选择一个有用的理念！

     选择一个有用的理念
     对交易中的理念理解得越深，知道它在各种市场条件下如何表现，所需要做的历史性测试就越少。－― 汤姆·巴索
    我估计在市场中交易的人中只有不到20％的人有指导他们交易或投资的系统。对于那些有系统的人来说，大多数也仅仅是在使用预先确定的指标罢了。很少有人知道他们系统背后包含的理念。因此，我请一些专家把他们交易的理念写下来，但并不是对各种可能交易的理念进行详尽讨论。你阅读本章的目的应该是思考每一个理念并确定是否有哪一个适合你的个性。“适合”这个概念就是指你用它交易最能获得成功的那个理念。但是你必须在开发系统并使用之前彻底地理解自己的理念。
    在刚开始写这本书时，我收到了一个来自混沌理论专家的电话。他说他对我的工作进行了多年的跟踪。他相信我有很大的完整性，但是我对系统的理念却是错误的。他说假定任何类型的系统都可能存在是很荒谬的，相反，这些东西都是跟运气和个人的心理有关的。我说如果他仅仅是把系统定义成一种入市技术的话，我非常同意他的观点。而事实上，我告诉他，为了使心理和头寸调整有意义，必须通过止损和离市来开发一个有正期望收益[1][1]的方法。
    大多数人都想找到一个没有离市或者正确头寸调整理念的高可靠度的入口。这通常会导致一个有负期望收益的交易方法。另一方面，如果人们理解了离市和头寸调整在系统中所起的作用，他们会对只有40 ％盈利机会的入市系统感到很满意。我想那个打电话的人可能有些被吓倒了，但他仍然继续说我是错误的，他说：“人们不可能根据过去的数据开发任何类型的期望收益。”但有趣的是，这个人还写过一本关于怎样通过理解混沌理论从市场中赚“大”钱的书。
    我发现这次对话很有意思。我以为自己是周围最开放的人之一，因为我的观点来自于只要你的系统有正的期望收益，就可以利用任何理念。我知道即使是这个关于可用任何理念取得正期望收益的基本假设也仍然只能是一个假设，但这个假设却形成了我思考系统的基础。那么就记住这个假设，让我们来看一下很多交易商和投资者使用的一些交易理念。

    5.1 走势跟踪
    我联系了一些伟大的交易商请他们写出各种各样的理念，他们也是我的非常要好的朋友。由于在第3章曾经采访过汤姆·巴索[2][2]，那么你们已经认识他了：汤姆·巴索和我一起做过20多次专题讨论，我可以以我的个人经验来证实他是我所遇到过的最平稳的交易商，也是我所遇见过的最机械的交易商。他办公室中的任何东西都是计算机化的，甚至连交易指令也是通过计算机产生的传真发送到经纪人那里的，汤姆·巴索利用两种计算机化的走势跟踪系统进行交易，因此我认为他最适合写走势跟踪这一部分[3][3]。

    汤姆·巴索：走势跟踪的哲学
    很多成功的投资者被纳入“走势跟踪者”这样一个群体。我试图要描绘一下什么是走势跟踪以及为什么投资者在他们的投资努力中应该对使用这些普遍的准则感兴趣。
    让我们把“走势跟踪”这个术语分成两部分。第一部分是“走势”。 每个交易商都需要一个走势来赚钱。考虑一下，无论使用什么技术，如果在你买进之后没有一个走势的话，就不可能在更高的价位抛出，那么此次交易就会损失。为了能在更高的价位抛出，必须在你买进之后有一个向上的走势。相反，如果你先抛出了，那么应该有一个相应的向下的走势让你可以在更低的价格买回来。
    这个术语的第二部分是“跟踪”。使用这个词是因为走势跟踪者总是先等待走势的转变，然后再“跟踪”这个走势：如果市场处于向下的走势，接着预示了一个向上的反弹，这些走势跟踪者就会立即买进。这样做就叫做交易商在跟踪走势
    “让利润滚动起来，止住你的亏损。”这句古老的交易原理完美地描述了走势跟踪。走势跟踪指标告诉投资者什么时候市场的方向从上向下转变了或者从下向上转变了。各种市场的图表或数学计算是用来测度当前的方向和观察转变的。一旦踏上一个走势之后，只要这个走势继续保持着交易商们想要的方向．他们就会休息一下并且享受一下这个过程，这就是“让利润滚动起来”。
    有一次我曾经听到一个新的投资者询问一个非常成功的走势跟踪者。这位走势跟踪者刚好买了一些外汇合约，然后这个新手就问：“你这次交易的目标是什么？”这位走势跟踪者很聪明地答道：“通往月亮呀。我还从来没有一次交易到达过那里，但有一天会有可能… … ”这个回答告诉了我们很多走势跟踪的哲学，如果市场合作的活，只要市场一经过人们所认为的“走势”标准，走势跟踪者就会马上进场交易，并且在其余生一直逗留在那里。
    不幸的是，走势一般都会在某一个点中止。因此，当方向转变时，原理的“止住亏损”方面就开始起作用了。交易商感觉到市场的方向转变到了不利于他的头寸之后，就会立即清算。如果其购买价位在清算点之前，那么这位交易商就能获取利润。如果清算时，其购买价位在清算点之后，那么这位投资者就会中止这次交易，以防止亏损的失控。不论是哪一种方式，交易商都会把正在朝着不利于他的方向移动的头寸抛空。

    1.走势跟踪的优点
    走势跟踪的优点很明显，即你绝不会错过市场中任何一次较大的移动。如果正在观望的市场从一个下降的走势转变成上升的走势，任何一个走势跟踪者都会反射出一个“买进”的信号。问题仅仅在于是什么时候。如果是一次较大的移动，你会得到这一个信号。走势跟踪指标的期限越长，交易成本就越低，这显然是走势跟踪的一个优点。
    从战略上来讲，投资者必须认识到他是否在任何市场中几乎都能赶上一次较大的移动，一次交易的利润也可以是相当大的。基本上说来，一次交易可以赚到一整年的钱。因此，一个系统的可靠度可以是远低于5O ％并且仍然可以盈利。这是因为盈利交易的平均规模比亏损交易的规模要大很多倍。
    2．走势跟踪的缺点
    走势跟踪的缺点是你的指标并不能探测到一次较大的有利可图的移动与一次只在短期存在的无利可图的移动之间的区别。因此，当走势跟踪信号马上变得不利于他们时．这些走势跟踪者就经常会受到双重打击，引起一些小损失的发生。大量双重打击累计起来，就会使走势跟踪者产生忧虑并诱惑他放弃这个战略。
    多数市场是在没有走势的情况下度过了大量时间。有走势的时间可能只占15%-25%，然而为了不错过大的走势，走势跟踪者必须愿意在这些令人不快的市场中交易。

    3. 走势跟踪仍然有用吗
    绝对有用！首先，如果没有走势，就不需要有组织的市场。生产商可以到市场销售，而无需担心必须要套期保值来保护他们自己。最终用户知道他们可以在一个合理的价格获得他们想要的产品，并且人们买股票只是为了获得红利部分的收入。因此，即使市场中的走势只停止很短一段时间，这些市场也可能不会再继续存在。
    第二，如果没有走势，你可以预期到一个非常随机的价格变化的分布。然而，如果你看一下任何一个市场的价格变化随时间的分布，就会发现大的价格变化之后有一条非常长的尾巴。这是因为在一给定的时间期间，可能会有你根本无法预料到的异常大的价格变化。例如，标准普尔的期货市场于1982 年开放，5 年之内发生了一次你可能以为100 年才发生一次的价格移动。这些短期内异常大的价格变化就是走势跟踪起作用的地方，而且你总能看到这种现象。
    4．走势跟踪对每个人都适用吗
    走势跟踪对新交易商和投资者来说可能是最易于理解和使用的技术之一，指标期限越长，总交易成本对利润的影响就会越小。短期模型一般都需要一段比较艰难的阶段来克服更多交易带来的成本。成本不仅包括佣金，还包括交易的延误。倘若你有足够的耐心，那么交易做得越少，花在交易上的成本就越少，从而获取利润也就更容易。
    然而有很多例子说明使用走势跟踪理念并不合适。转手倒卖股票只获取薄利的场内交易商就不太可能会去使用走势跟踪理念，套期保值投资者可能会发现使用走势跟踪指标进行套期保值比通过选择某种形式的无息经济套期保值风险更大。每个交易商都可能发现使用走势跟踪模型很困难，在进行日常的交易时，由于时间的限制，你不可能让利润滚动起来。一天很快就会结束，逼迫着交易商清算他们的头寸。
    如果走势跟踪适合你的个性和需要，那么就试一试。因为不乏成功的交易商和投资者的例子，他们不断地在市场中使用这个久经考验的方法。我们知道经济世界变得越来越不稳定．有很多新的走势等着走势跟踪者去发现并从中获利。

