第5章 累积/派发指标

我初次接触传统技术分析方法时，被它那充满主观性和艺术性的解读方式搞得失望透顶。所以，我坚决进行反抗，以至到了另一个极端一一我要寻找完全客观和机械的交易技术。在我专研各种走势图并研究机械交易技术的同时，我利用我的经济学和数学知识创建了供给-需求模型，这个模型可以识别很好的入和卖出机会。本章节将为你讲述我为了达成这一目标所经历的过程。

虽然我最初试验并发展出的这些各种各样的技术是用于股票市场，但是实践证明，只要稍微做些调整，这些方法也同样适用于期货市场。在进行了各种价量研究并运用了很多公式后，我终于研究出了满足我需要的技术。

我从《经济学101》 (Economics 101) 上了解到，在需求增加的同时供给不变或减少，将导致价格上升。反之，在供给增加的同时需求不变或减少，将导致价格下降。

搞清楚这些规律后，我开始研究我能找到的所有关于价格波动和成交量的技术，其中包括被各种市场分析者使用的基本的平衡成交量指标(On-Balance Volume) ，也称为OBV 能量潮指标。具体地说，这些方法都是拿价格活动与各种各样基于成交量的指标作比较。这种分析方法的基本思想很简单: 把成交量看作是推动价格上涨、下跌的燃料。能够成功辨别是否是大买家在收集或派发筹码，交易者就可以从中获益。大幅度的股价波动往往与那些资金雄厚、精明老练、消息灵通的投资者有关。为了利用并参与他们的研究和预期，这个市场模型一定要对由他们的活动导致的供给-需求变化反应灵敏。

我总是说技术分析者是"寄生虫"，因为就其本质而言，他们既不见多识广，也不关心影响投资决策的基本面因素。他们唯一的目标就是识别并顺应趋势。发生在多年以前的一件事情就证明了这句话的正确性，这件事完全是这类交易者性格和态度的典型写照。那时候，我把我研发出的市场择时系统介绍给我的一个好朋友。这个系统能够机械地识别并预测价格的趋势， 这个朋友对此非常感兴趣，于是用他自己的钱开了个账户，并根据这个系统发出的信号进行交易。当时，我并不知情。一次偶然的机会，在我们的电话交谈中， 他被网上发布的有关零售业的消息打断。很显然，这条消息完全出乎意料。他大喊"我的利润泡汤了!"我问他什么意思。他说我之前给他讲的一个技术让他太着迷了，所以他买了一只发出了该信号的股票。他说他现在担心的是这条基本面消息会对他的头寸产生不利影响。我说他不是基本面交易者，没必要关心任何消息。他同意我的说法，但让他感到奇怪的是，这条消息导致其他零售业股票都下跌，而他的头寸盈利却在继续扩大。我问他买的是什么股票，他说是贴现公司( Discount Corp. ) 。我听后立马笑喷了一一他完全不了解他投资的这个公司的基本面，更别说它在从事什么事务。这家他认为从事零售业的公司，实际上是政府债券经纪商。这个交易者是一个市场的忠实门徒，这次一时的失误只是个例外，他不会允许基本面因素与他使用的这个系统发出的信号相抵触。不可否认，这只是一个极端的例子。然而，这件事情也生动地说明了一些交易者忽略基本面、只专注于自己的择时模型到达了一个什么样的程度。在他们的交易生涯中，不存在灰色，只有黑色和白色。

然而，在长期驱动价格波动的还是基本面因素，短期的价格起伏可以通过市场择时工具和技术很好地识别出来。但是由于成交量往往先于价格波动，所以有时短期的价格波动可以很好地掩盖由大玩家主导的根本的价格趋势，不过这种主导趋势也可以通过价格变化和成交量分析识别出来。

这里有一个用于识别基本趋势的技术，只涉及每日的成交量。具体而言，如果某天的收盘价是上升的，那么这天就得到一个正的成交量值，把这个正值加到此前的累计成交量值中。反之，如果这天的收盘价是下降的，这天就得到一个负的成交量值，也把这个负值加到此前的累计成交量值中。最后把得出的数值与每日实际价格波动作比较，通过背离就可以预测出价格的波动(见图5.1 ) 。

图5.1 这个方法背后的原理很简单一一成交量的变化先于价格的变化。如果收盘价高于其前一天的收盘价，就表明当天市场在吸收筹码;如果收盘价低于其前一天的收盘价，就表明当天市场以派发筹码为主。这个方法的实践者认为，累积和派友的累计读数会提醒交易者注意隐藏在看似随意的价格波动背后的真实状况。

