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通向金融王国的自由之路-第47章

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        的策略。 



           相比之下,短期的移动平均变动比较快。市场的价格要超过5天的移动平均值并不一定要很多天都处 

        于上涨状态,它也可以很快下跌到该平均值之下。 



           道氏是首批提出可以利用移动平均系统的人之一。他既利用了5天的移动平均也利用了20天的移动 



        平均。当5天的移动平均超过20天的移动平均时,就做多头;而当5天的移动平均下跌并低于20天的移 



        动平均时,就反过来做空头。 



           这种类型的系统在走势较纯的市场中运作得很好,然而,它假定了市场只有两个方向:上涨和下跌。 

        然而,市场只在15%的时间有走势而85%的时间都是处于盘整期。因此,在盘整期间这样的一个系统就 



        会不断地受到双重损失。 



           为了克服这个问题。交易商们决定使用三个移动平均。R.C.艾伦在20世纪70年代推广了一种包括 



        4天、9天和18天移动平均的方法。当4天和9天的移动平均都超过了18天的移动平均时,就可以进入 



        市场了。如果大盘是向上的就做多头,大盘是向下的就做空头,当4天的信号回调跌破9天就得到一个离 

        市信号。当4天和9天移动平均都在18天平均的同一侧之前,你无法得到一个新的入市信号。因此,这 



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                                  《通向金融王国的自由之路》 



        种系统给了你一个中立带。 



           移动平均和移动平均系统的种类有无数,例如上述的移动平均、加权移动平均、指数型移动平均、移 



        位型移动平均和适应型移动平均等,每种类型都是用来克服其他类型中存在的特定问题的,但它们自身也 



        都产生了问题。 



           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PerryKaufman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。 



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                                  《通向金融王国的自由之路》 



        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。 



       
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