1、加权移动平均

简单的移动平均把更多的权重给了下跌日，而最近一天的权重则反而较少。有些人指出这并不是交易的最佳方法。因为最新的价格才是最重要的。因此，加权移动平均把更多的权重给了最近的数据，而把较少的权重给了较远的数据。

加权移动平均可以变得非常复杂，因为你可以给最近一天的数据额外的权重或者给每天一个不同的权重。例如，你可以有这样一个10天的加权平均：把第一天也就是最远的一天的值乘以1，第二天的乘以2，第三天的乘以3，等等。这可能没有什么意义，但是一些人认为，复杂的计算使交易更简单，虽然这个假定是错误的，但人们还是这么做了。

2、指数型移动平均

指数型移动平均认为、最近的数据权重最大，但也不能放弃其他的数据。例如，一个O．1的指数型移动平均（大约与一个20天的平均值相等，会把今天的价格乘以O．1，然后把它与昨天的平均值加起来，不再减去任何东西。这种过程对计算来说非常方便，并且也把更多的权重给了最近的数据。

3、移位型移动平场

因为移动平均值一般都与价格非常接近，它们的信号有时会太快，因此，一些人选择通过把自己往前定位一定的天数来“移位”他们的移动平均这样做只是为了让你受到移动平显匀信号的双重损失的可能性小一点。

4、适应型移动平均

适应型移动平均在20世纪90年代开始流行起来，考夫曼、钱达和克罗尔三个人都有各种不同版本的适应型移动平均方法。这些特殊的系统根据一些市场方向和速度的结合情况来改变速度。

考虑一下市场中的噪音量，每日价格波动是市场噪音的一个很好的测度。当市场中有大量噪音时，移动平均必须非常慢以避免进出市场时受到双重损失。然而，当大盘很平滑时，由于双重损失的几率很小，就可以使用快速的移动平均。因此，适应型移动平均测度的是相对于市场中噪音量的大盘移动速度。然后根据速度和噪音因素调整平均值的速度。

因此这个适应性移动平均必须：（1）最低限度要对市场的当前效用有一定测度，就是说存在有多少噪音；（2）只能够把那种情形示意成各种移动平均。本章后部分讨论Perry Kaufman设计的入市技术时给了一个如何使用适应性移动平均的特殊例子。

 

8．2．8 振动器和推测学

类似RSI的振动器、推测学、威廉%R指标等都是用来帮助那些想挑选最高点和最低点的人的。但我认为这是愚人游戏，因为并没有证据可以证明基于振动器的入市信号能比随机入市有更高的可靠性。事实上，在很多情形中，并不能证明市场总体上与很多振动器做的假定相符。因此，我选择不对自己不信任的东西作太多讨论。

然而，这里有一种方法可以让你使用一个“买空／卖空”振动器，比如怀尔德的RSI指标，来帮你成就狭小范围的止损，见第9章的保护性止损。下面是作这种交易所必需的一些事项：

（1）等大盘给出了明显的走势信号。这是一个基于价格的设置。

（2）等大盘稍微反转并且振动器给出了反作用力可能已经到了一个极点价的迹象。这个设置也是一个基于价格的设置，只在步骤（1）后发生。

（3）当大盘给出信号指示仍然会以之前的方向移动时沿着该方向进入市场。这样的例子有：价格在极点价振动器的信号之前返回到之前的最高（对短期信号来说就是最低）。

这种类型的交易只用一个非常小的止损（比如作用力的末端）就设立了高度可靠的交易信号的可能性。此外，既然这种交易的风险非常小，那么它就意味着潜在交易的风险回报率可能会非常高。这其实是最后一章讨论的回撤设置的一个例子，并且我认为它是利用振动器的最佳方法。

8．3 设计你自己的入市信号

对你来说最好的入市信号可能就是你为自已设计的那个了。设计这样一个信号的最佳方法就是彻底推论出你的信号应该建立在什么样的理念上。我设计了下面的例子作为对这类想法的一个解释。只是给你们一个例子。我们以交易商和投资者广泛使用的一个想法开始，然后再深入到其他内容。这个建议的想法还未经测试，但如果你想用它们工作尽管可以放心，除非你能找到其他有用的东西。