另外，稍微复杂一点的方法是分析每一笔交易(最小价格变动单位)并且不断重新计算指数一一用价格的变化乘以股票成交量(或期货合约的成交数量) 。但是其他技术分析者不会统计每一笔交易，而是只关注那些大笔成交单(大于10000 股) ，因为他们认为这些大单是由那些消息灵通、精明老练的投资者成交的，通过对价格波幅的分析可以看出精明投资者的动向。其他成交量分析者依靠价格的变化和成交量，但是只在交易结束的时候进行他们每日的计算。他们用这天的价格变化乘以成交量来得到这个指数(见图5.2) 。

图5.2 同时考虑成交量和收盘价到第二天的收盘价的波动幅度，累积-派友指数的效用就会得到提高。

所有这些技术都是有用的，但是没有一个可以满足我的要求。我需要的是更准确、更灵敏的技术。我的一个好朋友兼同事拉里·威廉姆斯(Larry Williams) 是市场择时交易者，他也在进行着同样的研究。他使我相信正确的参考点是当天的开盘价，而不是前一天的收盘价，因为所有的报价服务一一不管是每日登在报纸上的或其他媒体上，还是从报价机器上获得的←一都是报道从前一天的收盘价开始的价格变化，但是这种做法并不能表现价格累积或派发的真实景况。昨天发生的已成为历史，意识到这一点并不困难。新闻事件可以导致价格大幅度地高开或低开，所以，这天的收盘价可以高于前一天的收盘价。但是表面看来是根据当天收盘价与其前一天的收盘价的关系得出的累积或派发的结论，很可能在与当天的开盘价作比较时，得出完全相反的结论(见图5.3) 。此外，也要考虑到一种例外情况，即开盘价与其前一天的收盘价差值很大。这时，就要对公式进行调整，以降低这种价格缺口的影响。

显然，当天的价格波幅是测算累积或派发的主要组成部分。通过计算当天的收盘价与开盘价的差值，以及最高价与最低价的差值，并融入成交量因素，就构成了一个合理的供给-需求模型的重要基础。但是，比起这个相对粗略的方法，我最终研究出的方法更复杂，对供给和需求的变化也更敏感。具体地讲，虽然价格波动和指数之间的关系是指示价格方向的很好的指标，但是由于某些股票比其他股票更为活跃(在成交量方面) ，所以实际上无法比较各种股票的相对吸引力。现在我要更详细地为你讲述我是如何协调股票的比较和排名问题的。

我之所以要与你分享我总结出的关于价格变化与成交量之间的关系的结论，并不是要说明我的方法就一定是最好的方法，而是想要告诉你这是我经过研究，并试验了其他数不清的方法后得出的方法。这个方法的特点是富有逻辑性、操作简单、用途广泛，并且综合了多种分析方法。一旦掌握这个方法，使用者就可以在相对的基础上对很多股票进行评估。从理想上说， 他还可以推断出价格上涨或下跌的原因一一是持续性上涨的开始还是仅仅是空头回补? 我不会只列举这个技术的其他很多优点，我会同时强调它们的优点和缺点。

图5.3 昨天发生的已成过去。比收盘价间的关系更有意义的是收盘价与当天的开盘价的关系。如果收盘价高于开盘价，市场就在吸收筹码; 反之，如果收盘价低于开盘价，市场就在派发筹码。

以下的技术是相互关联的，而这个综合方法是我经过了多年的时间才研究出来的。其中，核心的创建是整个过程中最关键的部分。我常常会反复考证我提出的那些基本假设的逻辑和根据。但是，从目前从公共领域获得的一些资料来看，我确信这个基础能够非常有力地支持我所有的衍生工具研究。就像我上面讨论的那样，累积(需求)和派发(供给)的关键区别在于参考点的选择。在我指出开盘价才是几乎所有累和派发计算的合理关键价格很多年以后，我的这个结论得到了一个股票市场主要经纪人的认可。每个人都知道纽约证券交易所的专营经纪人的地位和优势。我有幸与其中备受尊敬的一个专营经纪人建立了特殊的亲属关系。我与他分享了我关于累积和派发的理论和公式，并告诉了他开盘价的重要性。他听到后，对我的发现和分析方法感到非常吃惊。他指出我已经从数学上精确地表达了他在交易场内多年凭直觉获得的东西。要把它转换成投资者可以同时监测大量股票的切实可行的法则，是他以前认为不可能做到的事情。他的认可增强了我对这个方法的信心，我将对其展开进一步的研究。

