客观交易与程序交易的联系解析
客观交易与程序交易的联系解析 由于技术分析包含较多非完全科学的推理成分，容易因人类认知心理偏差而产生有效性错觉，因此一直未受到学术界的广泛认可，常被视为金融炼金术或市场中噪声交易者所采用的分析手段。但不可否认的是，在金融市场中（特别是期权交易领域），技术分析却是实务界应用最为普遍的分析方法之一。
近年来，越来越多的学术期刊开始正视这一分析方法被广泛应用的现实，并通过严谨的科学手段检验其有效性。David Aronson所著的《让证据说话的技术分析》（Evidence Based Technical Analysis，寰宇出版，黄嘉斌翻译）便是其中的代表作品。该书试图以科学化分析流程来构建技术分析的研究框架，并以S&P 500为分析对象，采用科学方法对技术分析的有效性进行检验。
科学分析是将主观交易提升至客观交易的重要途径。这并非完全否定主观交易的价值，而是强调主观交易完成了“大胆假设”的阶段，而“小心求证”的部分则需依赖科学研究方法来落实。DLSM两者分别对应逻辑实证分析中的推论阶段与实证检验阶段。
在围绕主观交易到客观交易的一系列讨论中，除了整理书中的部分内容，本文也融入了一些个人观察与思考。
科学方法是一种从市场数据中提取有用知识的理性途径。所谓知识，是指有根据的事实信念，其基础在于陈述（例如“某法则具有预测功能”）。这类陈述必须包含可供预测的具体事件，以便通过统计检验来验证推论结果，从而判断该信念是否可取。技术分析唯有经过这一客观程序的分析，其所获得的市场行为知识才具备有效性，分析结果也才能获得科学研究的地位。
相比客观技术分析，主观技术分析难以由计算机自动化运行，也不适用于历史数据回测，因此很难被证伪，分析结果往往因人而异，但依然吸引了不少追随者。相对而言，主观技术分析缺乏明确定义的方法与形态，无法进行有效检验；而客观分析则具备清晰界定，可通过历史数据回测进行模拟验证，并能以可重复的方式评估绩效水平。主观与客观的区分主要依据程序化准则（Programmability criterion）：当且仅当某交易方法能被建构为计算机程序并产生明确的市场头寸时，DLSM它才属于客观交易范畴；若无法如此，则归于主观交易方法。交易策略唯有具备明确的程序化表达能力，才能成为可检验其正确与否的标准。
因此，客观交易必须转化为明确的量化分析，并形成可程序化的操作策略，这类交易也被称为系统性交易。简而言之，主观交易通过科学方法提升，有机会转变为客观交易；而客观交易与量化交易、系统交易及程序交易，本质上不过是同一理念的不同侧面而已。