让我们围绕这物理运动背后的基本理念设计一个系统。例如思考一下对一辆车的运动的预测。假设你在一个非常大的停车场里，每辆车可以转无数个弯，因此你根本不知道车会去哪里，但是你知道这辆车原来是在哪里。你也知道它的方向、速率（或者说速度）、速度的变化（加速还是减速），以及它的动量。如果你知道那些信息，那么在某些情况下，你对这辆车在短期的将来会有些什么行动就会有所了解。你要确定的是什么时候这辆车会在同一个方向尽可能长时期地快速移动。

如果这辆车在向一个特定的方向移动、它更可能是继续朝着那个方向运动。它可以改变方向，但更大的几率是继续朝着相同的方向运动。而且，如果你更多地了解了该车的速度、速度的改变量以及动量，那么在某些情况下，这辆车就更可能继续朝相同的方向运动。

为了改变方向，车辆一般都需要放慢速度，因此，如果一辆车正在快速运动，那么它就更可能是继续朝着相同的方向快速运动，其他的可能性就比较小。

对市场来说也是如此。如果它是以一个方向快速移动，那么它就更可能是继续朝着该方向快速移动。可以想像一个快速前进的市场在它的方向有大的改变之前更可能是先把速度降下来。市场技术人员把这个叫做“动量”，这真是一个令人误解的名宇。这个被叫做动量的技术指标仅仅测度了从一个时间范围到另一个时间范围的价格变化，一般都选取收盘价。但是我们还是会使用“速率”或者“速度”’这样的词。

速率实际上是以每单位时间的距离来定义的。比如每小时6O英里。如果在速度的计算中使用一个固定的距离，比如10天，那么就可以简单地把速率假定为X天期间经过的距离，这里x是你选择的天数。有意思的是，较专业的交易商在他们对市场的研究中更喜欢使用速度（他们把速度叫做动量指标）而不是其他指标。

把速率用作一个入市信号时你会怎么做呢？零速度就意味着没有动量。速度指标一般只是一个在零线上下移动的数字、从快速地向上移动到快速地向下移动或者反过来。当速度改变方向并且朝着相反的方向开始加速时，你就有了一个潜在的入市信号。

加速和减速

加速和减速指的是速度的改变。如果一辆车正在加快速度，那么与一辆只是在快速移动的车相比，它就更可能是继续朝着相同的方向运动。另一方面，如果一辆车正在减速，那么它改变方向的几率就相对较大。

尽管市场移动速度的改变在预测大盘的未来走向方面并不如加速或减速在预测一辆车的运动方面那么效果显著，但它仍然是一个重要的因素。然而，我从未在市场中看到过直接与加速或减速类似的情形。如果存在一个公式的话，我认为它应该是这样：

速度改变=［（今天的速度）-（X那天的速度）]/时间

尽管我们对加速或减速在作为一个入市指标方面并没有做过深入的研究，但也还是安排了一些数据来检验它们。表8-2显示了早先看到过的从1995年一1996年之间同一种玉米的收盘价格数据。回想一下一个20天渠道突破点和一个40天渠道突破点同时在3月6日发生。表8-2也显示了价格变化，也就是速率在20天之间的平均值，速率的下降以黑体表示，而速率的增加则以普通体表示。

注意一下表中20天的正速度周期其实是从2月24日开始的，也就是渠道突破点的7个交易日之前。表8－2的最后两列显示的是3天和5天的加速/减速，就是在3－5天之间，速度究竟改变了多少。长期的加速度（比如10天）也开始了一个正的加速，并且只在极短一天中是负的。

图8－4显示了一张时间图上的三个变量。注意，这个渠道突破点在第46天出现，它其实在3月6就已经开始了，速度和加速度移动得更早，然而，速度和加速度在突破之前都有一个下降，但是这个数字仍然是正的，除了10天的加速度稍微下降到了一个负数。

