前言

多年来，很多优秀的技术分析都融入了量化和行为原则中。如今有很多人在使用定量分析，它的大部分内容就是技术和基本面分析的概念。人们总是认为行为学派的人是学院派的，但是他们如今也在投资界取得了进展。理论的分类容易让人头晕，但理性分析的概念没错，不管它是哪一类的，只要是有用的就可以学。

第一章

1.迈克尔·怀特和约翰·格里宾，《爱因斯坦：一生的科学》，1994年纽约杜顿图书出版。

2.奥利弗·温德尔·霍姆斯，《普通法》，1881年波士顿小布朗公司出版；波士顿的多佛出版公司于1991年重印。

第二章

1.曲线图能给人一种假的持续的感觉，因为曲线图是把一些点连接起来的，而这种连接并没有逻辑上的意思。对于相互独立的指标或其他数据，如果简单地把一些点连接起来，这样造成的连续感觉是有问题的。

2.实际上点数图是可以用时间表示的。比如日线图上面的X或O可以用数字代替， 1代表1月，11代表11月等等。其他时间框架也可以使用类似的方法。

3.50天均线很常用，对大部分交易者来说是不错的。然而，你可以根据自己风格使用大参数或小参数。

第三章

1.计算布林通道均线参数的时候，还有另外一个办法，那就是做价格均线交叉优化。你可以根据价格和均线交叉结果产生的买卖信号做测试，以找到最好的参数。这个方法通常都是正确的，也可以作为对目视方法的检查。这个方法后面的逻辑是循环分析，很多均线都能产生有用的结果。

2.在开发交易系统的时候，对参数不能太敏感是一个关键标准。比如，如果一个系统的18日、20日和22日均线能产生相似的结果，而另外一个系统只有20日均线能产生最好的结果，而18日和22日均线的结果一般，那么前者好于后者。

第四章

1.请看加菲尔德·德鲁的《股市赚钱新法》， 1955年由柏林顿的弗雷泽图书出版，里面讨论了一些著名的投资方法。

2.有些高度自适应的系统应该是个例外。模糊逻辑、神经网络工程和基因法则等工具也许能让一个系统实现生存的自适应能力。请到www.EquityTrader.com网站寻找例子。

第五章

最终，到处传播的概念得到了广泛的认可，然后就会被稀释，甚至被反转了。长期表现优秀的小盘股，由于得到了太多的拥抱，结果它彻底消失了。用术语说就是"套利把它套没了"。一个概念只要被大众接受了——几乎每个人都知道，那就会出现这样的情况。

第六章

1.技术分析的历史并不是很清楚。我曾经苦苦研究它的历史。大部分资料来自投资报告或相关文件。很多原始的文件都丢失了，或者被故意损坏了。很多知识和技术都成了秘密，很多专业人士则偷偷地传承着这些秘密。很多公开的方法都是互相矛盾的，真正懂的人又不说话。我希望有人告诉我所有的关于通道、包络线、相关的指标或系统。

2.典型价格是很古老的技术。最常用的公式是（最高价+最低价+收盘价）/3。如果有开盘价，我希望是（开盘价+最高价+最低价+收盘价）/4。我以前就推荐过用典型价格计算布林通道，它现在还是很有用的。使用典型价格计算的布林通道有点慢，通道有点平滑，在很多时候，它还是有优势的。

3.理查德·丹尼斯是著名的商品交易者，他把他的技术教给了一些交易者。这些交易者被称做海龟。

4.赫斯特现在已经隐居了，他在20世纪70年代曾经讲过很多研讨会，讨论他的很多研究内容。大家都以为他的大部分资料都丢失了，直到南加州格林维尔市交易者出版社的埃德·杜布森再次找到赫斯特并重新出版了他的《循环技术培训教材》，原书于1973年出版，里面的课程包含三册和一套磁带。

5.股市宽度指市场统计数字，比如上涨和下跌的股票，每天上涨和下跌的成交量，最新的52周最高价和最低价。这些数字都是用来描述市场的宽度——理论上，参与的人越多越好。

6.布林通道计算公式中计算均值的平方才导致它的适应性很好，尤其是当价格突然变动的时候。

第七章

1.事实表明，过去的波动、预测的波动或潜在的波动是相关的，它们之间的差别包含着有用的交易信息。

2.总体样本计算是给布林通道用的，并非是估算法，估算法会把除数变成n-1。我也不知道这么做的理论原因是什么。只是觉得最初测试的时候效果很好，所以就使用了。如果用估算法，通道会变得有点宽。

