直在尋找能夠提供更深層次市場洞察的書籍。許多現有的著作，雖然提供瞭寶貴的技術分析和交易策略，但在解釋市場“為什麼”會以某種方式波動上，往往顯得不夠深入，或者依賴於一些經驗性的假設。這本書的書名，特彆是“最大熵波譜分析”，引起瞭我極大的興趣。它暗示瞭一種可能，即通過一種更具統計物理學和信息論背景的方法，來量化和理解市場中的周期性。我非常好奇，作者是如何將最大熵的原理應用於金融市場數據的分析，以捕捉那些隱藏在錶麵之下的、可能更本質的周期性模式？這種分析是否能夠提供比傳統周期分析更準確、更魯棒的預測能力？我期待這本書能夠詳細地闡述其理論基礎，並提供具體的實證分析，展示這種方法如何被轉化為一套實用的交易策略，幫助讀者在復雜的市場環境中，建立更清晰的判斷和更有效的交易邏輯。

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正版

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真的好物理的書 看著薄 讀起來可不簡單 慢慢看

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給兩顆星是給印刷和物流的，翻譯隻能用垃圾中的戰鬥機來形容，波普理論闡述不清楚就算瞭，後麵股市專業名詞也搞不清楚。好好的一本書糟蹋瞭。

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文子

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商品滿意商品滿意商品滿意

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物流不錯，服務也不錯，書也不錯！

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質量還可以，下次還會光顧！

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不錯不錯不錯

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牛逼轟轟轟