这表示什么？我当然不是在推荐你们使用一个正速度或者一个入市系统的加速（与减速对比）标记。相反，我只是想指出它们之间的相关性。如果你理解了相关性，就可形成你在交易中使用的理念的基础。

记住，正确的入市并不一定能赚钱，相反，如果你能确定可以带给你高几率（比如25%）的大R乘数交易的入市，那么就有一次连续获取大利润的好机会。加速的开始可能带给你可以放一个非常小止损的低风险点，这就表示该R是低的，因此你就有了一个高R乘数利润的潜在机会。当然这需要进行大量的测试。

对一个好的回撤设置来说，加速可能是最完美的工具了。例如，紧跟渠道突破之后，你可能就只需要看一下减速，一旦减速转变成加速。就能得到一个信号，告诉你存在一次机会，只要设一个紧密止损就可以带给你非常高的R乘数利润。在所给的例子中，减速刚好发生在渠道突破之前。

8．4 对常见系统中使用的入市技术的评价

关于入市的最后一个任务是回顾一下用于某些股票市场系统和在更投机的市场中的系统使用的典型的入市信号。

 

8．4．1 对股市系统的回顾

1、威廉．欧奈尔论股市系统

威廉．欧奈尔的股市交易系统就是前一章讨论的使用了CANSLIM设置的那一个。入市是该系统的时机选择部分，它建立在各种能在我们所考虑的市场中找到的图表模式的基础上。入市的关键部分是在盘整期间持续了7周-15个月的价格突破。典型的模式包括杯形和手柄形、长基数的一个突破、碟形和手柄形、双底、双基数等等。其中前两个模式是最常见的。威廉．欧奈尔在他那本书中介绍了很多这种模式的例子。

入市的其他关键是突破必须伴有一个幅度的上涨。比如威廉．欧奈尔建议突破量至少应在该股票每日平均的50％以上。这种量的大增长是威廉．欧奈尔入市的最重要部分，却很少有人遵循。大多数人仅仅是看一下杯形和手柄形模式或者简单的突破模式。试想，把这个突破量当作是一种交通工具的质量，如果一辆沉重的卡车开始快速移动，那么它比一辆碰上一角硬币就要转向的小车更能继续保持状态。

2、沃伦．巴菲特的商业评估模型

在前面一章介绍了所有的过滤之后，巴菲特的商业评估模型其实可能并不存在某种入市技术，尽管这个假设从我的角度来说可能有点推测的成分。我估计只要有足够的钱，一旦巴菲特发现了有一个新公司符合他的标准，就会尽快把它买下来。因此，发现一个符合他所有标准的公司可能就是他的入市信号，不过，我不敢确信在一个定价过高的市场中是否有公司符合他的标准。巴菲特肯定对市场的行为不关心，可以从以下的这句话中看出来：

市场只是用来看清是否有人愿意去做那些愚蠢的事的参考点。当我们投资股票时，就是投资了一笔生意，只要有合理的依据来行动就行，而无需追随时尚。

3、莫特利．富尔的“愚蠢的四”方法

莫特利．富尔的“愚蠢的四”方法是建立在找出道琼斯工业平均收益最高的前1O支股票中的第二、第三、第四和第五支最高收益股的基础上的，跳过了最高收益的股票。这些“愚蠢的四”的设置在第7章中已经展开过讨论。入市一般都是在每年的第一个交易日执行，入市的信号就是在该天进入市场。然而，这种方法的一个变异就是在你确定该四支股票符合你的标准的那一天进入市场。这可以是那一年中的任何一个交易日。

此外，迈克尔．奥希金斯和约翰．唐斯在他们的书《击败道氏》中建议我们可以在11月1日进入市场，然后在5月1日离市。这些日期好像与一年中人们更喜欢买进（与卖出对立）股票的日期相符，并且可以带给你更高的回报。

