自序
股價型態辨識學是一門預測股價走勢的學問，屬於股價技術分析的一環。讀者們對於像酒田戰法或是頭肩頂、頭肩底、W底、M頭......等等這些名詞，應該都耳熟能詳。目前，探討股價型態的書籍不少，但內容大多千篇一律，都是先敘述某一股價型態的特徵，然後再配上一張精挑細選的Ｋ線圖，用來證明當這種型態出現後，股價果然會漲或會跌。但實際上後巿的發展，卻經常與書上的說法南轅北轍。之所以會發生這種現象，是因為書中的圖形只是所有可能性當中的一個例子而已，它缺乏對該型態的全面統計分析，因而無法瞭解該型態實際的漲跌機率分佈狀況。
若想要對某一股價型態進行全面的統計分析，就必須要有一個可以進行分析的電腦程式。這個程式的演算法對於股價型態的辨識能力不能太差，否則統計分析結果就無法被信賴。筆者自民國95年起，曾擔任嘉實資訊的研究部副總經理七年有餘。目前嘉實資訊的旗艦產品「XQ全球贏家系統」中的「型態辨識」功能，就是筆者在任內負責研發的成果。本書中所有統計圖表使用的型態辨識方法，與XQ系統完全一樣，讀者若對此有興趣，想進一步探討，可逕洽嘉實資訊公司。
筆者發展型態辨識演算程式的過程，可分為三階段。第一階段首先對某一特定股票，選取其自身某一段期間的Ｋ棒組合型態，尋找出該型態出現的次數。第二階段則選擇特定型態，尋找當前（或特定）日期在全部個股中出現的次數。第三階段為選擇任意股價型態，在全部個股的全部期間內，尋找該型態的出現次數。而本書所呈現的內容，就是第三階段的統計分析結果。
再者，筆者在開發型態辨識演算法的過程中，發展出效率極佳的演算法。該演算法有三大優點。其一，型態可橫向擴張或收縮。比如我們要找一個25根Ｋ棒組合的W底型態，然而在真實的股價Ｋ線圖中出現的W底，很少會剛好是25根Ｋ棒，大多數時候都是更多或更少根的情況，而無論是多少根K棒所形成的W底，都能被本程式找到。其二，型態可縱向拉大或壓扁：假設有兩個形狀完全一樣的M頭，但是一個上下變動幅度為10%，另一個只有5%，這兩種情形都能被本程式找到。其三，型態的相似度可以自行設定：如果設定80%相似度，那麼就可以找到大約相似的型態；設定90%相似度，可找到高度相似的型態；設定100%則可以找到完全一模一樣的型態。
假如你從台股全部上巿櫃的1200餘支股票Ｋ線圖中，任意選出一支股票，再從該股票Ｋ線圖中任意挑選一段Ｋ棒組合，它可以是30根、40根或任意更多根的Ｋ棒。然後你問：「誰能找出這段Ｋ棒組合是出現在哪支股票的哪段時間？」能答出這問題的人相信不多，甚至根本沒有，因為絕大多數人只能曠日費時地用眼睛去比對一張張的K線圖，然而筆者設計的型態辨識程式，卻能在短短幾分鐘內找到。正因為筆者設計的程式功能強大，所以利用它來對各種股票型態進行統計分析，可為讀者們提供極為有用的資訊。
本書是國內對型態辨識學進行實證研究的第一本著作。筆者計算了幾乎台股全體上巿櫃的1,292支股票，對民國76年至103年的股價資料，進行了統計分析。這個型態辨識演算法，可以使用在任意根Ｋ棒的辨識上，而本書介紹的酒田戰法，主要是Ｋ棒數在5根及以下的型態學。至於多於5根K棒的其他型態，將在後續的書籍中再作介紹。
研究型態辨識學的目的，是要對股價後巿進行預測，所以必須對型態出現前及出現後的股價變化進行分析，這樣才能瞭解各種型態出現在股價上漲後、下跌後，或是橫盤後的不同狀況。接著更可進一步瞭解，上漲後出現該型態接著會漲還是會跌，或是下跌後出現該型態接著會漲還是會跌。因此，筆者針對每種型態都設計出四種圖表，圖表1對所有找到的型態次數進行總體分析；圖表2分析股價上漲後出現該型態隨後的漲跌概況；圖表3分析股價橫盤後出現該型態隨後的漲跌概況；圖表4分析股價下跌後出現該型態隨後的漲跌概況。
本書介紹的酒田戰法有八十種型態，幾乎囊括了各種不同版本的所有內容。本書除序言外，分為五章。第一章先對本書使用的統計方法做說明，讓讀者能瞭解各種圖表的意義；接著將八十種型態分為一根K棒、兩根K棒，以及三∼五根K棒三個類別，分述於第二、三、四章。這三章內容是本書重點，首先對每一種型態加以定義，並介紹市場上多數研究者對該型態後巿多空的共同見解，接著列出作者實證後的統計結果，最後再附上四個該型態的統計圖表；第五章則列出八十種型態的全體綜合統計表，以方便讀者做綜合性的閱覽。
相信本書的出版，是國內型態辨識學研究的新里程碑，型態辨識由敘述分析走向實證分析，這樣才能更全面掌握型態辨識的精髓，也才能既見樹又見林。
王錦樹 謹識
