《通向金融王国的自由之路》7B

2011-06-29 09:03:41

7.3 过滤与设置

我曾经说过过滤是交易系统的十个关键组成部分之一。查尔斯.勒博经常来我们系统研讨会做特邀嘉宾,其间讲到应当完全避开过滤。过滤在事后可能帮助你预测市场,但是在当前却无法帮助你在市场中交易。

让我来解释一下查尔斯的评论。由于彩票偏向,人们想知道完美的入市信号,从而可以在入市之前“控制”信号。如果你在考虑过去的数据,那么用来拟合这些数据的指标越多,这些指标完美预测数据的每一个转折看上去就越准确。

大多数软件一般都含有几百个内置指标。你可以用这些指标,几乎是自动地对过去的市场进行完全的曲线拟合。例如,你可以利用一幅波动,一个移动平均和几个周期在任何时间对某些历史市场行为进行完美预测。这只会使你对交易极度自信,结果却发现你那些“高度优化”的指标在交易今天的市场时根本没有任何帮助。

一些人通过对短期(就是最近几个月)进行优化到处传播这些东西,希望这些优化过更多最近历史数据的指标可以正确地反映今天的市场。然而,如果用的指标太多,这些努力则经常都是徒劳无功的。

通常,系统越简单,它运作的效果就越好。但也存在例外。若内置指标是基于不同类型的数据资料,则许多不同的指标也会大大有助于你进行市场交易。

这就为我们提供了过滤与设置之间的一个关键区别。过滤一般都是建立在相同的数据之上,在系统中应该被避开。而设置则建立在不同的数据之上,是非常有用的。只要你的设置是建立在不同但可靠的数据之上,那么一般都是越多越好。

让我们通过一些不同类型的数据看一下你可以使用的一些设置。下面是原来给过的一些例子。

7.3.1 时间过滤

你对一幅波动会在什么时候开始一般都有一些概念,那是因为你有一些不同的模型。时间与价格数据不同,因此这样一种设置是非常有用的。时间过滤可能包括周期、季节性数据、占星术的影响等等。看一下第5章,里边有一些对你交易有帮助的很有意思的时间设置。

7.3.2价格数据序列

你可能要求价格数据以一个特定的顺序发生。如果这种设置是建立在市场中发现的一些可能性很大的关系之上的话,那么它一般比简单的价格数据更有价值。以回撤设置为例:(1)大盘建立一个走势;(2)然后作了一个回撤;(3)显示了一些与原来走势相反的波动。这些都是价格数据,但它们以一个特定的、有一定意义的逻辑顺序发生。

7.3.3 基本面分析数据

你对正在交易的市场的“供”“求”特性一般都会有一定的了解。例如你可能有这个市场的有关大豆这种农作物的统计和一些新外汇需求的统计信息。对于一种产权证券来说,你拥有客户对公司的新产品接受程度的信息和成功减少内部成本的信息。可以看一下加拉赫和巴菲特的一些基本设置的例子。

7.3.4 成交量数据

特定市场的成交量与当前的价格数据大不相同,也很有用的。有关成交量的书籍很多,特别是像理查德.阿姆斯那样的股票市场专家的作品。阿姆斯指数现在与市场更新一起定期给出,就是原来所知的TRIN交易指数。它是上涨股票数与下跌股票数的比例除以上涨量与下跌量的比例。

下面介绍如何把它们作为设置使用。一般利用5天的阿姆斯指数移动平均,读数超过1.2就预示着一个潜在的最低点。低于0.8则预示着一个潜在的最高点。这些都是1~3天之间的短期交易机会。然而这些读数需要与以预测方向波动的价格的入市信号结合起来。

7.3.5 综合数据

如果市场含有一定数量的其他项目,那么只要弄明白它们的走向就可以得到一些有价值的信息。例如,在股票市场中,了解市场作为一个整体的行为与了解市场各个部分的行为相比就大不相同而且很有价值。多少股票是在上涨?上涨股票的成交量与下跌股票的成交量相比如何?

如果你交易的是市场指数,则可以看一下各个股票的行为。一般说来,想交易类似于标准普尔这样的市场指数,若只看指数价格而不关心其他方面,那么,与那些考虑综合数据的专家们相比,这些人就处在了一个非常不利的位置。

与每个市场更新一起给出的综合指标的一个例子就是那些记号,它们是纽约股票交易所所有股票的上涨记号和下跌记号之间的差别。下面介绍如何把这些记号作为一种设置来使用。一个末端记号的读数一般都能预测市场的突破点,至少在短期内是可以这样做的。因此记号的末端就是一个测试设置的例子。你只要在这些末端来临时成交发生的这些回调信号就可以了。

7.3.6 波动性

指大盘的活跃程度,通常都以价格的幅度来定义。它一般都是非常有用的信息,与单独的价格很不相同。

几年前我组织了一次有关计算机交易的研讨会,目的是:(1)开始熟悉几种交易软件;(2)以历史测试为基础,开发一些每年回报率为100%或更多的系统,且无需优化。我原来以为大多数人都会通过将好的离市,与一种能使系统发挥到极限的货币管理方法结合起来来开发一个高期望收益的交易系统的途径来实现这个目标。大多数人也确实是这么做的,但有一个人却不是。这个人发现,市场小幅度波动的观测度是对那些造成波动的原动力的潜在预报。若你把一个小幅度波动的设置与适时的离市结合起来,就会得到一次高风险回报率交易的好机会。

出现以下两种情形时都可能是小幅波动的设置:

(1)大盘经任何次指标测度都是在一个走势中,这些指标包括在移动平均值之上或之下、是否有较高的ADX值等。

(2)对比最近5天的幅度和最近5O天的幅度显示大盘移进了一个狭小的范围。这个比例必须是在一些预先确定的值之下,比如最近5天的幅度小于等于最近50天幅度的60%等。

接下来就要用到下一章介绍的人市信号了。这种类型的险期望收益增加10%~15%。

第二个小幅波动设置会有点类似于以下的情形:

(1)市场有一个内部日,即它的价格幅度处于前一天的最高价和最低价之间。

(2)市场在前X天中产生了最小的幅度。

如果你有这么一个内部日,那么不管是哪个方向的突破一般都是一个好的短期交易模式。

7.3.7 商业基本面分析

沃伦.巴菲特使用的大多数设置,以及威廉.欧奈尔使用的一些设置,都是商业基本面分析,我们会在下一节讨论它们。这可能要包括下面一些基本面分析:盈利是多少?收益是多少?销售了多少?利润率是多少?股民的收入如何?有多少股是已公开发行并售出的?每股的账面价值和盈利是多少?交易又是如何增长的?所有这种类型的信息与价格数据都是大不相同的。

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