显然，这个技术可以通过适当量的时机选择来改进，比如增加一个渠道突破等。如果你在年初就选择了高收益的道琼斯股票，却只在它们上涨的时候买进，就是当它们到达一个20天的突破时买进，那么就可以大大地提高回报。

8．4．2 对期货市场系统的回顾

 

1．佩里．考夫曼的适应性交易

回想一下我们在第7章对考夫曼的适应性途径的讨论，考夫曼设计了一个基于市场波动的速度和方向以及市场中的噪音量的效用比值，并且还给了几个我们可能用到的效用比值的例子。

在下面的计算中，我们假定你有一个0 ~ 1之间的效用比值，0表示除了噪音外无市场波动，1表示市场全部都是波动，没有噪音。在一个非常有效的市场中，价格波动的全部幅度应与两个时间段内的价格波动相等。因为没有臊音，这个比值就应该是1．0。例如，如果价格在10天之内上移了10个点并且是每天上涨1个点，那么这个比值就是10/（10X1）＝1．0。

在一个非常无效的市场中，只会有一个非常小的整体价格波动和大量的每日价格波动，最后的比值一般都会接近于零。例如，如果价格在10天之内只移动了1个点，但每天却上涨或下跌10个点，那么这个比值就是1/（10*10）＝0．01。当然，如果根本没有价格波动，不管整体的价格波动是多少，这个比值都会是零。

通过下面这一步适应型移动平均的计算就可以把这个效用比值示意成一个移动平均速率的幅度。我们会把一个两天的平均叫做快速度，而把一个3O天的平均叫做慢速度。考夫曼通过下面这个公式把移动平均速度转换成了平滑常数SC：SC＝2/（N＋l） 对于快速度来说，这个平滑常数就是2/（2＋l）=2/3＝O．66667。而对于慢速度来说，这个平滑常数就是2／（30＋1）＝2/31＝0．06425。考夫曼在他的公式中使用的就是这两个值的差，它是0．60215。

最后，考夫曼推荐把平滑常数示意成如卞的效用比值公式

换算后的平滑常数=效用比值*（SC差额）十慢SC

代入数字后，得到：换算后的平滑常数=效用比值 x 0．6O215＋0．06452

所以，如果这个效用比值是1．0的话，换算后的平滑常数就应该剧0．6667；而如果这个效用比值是0的话，换算后的平滑常数就是0．06452了。注意一下这与2天和3O天的数字分别是如何相符的。

由于30天的数字也能产生效用，考夫曼就建议我们在应用平滑常数前先对它作平方。其根本的意义在于当这个效用比值实在太低时，我们就略去这次交易。

适应型移动平均的计算公式如下

AMA=昨天的AMA＋SC*SC*（今天的价格一昨天的AMA）

假定昨天的AMA是40，今天的价格是47点，也就是说与原来的差额是7个点。那么在有效的市场中，就会产生一个平均值的大变化：AMA提高了3．1个点，几乎是7的一半。而在无效的市场中，如果效用比值是0．3的话，对AMA的微分就几乎不会有所削减，而是上升0．4个点。因此，在市场有效时，你更可能从AMA的移动中得到一次交易。

根据考夫曼的说法，AMA与平滑指数相等，并且这种平均值在它们一发出方向的改变信号时就该被交易。换句话说，就是在AMA上升时买进，在AMA下跌时卖出。

然而，交易这些信号会引起大量的双重损失。因此考夫曼又增加了下面这个过滤：

过滤=%*标准差（最近20天AMA改变的平均）

考夫曼建议期货和外汇交易可以用一个小百分比的过滤，比如10%，而股本和利率市场则可用较大百分比的过滤，比如100%。

为你想交易的市场确定合适的过滤。若价格正在下跌，则把这个过滤加到最低价格作为一个买进信号，若价格正在上涨，则把这个过滤从其最高价格减掉作为一个卖出信号。这基本上就是适应性入市。

