第7章　基于时间因子所进行的趋势运算

所有识别趋势方法的目的都是要消除市场中潜在的噪声，也就是去除那些看起来似乎毫无意义的古怪行情，以便找到当前价格运行的正确方向。但是，趋势的判断对时间序列的依赖还是比较高的，其受到短期事件和长期政策的影响，而且在任何时候，都可能有存在一个以上的趋势。作为一名交易者，你要寻找最强的或最主要的趋势；此外，你又要寻求一系列的短线走势，这里没有“正确”或者“错误”的趋势，你只能在利益和妥协当中进行选择。

用于揭示特定趋势的技巧取决于是否存在已知的、潜在的趋势特征。那么，股票或期货市场中存在明显的诸如旅游业或咖啡价格那样的季节性或周期性的要素吗？抑或是，基于偿还债务的成本或利息的收入，这些市场能够对长期的货币政策做出反应吗？其实，如果你知道更多导致当前行情趋势的原因，那你就能够选择最好的判明趋势的方法以及相应的计算周期。

在第6章中，我们利用回归方法试图发现单一价格系列的方向（根据一个金融工具的行情和相关时间因子）、两个市场之间的相关性以及两个相似的金融工具和多样化市场的排序方法。一旦你知道两个数据之间所存在的基础相关性，那就可以依据另外一个标的资产的价格和相关经济数据而推导出某种基础资产的价格运行模式。相对于之前已经看到的数据（也就是说，历史数据范围内的价格）而言，前述这些方法的预测质量是最好的。而当所预测的价值超出了之前的范围时，相应预测的可靠性就会降低。笔者将在本章探讨最受欢迎的趋势模型，同时忽略趋势生成的原因，并且对价格的运行过程进行平滑处理，从而发现某种趋势的方向。