    编者的评论 走势跟踪可能是讨论的所有理念中对交易和投资来说最成功的技术了。事实上，本书出现的几乎所有的系统模型之所以有用都是因为走势跟踪：正如巴索指出的，它最大的问题是市场并不总是有走势的.然而，这对玩股票的人来说一般都不是一个问题。因为可以交易的股票有成千上万种，既可做多又可做空。如果你愿意同时做多和做空，那么总是会有好走势的市场。
    人们在股票市场中会遇到的困难是：(1)有可能只有很少的股票有向上的走势，因此最好的机会只在空头这一边；(2)人们不理解空头因此他们会避开它；(3)交易管理者使做空变得困难，比如你必须有能力借入股票来卖空，并且必须在股价上升的时候卖空。不过，如果你打算卖空，那么在合适的市场条件下也可以是非常有利可图的。

    5.2 基本面分析
    我请了另一个朋友查尔斯·勒博来写基本面分析这部分。勒博是一本非常好的时事通讯《技术交易者公告 》(Technical Traders Bulletion)的前任著名编辑。他也是 《期货市场的计算机分析》这本精彩的书的作者之一。查尔斯是一个非常有天赋的演说家，他经常在道琼斯Telerate会议和 AIQ 会议中发表演讲，并且他也是我们的很多关于怎样开发一个适合你的盈利交易系统的专题讨沦中的特邀发言人。他也有自己的交易公司：Island view金融集团，旗下经营的有几百万美元，并且还启动了一个套期保值基金[4][4]。

    你可能会疑惑我为什么要请查尔斯这么一个有如此广泛技术背景的人来写基本面分析这部分。查尔斯在一所重点大学里教授基本面分析课程，他曾经为Island view 金融集团管理了一种任意的基于基本面的交易系统、照查尔斯·勒博的话来说：“找喜欢把自己当做是一个乐于使用最好的工具来解决工作的交易商”。

    查尔斯·勒博：用基本面分析进行交易介绍
    基本面分析，应用到期货交易，就是使用真实的或者预计的供求关系来预测期货价格变化的方向和大小。也许会有更加精确和详细的定义，但这篇短文想要介绍的是基本面分析的好处和实际应用
    几乎所有的交易商都错误地认为他们要么是单独地依赖供求分析的基本面分析者，要么就是完全忽略基本面分析而仅仅根据价格行为做出决定的技术分析者。是什么人迫使我们对怎样最好地交易做出不必要且不合理的要么要么决定的呢？如果你曾经有过两个或者更多的好想法，那么如果你能去实现这些想法而不是陷入要么要么陷阱的话，你的境况就会更好些。
    基本面分析在确定价格目标方面明显地优于技术分析、正确定义的技术指标可以给你方向和时机的选择，但是它们在对任何一个预期的价格移动大小的指示方面是不足的、一些技术分析者声称他们的方法给了他们价格目标，但是3O 年的交易之后，我还是在寻找有效地预测价格目标的技术方法。然而，好的基本面分析可以帮你近似确定利润目标是毫无疑问的：通过使用基本的价格目标，你应该对是否获取一次快速的小利润还是持有一个较大的长期的价格目标有一个大体的想法。由于基本价格目标的准确性有一定的局限性，因此即使是对预期的利润大小有一个大体的想法也是成功交易中的一大优势。
    基本面分析确实有一定的局限性。最合理的基本面分析结果也可能是相当不正确的，如果你把任何事情都做得比较恰当，或者做得较好，那么依靠一个真正的基本面分析专家的资深分析，你就可能有能力确定某一个特定的市场可能会在将来某个时间产生一个“大的”向上的移动。基本面分析能够告诉你的最多只是方向和未来价格移动的大致大小。它很少能够告诉你什么时候价格开始移动或者价格确切地会移动多少。然而，知道方向和未来价格变化的大致大小当然是很关键的，并且这些信息对交易商来说也是十分珍贵的。基本面分析和价格分析的合理结合可以补充交易难题的几个重要部分：其中头寸调整是被漏掉的内容，这在本书的其他地方有所涉及。

    怎样使用基本面分析
    让我们讨论一下成功使用基本面分析的应用方面的内容。以下这些建议都是建立在多年用基本面分析进行实际交易的基础上，没有必要以重要性的顺序排列。
    即使你受到过高度专业化的训练也要避免自己做基本面分析。我进行过3O 多年的期货交易，并且经常在一所重点大学里给研究生上关于基本面分析的课程，但是我仍然没有想过要自己做基本面分析。真正的基本面分析专家，比你和我更胜任，他们把全部的时间都投入在这方面．而且我们可以很容易并且免费地获得他们的结论。
    开始环视一下你的周围，看看有哪些有资格的专家，他们的基本面分析可以被公众利用。你可以打电话给大的经纪人业务公司让他们给你邮寄这些资料。试着订阅《舆沦》(Consensus)并阅读所有的分析，选出你喜欢的分析并去掉较弱的分析寻找那些乐于给出有用的预测而不总是旁敲侧击的分析家。记住，对于每个市场你只需要一个好的基础信息来源，如果你的输入来源太多，就会得到有冲突的输入，从而变得很困惑并且犹豫不决。
    消息和基本面分析不是同一回事。基本面分析可以预测价格方向。而消息则是跟随价格方向。当我还是一个大商品公司的高级经理时，媒体经常会在市场收盘后打电话问我为什么市场当天会向上走或向下走。如果市场是向上走的，我就会给他们一些引起我关注的看涨消息：如果市场是向下走的，我就会给他们一些看跌消息。每天总会有很多看涨或看跌的消息在市场中传播着，报纸上报道的都是任何与当天价格方向有关的“消息”。
    你也会发现悬而未决的消息会比确定的消息更长远地推动市场的移动，有关看涨消息的预测可以支持市场几周甚至几个月，而当最后有关看涨的消息真正公布时，市场很可能往相反的方向移动了。这就是为什么“谣传时买进，事实出现时抛出”这句古老的格言看上去好像很有用的原因，当然，同样的逻辑也可以应用到看跌消息。
    对基本面分析报告的反应要小心。例如，假定有一个关于农作物的报导指出大豆这种农作物的产量将会比去年少10％。）第一眼看上去这非常像是看涨消息，因为大豆的供应量将会大量减少。但是如果这个市场中的交易商和投资者们已经预期这个报导会显示15 ％的大豆供应量的减少，那么价格对这个“看涨”报导的反应可能就是剧烈地下降。在你能够仔细地分析一个看涨或者看跌的报导之前，必须先留心一下预期是什么样的，并把这个报导与预期做一下对比。同样，也不要从对报导的初始反应即做出是看涨还是看跌的结论。给市场一些时间来消化这些消息。你经常可以发现对一个报导的最初反应要么是过头了要么就是不正确的。
    寻找需求上升的市场。需求是导致长期持续上升走势的刺激因素，在上升走势中可以较容易地获取大利润、由需求驱动的市场是可以产生高额利润的长期交易的市场。当然，市场也会因为供应短缺而上涨，但你可以经常发现由供给激发的价格恢复一般都是短期的，并且对这些供应短缺市场的长期价格预测一般都是被估计得过高了。寻找由需求驱动的市场来交易。
    时机选择是很重要的，因此对基本面分析的情况要有耐心。最佳的基本面分析应该能够比大多数市场参与者更容易地预测价格走势。当然，如果你对自己的时机选择很小心的话，就会对你很有利。然而，如果你是冲动型的，并且过早进入市场，那么在短期内就可能亏损一大笔钱。要有耐心并且比你的技术指标告诉你什么时候市场开始朝着它应该走的走势走。记住，你的目标并不是要做第一个正确预测者。你的目标是要赚钱并且让风险在掌握之中。要利用一个准确的基本面分析可能要等上几个星期甚至几个月，行动太快可能会轻易地把一个正确的预测变成一次亏损的交易。
    很多对价格重大变化的预测由于种种原因而未能实现。如果你能找到关于各种市场的准确的基本面分析的信息来源，那么一般情况下，在一年中你就可以获悉8 一10 次对重大价格变化的预期。在这些预测中，只有6-8个是可能会发生的但是如果你能及时抓住一半预测的情况，并且让利润滚动起来，就绝对会有一个可观的利润年。
    要果断并且乐于承担亏损。不要害怕去追随正在以大的基本潜能移动的市场。很多交易商，不沦是基本面分析者还是技术分析者，在市场一旦开始运行后，就缺乏进入市场的勇气或者决心。想在更令人满意的价格进入从而推迟入市，等待一个可能永远不会到来的回落是人类的本性，必须要有自信，并且要有迅速采取行动的勇气。最好的分析，不论是基本面分析还是技术分析，在一个缺乏决断力并且不采取任何行动的“交易商”手中是没有任何价值的。如果你对此有所怀疑，那么就以一个小的头寸开始，然后再逐渐增加头寸。
    我希望这里对基本面分析的简短介绍唤醒了你的一两个思想火花并且使你相信基本面分析可能在你的交易计划中占有一席之地。如果真是这样，那么我迫切要求你们能对这个专题进行好多的了解，我认为关于此专题的最好的书是杰克·施瓦格著的《施瓦格论期货：基本面分析》。每一个在交易中对使用基本面分析有兴趣的人都会发现读这本写得非常好的书大有裨益。