3.还有一个原因，不过超出了本书的范畴，我简短地说说。股票的价格不是正态分布的，它们的分布比人们想象的要易变。这就叫"胖尾巴"。因此很多统计学并不成立。比如， 30天均线能包含89%的数据，并非人们想象的能包含95.4%的数据。请参看第九章。

4.马克·蔡金在研究鲍马通道的时候建议通道包含85%的数据就行了，他的建议是很有用的。所以我很高兴我的测试也在这个范围内。

第八章

1.了解技术分析的人也许知道乔治·莱茵的随机指标公式。基本的随机指标公式是(最近的价格一过去n时期内的最低价)/(过去n时期的最高价一过去n时期内的最低价)。莱茵先生把自己的指标命名为%d，%k等。所以，结合他的系统和我自己的方法，并按照他的命名方式我命名了%b，我已经确认了没有和他的重合。乔治·莱茵出生于中西部，他在赛斯纳向商品交易者传授他的交易方法，其中大部分交易者是农民。他所在的地方很喜欢宗教，他的演讲就像复兴运动。人们不会忘记他的!他是第一个教我上涨3波推到最高价的人——我永远不会忘记他的传授风格。我越来越感激他。他使用随机指标来分析上涨3波推到最高点的概念，我则使用布林通道和成交量指标。我经常在想，如果他更多地研究股市，股市和商品不同，商品的成交量第二天才出来，而且是估计的数值，那么他现在会使用什么指标呢?

2.数字表明，布林通道宽度的默认值等于均值除以标准偏差的4倍，或是变量系数的4倍。我还是没有统计确认过这点。我只是说我使用这个计算方法的起源。

3.凯恩先生也支持使用三个时间框架。他的方法就叫"三技"，从左到右包含了三种图表。

第九章

1.计算标准偏差的方法有两种，抽样的和总体的。区别就是最后的
分母，抽样的用n-1，总体的用n。

2.GARCH(广义自回归条件异方差)和ARCH(自回归条件异方差)都是研究波动循环的数学理论。如果想了解更多的知识，可以http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/garch/chapl-tu.shtml去看一些免费章节。对于大部分人来说，整个章节就复杂了，看看前面的内容就行了。

第十章

1.本书无法谈所有的技术模式。可以到参考书目中去找沙贝克、爱德华和麦基的书。

2.《雷诺士系统》的作者是山姆·卡什·卡西跟，也是《统计学分析》的作者（请看参考书目）。

3.同样的分形模式在各种层次都会出现。如果在一个大的头肩顶的右上角又看见了一个小的头肩顶，这就叫分形。混沌理论会谈到分形。这方面最好的读物是詹姆士·格莱克的《混油理论》，1987年在纽约由维京出版。

第十一章

1.对于期货合约，由于保证金制度的存在，使用点数比较好。当你持有期货合约时，你不必支付期货合约的总价值，你只要支付保证金就行了。对于交易者来说，在20元变动一点儿，和在100元变动一点儿，它们的经济价值是一样的。

2.麦考利在20世纪30年代初完成了平方根原则的工作。但是我找不到相关的文件来证明这点。佛瑞德·麦考利还提出了标准的测量通道波动性的方法。要想了解更多平方根指标，请看诺姆·弗斯贝克的《股市逻辑》 (请看参考书目）。

3.RTR软件公司支持布林格子。要想在他们的软件TechniFilter中看见布林格子，"盒子大小"要使用nnmm%的形式，nn是倍数，mm是0.nn*last0.mm公式中的力度。如果是简化的布林格子，"盒子大小"是1750%，"反转"是3，"方法"是最高价2最低价（估值方法）。感谢克雷·伯奇在这方面提供的帮助(http://www.rtrsoftware.com)。

4.他测试失败的原因可能是他把每只股票的波动性当作过滤机制，结果把很多信号过滤掉了。当www.PatternPower.com开始测试时，它使用了相同的模式，用布林格子代替了波动性过滤器，实现了很好的结果。

5.大写的M和W模式都包含了连接5点的方式。一共有32种可能的方式连接5点。

第十二章

1.马克·道格拉斯在他启发思想的书《自律的交易者》中把贪婪定义为"担心不够"。情绪在市场中的表现真值得我们深思熟虑，根据定义，分析师的工作也是有趣的。

2.经验可以证明"跌的比涨的快"。比如在2000年春天，熊市袭击了纳斯达克，指数跌了37%， 3周下跌的空间是过去4个半月才涨上去的。

第十三章

我认为，在分析头肩形态时，抓住M形态是最简单的方法。因为在逻辑上M形态总是和顶部在一起， W形态总是和底部在一起。

第十四章

1.像成交量这样的指标一般有两种形态，敞开式和封闭式的。敞开式的指标是从起始点——通常是第一个数据点开始计算累计值。封闭式的指标也是计算总值，但它计算的是一定时期的总值，比如10天或20天。敞开式的指标可以放在价格所在的窗口进行对比；封闭的指标通常是放在单独的窗口当做震荡指标使用。

