附录A A ～ D章
第A章股票的可能运动方向（第7版的第24章）
第一眼看上去，所有股票的运动似乎都乱成一团，既没有节奏，也没有理由，紊乱而没有章程。有的时候全都上涨，有的时候全都下跌，可是并不总是在一个时间。不过，我们已经看到，在这些上升和下跌中，股票是成趋势而运动的，它们有着各种典型的模式，它们的行为方式也并不完全是杂乱无章的。
同样正确的是，每一只股票都有它自己多年来多少是稳定的习性和特征。有的股票在正常情况下对市场中的牛市阶段反应特别强烈，出现大幅度的增长，而有些股票虽然在同一价格范畴，但只有中等幅度的运动。你可以发现，在上涨中有大幅度摆动的股票在熊市里同样会有大幅度的下跌，而那些向上运动没有那么耀眼的股票对市场中下行突破的抵御力也更大一些。在附录A第B章里，你会发现对综合杠杆力的讨论，其中提到有的股票比其他股票的运动要大上许多许多倍。譬如说，我们不知道1年之后Glenn Martin （编者按：你可以读成Microsoft ）的股票会向上或者朝下，但是，我们确实知道的，而且这是我们所知道的最可靠的事情之一是，不管它朝哪个方向运动，比起American Telephone and Telegraph的股票来，它的运动速度要快得多。当然，这种习性区别的原因在于股票的发行量大小、流通量、行业的性质，以及资本结构中的杠杆力等我们在前面已经简单谈到过的因素。事实上，我们并没有特别地关心为什么会布这种区别存在，我们感兴趣的主要是这些区别是什么，以应如何才能判定它们。
这一点很重要：那些习惯于在狭窄范围内运动的股票，如果是投资，以稳定性和收入为主要考虑，那么它们是出色的选择，尽管如此，对交易股票来说，它们就不那么理想。如果你想要你的技人有利可图，不但可以抵消你的成本，而且可以有净收益，那么使用敏感度（编者按：波动率）相当高，运动幅度百分比很大的股票就是必要的。为了能够盈利，你应当选择运动幅度至少在15%之上的股票。
那么，你有什么办法可以知道哪些股票最为敏感和有最大盈利可能呢？
为了对一只股票的习性有清楚的了解，你需要考察一下它若干年以来的记录，将它的运动的百分比同整个市场的运动百分比进行比较。你做不到在任何既定时刻都可以说：“这只股票现在要上涨25%”，这只股票或许会上涨25%。当然，反过来你也可以说：“如果市场下跌10% ，这只股票非常可能至少下跌25% ”
人们使用许多方法来衡量和检验这些百分比运动的习性．这些方法只有细节上的不同。在附录A第D章有关敏感度指数的那部分里．列有我们就纽约股票交易所挂牌的几百种重要股票所计算的指数。
编者按：在本书所建议的其他计算中，警如说．在综合杠杆力公式中，可以使用目前的贝塔系数同它们进行比较或者取代它们。读者可以把书中的“敏感度指数”读作“贝塔系数”这些指数是相对的，它们显示出，无论是在牛市中还是在熊市中，高敏感（编者按：贝塔）股票的运动速度都比低敏感股票要快得多，以反相对其他股票究竟快多少。
（第9版编者按：一个21 世纪的普通投资者，如果他有一台电脑．可以使用互联网，就没有必要读下面的内容。）为了计算敏感度指数，在下一页图像的左部边缘，用蓝色虚线（顶部）和红色虚线标出每只股票在前一页上的价格运动范围。在完成一组图像之后，蓝线（顶部）和红线（底部）就衡量出了每只股票在刚刚绘制的这些图像所包括的时段中的价格范围，这些范围用118英寸来表达，加到一起，再除以图像所包括的股票的总数目，这样，你就有了这个时段内的平均范围，它代表了整个一组股票的综合的或者说平均的运动。我们为长期使用而选择一个任意的“正常”平均数（基础是多年来若干系列的平均范围），随着每一新系列的图像的完成，就用新系列的平均范围来除以这个“正常”平均范田，从而得出一个小数，它代表了这个阶段市场运动的倒数。（这样，市场运动幅度大的就显示出一个小于1的小数，譬如说0.65，而市场的一个平滞而消极的阶段贝lj 会产生出一个较大的数字，譬如说1.49 。）为了以后使用方便，我们姑且称它为这个阶段或这一系列图像的“市场倒数”。
