6.11　测度行情的相对强弱性

线性回归的自然应用程序之一就是相对于另一类金融工具的市场行情走势，来比较和衡量某种金融工具走势的强弱程度，例如我们可能想问：“哪只股票的行情领先，惠普还是戴尔？”其实，于相同周期之内所测度的线性回归的斜率就是一个对一组金融工具的行情进行比较以及排序的完美指标。图6-17显示了四家制药公司的股票价格，它们是安进公司（AMGN）、强生公司（JNJ）、默克公司（Merck）以及辉瑞公司（PFE）。那么，这些公司中的哪个企业的股价在过去60天的走势是最强劲的？毫无疑问，是位于图形底端的辉瑞公司，但是，哪个是股价走势最弱的公司尚不明朗。

图6-17　2010～2011年1月四家制药公司的股票价格

为了进行正确的排序工作，我们最好将股票价格变为指数，设基期数值为100。实际上，只对股票而言，指数并不是必需的；但是，如果你是将股票和期货的数据混合在一起，或者你只使用期货数据，那么你就需要使用指数数据且对相关交易单位使用同一符号。图6-18显示了指数化的股票价值，其基期价值是100。

图6-18　价格的指数化模式，其初始值为100，此种形式在相对绩效的测试方面给出了一个更好的视角

一旦对股票价格进行了指数化处理，那么，于相同的计算周期之内，我们要应用滚算的线性回归斜率，并将其加入每一个金融工具的行情之中，而当前范例的周期为60天。图6-19显示辉瑞公司股价的波动率最大，因为其斜率自高向下的变化幅度要大于其他三家公司，而每只股票的行情走势都有最强以及最弱之时。在图6-19的右侧，辉瑞公司股价的走势最为强劲，然后是安进公司、默克公司以及强生公司。在第13章中，相应的交易技巧将被用于创建一个典型的市场中性策略，此策略的基础是买入最强的股票，卖出最弱的股票；或者，卖出最强的股票，买入最弱的股票。无论在何种情境之下，相关行情的最强和最弱的表现形式由回归斜率所确定，而不是由移动平均线的趋势所决定。

图6-19　以滚算法求解的线性回归斜率，其显示在60天的滚算周期之内，每个公司股价的走势在一年当中都有一个从强到弱的过程