    编者的评论 查尔斯· 勒博的评论主要应用在期货交易方面，并且可以在本书后边讲到的由加拉赫（Gallacher）开发的方法中使用、如果你是市场中的股票交易商或者投资者，本书后边将会为你引入两个含有基本面分析的系统：威廉·奥尼尔的CANSLIM 系统和沃伦·巴菲特（Warren Buffett)的商业模型。巴菲特的模型几乎全部都是关于基本面分析的，而奥尼尔的模型只是在设置阶段依赖于基本面分析。

    5.3 季节性走势
    我认为位于俄勒冈州尤金的摩尔研究中心是对市场中季节性走势研究的最重要的中心。它专门进行计算机化的期货、现金和股票价格分析的研究。从1989 年开始，它就发布月度报告和对遍布于全世界的具体的大期货公司的研究。它对市场的可能走势也进行了很好的研究。因此，我请史蒂夫·摩尔（Steve Moore）来写这一章的内容。史蒂夫说他们中心有一个专门与外界联系的专家：杰里·托普克（Jerry Topeka) , 他是摩尔研究中心刊物的编辑。杰里写过很多文章并且在一些会议中发表过演讲。

    杰里·托普克：季节为什么会起作用
    市场中季节性的方法旨在预测未来价格的移动，它并不是不断地对无止境的且经常是矛盾的消息流做出反应。尽管存在着无数影响市场的因素，但某些条件和事件会在每年反复出现；也许最明显的就是每年的天气从暖到冷又从冷到暖的周期了。然而，日历也会标示出每年发生的重大事件，比如每年4 月15日的美国所得税截止日期。此类每年都会发生的事件产生了每年对供应和需求的周期。丰收时，大量的谷物供应在接下来的一年中会逐渐减少。对取暖燃油的需求在寒冷天气来临时剧烈上涨，但在总量满足后又会平息下来。货币的流动性在付税后可能会下降，但在联储再发行资金时又会上升。
    每年这些供应和需求的循环引起了季节性的价格现象：形成了个更高或更低的水平以及以更长或更短的时间方式。每年条件变化的模式可能或多或少会造成明确的每年价格反应的模式。因此，季节性可以定义为市场的一种自然规律，价格每年在相同的时间朝相同的方向移动这样一种确定的走势。这样，它就成了每个市场客观分析的一个有效准则。在一个受年周期强烈影响的市场中，季节性的价格变动可能要比仅仅作为季节性的原因影响更大，它有时是如此的根深蒂固，以至于它本身就像是一种基本的情形，或者说市场自身就有一种记忆似的。这是什么原因呢？一旦消费者和生产者形成了一种模式之后，就会开始依赖这个模式，几乎到了由它决定的程度。然后既定的利害关系就会维持这个模式。
    模式意味着一种可预测程度。期货价格在预侧有变化时就会变动，并且，在该变化实现后还会调整。如果这些变化在每年都是固定的，那么预期和实现的反复周期就形成了这种反复再现的现象对交易的季节性途径来说是内禀的，因为季节性方法本来就是用来预测价格变化的。当这些走势再现时就入市捕获．并在这些走势实现后离市。
    当然，第一步就是要找出一个市场的季节性价格模式。在过去，人们曾经用每周一次或每月一次的高低价格进行相对粗糙的研究。此类分析会被提出，比如4 月份牛的价格有67 ％的时间要比3 月份的高，有80 ％的时间要比5月份的高。然而，现在计算机可以从几年的每日价格变动中得出每日的价格季节性变动模式，适当地加以研究的话，这样一种模式可以为市场的每年价格周期提供历史性的观点。
    每个周期的四个主要组成部分是（1）最低点（2 )上升部分（3）最高点和（4）下降部分。阐释成季节性的价格模式时。这些成分就会变成季节性的最低点，季节性的上升，季节性的最高点，以及季节性的下降。一种季节性的模式，以图表的方式解释了一种确定的用市场价格走势来预测每年反复出现的情形：最大供应－最小需求，需求上涨－供应减少，最大需求－最小供应，以及需求下降－供应增加。用这种模式、我们可以更好地预测期货价格的变化。
    看一下图5－1，这个从1982 年－1996年以来形成的1月份可供应的加热油的季节性模式需求在7 月份降到最低点，一般也就是一年中最热的月份，因此价格也很低当行业开始预测较凉爽的天气将来临时。市场上就会发现对未来存货的需求呈现增加的趋势。从而对价格施加了一个向上的压力。结果，在预测的需求实现时，价格在最冷的天气刚开始出现时就已经达到了最高点，炼油厂增加供应来迎合需求，而市场则把注意力集中在未来存货的清算上。另一个主要的石油产品则遇上了一种不同的需求周期，尽管它的周期也是由天气驱动的．图5－2显示了从1986 年－1995 年汽油的季节性模式。价格在冬天比较贫乏的运输情形下相对比较低。然而，当行业预测夏天的运输旺季就要开始时，对未来存货的需求就会上涨，从而对价格施加向上的压力，当官方的运输季节，也就是纪念日来临时，炼油厂就有了足够的供给给来满足需求。 
    日常价格的季节性模式很少以完美的周期形式出现。即使是在有明显的季节性最高点和最低点的模式中，季节性走势在未实现前也要受到各种力量，有时候甚至是冲突的影响。一次季节性的下降可能会不时地被一些短暂的恢复中断。例如，即使牛的价格一般都会在 3 、 4 月份到 6 、 7 月份间下降，它们也会在 5 月初呈现一个强大的恢复趋势。因为纪念日烧烤活动的到来，零售杂货店牛肉存货的销路增加了。大豆的价格从 6 、 7月份到 10月份的丰收时节之前都是一直下降的，但是在劳动节期间，市场一般都预测会有一次霜冻恐慌，因此价格又会有所回升。 
    相反，一次季节性的上涨也可能会不时地被一些简短的下沉打断。例如，期货的上涨趋势会不时地被一次次人为的销售压力所中断，这些压力一般都与对即期合约的首次公告日有关。此种为避免运输费用的清算可以为获取利润或者再次入市持有头寸提供机会。 
    因此，从每月价格构建的季节性模式不仅能够描绘价格季节性变动的四个主要组成部分，还尤其能描绘更大的季节性走势的可靠部分。认识到与这些中断同时发生的基本事件可以让我们对这些模式更有信心。 
    看一下如图 5－3 所示的从1981年一 1995年形成的 9 月份国库券的季节性价格模式，美国政府的财政年度从10月1日开始，通过稍微增加流动性或者减轻借入需求、这难道与国库券价格从那时开始有上涨的走势并且在每年个人所得纳税义务实现的同时达到顶点仅仅是一个巧合吗？ 
    一直持续到 5 月份的季节性下降是对市场中预测的由于税收的偿付货币流通更紧张的一种反应吗？注意一下最后的剧烈的下降开始于4月15日，也就是美国税收支付的截止日期，很令人惊讶吧！流动性有没有在6月1日，也就是联储最终有能力再发行基金后急剧增加呢？ 
    密切注视一下围绕12月1日、3月1日、6月1日和9月1日的典型的市场行为，这些都是芝加哥交易所债务票据期货合约的首次交割日。最后，留意一下每个季度的第二个月，也就是 11月份、2月份、5月份和8月份，在其第一和第二个星期之间有一些明显的回落点。债券交易商知道价格一般至少会一直下降到一个季度国库券偿还日的第二天，那时，市场可以得到更有意义的3日叫牌保险总额。
同样也考虑一下如图5－4所示的自1981年－1995年15 年以来形成的11月份大豆模式，巴西也是从那时起开始成为一个与北半球有着完全相反的农作物周期的主要生产国，可以注意到，在美国的生产者把他们最近的丰收产品送入市场交易，同时，巴西的农作物培养也很快，价格的横向发展走势降低到“2月份的突变点”。那时，初步的5月份合约交割通告就会张贴出来，春季回升的基本动态就呈现出来了：巴西的农作物已经“变卖”，美国生产商的销售压力己经达到了最高点。由于便宜的河流运输变得更为可用，市场预期需求会有加返。同时市场开始把注意力放在鼓励美国土地面积增长以及为天气风险提供溢价方面上。 
    然而，到 5 月份中期，可供大豆耕种的中西部美国土地面积量已基本确定，并且耕种已经在进行中。同时、巴西开始把它们最近收获的产品打入市场进行交易，这些新供应来源的可利用性以及潜在的美国新农作物结合起来对市场价格施加了压力。 6月份后期和7月份中期的小高峰就表示了应时的农作物恐慌趋势。 
    到 8 月份中期，美国的新作物已经变现，并且期货可以形成一种季节性的低价．，然而，价格更经常地是进，一步下跌到 10 月份的丰收时期,但是在9月份对首次新作物大豆的商业需求时期以及早期作物霜冻损失引起关注时，价格又有所回升，同时也留意一下与 7月份、8月份、9月份以及12月份合约的首次公告日相关的下跌和恢复标点。 
    当然，这种重复的交易模式也并不是没有失败，季节性的方法与其他方法一样．也有其内禀的限制；交易商眼前实际关注的可能就是时机的选择问题以及反季一节性价格变动问题。日常和长期交易难免都有衰退和泛滥的基本问题。例如，有些夏天会比较炎热比较干燥，也就有更多的危急时刻，即使是异常的季节性连续也需要在常识下才能交易得最好，这是一种简单的技术指标，或者是对用来提高选择性和时机选择的当前基本原则的一种基本的精通能力。 
    一个有用的统计样本必须要有多大呢？一般说来都是越大越好。然而从某些用处来讲，“现代”历史可能是更现实的。 比如说，20 世纪 80 年代，巴西作为一个主要的大豆生产商，地位的上升是70年代以来该市场交易模式几乎180度度反转的一个主要因素。相反地，1985年－1991年期间流行的单独依赖通货紧缩的模式在通货膨胀的情形下反而是有害的。 
    在此类历史性转变时期，即期模式相关性之间的时滞现象就可能发生。分析现金市场可以帮助抵消这种影响，但是期货具有的某些特殊的模式，比如那些由交付或者到期日推功的模式，在转变时期可能就会消失了。因此，样本大小和样本本身都必须与它们预计的用处相适应、这些可能是任意一个在 15 年中重复出现了 14 次的模式就一定有用吗？ 
    当然．由一些基本原理推动的模式可以激发更多的自信，但是想知道每个市场中所有相关的基本原理是不现实的。当一个人正确地构建起了季节性模式后，一般就会发现在某些特定日期之间以同样方向反复出现的走势与过去有很大程度的相关性通过一 “束”此类的历史性可靠走势与类似的入市或者离市日期，不仅降低了统计错误的几率，而且还暗示着反复出现的基本情形，还可能在未来再次出现，并且从不同方面，以更长或更短的时间方式来影响市场。 
    季节性模式仅仅描述了市场本身遵从的普通路线，是市场本身的连续性给季节作用提供了基础。 