现在，每只股票以1/8英寸表达的价格范围为一个价格范围所除，该价格范围同这只股票在这个价格上的“正常”或者“平均”范围（见附录A第C章）相应，除得的商再乘以“市场倒数”。这样得出的数字就是这只具体股票在这个具体市场阶段中的活动的部分“敏感度指数”。为了得到一只股票的总的或者长期的敏感度指数．我们只需要将每个阶段的部分指数加起来，再除以这些时段的数目。当新的图像完成时，我们会加进这些新的部分进行计算。正如你可以想见的，一个单独的部分是不可靠的，对于未来来说没有什么意义。第2、3和4个部分系列可以修改和“理顺”这个指数。随着时间的发展，新的系列不断加入，这些敏感度指数就会变成相当恒常的数字：再有新的系列加入时，即使有变化，也不起眼。
在预测每一只股票的未来可能的敏感度时，这些指数相当可靠。为了得到代表百分比运动的数字而使用1/8英寸来衡量价格范围，这当然就意味着你使用的是比率图像纸。如果是其他类型的图像纸，你就不得不根据你的图像上的收盘高位和收盘低位计算出每一阶段按百分比的价格范围。
我们用了一些细节，大致描述了这个方法，因此，如果你愿意的话，可以自己计算敏感度指数。编者按，正如前面提到的，现代的读者如果有兴趣的话，也许应当从附录D提供的那些资源得到贝塔系数。你的股票不一定都是在纽约股票交易所交易的。使用这个方法，你可以包括在其他交易所交易的其他股票、将它们平均在一起，把你的整个投资组合作为一组，来决定你的“市场倒数”。
你会发现，高度投机的股票的敏感度可以高于2.00 （我们将以200%来表示），而极度保守的股票的敏感度则会低于0.2 （也就是20% ）。大致说来，只要敏感度低于50%，你就可以将这样的股票看做是极端保守的，50% ～100%是中等保守的，100%～150%是投机性的，任何股票只要敏感度高于150%，就是高度技机的。
第B章论综合杠杆力（第7版的第42章）
编者按：普通读者也许会认为这一章比较难懂。编辑在文中提供了一些评语，它们可以为那些对迈吉的思想有兴趣的人提供帮助。这一章的论述比起许多风险分析和投资组合管理的理论来，都先行了一步，所以我就”照样”将它留了下来。从概念上讲，它自然包含了比历史价值更多的东西，而且事实上可以为手工制图的投资者所用。 这一章所讨论的是对投资组合风险的衡量，对使用电脑的投资者来说，我们已经在第42 章中讨论过了。
正如我们在前面一章所建议的，在主要市场的状态和阶段同它的盈利的潜在性之阅有一定的关系。在解决这个问题上，有许多机械的方案和体现，但是我们不相信光凭机械的方法就可以解决这个问题。我们提到过这样一个方案，在其中，资本的投入是为整个投资组合在图像上的趋势共识而控制的。（编者按：迈吉评价指数。）还有其他的随着趋势的进展来分布资本的方案： 此外，有的方案基于在同趋势相反的方向上增加投资以平均成本，也就是说，在熊市里按逐步降低的价格买进越来越少的股票，在牛市里卖出越来越多的股票。
这些方案就它们自身而言，没有一个足以回答在什么时候买进和什么时候卖出的问题。本书的基本目的是要研究单股的技术现象。如果我们从这些图像中可以知道在什么样的关键点上买进和在什么样的条件下卖出，那么我们就有了成功交易的基本工具。另一方面，显然，如果你的买进和卖出是在使你的净亏损多于净盈利的点位，那么你怎样分配或使用你的资本就没有什么区别，因为它终归是要缩水，直到完全消失为止。编者按：如果作为投资者守你发现你处在这样的境况里，那么你就应当设立某种坐标。你应当决定，如果你的资本亏损了50% ，你就应当放弃交易，把钱存到共同基金里。你肯定不应当亏得比这还要多。
因此，首要的问题是要学会使用技术分析的工具、模式、趋势、支撑面、阻力面，等等。然后我们才谈得上用多少钱来承担风险，以及通过什么途径来承担风险。
我们已经看到，怎么样应用我们的资本是会造成区别的，有时是很大的区别。在我们看做综合杠杆指数这个概念里，包括了价格水平、敏感度和保证金等各种不同的因素。在这一章的后面，我们将为它下一个定义。现在，我们已经说得够多的了，如果结合你的市场投资来使用这个术语，你应当能够知道我们是在说些什么。
