基于以上介绍，本文认为市场是不完全有效的，而正是基于此，趋
势交易才能长期存在于市场。然而，趋势交易也存在其特有的问题，那
就是在震荡行情下其收益率回撤可能会过大，以至于引发可能的清盘风
险。

为了减小可能的收益率回撤，本文试图通过小波消噪将行情中的短
期的“交易噪音”过滤掉，突出行情的趋势性，减少“噪声交易”对趋
势交易产生干扰，从而提高趋势交易的绩效。

为此，本文着重介绍了小波分析的相关理论，并以此为基础，应用
HAAR 小波对股指日线数据，股指 15 分钟数据，上证综指，深证成指，
深 ETF100 日线数据等原始行情进行了一级分解和二级分解，并对各级分
解的小波系数进行消噪，使用的消噪方法有默认阀值小波消噪方法，给
定阀值小波消噪方法和强制小波消噪方法，最后得到不同的消噪后的行
情。

通过比较同一套趋势交易策略在原始行情及其相应的消噪后行情上
的历史回测绩效，验证小波消噪对于提升趋势交易绩效的作用。实证结
果表明小波消噪对于趋势交易绩效确实有显著的提升作用。

本文还发现，小波二级分解效果普遍优于一级分解，最简单的强制
小波消噪方法效果并不比其他算法相对较为复杂的小波消噪方法差。

基于以上实证结果和发现，本文认为小波消噪技术在趋势交易中具
备相当的应用价值。

本文涉及的小波变换及消噪在 MatLab 上编程完成，趋势交易策略代
码编写及历史绩效回测在行情分析系统 MultiCharts 上完成，相关代码
参见附录。

关键词：小波分析，消噪，趋势交易