    编者的评论 市场上散布着我认为是毫无意义的季节性信息。这些信息通常都采取这样的形式：14年中4月13日的X价格有13次都变得更高了。计算机总是能够发现一些这些本性的相关性，然后有些人就想依据这些相关性来进行交易。然而，如果用季节性模式交易的背后并没有合理的因果关系的话，就是让自己处于很冒险的情形了。比如，1998年l月份的玫瑰碗体育场比赛结果似乎就预示着1998年股票市场的下跌，你还想交易吗？     5.6 神经系统网络 
    我四处寻找着一个专家来为本书写关于神经系统网络这部分的内容。神经系统网络的一个问题是它们很复杂，一般都接近曲线拟合程度，并且仅是预测一个市场的价格明天是否会更高或更低就可能费掉你好大的功夫。并且还只有55%的准确率，这是很令人沮丧的一件事，特别是当我觉得用神经系统网络可以做得比这更多时。 
    最后，我碰巧在路易丝·门德尔松（Louis Mendelsohn) 的网页上发现了他并且对自己的所见印象非常深刻。他所写的文章（至少超过50篇）都全部在网页上列出。门德尔松远不止预测明天的价格，他实际上是以一些非常有用的方式使用了神经系统网络。因此，当他同意为本书写理念这部分章节时我非常高兴。他是一个在国际上被称颂的技术分析家、投资软件开发者和金融方面的作家。 

    路易丝·门德尔松：神经系统网络简介 
    跨市场分析和传统的单个市场技术分析的整合在2O世纪90年代及以后对有利润的交易来说是必需的。在今天，有限的单个市场聚焦必须让位于一种更广泛的分析架构，这种分析架构能够致力于当今金融市场的非线性相互依赖关系，1991 年，我首次撰写这个架构时，把它称作“协作市场分析” 。这个方法可以让交易商量度复杂的跨市场关系。评价多个相关市场对一个给定市场的同时冲击，以及度量存在于这些关系中的领先程度和落后程度。 
    神经系统网络是实现协作分析的一个很不错的工具，它们能用来合成迥然不同的数据并发现隐藏在背后的模式和市场间复杂的关系，神经系统网络是真实的，并且确实是有用的。事实上，它们在处理跨市场间大量数据方面能非常出色地工作，神经系统网络在金融领域中，由于其具有的量度微妙关系的能力和探察隐藏在无数相关的市场间的模式的能力而成为一个重要的数学工具。没有它，一个交易商怎么可能同时检查过去10年5个、10个或者15个相关市场的价格数据以辨明这些市场对某一特定市场的影响效果呢？ 
    此外，通过对神经系统网络的使用，金融预测就变得可能，交易商在金融市场中就能够得到一个可以预期的，而不仅仅是回顾性的有利地位。任何人只要看一下价格图表就能够告诉你市场过去是在哪里，但真正的利润则在于正确地预测市场未来的方向！通过把神经系统网络应用到跨市场分析中，交易商就可以真正地预测金融市场，就像气象学家预测飓风可能会有的路径一样：预测永远不会100 ％正确，永远不可能。但是从在不确定的情形下做决定的立场看，它是迈向正确方向的主要一步。 
    要把跨市场分析包含进你的交易计划并不需要改变你的交易风格，或者停止使用工作得很有效的单个市场指标，跨市场分析可以用来增加存在的单个市场途径。 
    为了帮你识别单个市场分析和跨市场分析，请把你的一只手盖到一只眼睛上。突然间，你周围的视线就缩小了很多。并且你对整个环境的领悟能力也大大降低，这就是单个市场在今天的金融环境中的情形。现在把你的手移开，那么你周围的视线马上就恢复过来：这正是跨市场分析能做的：开阔你的视野。 

