期货市场技术分析

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我们可以通过过去数年的季节性变化的频度资料，来构造出季节性变化的图表(见图14.21a和b)。根据在过去数年的同一月或同一星期内出现季节性变化的次数，我们可以算得本月或本星期出现季节性变化的可能性(用百分数表示)。如果其值达到了80%，则属于强烈的季节性形态。而低于65%，就值得推敲了。

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    在进行季节性周期的研究时，应当注意以下几个问题。其一，绝大多数现货市场的季节性变化的研究，是以各个月的数年的平均价格为基础进行的，有时候，其季节性形态与其期货市场的情况不尽相同。其二，有时候期货市场可能表现出两种不同的季节性形态。而交易者对两种情况均需了然于胸。我们必须考虑到存在两种相反的季节性形态的情况。在某些年份，价格是不服从我们所预期的季节住倾向的.交易者必须留心，注意发现其中不寻常的蛛丝马迹。如果我们能够尽快地判明某个与季节性变化相反的动作，那是很有利的。这是极有价值的信息。一般来说，如果市场不能实现正常的季节性形态，那就表明价格将朝相反的方向发生显著的运动。要是把这一点说得更具体，那么，能够让你尽早地认识到自己的错误，正是季节性周期分析的重要特色。从广义上说，这也正是技术分析的重要特色。

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把周期与其它技术工具结合起来

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    周期分析者强调，必须把其它各种选择时机的工具与周期分析相结合，才能保证入市点的合理性。我们利用“时间窗”或“时间区”来提示周期的转折点的位置。从这一点上看，对时间因素的考虑为价格变化充当了过滤器。不过，一旦市场进入了时间窗，交易者还是必须依靠传统的技术工其，来验证转折点的出现，得出买卖信号。不同的分析者各有自己的一套时机选择工具。

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    在商品期货市场的周期分析领域，雅各布·伯恩斯坦和沃尔特·J，布雷塞特是两位佼佼者。他们两家的市场通讯主要是墓于周期理论的，备受读者推崇。两人的时机选择方法有所不同。比如说，布雷塞特按照日历日期来选择短线的交易时机，而伯恩斯坦则采用交易日来计算。他们具体使用的时机选择工具也有差别。

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    伯恩斯坦有一本《商品周期手册:时间窗)(约翰·威利父子公司版，1982年)，很受欢迎。他在书中强调，时间窗如果不与其它各种技术信号相结合，就毫无愈义。在各种技术信号中，他偏重收市价图的趋势线的突破、关健反转日、向上或向下突破前三个时间单位内的收市价格区间等信号。例如，在日线图周期的底部，价格必须收市于前三天内的最高收市价之上，方构成买入信号。而在周线图上，对应的信号则是收市于三周内的最高收市价之上。

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    布雷塞特在其市场通讯《霍尔市场周期》中，引入了时间和价格窗的概念(在价格图上用方格子做标记)。他认为，周期性的转折应当在其周期长度的70%以内出现。据此，他以70%时间区作为时间目标。为了帮助用户确定这些时间区的位置，他给用户们准备了一种小巧的“霍尔周期尺”。《霍尔周期分析者智囊》这种方法有详细的介绍。

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    布雷塞特用来综合价格和时何目标的工具有，“周期中点哲停法价格目标”(与第四章中所谓摆动目标技术类似)、60%一40%回撤(显然是对非波纳奇38%一62纬回撤的近似，这在前一章有介绍)、支撑和阻挡水平、以及趋势线等。布臂塞特强调指出，这些工具都必须与周期理论结合起来。举例来说，只有在当前周期的上一层次的趋势能够持续下去的条件下，周期中点暂停法和60%一40纬回撤才能适用于当前周期。

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     当趋势线是通过具有相同周期长度的各个波峰或波谷连接而成时，它特别有效。例如，趋势线应当通

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过两个交易周期的峰或谷，或者连接阿尔法和贝塔周期的峰和谷(它们的周期长度也相等)。这样的趋势线连接了两个长度相同的周期，如果它被跌破了，则意味着其上一层次的周期开始转折了。例如，如果连接阿尔法和贝塔周期的波峰的下降趋势线被涨破了，就表示上一层次的较长周期已经见底回升。我们也把速度线(见第四章)与每个具体的周期结合起来，以验证周期的转折〔见图14.22〕

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把周期与摆动指数结合起来

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    在传统的技术指标中，同周期分析相似点最多的，数摆动指数。这里很有味道。在前面关于摆动指数的一章中，我们交代了如何用它们来揭示市场的超买或超卖状态及其相互背离现象。一般认为，如果把摆动指数的时间跨度同当前周期相匹配.就可以大大提高其效能。

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    在沃尔特·J·布雷塞特和居姆斯·H·琼斯合著的《霍尔蓝皮书》(《霍尔市场周期》，1981年)中，他们讨论了把周期与超买/超卖指数和动力指数结合起来的办法。这两种摆动指数都出自拉里·威廉斯

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1973年的著作《去年我如何从商品市场挣了一百万美元》(概念管理版)。其中超买/超卖指数是威廉斯的%R摆动指数的一种变化，而后者则属于简单的动力指数，是由一段时间两端的价格之差构成的(见第十章)。

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     为了便于说明，我们这里集中讨论较简单的动力指数。其计算公式与过去介绍的一致。关健在于这里我们把它的时闻跨度同周期长度联系起来了。我们把它的计算天数取为交易周期的实际交易日数。假定平均交易周期按照日历算为28天，就相当于20个交易日。为了使摆动指数能够揭示某个周期的转折点，我们必须在其计算公式中采用这个周期长度的一半。在上例中，我们就应采用10天。那么，在动力指数的计算中，我们从每天的收市价中减去10天前的收市价，就得到了当天的动力指数，其正负号分别表示相应的数值应标在零线的上方或下方。

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    在霍尔方法中，我们要根据交易周期的长度(20天)、阿尔法和贝塔周期的长度(10天)和一个长周期(通常2倍于交易周期，即40天)，分别构遣三个摆动指数。当然，这些都是平均天数，在具体研究个别市场时，容许我们进行一定的变通。在构造三种摆动指数时，均采用相应的周期长度的一半。于是，三个时间参数分别为20天、10天和5天。我们既可以把这三个摆动指数绘在一张图上，也可以分开制图。三个不同时间尺度的摆动指数相互作用，给我们提供了极有用的信息(见图14.23a和b)。

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    利用“时间区”作过滤器，是把摆动指数与周期相结合的另一种方法。当价格进入时间区内后，就意味着周期性的峰或谷即将出现，因此我们应当特别留意摆动指数上的顶部或底部信号。

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    上述将摆动指数同周期相联系的办法，实质上适用于任何的摆动指数。上面提到的两种摆动指数，霍尔动力指数和威廉斯的%R指数，在COMPU TRAC软件中都有，借助这个软件，我们很容易尝试各种周期长度。在COMPU TRAC中，还有其它的摆动指数，如西贝特的需求指数，王尔德的相对力度指数，以及莱恩的随机指数等。

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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     归纳总结

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    本章中，我们研究了时间周期，为我们的市场预测添加了时间维。朋友们并不一定需要先成为周期分析的专家，然后才能把时间因素纳入自己的工作中，从中获益。实际上，有些传统的技术工具只要与周期结合起来，就能增色不少。周期分析者相信，市场运动之谜的最后线索就在周期上。无论这种看法是对还是错，反正没人能够否认，在周期理论中的确包含了一部分线索，