当然，你意识到你不想要保守到实际上会排斥所有获利机会这种程度。如果你决定决不同基本趋势反道而行，那么在长期的次级趋势中，你就什么都不能做，只是等着，有的时候会等上好几个星期，直到基本运动继续开始。自然．你不会注意症软的信号和汇拢的趋势，而且在非常活跃的爆发性买进或是恐慌高峰之后避免进行任何新的投资。不用说，你有可能小心到这样的地步，你成功的比率不是60% 、70% 或80% ，而是90% ，你的决定实际上在100次中有95次是正确的。但是这样的极度的保守同样也意味着你只有在最好的情况下，在各种因素都非常清楚而且对你有利的情况下才会交易。这样的机会是不多的。结果会是一笔盈利．但是它对你在图像中技人的所有劳作和研究来说，小到不值得的地步。即使不承担这么些风险，不从事这么多的研究，你的资本也可以得到说得过去的回报。如果你的努力是值得的话，你就应当预期会得到高得多的回报率。
编者按：这些“说得过去”的回报可以通过在美国债券或者相似的工具中而得到。债券交易者和投资者传统上认为这些工具是“无风险”的？当然，这只是另一种否认现实的形式罢了。正如戴维·德雷曼（ David Dreman ）所演示的，由于货币的商品属性所带来的不可阻止的贬值趋势，债券也是一种消耗性资产。
为了让你的图像发挥作用，你必须使用杠杆力较高的股票，那些有更大机会获利的股票因此也有更大可能亏损。你必须有意识地接受更大的风险，而不只是满足于只买进“安全的”证券，将它放进盒子，然后就一忘了之。
你的经验和判断会告诉你在市场的某个具体状况，哪个恒常水平是安全的．通过在这个水平上维持你的综合杠杆力（编者按：投资组合风险），你就可以不至于变得过分小心。更重要的是，如果你在你的运作中维持这个杠杆力，你就不至于无意识地过度交易。比起过分谨慎来，这是一个更为常见的缺陷，而且，即使你在理论交易的百分比获益很高，它还是有可能成为你的危险的敌人。当你选择了某个一定的综合杠杆力，井且在交易投资中坚持这个标准，只有在因为情况变化而有必要时才进行修改，你就会不得不将你的热情控制在安全的范围之内，而且你就会不断地意识到你所承担的风险。
过度交易：一种悖论
这就把我们领到另一点上。即使你在一系列投资中赢钱的次数嗣输钱的次数一样多，但是，如果我们用美元和美分这样的钱的数量来计算，你的盈利和亏损往往并不相等。这个问题不可轻视，必须搞清楚，因为，如果交易者没有把握好分寸，这个问题会变得尤其严重（这样的情况到处都存在，不过，如果事先有计划，就不必过分担心）。
使用一个极端的例子，你就可以理解这种说也之中的相悖之处：输赢的次数相同但是收益和亏损不相同。让我们先来假定有这么一个人，他在每一次尝试中都拿全部资本来冒险，他的预期是，要么100%赢，要么100%输。如果第1次尝试就失败，他亏掉了100% ，那么他就完了。因为从投资零蛋中获益100%仍然是零蛋。不过，如果第1次尝试成功了，然后，他用他所有的资本，包括上一次的盈利，按同样的思路重新投入下去。第2次失败了，他还是一无所有。无论他会有多少次的成功，他还是会在第1 次失败时就失掉一切。编者按：自然，这就是“赌徒之毁灭”的问题，许多作者令人钦佩地分析过这个问题，包括Niederhoffer, 他的说明最让人赏心悦目。见附录D ，那里有公式和讨论。
如果不那么极端的话．就是我们所面临的情况。不应当根据要么翻倍要么倾家荡产这样的思路余所有的资本来冒险。不过，假定你不断加码，一直到在每手交易你都报有净收益40%岛的希望，承担40%净亏损的风险。假如你是从1000美元开始的，接连有了10次的亏损，那么你就会只剩6美元。现在，假定在紧接下来的10次中你都成功了。在输了10次又赢了10次，每次都是40%，你最后手里的资本会少于100 美元。这10次亏损和10次收益不一定要按照我们刚才描述的次序。你可以先赢10次，或者是3次赢， 4次输， 7次赢，再6次输。结果都是一样的。在10次赢和10次输之后，无论按什么次序，你都会输掉多于90% 的资本。