    1．神经系统网络启蒙 
    我想粗略地介绍一下什么是神经系统网络以及怎样把它们应用到金融市场中去。这里着重要讲的是神经系统网络应用于金融预测的范例、体系结构，以及对训练和测试制度的作用。 
    神经系统网络通过在神经元之间传输信息来“学会”解决问题。这些神经元都是神经系统网络中的基本处理单位，一个神经系统网络一般都包含几层神经元。由网络体系结构确定需要几层神经元、每层需要多少神经元、它们是怎么联系起来的、需要使用什么样的传递函数等等。存在着无数的学习范例，包括金融分析中很流行的两个。第一个流行的范例是周期性发生的向后传播网络，它通过带有事实的指令得到暂时的信息。第二个范例是向前供给向后传播网络，它通过向后传播误差来进行训练。在这些误差中，暂时的信息通过使用一张预先处理过的数据“快照”译码成输入的数据。典型的向后传播网络体系结构如图5-7所示。这个范例在这里用来解释网络体系结构。 
    向后传播网络由一个输入层、一个或以上的隐藏层和一个输出层组成。输入层含有与每个独立的输入变量相关的神经元；输出层对每个将要预测的相互依靠的变量都有配套的神经元；而隐藏层则含有把输入层和输出层连接起来的隐藏神经元。各层之间一般都是完全连接的，一层中的每个神经元都与邻近层的神经元相连。 
    与每个输入神经元相关联的值被向前输入到第一个隐藏层的相关神经元，然后乘上一个适当的权重，加总起来，经过一个传递函数产生一个输出。来自第一个隐藏层的输出接着就要么被向前送入第二个隐藏层，要么就直接被送入只有一个隐藏层的网络的输出层。输出层的输出结果就是该网络做出的预测。 
    隐藏层的神经元数是通过实验确定的，对任何一个类似股票或期货价格预测的非线性问题，网络至少需要有一个隐藏层．此外，传递函数应该是一个非线性的、可以不断微分的函数，比如 s 形的，允许网络执行非线性的统计模拟。图 5－8 介绍了一个隐藏神经元的例子。 
    输入数据选择和处理 神经系统网络建立在开发者对现实世界的输入和输出之间关系的理解的基础上。作出的决定必须与将要预测什么以及网络需要什么样的输入数据有关。“无用输入，无用输出”也同样适用于神经系统网络对金融市场的认识以及对各种工其的使用，比如寻找各相关市场间的关联的基本成分分析，对于正确地选择输入数据都是必需的，一旦输入数据被选出后，就必须进行加工。通过减小网络的输入，可以使认识变得更简单。两种被广泛使用的加工方法就是我们所知的“转化”和“统一化”：转化是通过对原始数据输入的操作，向网络产生一个单精度的输入，统一化则把输入的单精度数据转化，均匀分布，并把这些数据缩放以匹配输入神经元的范围。 
    在神经系统网络的许多应用中，转化包含着对输入数据的代数的和统计的操作：在金融预测应用中，有着各种各样的用来解释市场行为的技术指标，这些指标都可用作转换的工具。预处理后的输入可能会含有差别。比例，以及开盘、最高、最低、收盘、成交量及开盘利息原始数据的移动平均等。输入层中的每个神经元都代表着一个经过预处理后的输入。 
    既然对于某些特定的应用来说，肯定存在一些更好的转化和统一化方法，我们就可以自己探索各种各样的方法。一旦选定了网络体系结构，并且输入的数据经过选择和预处理后，就必须选择数据事实。 
    事实选择 事实是以一行相关的数字表示的，在这行数字里，第一个i数字与i网络输入相关，第j个数字与j网络输出相关。一堆相关的事实组合就叫做“事实集”。如果两个事实有完全相同的输入和输出值，那么就只能有一个事实被归到事实集中。一旦定义了这个事实集，在大多数金融应用中，它就会被分成一些相互排斥的训练和测试子集。 
    向后传播的网络以两个模式运作：一个是学习模式，网络使用来自训练集的事实，通过改变它们的权重来更改它的内在表达：另一个就是回忆模式．网络处理来自测试集的输入。并利用先前学会的表达产生相关的输出。应该把测试集对各种训练网络的相对表现用来决定哪个网络包含进金融应用中。 
    训练和测试 一旦事实被选定后、就在训练期间把它连续地引入网络。允许网络在模拟一个问题时采用内在表达的权重，这些权重一般都初始化为一些比较小的随机分配的权重。如果初始的权重被设置成相同的值．网络可能就永远无法学习了，因为误差的改变与权重值是成比例的。每次通过训练集时，网络都对每个输出层的输出计算实际输出与理论输出之间的误差大小，然后这些误差就通过网络一层一层地向后传播，并且为了使与每个输出有关的整体误差最小化，还需要不停改变神经元之间的权重关系。 
    每次权重改变时，网络就在表示整体误差空间的多维表面上迈一步：在训练期间，网络就在表面上穿行，力图找到最低点或者最小误差点、权重的改变与被叫做“学习速率”的训练参数成比例，在训练过程中可以调整的其他训练参数包括温度、收入和噪音等。 
    有了各种训练参数、预处理方法和可以探索的体系结构的配置，就需要一个结合了测试和训练的自动的训练和测试制度。类似于遗传的运算法则和模拟退火工具。这个制度可以加速对这些参数空间的寻找过程。遗传运算法则对很多参数优化任务来说都是很有效的。在训练期间，模拟退火通过引入一个影响学习速率的变化的温度条件来使学习速率的调整自动化。温度高时，学习速率就很快，而当温度降下来时，由于网络要了结一个解决方案，学习速度就降下来。 
    过度训练 过度训练与基于惯例的交易系统曲线拟合类似，是开发神经系统网络时必须避开的主要缺陷之一。过度训练在网络存储细微差别和训练集合的特质时发生，会减弱综合新数据的能力。当过度训练发生时，虽然网络在训练集的表现比较好，但在样本外的测试集以及之后的实际交易期间的表现就会比较差。为了避免过度训练，网络训练应被预定的间隔周期中断一下，以回忆模式继续运行测试集，并根据预定的误差标准来评估网络的业绩。然后训练再从原来的中断点开始重新进行。这个自动化的过程不停地反复，直到测试集的表现开始下降。意味着网络开始过度训练了。之后再进一步评价所有符合误差标准的中间结果。 
    误差统计 另一个重要的网络设计决策关系到使用哪种误差统计方法进行训练和测试。一种测度方法可能是类似移动平均值的实际统计计算与网络输出之间的差别。对测试集中的每个事实都要进行这种差别的计算，然后对结果求和，并除以测试集中的事实总数，这是一种标准的误差测度方法，叫做“平均误差”。各种误差测度包括绝对值平均误差、平方和误差和均值平方根误差。选定了一个网络模型后，就需要进行周期性的再训练，利用正在进行中的研究来修改输入、输出、体系结构和测试训练过程的全部工具，以便提高网络表现和预测的正确性。 
    一个有效的神经网络金融预测应用的设汁是无法预料的，除非你有相当多的交易经验、编程和数学方面的专门知识，以及能够投入到这个任务上的时间。成功的神经系统网络开发是对“艺术”和“科学”两者的结合。即使是对于一群共同工作的专家来说，这种努力也是极其耗费时间和体力的。 
    以我的经验来说一下。1991年，我公司的研究开发部门技术预测群在进行了20世纪80年代中期开始的跨市场分析实验后，引进了跨市场分析的优势软件。为了预测市场走势、移动平均和第二天各种金融期货市场的价格，该优势软件把神经系统网络应用到了跨市场分析中。目前，交易商可以从跨市场分析受益的通货、利率市场、股票指数和能源组合有21种惯例定制优势程序，不需要我们再另外去发明车轮或者必须成为一个尖端科学家了。 

    2. 实际应用 
    被交易商广泛用来识别走势的简单移动平均。由于其数学结构而被作为一个滞后指标、几十年来这个限制都向技术分析家们提出了挑战，针对减小滞后的不断研究形成了对这个相对简单但有效的技术指标的稳定的修改。（这些在第 8 章进行了详细介绍） 
    移动平均启蒙 移动平均使价格的波动变得平滑以展示潜在的走势方向。在一个典型的移动平均系统中，会产生一个包含有两个移动平均或者一个价格一个移动平均的交叉振子。当一个指标越过或者跌破另一个指标时，入市和离市点就得到确定。例如，交易商可能会依据道氏的5日移动平均和20日移动平均方法来确定入市和离市点。 
    移动平均在突破点时反应仍然比较慢，传统的移动平均系统一般在市场方向的变化发生后进入或退出交易，通常是在几天之后给你利润．但也可能把盈利交易变成亏损交易。此外，交叉系统在盘整的或者没有走势的市场中一般都会产生错误的信号，在移动平均线互相交叉因而改变买卖信号触发时造成双重损失。 
    移动平均值的大小可以通过系统测试进行优化以使它们配合每个市场的价格行为，并找到可以捕获该市场“突破点”的最佳交叉点以及减小滞后。另外，其他的平滑方法可以在连接移动平均线以进一步减小滞后时使用，从而使交易策略对市场中的突然变化更有响应性、这些方法包括使用价格过滤方法，或者移动平均线周围的敏感带和增加第三条移动平均线，这两者都是获利者的最初系统体系结构的一部分。其他广泛使用的方法包括 Bollinger 带和流行的4-9-18日移动平均结合。 
    移动平均的预测 逐渐发展起来更新取代移动平均线的所有关于简单的移动平均方法的变更都已最大程度地接近了我们想要的结果，因为人们试图把它们转换成“预料的”技术指标。然而，即使是更新后的移动平均线也有一个显著的弱点：它的假定过分简单化，就是移动平均值在未来某个时间将会与它今天计算的值一样。基本上说来，这比对移动平均值在未来某个时间段内的简单预测没有高出什么。在这个预测中，该值被假定为与今天计算的移动平均值相等，这在真实世界的交易情形中是极不现实的。为什么不把这个观念再推进一步，从而能真正地预测移动平均值呢？那样的话，它们的平滑优势就能保留，而且它们的滞后就可以被一次性地全部消除。 
    相关市场 另外，通过把跨市场输入引入神经系统网络的设计中，移动平均预测就不受单个市场输入的限制了。比如对中长期国债优势程序的情形来说，移动平均预测的输入考虑了实际中长期国债合约在它们交易最活跃期间的过去 10年中的开盘、最高、最低、收盘、成交量和开盘利息，加上确实对国库券有相当影响的九个相关市场，即中长期国债兑现、纽约轻原油、CRB指数、德国马克、美国美元指数、欧洲美元、纽约商品交易所的黄金、日本日元和标准普尔500指数。 
    既然正确识别走势方向对交易的成功来说很关键，那么走势预洲与走势跟踪相比，为交易商提供了一种新的更有前途的识别走势和方向变化的方法。并且是在它们发生的时候，而不是这个事实之后。把神经系统 网络与跨市场分析结合后，优势通过预测未来4天以上的移动平均进行走势预侧，为达到这个目的，优势需要由五个分立的神经系统网络组成。每个都针对特定的输出变量的预测。一个神经网络预测明天的最高点，第二个预测明天的最低点，第三个预测指示市场什么时候将要有一个最高点和最低点的“神经指数”，第四个网络预测两天后一条收盘时的五日移动平均线的形状，而第五个网络则预测4天后一条收盘时的10日移动平均线的形状。 
    移动平均预测被用来确定走势方向，预测的最高点和最低点则被用来设定入市和离市点以及止损点。这些预测的高-低幅度与传统的单个市场技术分析中的支撑和压力线类似，除了优势对每日幅度的预测是建立在神经网络的识别能力模式与10个相关市场的跨市场分析结合的基础上之外。 
    头寸交易商利用预测的高低点来设定入市点．然后利用随后每一天预测的高-低幅度来紧缩止损。例如，若你作了国库券的多头，而且预期明天市场将会继续上涨。你可能就会设一个跟踪止损，因为明天可能会有一小部分记号会在预测的作为支撑水平的最低点以下，这就降低了过早地由于市场中一天内的波动性而被停出场的可能性，而且仍然能在突发的市场低迷时期保住利润。这种情形发生时，预测的最低点就被跌破了。 
    对第二天的高低点的预测对于每日交易的入市和离市点的确定也很有用，如果预测的指标指示明天市场将会看涨。那么交易商就会一直等到市场向下交易到预测的最低点，然后入市持有一个高出预测的最低点几个记号的多头头寸，收盘时刚好在预测的当天最高点之下。反过来就是进入一个当天看跌的市场持有一个在预测的最高点之下的空头头寸并在预测的最低点之上几个记号时把头寸脱手。这种作法在一天内重复多次。 
    编者的评论 显然，可以多次操作神经网络，门德尔松所说的“你必须完全理解自己所做的一切”这句话完全正确，既与神经网络有关，也与金融模拟有关，当你阅读并且完全理解了随后的章节后，可能就会认识到还有大量未使用的领域可以应用神经网络，比如离市和头寸调整等。 

