8.9　选择正确的顺势交易方法和趋势运行的速率

到目前为止，如何正确地选择移动平均线是我们未来工作的一个重点，而目前我们只讨论其普通属性。相对于一项简单的顺势交易策略而言，成功选择一个简单的计算周期并不意味着你能够正确选择相应的交易模式。此外，对于机构交易者或者商业参与者来说，其所偏好的最佳移动平均速率可能与一个活跃交易者的偏好有很大不同。 ^[1] 比如，一个共同基金整体接受入市之新投资的频率一般每个月会有一两次；同样，很多牛饲料的经营者每个月会有一次机会去添置库存，从而锁定价格。在一个月里，3日移动平均线可能会生成5～10个买卖信号，那么，每个信号则相当于相应价格在两天时间的行情走势，这对任何一个寻找入场点位的参与者来说，都是一个无效的工具。其实，10天的计算周期可能为基金公司生成一个买入信号或为对冲公司生成一个最好的卖出信号，非商业性的交易者其实并不担心交易的频率问题，他们只关心相应的收益和风险。

相对于交易者或投机者而言，正确的移动平均速率可以生成最佳的收益绩效，而相关收益可以简单地理解为：最大化的利润或者可能是一个更加复杂的组合收益或市场风险或相应的在场时间。在第21章中，自动化的测试程序可以查找最符合客观条件的相应速率、止损以及其他的交易规则；其中，计算机的应用模式比较重要，但不是必要条件。

顺势交易系统的计算机检测模式或其他交易策略有时会生成高度拟合的解决方案。计算机本身可能会发现，3日移动平均线相较于20日均线略微有利可图且风险稍低，而常识告诉我们，3日均线系统的测试结果在真实交易当中难以实现，因为其运行成本太高。在偶尔的情况下，快速行情可能会导致执行价格远离系统所显示的信号价格，而在较慢的顺势系统项下，相关交易则很少受到不当执行程序的影响。

相对于顺势系统的计算周期而言，季节性因素是占主导地位的。而对于一些旅游以及休闲行业的股票来说，其可能具有高度的季节性；但是，其价格的季节性运行模式可以被一个强大的整体市场趋势所覆盖，标准普尔500指数就是一个很好例证。事实上，应用标准普尔500指数期货以及其成分股票所进行的套利交易大大改变了许多股票价格的运行模式，从而迫使股票与期货之间存在较高的相关性。然而，谷类商品交易者知道，相关价格的运行模式每年都有一个明确的循环周期。在最好的情况下，我们可以期待价格会有一个长期的升势行情，后跟一个短期的、快速的下降行情；但是，并不是所有趋势的速率都可以在这种模式中获取收益。例如，如果上升趋势持续6个月，那么，6个月的移动平均线不会看到任何的下跌行情，因此，我们有必要使用一个不足6个月1/4长度的移动平均周期。而如果计算机测试大范围的移动平均计算周期的结果显示，6个月或更长的时间周期“最好”，那么，较短周期的选择模式应被视为未能捕获季节性的行情走势。

在本章之前的部分中，我们还讨论了一些“正确”的顺势交易方法。多年来的测试工作和许多不同的市场行情表明：不同的顺势交易策略所生成的净收益率差异是很小的，这些差异在相关趋势的速率加快时会变得很大。而其中各类交易策略最重要的区别并不体现在利润上，而是交易的频率、个体收益的规模以及每笔交易所面临的风险。相关的经验表明，顺势交易系统能够得以运行的主要原因是，价格的波动是持续存在的，其中，大部分行情是由政府的利率政策所引发的，而每一个顺势交易系统就是要捕捉前述这些价格的运行模式。

顺势交易之速率的选择模式

第21章将以系统性的方法探讨“最好”的顺势交易模式，这是交易者最有可能选择的交易方法。但是，你也可以通过观察价格图表的方式发现一个合理的选择模式。实际上，两个交易者所看到的往往是不同的趋势：一些交易者倾向于长期的价格走势，而其他交易者则偏重观察较短期的价格运行模式。如果你想不依据计算机而发掘最好的行情趋势速率的话，那你就需要于相应图表的起始和收尾之处标注每一个想要捕捉的价格点位，而相应趋势行情可能几天出现一次，也可能每年只出现三次或四次。

我们使用IBM公司的日间价格图表来进行观测，期限从2000年7月到2002年5月（见图8-26），其中我们在想要捕捉的主要价格运行波段行情的顶部和底部区间画上一个圆圈；另外我们注意到，图8-26上的每一条格网线代表的是一个月，22个月的期限之内总共有8个顶部和底部；那么，价格的平均波段是23/4个月，接近一个季度。因为前述波段值是接近一个收益报告相关的季度值，所以，我们将选择3个月为一个平均波段。根据经验法则的相关理论：前述这一趋势可以将1/4的波段步长作为计算周期而独立运行，如此，移动平均的周期就变成了16天。

图8-26　依据价格顶部与顶部之间平均波幅而确定的移动平均系统的计算周期

接下来，我们将16日移动平均系统应用于IBM公司股票价格所相关的两年数据之中，在趋势线改变方向时进行买卖的操作，而相关交易的测试结果则体现在表8-9中，其中有36次交易、20次盈利（没有计算交易成本），如此则显示出相应顺势交易系统的获利交易占比非常高，在每股平均价格100美元的情况下，相关的每股总利润超过114美元。如此则表明，我们没有必要使用计算机的优化模式来创建一个成功的交易程序；当然，这里也没有保证波段相关的价格运行模式会持续多久，但是，与收益报告相关的季度性波段行情的确认方法则是一个充满希望的交易信号。

表8-9　应用于IBM公司股票价格的16日移动平均系统绩效，2000年7月~2002年5月

发现趋势周期的另一种方法是考虑最糟糕的回调价位。在IBM价格表上，从2000年11月开始的87~105美元波段行情持续了大约两个月左右的时间，这类模式是要避免的。我们要记住的是：当一个趋势周期的步长与价格整体的运行区间相同时，相关的趋势则是中性的。这里我们所使用的是42日移动平均线，该模式可以成功地避免价格回调以及下跌行情所造成的问题。但是，如果相应均线过慢，那么，相应系统将承受两年期的巨额亏损。这里，最好的方法是接受频繁出现小损失的自然顺势交易系统，而不是试图删除它们。

[1] Perry J.Kaufman，“Moving Averages and Trends”in Todd Lofton，ed.，Trading Tactics：A Livestock Anthology(Chicago：Chicago Mercantile Exchange，1986).