2.艾略特的波浪模式是三个内在循环的复合体，每个循环的长度是前一个循环的一倍(三种时间框架再次出现!)。我于1986年测试实现了这个过程。我当时是用微软的BASIC 语言编程的，它可以让你测试三种循环并检测结果。

第十五章

1.数学计算证明通道宽度等于均值除以标准偏差的4倍。统计证明这是变数系数的4倍。

2.在我举办的布林通道研讨会上会给收缩一个更复杂的定义。首先画出20天收盘价或典型价的标准偏差。再画出125天均线， 1.5个标准偏差的布林通道图。当20天标准偏差碰到了下通道，收缩就发生了。

3.也许假动作来自"当消息出现时就卖出"的思想。是不是因为当消息出现时，交易者就利用消息改变仓位，结果就暂时改变了市场的行为。

第十六章

1.这个逻辑和凯尔特纳的10天均线进场逻辑相似，但出场逻辑不同。凯尔特纳的方法是永远在市，不是做多，就是做空。我的方法则是选择风险回报比有利的少量机会。

2.史蒂夫·诺迪斯在20世纪80年代中期在他的《专业突破系统》中讲了很多这样的技术。

3.如今有很多行情软件支持抛物线指标。请看威尔斯·韦尔德的《技术交易系统新概念》（请看参考书目）。书中说抛物线是一个完整的系统，但我们只是用它来出场。

第十七章

1.日内强度指标用来反映机构交易者的图谋，因为他们是为基金买卖的。在收盘前，它认为交易者会把订单下在他们想下的方向，这样就能根据收盘价的位置预测未来的价格。

第十八章

1.累积派发指标计算的是开盘价。多年来《华尔街日报》每天都公布开盘价、其他价格和成交量，但是在20世纪70年代初，它为了增加股票数量就把开盘价取消了。结果导致几代分析人员和交易者是在没有开盘价的环境下成长的——随着股市数据电子化传播的出现，这件羞愧的事被改正了。

2.MACD=12日指数平滑均线-26日指数平滑均线。信号线=MACD的9日平滑均线。

3.要想计算成交量加权的均值，要把那段时期内价格乘以成交量。然后再——加总。最后用总和除以总成交量。10天成交量加权的均值公式是：(最新的价格×成交量)的10天的总和/10天成交量的总和。

第十九章

威尔斯·韦尔德的抛物线指标会在特定的变数从0.02慢慢涨到0.2的过程中跟踪止损。如果起始数值太大，或导致止损点移动得太快。这样会让你快速止损，但在回调的时候会导致洗盘。

第二十章

1.我们研究一下阿姆斯指数，它确认了纽约证券交易所长期向好。阿姆斯指数描述了品种和成交量之间的平衡。公式是：(上涨/下跌)/(上涨的成交量/下跌的成交量)。阿姆斯指数的中间值是1，强势上涨的时候小于1，下跌的时候大于1。它的长期均值是0.85，而不是你想象的1.00。这说明股市长期向好，只是可能要适当调整。

2.MACD使用指数平滑均线，在过去则常常用百分比。计算百分比的公式是2/（n+1），n是天数。

3.如果你想尝试很多信号，你可以把参数改成30天或更大。

4.21天的日内强度指标或累积派发百分比也很有用。

第二十一章

1.安德鲁·卡特威尔在研究相对强弱指数的时候做了大量的工作，正在准备写书谈这个话题。

2.1962年，保龄球股票就像如今的互联网股票一样狂涨，然后在电闪雷鸣之间就崩跌了。当时认为保龄球运动会成为美国的伟大悠闲运动——每条街道都会有保龄球馆，每个人都会去打保龄球。保龄球馆有自动探球装置，预期生意会大涨。

第二十二章

1.一个有趣的方法就是用MESA语言决定主循环的参数，然后让竹线跟着着这个循环走。如果你发现循环是80分钟，你就用20、40、80和160分钟图。

2.处理成交量分布的问题可以采用标准化的方法，但超出了本书的范畴。