    5.7 万物皆有序 
    万物皆有序这个观点是非常流行的。人们想要知道市场是如何运作的，因此对他们来说很希望能够找到一些基本结构。当然他们相信，一旦知道了基本结构，就能够预测市场运动，在很多情形下，这种理论还会更精确，因为他们试图预测市场突破点。这自然对大多数人持有的力图准确和控制市场的心理偏向很有吸引力。因此，他们想要捕捉市场突破点。此外，这对公众来说是一个高度适于销售的观点。关于市场秩序方面存在着大量不同类型的理论，包括甘氏理论、Elliott波动、占星术理论等。 
   我自荐来写本章的这部分是因为：(1)某一市场秩序理论的专家在另一个市场中并不一定是专家； (2）专家们看上去好像更关心怎样证明或者反驳他们的理沦，而不是是否可将这个理念用于交易的问题。因为我相信，几乎任何一个理念都是可交易的，所以我认为让我自己概括性地来讨论这些理念并指出怎样交易它们会更简单。 
    从基本上说，有三个理论假定市场有一定程度的秩序，所有这些理念的功能都是预测市场的突破点：在讨论它们时我在整体上做了一些过度简化，要求每一个专家在所描述的各种理念中都可以付款延期。 

    5.7.1 人类行为有一个周期 
    第一个理念认为市场是人类行为的一个函数，并且人类的动机可以用一个特定的结构来描绘。这个类型最著名的结构是 Elliott 波动理论，这个理论假定恐惧和贪婪的冲动遵从一个特定的波动模式，市场基本上被认为是由五个向上的波浪和其后的三个修正性波浪组成。例如，市场中主要的上冲波浪是由五个向上的波浪（波浪2和波浪4以相反的方向）和随后的三个向下的波浪（中间一个波浪以相反的方向）组成的。每个波浪都有其独特的性质，五个波浪系列中的第三个大波浪是最可交易的。然而，理论变得越来越复杂， 因为波浪中还可以有波浪。换句话说，存在着不同量级的 Elliott 波浪。比如，大变动的第一个波浪是由另一个有五个波浪和随后的三个修正性波浪组成的整个序列构成的。Elliott实际上确定了九个种类的波浪大小，从庞大的超周期波浪到亚微级的波浪。     
    某些规则有助于 Elliott 波动理论家作市场决策。因为波浪可能被扩大或压缩并且存在着一些模式差别，规则也有差别。这些规则和差别的本质超出了本书讨论的范围，但这些规则确实能让你接近那些可以交易的市场突破点。 

    5.7.2 物质系统在可预知的模式中影响人类行为 
    第二个认为市场有秩序的理念建立于宇宙中物质系统的各个方面。着眼于物质系统的逻辑有以下假定： (1)市场运动建立在人类行为上； (2)人类行为在物质上和情感上同时受到各种物质系统和它们释放出的能量的影响； (3)如果这些物理能量模式是合理的话，那么它们对市场应有强烈的可预见的影响。 
    例如，科学家已经证明太阳黑子有周期性运动。太阳黑子实际上是来自太阳电磁能量的释放，并且对地球可以有很深刻的影响。 
    大量的太阳黑子活动会造成大量带电粒子受地球磁气圈的控制，这看上去好像是保护了地球免遭来自太阳的一些有害影响。此外，你可能会发现，如果这个理论是真的话，太阳黑子活动最剧烈的期间看上去好象与文明的最高程度有关。我们目前就处于其中的一个。对比起来，太阳黑子活动微弱期间则好像与被冠以的文明退化相关。显然，如果这样一个理论是正确的，而且如果太阳黑子活动是可预见的话，那么我们就会期望太阳黑子活动对市场中发生的行为有强烈的影响。 
    人类多次试图通过建立在类似太阳活动的物质系统基础上的努力来把市场联系起来，并籍此预测市场。把许多最佳情形的例子集中起来向他人或你自已证明理论的正确性是非常简单的。我已经看到这种情况发生了上百次。因为存在着一种简单的知觉偏向，仅仅通过几个精选的例子就可以说服人们某些关系。然而，理论和现实之间通常存在着非常大的区别。 
    约翰·内尔森(John Nelson)是一个无线电传播方面的专家、他能够以88%的准确率预测 6 小时间隔的无线电传播质量。他是通过行星的校准做到的，几个市场研究人员曾经经历过1940年－1964年间最槽糕的暴风雪日子，并对暴风雪开始的前10天到后lO天内道琼斯工业平均指数变化的百分比进行了统计，他们发现这一指数在暴风雪开始的前两天一直到后3天在统计上显示出显著的下降而且在新月和满月期间。这个影响更是被放大了，这期间的大部分时间，股票市场在已经有下降倾向时的表现是看跌的。 
    1989年3月5日，一次巨大的 x 射线闪耀在太阳表面爆发，并且持续了137分钟、使监控它的设备的传感器超负荷，而且在它发生的范围内，明显可见一束太阳黑子。3月8日，太阳质子流动开始，并且大量的这种离子开始以太阳风的形式流向地球，一直持续到3月13日。地球在设得兰群岛的磁性监控器记录了每小时 8 度之多的磁性变化，而正常的偏差只有0.2度，电源线、电话线和电缆网络都有巨大的波动。无线电传播和人造卫星之间的通信也被严重破坏。加拿大的变压器超负荷，并且百万多人在突然间被断了电然而这种特别的闪耀对太阳来说决不是一个特殊的事件。 
    1989年3月5日－3月13日之间的太阳闪耀相对于太阳的能量来说还是小的，但确实是本世纪记录中最大的一次，比内尔森记录的任何一次暴风雪都要大。因此问题显然就在于，它对市场有什么影响？我能给你的最好的回答是，它对市场根本没有影响。 
    然而，尽管存在着一些相反的例子，还是让我们假定这些物质实体的活动有一些节奏。并且它们确实对市场有轻微的影响。例如，也许它把对市场的“正确”几率从48%提高到了52%。这大概与拉斯维加斯的纸牌计数器得到 21 点的几率相同，而卡西诺纸牌游戏却踢出了计数器。因此，物质系统对市场中的秩序的解释也是一个可交易的理念。 

