期货市场技术分析–最佳移动平均线组合

   现在，我们已经考察了所有的三种移动平均线—简单平均、线性加权平均、指数加权平均。也研究了单移动平均线、双移动平均线的组合、和三条移动平均线的组合。不过，前面我们还列举了不少疑间，下面就来看看其中一些答案。

   在我们讨论其中部分问题时，参考了美林公司研究部门的工作。他们在弗兰克‘霍克海默领导下，从1978年到1982年，发表了一系列有关计算机交易系统的研究报告。这些成果引人注目，是期货行业中迄今对移动平均线应用最深入的研究。为了发现表现最佳的移动平均线组合，他们进行了大量的移动平均线技术的试验。他们还把这些移动平均线的组合，同其它各种技巧，诸如周价格管道(即周规则)、日内和日间价格管道、线性回归、以及韦尔斯·王尔德的方向性运动系统等作了比较。

   他们的研究目的，是要得到上述每种技术的最佳(或优化的)成绩，然后对各种技术的结果加以比较，从所有可能的方法中，发掘出对每个市场最切合的技术指标。

   以下我们就来看看这些研究结果，同时，也观摩观摩他们对移动平均线的具体运用方法。霍克海歇有一篇文章《计算机能帮您做期货交易》，发表在1978年的《商品年鉴》上(由商品研究局出版)，其中介绍了他们的部分成果.他们利用从1970年到1976年的13种商品的资料，按交易月对移动平均线法进行了侧试。移动平均线的时间跨度从3天到70天逐渐改变。对简单平均法、线性加权平均法，和指数加权平均法分三组分别进行洲试。所有结果分别列表比较，以对每个市场找出.最优越的平均值(见表9.1到9.3)最后，在表9. 4中，再把三种平均方法的情况汇总比较，以找出三个类型中最佳者。

   为了挑选最适合的指标，他们采用了一种检侧系统，所衡量的项目有，累计的净利润或净亏损、最大的连续亏损、以及几种盈利比率等。从这些研究中，可以得出下面几点有益的结论。

   1.首先，我们引用霍克海歇自己的论述:“这些试验为我们提供了经验性的根据，表明期货价格的变化并不是完全随机发生的.事实上，这些趋势顺应技术产生了显著的利润，即使我们把交易费用考虑进去也不例外。因而技术分析作为一种价格预测方法，它的有效性在这里得到了支持”。(霍克海歇，第60页)。

   2.没有哪种移动平均线在所有市场都表现得最佳。或者换种说法，每个市场看来都有自已独有的优越移动平均线，具体市场具体选择。

   3.较长期的移动平均线胜过较短期的移动平均线。所谓长、短区别的分水岭，位于40天平均值附近(8周)。在60天到70天的区间(18周)中，优越平均线的数目多得令人吃惊.

  4.简单移动平均值方法既胜过线性加权平均值法，也胜过指数加权平均值法。在13种市场中，如表9.4所示，其中有10例是简单平均值法最佳，有2例是线性加权平均法最优，而指数加权平均值中选的情况只有1例(可可市场)，可见其表现最差。

   在确认了简单平均值法最出色之后，他们转向双移动平均线相交法和三移动平均线相交法的研究。这里，他们只采用简单平均法。他们把研究结果(从1970年到1976年的数据得来)与前面提到的各种管道技术相比较。他们在1979年进行的比较研究中，共涉及了17个市场，其中有10例表明，使用双平均线法的获利能力最强。而三平均线法只在4例中占到上风。剩下的三个市场呢，数各种价格管道技术最合适.稍后，我们将介绍价格管道技术，作为对移动平均线方法的补充(关于以上研究的详细情况，见《计算机交易技术》，美林公司部商品部，1979年2月号).

   关子移动平均线，除了前面的四条结论外，还可以加上一点——双移动平均线组合看来是最好的选择。那么归纳一下，在移动平均线方法中，最好的办法可能是，根据市场的具体情况，通过优化过程，选出它的双简单移动平均线的最佳组合。’

   这里的所谓优化，贯穿着上述研究的始终。每条移动平均线(或者每种技术指标)都应当、也能够针对具体市场的个性、特点进行优化处理。

   表9.5是美林公司关于双线相交法的最新研究报告(计算机交易技术1，美林公司商品部)。最近这份报告一直覆盖到1981年全年，其中还包括了几种新的期货市场。

   优化过程的困难之一是，一有新数据，我们就得把优选的过程从头再来一遍。每当市场情况发生变化.，优化结果—优选的移动平均值的时间跨度(天数)就可能也得变.尽管美林公司的研究结果表明，在一段时间内，优选的移动平均线天数相当称定，但是我们必须明确，不可以对过去优选的天数过分倚重。在此我要强调，前面各表中的优选天数，仅仅是为了说明问题而引用的，而不是说在目前的市场条件下，它们仍是最佳的平均线天数。