虽然这个公式是基础，但是为了彻底提高它们的效用和潜力，我建议你试验一下这个累军只/派发理论的各个方面(见图5.4) 。下面这个公式是所有计算的基础:

换句话说，这个公式描述了收盘价与当天开盘价的关系。如果结果是正值，就可以认为市场在吸收筹码;如果结果是负值，市场就在派发筹码。把开盘价到收盘价的波动，与当天的价格波幅(从最低点到最高点)作比较，会得出一个比率，然后用这个比率乘以当天的成交量，就可以据此判断累积或派发的强度。就其本身而言，当逐渐累计下去并与基本的价格活动作比较时，这个指数值就是一个指示未来价格波动的很好指标。

图5.4 利用从开盘价到收盘价的价格变化，以及成交量，就可以构建另一个指数。

在讨论如何把这个技术运用于标准化的股票之前，一定要先对这个公式进行调整，以应对8% 或更大的显著价格缺口出现(见图5.5) 。当出现这种罕见的情况时，即使价格返回到开盘价，开盘时向上或向下的大幅跳空也必须被考虑进这个公式，不能沿用最初那个公式。在开盘价高于前一天的收盘价8% 或更多时，要计算买入(累积)压力，就要用今天的最高价与前一天的收盘价的差值，加上今天的收盘价与今天的最低价的差值。之后，再减去今天的最高价与今天的收盘价的差值。然后，用计算出的数值，除以今天的最高价与前一天的收盘价的差值。最后用计算出的结果乘以这天的成交量，并加到此前累计的指数上。反之，在开盘价低于前一天的收盘价8% 或更多时，要计算卖出(派发)压力，就要用前一天的收盘价与今天的最低价的差值，加上今天的最高价与今天的收盘价的差值。然后从这个和中，减去今天的收盘价与今天的最低价的差值。随后，再用计算出的数值，除以前一天的收盘价与今天的最低价的差值。最后，用计算出的结果乘以这天的成交量，并加到此前累计的指数上(见图5.6) 。

图5.5a 用开盘价到收盘价的价格波幅，除以这一整天的价格波幅(从最低价到最高价) ，就可以判断出市场激进程度。比如说，如果某一天的开盘价是这天的最低价，收盘价是这天的最高价，那么这天的买入活动就比开盘价或收盘价处于当天整个价格波幅的中闭住直时要强很多。

图5.5b 图5.5a 中包含了成交量，而这幅图中没有涉及成交量。

图5.6 当一个开盘价高于或低于其前一天的收盘价8% 或更多时，就必须要对公式进行调整，以突显这一不寻常的价格行为。此外，这个公式也可在无法获知开盘价时使用。

不管出于什么原因，如果无法获知开盘价格，就可以把价格缺口校正公式作为一个很好的替代。不过，还需要作出一些调整:

1. 计算今天的最高价与前一天的收盘价的差值(如果小于0 ，就忽略) ，以及今天的收盘价与今天的最低价的差值，以获得一个买人压力的测算值(买入压力) 。

2. 计算前一天的收盘价与今天的最低价的差值(如果小于0 ，就忽略) ， 然后加上今天的最高价与今天的收盘价的差值(卖出压力) 。

3. 把买入压力和卖出压力加起来， 得出它们的和。如果今天的收盘价是上升的，就用买入压力除以它们的和; 如果今天的收盘价是下降的，就用卖出压力除以它们的和。

4. 用计算出的数值乘以这天的成交总量，并加上此前累计的指数(见图5.7a) 。

图5.7a 对于异常的开盘跳空(8% 或更多) ，原来的基础公式要作出相应的调整。本图包含了成交量。

图5.7b 本图不包含成交量。

到目前为止，你从本章中学到的方法都是从你在公开领域了解到的方法中衍生过来的。现在，我将与你分享的东西是在比较各种股票的相对吸引力时所必需的，也是我独家所有的。它的观点很简单，非常易懂，但是一定要按照每一步进行操作，以确保能够完全理解和掌握。