    5.7.3 宇宙有一种神秘的数学秩序 
    第三个认为市场有秩序的理念为了寻找答案而探究了数学方面的内容，它断定存在着一些“有魔力的”数字，并且这些数字之间的关系会影响市场。例如，谣传毕达哥拉斯是在一个古老的“神秘学校”受到“宇宙中所有的规律都是建立在数学和几何学的基础上”这种教育的。甚至，某些“有魔力的”群体和宗派好像一直在传播着这种观念：当前正被很多追随者推崇的甘恩(W.D.Gann)的工作，也是建立在数学秩序上的。 
    基本上说来，数学秩序理论是建立在以下两个假定基础之上的： (1）某些数字在预测市场突破点时要比其他数字更重要；(2)这些数字在价格水平方面和时间方面，比如什么时候该预测市场有一个变化，都很重要。举个例子：假设你相信45,50,60,66,90,100,120,135,144,618 等数字是有魔力的数字，你要做的事情就是找到那些”有意义的”最高点和最低点。并把这些数字应用到其中，当然，同时还要着眼于时间和价格，你可能会预期市场有比如 0.50，0.618 或 0.667 这样的修正。此外，还可能预期你的目标价格会在45天内或 144天内或者一些其他有魔力数字的日子内达到。 
    如果你有足够多的魔力数字，就可以在既定的事实之后计算并效验出很多预测。然后你就可以把这些预测延伸到未来，有些可能真的会产生效果。这种情况有时是会发生的，如果你有足够多的魔力数字可用的话。比如，如果你的房子里至少有33人，那么找到两个有相同生日的人的几率是相当大的。尽管有些人可能就会得出那样的结论，然而，这并不一定表示这个共同的日子就是一个有魔力的数字。 
    就让我们假定这些数字确实是存在的。也让我们假定它们是不完美的，但是它们确实能提供你预测的可靠度．只是这种情沉要比正常几率还少、例如，有了魔力数字后，你可能会预测道琼斯工业平均指数可能在7月23日有一个大的突破，你估计这个预测的可靠度是 55 % ：如果你有这样的优势，那么就“可以产生一个交易事件。 

    5.7.4 小结 
    这三个关于市场秩序的理念的相同点是什么呢？它们预测的都是突破点，突破点在大多数情形下，都能给交易商进入市场的准确信息。在某些情况下，它们也能给出利润目标和什么时候离开市场的指示。在第8章你会学到在一个入市是完全随机的交易系统中也可能赚到钱。因此，如果有任何一种预测方法给了你比正常几率预期高的预测市场的结果，那么进行这个交易就有一定的优势。 
    我们应怎样用这类预测来进行交易呢？首先，你可以利用预期的目标日期作为入市的过滤器，而不去管你给这个日期多大的时间偏差。因此，如果你的方法预测了在7月23日市场有一个突破点，并且可能的日期偏差是1 ，那么你就应该在7月 22日和7月24日之间寻找入市信号。 
    第二，你必须指望市场告诉你在你入市之前市场正在变动。这个变动本身应是你的交易信号。最简单的交易方法就是在你预期有变动的窗口中寻找一个波动性的突变信号。例如，假设过去10天中的每日平均价格幅度，比如平均真实幅度是4个点；你的信号可能是1.5倍于这个幅度，也就是6个点。那么，从昨天的收盘起你就会开始占有6个点的变动。利用适当的止损、离市和头寸调整就可以控制此次交易。这些在随后的章节里会有讨论。 
    交易这类市场秩序理念获利的关键与正确交易任何理念的关键是一样的。首先，在你的理念并不起作用时，需要好的离市来保护自己的资本，并且在它起作用时创造一个高的回报。其次，你需要适当地调整头寸以配合你的交易目标。因此，即使此类理念只帮你提高了1%的正确率，你仍然能够通过交易它们来获利。然而，如果你不重视这类系统的预测部分，就是说放弃了控制和正确的需要，而只关注离市和头寸调整，也应该能达到不错的效果。
    5.8 总结 
    本章的目的是向你介绍一些不同的理念，你可以根据自己的信念用它们在市场中交易或投资。我并没有说这些理念中有哪一个比其他理念更有效或更有价值，此外，我对这些理念也并不表示任何个人偏向。我总结此章的要点只是为了向你们说明这里有多少种不同的观点[5][1]。 
    以汤姆·巴索开始，通过对走势跟踪的讨论，他简单地发表了自己的看法，市场偶尔会长时间地朝一个方向或走势变动。这些走势可被捕获并形成了一种交易类型的基础。其中的基本哲学是要找到一个标准来确定在市场开始有走势时沿着走势方向入市，然后在走势结束或者信号被证明是错误时离市。这是一种很容易遵循的技术，如果你理解其后的理念并始终如一地跟随就能赚到不少钱。 
    查尔斯·勒博讨论了第二个理念：基本面分析。这是对市场中供求关系的真正分析，而且很多学术界人士认为这是能用于交易的惟一一种方法：这个理念一般确实能给你一个价格目标，但你的分析或者一些专家的分析可能与价格的真正行为没有任何关系。 
    然而，有些人用基本数据交易得很不错，这是另一个你可以选择的方案、，如果你想遵循这个理念，查尔斯给了你七条可以遵循的建议。然而，他只讨论了基本面分析在期货市场中的应用，而未讨论其在股票权益方面的应用，这在后边的章节中有所涉及。 
    接下来，杰里·托普克讨论了季节性走势的理念。季节性分析是建立在某些产品的基本质量在一年中的一些时期标价会较高，而在另一些时期标价会较低的基础上的。结果．形成了一个结合了基本面分析中的供需分析和走势跟踪下的时机选择价值的理念。如果你确信对任何已找到的季节性走势有一个可资利用的理由，那么它就是另一种入市方法。 
    凯文·托马斯是国际金融期货交易所的场内交易商，他谈论了期货价差。价差的优势在于，你是用产品之间的相关性做交易而不是产品本身。因此，你可以获得那些通过其他方法不可能得到的新机会。凯文在他的讨论中给出了一些奇妙的有关价差的例子。 
    雷·凯利以一种非常幽默和巧妙的方式介绍了套利。就是寻找有限的机会窗口。当这个窗口开着的时候，机会就像是“天上掉下的馅饼”。然而，这扇窗户迟早是要关上的，套利者必须寻找新的机会。雷给出了很多有关这类窗口的例子，还讲了一些他寻找这类窗口时经受挫折的幽默故事。 
    神经系统网络在某种程度上还代表着一种技术而不仅仅是一种理念、．我们可以训练计算机．让它们来进行预测，就像路易丝·门德尔松专家向我们证明的那样。正如门德尔松所建议的，如果这个预测与其他一些交易技术结合起来的话，就可以进行一些很有意思的交易。然而，我认为神经系统网络的重点一定是在能使人们赚钱的领域内，比如离市和头寸调整，而不是在刺激人们偏向的领域。 
    最后介绍了很多市场有秩序这样一种理念。很多理论宣称能知道市场的某些秩序。主要存在三种类型的秩序理念： (1）依据人类情绪的波动； (2）依据大的物理事件影响人类的行为； (3）依据数学秩序。这些理念中有很多可能只有一点点或者根本没有真实性，但是它们都可用来在交易中获利，正如随机的入市交易也可能获取利润；在最后一部分讨论中，如果有哪个秩序理念吸引你的话，你就应该学会怎样使用它并发挥你的优点。这样的理念对那些觉得在他们决定交易之前必须首先知道市场怎样运作的人来说可能是极有用处的。
    2[1] 期望收益在下一章会详细讨论。它是你作为一个交易商或投资者必须知道的最重要的专题之一。 
    [2][2] 可以通过以下地址找到汤姆·巴索:  [url=mailto:tom@trendstat.com]tom@trendstat.com[/url] 
    [3][3] 商品期货贸易管理委员会要求商品交易顾问在其广告或公开性文件中做出过去的结果不影响将来结果的声明。 
    [4][4] 你可以打下述电话联系到查尔斯·勒博：310-791-2182 
    [5][1] 我并没有介绍很多理念．比如转手倒卖、统汁交易、逆走势跟踪、套期保值等，仅仅是因为这样做会使本章涉及的内容比计划的更多。      丁圣元先生曾经说过一段话
    如果一本书真的值得读一读，就总要有新意。所谓新意，指的是和我们惯常的思路、立场和做法不同。只要这新意言之有理，言之有据，那么越是和你习惯不同，对你的价值就越高，启发意义就越强。 
    我们要留神，读书的时候总是不知不觉的顺着自己的习惯、自己的思路理解过去，结果得到的往往是自己的版本，而不是原本的意味，很可能错过微言大义。 
    人生自我改进的道路仅有两条，一条是从自己的经验和错误中领悟并汲取教训；另外一条就是借助他人的思想和经验教训来启发自己。这两条道路都有一个共同之处，当事人必须确实领悟到和惯常的、旧有的思维模式、行为模式截然不同的地方，所谓今是而昨非。因此，旧系统之外的新思想、新方法、新资源是改变现有人生机遇的唯一机会。 
    投资者都需要在市场上实际操作，难就难在实际操作。首先，投资好比选美，但是不能按照自己的标准，而是要按照流行的标准来，问题是标准时时在变；其次，在搜集信息和研究决策时，操作者主要依靠理性分析，但是一旦入市，贪婪和恐惧就不知不觉抢过了舵把。      读书的方法 
    张五常    新年时节，送些甚么给学生呢？就送他们一些读书的方法吧。
　　首先声明，我要谈的是为知识而读书的方法，不是为考试而读书的方法。后者，香港的学生都是专家——猜题目、背课文之能，世间少有。但为知识而读书可以帮助考试，为考试而读书却未必可助知识的增长。知识是读书的目的（An End）；考试只是一个方法（A Means）。然而香港学生（或教育制度），却很显然地将这两佯东西颠倒过来。
　　我可在四个大前提下给学生们建议一些实用的读书方法。若能习惯运用，不但可以减轻考试的压力，而对更重要的知识投资会是事半功倍的。

