科学的なテクニカル分析こそが未来を保証する
ひとつのリサーチ手法として、テクニカル分析には重大な欠陥がある。それは、規律のない手法であることに原因がある。テクニカル分析をトレーディングに使える有用な知識体系として確立させるためには、厳密な観察科学に進化させる必要がある。この20年にわたって、学術雑誌などに科学的厳密さと客観的率直さを兼ね備えたテクニカル分析手法に関する数々の論文が発表されてきた。本書はこれらの論文の流れをくむものである。本書は2部からなる。第1部では、科学的なテクニカル分析を学ぶうえでの基礎となる方法論、心理学、哲学、統計学について解説し、第2部では、このアプローチを実際に使って、S&P500に対する6402個の買い・売りバイナリールールを25年にわたるヒストリカルデータで検証する。

本書では、科学的手法と近年になって開発された統計的検定を、テクニカルトレーディングシグナルの真の有効性を調べることに適用する方法についても紹介する。伝統的なテクニカル分析とは違って、過去の収益性を定量化・検証できる客観的ルールにのみ限定するこの新しいタイプのテクニカル分析を、その道のプロであるデビッ ド・アロンソンが詳しく解説する。

この新しい手法は特にデータマイニングによって発見されたルールやシグナルのパフォーマンス評価に焦点を当てたものである。優れた洞察力と実践上のアドバイス満載の本書を通じて、読者はこの新しい手法の全貌を理解することができるはずだ。本書の実験結果は、データマイニング（多くのルールをバックテストしてそのなかからパフォーマンスが最高のルールを選び出すプロセス）が価値のあるルールやシグナルの発見に役立つ効果的な手順であることを示しているが、データマイニングによって発見されたルールやシグナルの過去のパフォーマンスは上方にかたよるという特徴を 持つため、将来の収益性について妥当な推論を導き出すためには新しい統計的検定が必要になる。本書ではそういった統計的検定のなかから2つを紹介する。そのうちのひとつは本書ではじめて公表されるものである。

テクニカル分析を使って今日の市場をしっかり見極めたいと思うのならば、まずは これまでテクニカル分析の世界を支配してきた主観的で自己解釈的な伝統的手法を捨て、科学的および統計学的に有効なアプローチを受け入れることである。客観的観察 と統計的推論に基づく科学的なテクニカル分析はあなたのトレーディングを成功へと導く新しいテクニカル分析手法である。