另一方面，如果你把全部资本用在20次尝试中，在10次中你得到8%的净收益，在10次中你承接8%的净亏损，这样，你的1000 美元在10次收益和亏损之后只会降低到937 美元。你仍然拥有你的最初资本的94% 。因此，在这种情况里（而且，对产生的亏损短线交易来说， 8%是个常见的数目，事实上，它是根据对大量实际交易的总结而得出的一个不带偏见的数字），由于这种每手交易的只有大约1% 的J/3相悖，你就有了难题了。
现在，可以想象得出10手交易有可能连着出错，虽然这不很寻常（但完全可以想象得到）。曾经发生过市场的实际转变与标志基本趋势反转的道氏信号之间相差10个月的情况。不错，由此而来的新趋势，一旦建立，就会跑得更远，延续时间更长，会弥补所有的亏损，产生很好的盈利。但是，在这10个月的艰难时间里，假设每手交易的平均时间是大约30天，有可能这10手连续的看错方向的交易会使得你因为亏损而止损出场，将最初的1000美元减少到434美元。
这里，重要的事情是，接下来的10手成功的交易会将这434美元带回到937美元;也就是说，如果你是按照8%的基础而运作的话，你可以调转船头，向正确的方向扬帆，如果你眼随的是我们前面举例用的那个40% 为基础，你就有可能不留痕迹地沉下去，成为过度交易的牺牲品。
因此，通过维持一个相同的综合杠杆指数，让平均捷则为你服务，与你同舞，你就站在坚实的数学基地上。你的技术分析研究会有一切的机会使你得到盘利。否则的话，只是因为不明智地过度交易，就有可能使你无怯利用最好的技术分析来生成净盘利。
单股的综合杠忏力
如果你保持一份在第A章（编者按：原始的第24章，这个附录中的第A章）所概括的敏感指数的记录，而且计算了你的股票敏感指数，那么你就可以按照下面的方话对任何一笔买进或卖出设定它的综合杠杆力：
·以S代表股票的敏感指数。
·以N代表正常价格范围，它是以最初进行投资时的价格为基础。
·以T代表就最初交易所付出的或所收入的总的净值。
·以C代表为这笔交易所积蓄的资本。在直接用现金买进或100%的保证金卖空的情况下，
这个数字在计算中代替T。
得出：
让我们增加一个可以说明综合杆杆力的重要性的更为鲜明的例子。在股票可以用30%的保证金买进的时候，如果你有1000 美元，你就有可能买进价值3300美元的一只高度投机的股票， Standard Gas and Electric的4美元的优先股，然后，放到纽约股票交易所里。假设这个时候的价格是每股25 美元，这样，使用我们刚才描写的方法来决定它的综合杠杆力，你的1000美元资本的综合杠杆力就是693'.i毛。与此同时，如果你用1000美元直接买进价格为106 的Celanese的4 3/4%第一优先股，使用同样的方法来计算，它的综合杠杆力只有11.8% 。将这两手交易进行比较，你买进的“SG Pr”所提供的综合杠杆力同买进“CZ !st Pr”相比，是693 比l 1.8 ，或者说，大致为60 比I (58.7比1）。可以想见，而且历史也证明，你在“ SGPr”中的资本获益或亏损的机会比在“CZ !st Pr”中要大60 倍。
这里所建议的方法至少可以使你大致了解你在一只或一组股票中所承担的风险有多少，它可以帮助你避免不小心将自己暴露于反常程度的风险．或者过多地限制了你的获益的机会。
投资账号方针
一般说来，管理投资帐号主要取决于对“基本面”的考虑．对技术分析的指标不是十分注意。此外，这样的账号一般是建立在一个更为保守的基础上，而且不会利用熊市进行卖空。编者按：迈吉在这里指的是他所说的“长线投资者线（道琼斯指数或其他类似指标）发生变化时才采取行动的人，正如我们在第5 章和附录5A所提供的道琼斯指数长期历史的鲜明的例证中所看到的，这有可能成为一种成功的策略，不过，本编辑强烈地感到，即使是对最保守的投资组合来说，卖空和看空策略都是实际可行的。MPT （没有明说）鼓励这类交易，凡是在1987 年10 月19 日（或者是2001 年9 月11 日）有过卖空经验的投资者，第2天早晨的感觉都会好得多。