随着微电脑的出现，各式应用软件层出不穷，优化过程相对简易了。其实，针对几乎所有的技术指标，我们都可以根据不同的市场情况，优选出最佳的时间参数。然而，问题依然棘手，到底我们应该隔多久——按照何种频繁程度——重新优选一次呢?如果我们测试的频繁程度不够，交易者就要冒优选参数过时的风险。如果我们做得太频繁，那又会有新问题。并非所有的分析者都推崇优化方法。有人认为，全部优化过程，不过是把这些参数调整一下，以适应过去的价格资料。这些怀疑论者觉得，既然这些所谓优选参数从没有在真实市场条件下，真刀实枪地检验过，当然就是可疑的了。

   在期货市场上，关于最佳移动平均线方法的争议恐怕永无止境，前面的研究结果当然也不是终结的答案。不过，这些研究的确为我们提供了一份工作纲要。在我们今后从事本领域更深入的研究的时候，它们是很好的起点。

   关于移动平均线同价格资料的相对位置的间题，也有争论。绝大部分技术分析者，把最近的移动平均值，描画在最近一天的位置上。然而，也有人宁可把最近的移动平均值，描画在距离最近一天一定天数以后的位置上。他们称之为，“让移动平均线领先价格变化”。这种移动平均线，同传统的移动平均线相比，即与上述前一种做法相比较，距离价格本身更远。具有领先时间的移动平均线方法意味着价格与平均线的相交要滞后更长的时间，因而伪信号更少。

   阿瑟·斯克拉罗的办法更新奇。在他的《期货图表职业分析者手段》(商品研究局，1980年)中，建议把移动平均线向后娜动，移动幅度为其时间跨度天数的平方根。例如，如果移动平均线的时间参数为2天

到4天，那就把它向后移2天;如果时间参数为5天到9天，就向后移3天;如时间参数为10天到16天，就移4天，等等。

   必须明确，如果我们把移动平均线向后推移，实际上就是把最近一天的收市价格同当日位置上的移动平均值相互比较。举例来说，如果移动平均线向未来推移了5天，那么就是把最近一天的收市价与倒数第5天的移动平均值相比较。由此可见，为什么价格与移动平均线的交叉普遍地推迟了。把移动平均线放置在不同位置上，可能会引出了一系列有趣的新用法.不过，最通常的做法还是，把移动平均值放在传统的即期位置，即使之与最近价格所处的日期一致。

   从统计学角度来看，更准确的做法是把移动平均线“取中”(见图9.8a和b)。就是说把每个移动平均值都画在它所覆盖的时间区间的中点上。比如说，与通常的做法相比，10天移动平均线就要向前移5天。20天的移动平均线则应向前移10天。不过，移动平均线取中有个重要缺陷，就是由之产生的趋势改变的信号实在过于滞后。因此，通常，我们还是把移动平均值放在它所筱盖的时间区间内的最后一天，而不是中点。取中技术一般只用在周期分析中，以分离各种潜伏的市场周期。在第十四章我们讨论趋势分解的时候，对取中的移动平均线会有更多的介绍。

   许多市场分析者相信，在市场运动中，时间周期起着重要作用.因为时间周期具有重复再现的特点，并且可以定量测算，所以，我们有可能预测市场出现顶或底的大致时间。从为时6天的短期周期开始，一直到长达54年的康德拉蒂耶夫周期，许多种时间周期同时并存。这是个迷人的技术分析领域，后面专门有一章对此详加阐述。

   我们在这里引入周期概念，只是为了说明以下一点:影响某市场的主流周期与这个市场上最恰当的移动平均线之间，似乎颇有关联。换句话说，我们应按照每个市场的主流周期，来相应地调整移动平均线的天

数。

   看来，移动平均线和周期确实有一定的关系。举例来说，在所有的商品市场上，月周期都是最广为人知的。每个周期都倾向于按照一二个倍数因子，与其上一级长周期，或者下一级短周期和谐地相互呼应。这就是说，上一级长周期是本周期长度的双倍，下一级短周期则是本周期长度的一半.

   于是，我们从月周期上或许就能解释5天，10天、20天和40天移动平均线之所以流行的缘故。月周期的长度是20天。40天移动平均值是20天的两倍。10天移动平均值是20天的一半，5天移动平均值又是10天的一半。

   在较为通用的移动平均线中(包括4天、9天和18天移动平均值，它们分别是从5天、10天、和20天中导出的)，有不少可以用周期的影响以及各级周期之间的和谐关系加以解释。碰巧的是，四周周期也有助

于解释四周规则成功之所在。本章稍后就要讲四周规则，以及它的“小兄弟”——二周规则。