你可能能够把一个市场的效用比值示意成我们讨论过的很多入市的技巧。例如，你可以有一个适应性的渠道突破系统，其中渠道的长度是可变的，或者一个适应性的波动性突破，其中所要求的突破大小依赖于市场的效用。【

2、威廉．加拉赫基础面分析

回顾一下在第7章中，加拉赫相信可以把市场的基本面分析当作设置，当这些基本面分析够强时，就可以进人这些基本面分析暗示的大盘方向。我们已经知道基本数据对每个市场来说都可以不同。此外，从第5章勒博对用基本面分析进行交易的讨论中可以知道，我们应当听从专家们的建议来确定任何一个特定市场的基本原则。勒博也告诫道，我们对基本面分析的确定可能是正确的，但对时机的选择却是极端错误的。因此，你需要一个好的时机选择系统来用基本面分析进行交易。

为了解释清楚，加拉赫给了一个10天的渠道突破反弹系统的例子来阐明技术分析的荒唐之处。就我所知的人中还没有一个愿意交易这样的系统。加拉赫提示，一旦你知道了这些基本面分析，接受这些东西预测的市场方向的10日突破就是一个非常有效的策略。我个人认为，这样一个系统可能会导致很多双重损失．然而，50天或以上的渠道突破，结合了基本面分析后，就可能会是一个非常不错的入市。

3．肯．罗伯特的“1-2-3” 回调方法

肯．罗伯特建议进入市场之前使用两个设置。第一个设置是市场肯定会有一个九个月的最高或最低点；第二个是市场会有一个1-2-3的回调。请翻到第7章着一下准确的细节和对市场产生的新的九个月极点价的说明。当你有了这样的设置之后，又会使用什么样的入市呢？

介绍完这两个设置之后，你可以在它再次朝着点2移动并产生了一个新的最高极点价格时进入市场，如图8－5所示。这个新的极点价格就是你的入市信号。图8－5显示的是一个创记录的最高点和之后的一个1－2－3回调后的新的极点价格，图中的这条线是你的入市信号。你也可以在点2的价格被你预测的市场的移动方向穿越时马上进入市场。

这个特殊的交易方法背后的整个假定是在市场完成了一个长期走势并完成了一个1-2-3-4的模式之后，若4同时又是相反方向的一个新极点价，那么市场就会反转。但通常市场并不反转。相反，它进入了一个长期的盘整阶段，其间可以产生很多双重损失。然而，不管怎么说，在正确的止损、离市和头寸调整下，这个方法还是可以交易得很成功的。头寸调整会在下一章讨论。

1987年12月英国英镑市场出现了一个创记录的最高点，在图中以点1表示。之后跟随着一个一直到点2的急剧下跌，然后就是到点3的一个反弹，最后又急剧下跌到点4的一个新低，这个点就是入市信号，这种入市在几个月内是有作用的，之后，市场又回复到了一个新高。

 

8．5 总结

．入市比交易系统的其他部分更受到人们的关注。这个关注很大程度上是放错了地方，并且付出的代价通常是忽视了系统中最关键的部分。然而，如果好的时机选择可以增加交易的可靠性且不改变它的风险回报率的话，那么入市当然应该引起关注。

．用一个随机的入市系统也可以赚到钱。事实上，很少有一种入市技术能比随机的入市有更好的可靠性，特别是在20天或以上。

．最佳的入市指标应该包括：

1.  40天的渠道突破点。

2.  日内渠道突破点，且是平均实际价格格度的0．8倍。这对市场预测者来说尤为有用。

3.  一天或者两天的ADX大幅移动与一个明显的走势指示的结合。

4.  对于指示速度正在沿着大盘走势增长的指标的使用。

5.  一个正在改变方向并且根据预先定义的过滤正在移动

6.  预定距离的适应型移动平均。

7.  用来指示逆着大盘走势波动的极点价之后跟随着明显的走势再开始的振动器。

．讨论了各种系统的普通入市技术，在少数几个例子中还讨论了一些技术改进。