无论是什么情况，根据整个帐号而计算出综合杠杆力，在决定这个投资的总的性质方面是一种帮助，它可以帮助决定这个账号是否应当放入更为保守的部位，或者，如果在更为技机一些的头寸里，它是否能够经受得住方向的改变。这些决定自然取决于这个账号的资金多少、持有者条件和要求，以及行业和市场自身的总的情况。不过，在对这个胀号的整体进行评价方面，综合杠杆力指数在任何时候都可以提供一个晴雨表。（第9版编者按：同第42章中投资组合运作风险的计算进行比较。）
负面综合杠忏力
我们在前面谈到过卖空在牛市中（或者是买进在熊市中）所起的“保险”功能，在这些情况里，依靠“评价指数”的帮助，这些“反向”交易被用来实现平衡，通过这些例子，应当很清楚，这样的卖空或者保护性买进只是被用来降低一个账号的综合杠杆力，或者说总的风险，这就是使用它们的理由。
事情看起来似乎可以是这样：我们把反向交易看做是负面的，把同主要趋势相符的交易看做是正面的，于是，两者相加的结果就是零，或者，至少是达到一个没有什么实质风险的境界，但是，这是不可能的，因为我们所处理的最多的也只是大致的估计，而且我们对付的是多多少少相互独立的变量，它们有的时候可以而且确实会产生出乎意料的运动。
编者按：事实上，布莱克一斯科尔斯的期权价值公式出现之后，有些非常机敏的交易者创造了在期权套利中使用的“ Delta 中性”的方法s 这些人之中最有见解的是布莱尔·赫尔(Blair Hull ）。他是本编辑在Options Research 公司的上司。Delta 中性指的是，在一段非常短的时间里，市场的价格上下价格运动从理论上说不会影响期权套利投资组合的价值。使用这个方法的做市商赚了大笔的钱。见施瓦格尔（ Schwager ）论市场大师的书。
不过，我们确实可以大量减少风险，反向的运动也确实从总的帐号中真正“减去”了风险。
这样的风险“加减”出现在期货帐号里，在期货账号中，只要你的投资中有“反向的”，经纪人在习惯上就会减小你为总的技资所需要的保证金的数量。这是说，你的大部分头寸是看多的头寸，但是也有一些看空的头寸，或者是反过来。
编者按：现代投资组合理论嗅觉敏锐地采用了某些这样的概念，也许同俄国人一样，自己发现了它们，至少说，如果是从迈吉那里学来的话，没有人归功于迈吉。第42章讨论了迈吉在这里所关心的问题，也就是衡量投资组合风险和盈利机会的问题。他所关心的不只是风险，而且是机会，以及如何在两者之间保持平衡，他同时还想在市场中保持一贯的立场，在他对市场的分析证明目前最有希望的时候．将他的资本暴露于最大的风险和机会，在不确定的事情和出现转折的时候，保持较低的风险暴露面。
这里展现的程序对决心使用手工技术的人来说仍然有用，而且，如果我没弄错的话．仍然有效，只是在一个电脑的时代显得烦琐。所有必需的数据、图表和指数都包括在这个附录里。使用电脑的分析家也许会认为本书正丈所描写的那些程序要更方便和更充分一些。
第D章股票敏感指数 （第5版附录C)
我们虽然无怯预测一只股票在未来几年中的上涨和下跌．但是根据对这只股票长期的市场历史，我们还是有可能对它上涨和下跌的最有可能的“程度”做有根据的评估。除非这个公司的结构或者它的产品的性质发生了重大的变化，我们可以假设，相对保守的股票通常会继续按保守的方式运动，相对技机的股票会继续出现大幅度的上涨或下跌。
这张敏感指数的新表格（表A-2）显示了这些股票大致的相对敏感系数，它们是以每只股票在1964-1973年（包括1964和1973）这段时间内每一年的百分比的价格范围为基础的。价值是根据主要的拆股和价格水平调整过的，同时也根据每一年市场的总的范围进行了调整。在这次更正中，我们使用了一个市场倒数，它同这里所高股票的总的价格范围逆向成比，这样，我们就有可能设定一个年度的敏感指数，根据这个指数，我们得出了表A-2所使用的10年的数字。
因为有的学生也许想要自己编制相对敏感数字，或者是把这个数据报作其他用途，因此，我们在这里提供了所计算年份中的每年的市场倒数。
