我院姜富偉副教授為第一作者與bevictor伟德官网卓越學術人才培養項目2014級本科生宋國凱和人民大學助理教授童國士合作撰寫的論文“Technical Analysis Profitability without Data Snooping Bias: Evidence from Chinese Stock Market”，近期被International Review of Finance 期刊接收并發表。本篇論文的合作者宋國凱同學于大學三年級開始加入“bevictor伟德官网卓越學術人才培養項目”，這篇論文也是該同學參與這個項目的結項成果。bevictor伟德官网卓越學術人才培養計劃起始于2011年，立足于從本科生中發現學術新秀，激發學術興趣，塑造研究能力，建立學術自信、培養學術人才。經過幾年發展，已取得了豐碩的成果。

本文使用海量數據挖掘技術分析了共5大類近3萬個技術分析交易規則在中國A股市場的盈利能力。具體而言，本文采用中國A股市場1997年至2015年的數據進行回測了5類交易規則：軌道突破規則（Channel Breakout Rules），過濾器規則（Filter Rules），移動平均規則（Moving Average Rules），反轉規則（Oscillator Rules），支撐線阻力線規則（Support Resistance Rules）。本文發現大約有170個技術交易指标能夠預測中國A股市場漲跌并能顯著戰勝購買并持有策略。在搜尋有預測能力的技術交易指标時，本文強調計量經濟學的嚴謹性，嚴格使用White(2000)，Hsu et al. (2010)等開發和拓展的超額預測能力檢驗（superior predictive ability test），來控制數據過度挖掘和聯合檢驗帶來的Type I偏誤。本文實驗發現，如果不控制數據過度挖掘偏誤，常規t檢驗大約有認為2萬個指标有顯著預測能力。而控制數據過度挖掘偏誤，顯著的指标降低到170個。顯然，不嚴謹的計量分析還帶來誇大的預測能力分析報告。此外，本文還考慮不同交易成本（0.25%與0.5%）、不同指數數據（上證、深證、滬深指數等等）以及不同樣本區間（992-2015,1997-2015,2002-2015,2007-2015），發現結果依然穩健。分時間區間分析發現，在1990年有更多的指标預測能力顯著，但随着時間流逝，有顯著預測能力的技術分析規則數量逐漸減少，我們對此解釋為中國股票市場的發展程度和有效性逐漸提高。