導論
緻謝
第一部分 方法論、心理學、哲學以及統計學的基礎
第1章 客觀的法則及其評估
重要的分水嶺：客觀的技術分析VS.主觀的技術分析
技術分析法則
傳統的法則與反轉法則
在法則評估中基準的使用
其他細節：前視偏差和交易成本
第2章 主觀的技術分析的效率錯覺
主觀的技術分析作為知識的不閤理性
個人的傳聞軼事：從最初真正的技術分析信仰者到後來的懷疑者
大腦：自然形態的發現者
荒誕的信仰的傳播
認知心理學：啓發、偏好和錯覺
人類處理信息的局限性
極端的確認：過度自信偏差
二手信息偏差：好故事的力量
確認性偏差：現存的信念是如何過濾經驗的，以及矛盾的實證是如何存活下來的
虛幻的相關性
圖形分析中的錯誤信仰
直覺判斷與啓發的作用
代錶性啓發式與錯誤趨勢和圖形中的形態：真實與虛幻
解決虛幻的知識的方法：科學的方法
第3章 科學的方法與技術分析
最重要的知識：獲得新知的方法
希臘科學的遺産：喜憂參半的結果
科學革命的起源
對客觀現實的信心與客觀觀察
科學的知識的本質
邏輯在科學中的作用
科學的哲學
最終結果：假設演繹法
對觀察結果進行嚴謹和詳細的分析
對科學的方法的主要內容的總結
如果技術分析采用科學的方法
主觀的技術分析客觀化：樣本
技術分析的子集
第4章 統計分析
統計學推理概覽
嚴謹的統計學分析的必要性
抽樣與統計推斷的樣本
實驗概率與隨機變量
統計理論
描述性的統計學
概率
隨機變量的分布概率
概率和概率分布的部分麵積之間的關係
抽樣分布：統計學推理當中最重要的概念
獲得抽樣分布：經典的方法
用計算機模擬計算的方法獲得抽樣分布
關於下一章
第5章 假設檢驗和置信區間
統計學推理的兩種類型
假設檢驗VS.非正式推理
假設檢驗的基本原理
假設檢驗：構成法
用計算機模擬的方法産生抽樣分布估算
第6章 數據挖掘偏差：客觀技術分析的黃銅礦
落入陷阱：數據挖掘偏差的故事
在客觀的技術分析中齣現的錯誤知識的問題
數據挖掘
客觀的技術分析研究
數據挖掘和統計推斷
數據挖掘偏差：兩種因素的影響
數據挖掘偏差的試驗研究
解決方法：處理數據挖掘偏差
第7章 非隨機價格波動理論
理論的重要性
科學的理論
流行的技術分析有什麼問題
反對者的觀點：有效市場和隨機遊走
挑戰有效市場假說
行為金融學：隨機價格波動理論
發生在有效市場條件下的非隨機價格運動
結語
第二部分 案例研究：標準普爾500指數的信號法則
第8章 對應用於標準普爾500指數的法則進行數據挖掘的案例研究
數據挖掘偏差和法則評估
避免數據探測法偏差
分析數據序列
技術分析的主題
績效統計量：平均收益率
不評估復雜法則
以統計學術語定義的案例研究
法則：將數據序列轉換成市場頭寸
時間序列指標
法則的輸入序列：原始時間序列和指標
應用於案例研究的40種輸入序列列錶
法則
第9章 案例研究結果與技術分析的未來
研究結果
對案例研究的批評
案例研究擴展的可能性
把復雜法則考慮在內
技術分析的未來
附錄 對消除趨勢與以頭寸偏差為基礎的基準相等的觀點進行論證
· · · · · · (收起)