1、本文從“噪聲交易”著手，引入對于市場有效性的質(zhì)疑，介紹了挑戰(zhàn)有效市場假說的三種理論，分別是市場微觀結(jié)構(gòu)理論，行為金融學和分形市場假說。
　　基于以上介紹，本文認為市場是不完全有效的，而正是基于此，趨勢交易才能長期存在于市場。然而，趨勢交易也存在其特有的問題，那就是在震蕩行情下其收益率回撤可能會過大，以至于引發(fā)可能的清盤風險。
　　為了減小可能的收益率回撤，本文試圖通過小波消噪將行情中的短期的“交易噪音”過濾掉，突出行情的趨勢

2、性，減少“噪聲交易”對趨勢交易產(chǎn)生干擾，從而提高趨勢交易的績效。
　　為此，本文著重介紹了小波分析的相關(guān)理論，并以此為基礎(chǔ)，應用HAAR小波對股指日線數(shù)據(jù)，股指15分鐘數(shù)據(jù)，上證綜指，深證成指，深ETF100日線數(shù)據(jù)等原始行情進行了一級分解和二級分解，并對各級分解的小波系數(shù)進行消噪，使用的消噪方法有默認閥值小波消噪方法，給定閥值小波消噪方法和強制小波消噪方法，最后得到不同的消噪后的行情。
　　通過比較同一套趨勢交易策略在原始

3、行情及其相應的消噪后行情上的歷史回測績效，驗證小波消噪對于提升趨勢交易績效的作用。實證結(jié)果表明小波消噪對于趨勢交易績效確實有顯著的提升作用。
　　本文還發(fā)現(xiàn)，小波二級分解效果普遍優(yōu)于一級分解，最簡單的強制小波消噪方法效果并不比其他算法相對較為復雜的小波消噪方法差。
　　基于以上實證結(jié)果和發(fā)現(xiàn)，本文認為小波消噪技術(shù)在趨勢交易中具備相當?shù)膽脙r值。
　　本文涉及的小波變換及消噪在MatLab上編程完成，趨勢交易策略代碼編寫