　　一、以理解代替记忆
　　很多人都知道明白了的课程比较容易记得。但理解其实并不是辅助记忆——理解是记忆的代替。强记理论不仅是很难记得准确：当需要应用时，强记的理论根本无济于事。明白了理论的基本概念及含义，你会突然觉得你的记忆力如有神助。道理很简单，明白了的东西就不用死记。但理论的理解有不同的深度，也有不同的准确性。理解愈深愈准确，记忆就愈清楚，而应用起来就愈能得心应手。所以读书要贯通——理论上的不同重点的联带关系要明白；要彻底——概念或原则的演变要清楚。
　　要在这些方面有显著的进步易如反掌，而学生也不需多花时间。他只要能改三个坏习惯，一年内就会判若两人。
　　第一个坏习惯，就是上课时“狂”抄笔记。笔记是次要、甚至是可有可无的。这是因为抄笔记有一个无法补救的缺点——听讲时抄笔记分心太大！将不明白的东西抄下来，而忽略了要专心理解讲者的要点，是得不偿失。我肯定这是一般香港学生的坏习惯。例如好几次我故意将颇明显的错误写在黑板上，200多学生中竟无一人发觉，只知低着头忙将错误抄在笔记上。
　　笔记有两个用途。①将明白了的内容，笔记要点。但若觉得只记要点都引起分心，就应放弃笔记。明白了讲者的内容是决不会在几天之内忘记的。很多讲者的资料在书本上可以找到，而在书本上没有的可在课后补记。老师与书本的主要分别，就是前者是活的，后者是死的。上课主要是学习老师的思想推理方法。②在上课听不懂的，若见同学太多而不便发问，就可用笔记写下不明之处，于课后问老师或同学。换言之，用笔记记下不明白的要比记下已明白的重要。
　　第二个坏习惯，就是将课程内的每个课题分开读，而忽略了课题与课题之间的关系，理解就因此无法融会贯通。为了应付考试，学生将每一个课题分开读，强记，一见试题，不管问甚么，只要是似乎与某课题有关，就大“开水喉”，希望“撞”中——这是第二个坏习惯最明显的例子。
　　要改这个坏习惯，就要在读完某一个课题，或书中的某一章，或甚至章中可以独立的某一节之后，要花少许时间去细想节与节、章与章、或课题与课题之间的关系。能稍知这些必有的连带关系，理解的增长就一日千里。这是因为在任何一个学术的范围内，人类所知的根本不多。分割开来读，会觉得是多而难记；连贯起来，要知要记的就少得多了，任何学术都是从几个单元的基础互辅而成，然后带动千变万化的应用。学得愈精，所知的就愈基本。若忽略了课题之间的连贯性，就不得其门而入。
　　第三个坏习惯，主要是指大学生的，就是在选课的时候，只想选较容易的或讲课动听的老师。其实定了某一系之后，选课应以老师学问的渊博为准则，其他一切都不重要。跟一个高手学习，得其十之一、二，远胜跟一个平庸的学得十之八九。这是因为在任何一门学术里面所分开的各种科目，都是殊途同归。理解力的增长是要知其同，而不是要求其异。老师若不是有相当本领，就不能启发学生去找寻不同科目之间的通论。  　　二、兴趣是因思想的集中而燃烧起来的
　　我们都知道自己有兴趣的科目会读得较好。但兴趣可不是培养出来的。只有总想能在某科目上集中，才能产生兴趣。可以培养出来的是集中的能力。无论任何科目，无论这科目是跟你的兴趣相差多远，只要你能对之集中思想，兴趣即盎然而生。
　　对着书本几小时却心不在焉，远比不上几十分钟的全神贯注。认为不够时间读书的学生都是因为不够集中力。就算是读大学，每天课后能思想集中两三小时也已足够。要培养集中力也很简单。第一、分配时间——读书的时间不需多，但要连贯。明知会被打扰的时间就不应读书。第二、不打算读书的时间要尽量离开书本——“饿书”可加强读书时的集中力。第三，读书时若觉得稍有勉强，就应索性不读而等待较有心情的时候——厌书是大忌。要记着，只要能集中，读书所需的时间是很少的。
　　将一只手表放在书桌上。先看手表，然后开始读书或做功课。若你发觉能常常在30分钟内完全不记得手表的存在，你的集中力已有小成。能于每次读书对都完全忘记外物1小时以上，你就不用担心你的集中力。

　　三、问比答重要
　　很多学生怕发问的原因，是怕老师或同学认为他问得太浅或太蠢，令人发笑。但学而不问，不是真正的学习。发问的第一个黄金定律就是要脸皮厚！就算是问题再浅，不明白的就要问；无论任何人，只要能给你答案，你都可以问。
　　从来没有问题是太浅的。正相反，在学术上有很多重要的发现都是由三几个浅之又浅的问题问出来的。学术上的进展往往是靠盲拳打死老师傅。很多作高深研究的学者之所以要教书，就是因为年轻学生能提出的浅问题，往往是一个知得太多的人所不能提出的。虽然没有问得太浅这回事，但愚蠢的问题却是不胜枚举。求学的一个重要目的，就是要学甚么问题是愚蠢或是多余。若不发问，就很难学得其中奥妙。
　　老师因为学生多而不能在每一个学生身上花很多时间。认真的学生就应该在发问前先作准备工夫。这工夫是求学上的一个重要过程。孔子说得好：“知之为知之，不知为不知，是知也！”要分清楚“知”与“不知”，最容易就是做发问前的准备工夫。这准备工夫大致上有三个步骤——
　　第一、问题可分三类——A、“是甚么”（What），B、“怎样办”（How?），C、“为甚么”（why）。学生要先断定问题是那一类。A类问的是事实：B类问的是方法：C类问的是理论。问题一经断定是那一类，学生就应立刻知道自己的“不知”是在那方面的，因而可免却混淆。若要问的问题包括是多过一类的，就要将问题以类分开。这一分就可显出自己的“不知”所在。第二、要尽量去将问题加上特性。换言之，你要问的一点是愈尖愈好。第三、在问老师之前，学生要先问自己问题的答案是否可轻易地在书本上找到。若然，就不应花老师的时间。大致上，用以上的步骤发问题，答案是自己可以轻而易举地找到的。若仍须问老师的话，你发问前的准备工作会使他觉得你是孺子可教。

　　四、书分三读——大意、细节、重点
　　学生坐下来对着书本，拿起尺，用颜色笔加底线及其他强调记号。读了一遍，行行都有记号，这是毁书，不是读书。书要分三读。
　　第一读是快读，读大意，但求知道所读的一章究竟是关于甚么问题。快读就是翻书，跳读；读字而不读全句，务求得到一个大概的印象。翻得惯了，速度可以快得惊人。读大意，快翻两三次的效果要比不快不慢的翻一次好。第二读是慢读，读细节，务求明白内容。在这第二读中，不明白的地方可用铅笔在页旁作问号，但其他底线或记号却不可用。第三读是选读，读重点。强调记号是要到这最后一关才加上去的，因为哪一点是重点要在细读后才能选出来。而需要先经两读的主要原因，就是若没有经过一快一慢，选重点很容易会选错了。
　　在大学里，选择书本阅读是极其重要的。好的书或文章应该重读又重读；平凡的一次快读便已足够。在研究院的一流学生，选读物的时间往往要读书的时间多。
　　虽然我在以上建议的读书方法是着重大学生，但绝大部分也适合中小学生学习。自小花一两年的时间去养成这些读书的习惯，你会发觉读书之乐，实难以为外人道。 
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