在选择了用于计算累军只/派发的公式后一一我建议选择以开盘价作为参考价，并且对8% 或更大的开盘跳空做出调整的那个公式一一就要选择一个时段。我建议可以从5 天开始选择菲波纳奇数列，并扩大到13 、21 、34 、55 、89 、144 、233 和377 天。每一天都会产生一个代表买入或买入压力的数值。然后把指定时间内的所有正值(买入压力)加起来，再把相同时期内的所有负值(卖出压力)加起来。用所有买入压力数值的总和，除以所有买入压力与卖出压力数值的总和的绝对值。最后得出的这个数字只是用买入压力除以总活动(买入压力加上卖出压力)得到的一个比率，再用它乘以100% ，就可以转换为百分数。

为了了解发生的市场动力情况，可以把这个方法运用于其他时段。这些百分数度量的是各种时间段内的需求情况，所以可以对两只股票进行比较，以判断哪一只股票在更激进地进行累积或派发。按照这种方法作出来的对比图在展现震荡波动方面更有帮助(见图5.8) 。

图5.8 比较一只股票与另一只股票的相对吸引力，总是很困难的事情。用买入压力除以总压力(买入压力和卖出压力的总和) ，再转换为百分数，就可以进行这方面的比较。这个方法是交易分析中的重大突破。

但是，更为重要的是一个显示百分数的变化比率的指标。事实上，我已通过研究证明，这个数值在识别具有吸引力的投资机会方面是最可靠的。变化比率的计算是很简单的一一用当天的百分数除以X 天前的百分数。这个天数我通常采用菲波纳奇数字。一旦选定了某个具体的数字，就用当天的数值除以至少4 个菲波纳奇等级以下的数值来计算变化比率。例如，如果选用89 天系列， 要计算变化的比率，我会把今天的数值与13 天前的数值作比较，因为在菲波纳奇数列中， 13 之后就是21 、34 、55 ，接着就是89。所以，正如你看到的一样， 13 处于89 的四个等级以下。如果有谁想选144 天系列，那么就要用当天的数值与其21 天前的数值进行比较。如果想用233 天系列，就要在当天的数值与34 天前的数值间进行比较。请记住，这只是我的一个建议。或许你采用其他数字系列或比较变化比率的其他时期，会获得更大的成功。但是一旦选定，所有股票进行比较的时间就应该保持不变。例如，如果某只股票选用的是89 天，并且变化的比率是基于13 天前的数值，那么在评估其他候选股票的相对吸引力时，应该选用相同的时期(见图5.9) 。一旦选定一个数值，大部分股票的指数将在相同的区间内波动。运用这个指数，会产生有着价格顶峰和谷底的区间。通常情况下，这个指数的变化比率会在真正的价格反转之前反转。结合其他一些技术，就可以识别很好的入场点和出场点，也可以对很多交易机会的相对吸引力进行比较。

图5.9 通过判断由买入压力除以总压力(买入压力和卖出压力的总和)得出的变化比率，就可以测量各种股票之间的相对激进程度，以及个别股票的激进程度。

以上技术描述了一个股票的累和J派发模型。这个方法也同样适用于期货，只是有个例外。股票市场没有每日上涨或下跌的幅度限制，但期货却有一个价格限制，因为这个市场有着极高的财务杠杆。当价格波动到限制价位时，交易实际上就被中止了。虽然在这些限制价位，交易仍然可以进行一一取决于买入或卖出的总资金规模，但是市场能够产生的成交量可能显著低于市场无价格限制时的成交量。要算上被抑制了的供给或需求，我建议把从波动被限制的第一天开始到这个系列的最后一天为止的所有交易日联合起来。把第一天的开盘价和最后一天的收盘价，以及整个期间的波动区间和成交量，都看作发生在一天之内。这个方法综合了上面介绍的那个基本方法，并弥补了波动受限制所带来的缺点。有些成功则源于运用图5.9 中描述的公式，并采用其他长期和短期的时段，且完全把成交量排除在外(见图5.10) 。

正如你看到的，刚刚讲的这个模型同时适用于股票和期货两个市场。这个模型的衍生模型也同样适用于这两个市场，得到的结果也差不多。如果结合运用本书介绍的其他技术，最好是结合其他被证明了的方法，就可以获得最佳的结果，从而提高交易成功的几率。所以，我的建议是不仅要试用累积/派发模型， 并把它加入到你的交易工具箱中，还要利用其他方法来确认你的交易规则。

图5.10 本图不涉及成交量，时期也是不同的(34 天与5 天前) 。