18.6 阿姆斯指数(TRIN)
随着计算机将数学运算变得越来越容易，不同类型的广度数据被市场分析师计算成比率，并借此获得更多的有关市场内部健康状况的信息。其中最为常用的比率是阿姆斯指数，由理查德·阿姆斯最早提出，也被称为短期择时指数或TRIN(TR表示交易-trade，IN表示指数-index)。阿姆斯指数并不是一个传统形式的指数，而是两个比率的比率。第一个比率是价格上涨的证券的数量除以价格下跌的证券的数量，第二个比率是价格上涨的证券的成交量除以价格下跌的证券的成交量，第一个比率除以第二个比率就得到阿姆斯指数比率:
阿姆斯设计该指数的最初目的是为了预测交易日间的市场变动。阿姆斯很早就意识到尽管有一些股票的走势和市场的主要趋势相背离，总的说来，大多数股票的走势还是和市场一致的。因此，在他看来，在正确的时间买股票比买正确的股票更重要。阿姆斯的目标是识别市场趋势的方向和交易日间的买点。为此，阿姆斯认为如果市场要继续上涨，那么目前上涨股票的成交量应该占了整个市场成交量的大部分。同理，如果市场要继续下跌，那么目前下跌股票的成交量应该占了整个市场成交量的大部分。总的说来，健康市场的成交量增加应该强于指数成分股的成交量增加。阿姆斯比率为1表示市场处于一种均衡状态，阿姆斯比率为0.5表示上升股票的成交量是下跌股票成交量的2倍，而阿姆斯比率为2则意味着下跌股票的成交量是上升股票成交量的2倍。因此，阿姆斯指数和其他指数的不同之处在于当该指标很低或下跌时是牛市讯号，当其很高或上升时是熊市讯号。
阿姆斯比率是一个分析交易日间市场变化的有用工具，阿姆斯比率的时间序列则可以提供对流入和流出市场的资金流的连续和动态的解读。你也可以将该比率的值在图表上表示出来，用于观察阿姆斯比率趋势的任何变化，并将其和对应的指数或交易所市场的变化相比较，由此获得的信息可能有助于确定买点和卖点。如果当阿姆斯指数上升时，整体市场在下跌，阿姆斯指数就确认了这种下跌趋势。但是，如果市场下跌的趋势在持续，而阿姆斯指数却开始下跌，你就可以认为下跌的证券没有得到相应的量的支持，这种分歧是市场走势可能发生变化的讯号。当阿姆斯比率处于极大值或极小值时，市场趋势和阿姆斯比率的背离就特别值得关注。
尽管阿姆斯指数最初被设计为一个短期的择时工具，但市场分析师们不久就发现该指数还可以有其他应用。该指数可以和市场广度统计数据一样使用。理查德·罗素将该指数用于更长的时间框架一一21天的移动平均值，马丁·茨威格运用10天的平均值来识别该指数的极端值。其他流行的运用包括4-5天的移动平均值和55 天的移动平均值。同时，根据时间刻度的不同，可以在阿姆斯比率线上下加上一个"带"来帮助我们识别超买和超卖情况下出现的极端值。
但是，我还是认为阿姆斯指数在作为阿姆斯先生最初设想的短期和交易日间的指标时最为有效。之所以有这样的看法不是因为阿姆斯指数提供了日交易信息而是基于该指数的计算方法。阿姆斯指数是一个以对数方法，而非以算数方法计算的比率，这种计算方法能够衡量变化的比例，其值可以无限高，但只能低到一定限度。
当将阿姆斯指数和其他分析技术，如移动平均线结合使用时，该指数的构建方法就是非常关键的因素。为了说明这一点，我们回到之前的阿姆斯指数的例子，构建一个2天的移动平均线。第一天的阿姆斯指数为0.5，意味着价格上涨股票的成交量是价格下跌股票成交量的 倍；第二天的阿姆斯比率为2则意味着下跌股票的成交量是上升股票成交量的2倍。综合这两天的情况，这两天的阿姆斯指数应该为1，显示了一种均衡状态，但是，这两天的平均数为：(0.5+2)+2=1.25，出现了向下偏差。
我认为第一个试图找到一个更好的数据平滑方法的人是市场技术分析师约翰·麦金利。他在1978年提出了用反对数(指数幕)的方法来将阿姆斯指数重新转变为一个普通数字。从那之后，先后出现了一系列阿姆斯指数的衍生形式，如哈维·威尔伯尔提出并被彼得埃利·阿德斯加以推广的开盘价阿姆斯指数，以及修正阿姆斯指数。
你可以通过无数种数据的组合来构建广度指标，因此我不可能一一论及，但这里我们讨论几个比较有价值的。
18.6.1 辈克科里兰摆动指标
在20世纪60年代初，1962年的大熊市到来之前，理查德·罗素和约瑟夫·格兰维尔等图表分析师指出了涨跌线和市场趋势在1961年表现出来的背离，从而预测到了即将到来的大盘变化，涨跌线也由此成为一个非常流行的分析工具，(市场交易状况简报》的发布者彼得·豪尔兰就是众多的应用者之一。在他创办《市场交易状况简报》之前，豪尔兰是位于加利福尼亚州帕萨德纳的喷气推进实验室的一名火箭科学家，从事无人驾驶太空探测计划的研究。
当喷气推进实验室的计算机晚上空置下来的时候，豪尔兰就运用太空飞船的追踪技术，包括指数移动平均值(EMA)，在计算机上分析股票市场的变化。在火箭导航系统中，EMA被用于过滤火箭的位置和前进方向的数据，从而调整对火箭飞行的控制。EMA的优点在于讯号处理器只需要追踪两个变量：输入的数据和此前的EMA值。新的EMA值取决于新输入的值和此前的EMA值差异有多大，同时EMA值移动的快慢取决于"平滑常数"。例如，一个10%的平滑常数能产生一个19期的EMA 。相比之下，计算一个简单的移动平均值需要基于期间内所有的单个观察值。对于一个50期的移动平均值，这意味着得追踪50个不同的数据，这在老式的模拟计算机上是一件艰难的事情。
在他发行的简报中，豪尔兰提供了市场的涨跌统计数据并包括了每日涨跌差异的10%趋势值(19天EMA)和5%趋势值(39天EMA)。豪尔兰喜欢对这些指标进行独立的分析。
谢尔曼和马里安·麦克科里兰在研究了每日涨跌差异的10%趋势和5%趋势之间的不同有何意义后，在1968年提出了一个非常重要的观点。考虑到个人电脑在20世纪60年代还不存在，获得历史数据是一件困难的事情，所以得到这个结论是不容易的。他们所有的计算都是人工完成的，然后用铅笔在坐标图上描点。他们1969年在洛杉矶KWHY电视台由基尼·莫根主持的电视节目"用图表分析市场"中公布了自己的研究结论。彼得·豪尔兰随后在其1970年出版的《盈利的图形》一书中阐述了这个观点。基尼·莫根则将这两个EMA之间的差异称为麦克科里兰摆动指标。
麦克科里兰摆动指标是一个很有用的指标，因为该指标显示了市场广度数据的加速变化情况。一个正的或负的麦克科里兰摆动指标提供了市场短期趋势的牛市或熊市讯号，但该指标的信息功能不仅仅止于此。当该指标值非常低时，市场常常是处于下跌阶段未期的超卖状态；而指标值非常高时则显示市场处于超买状态，同时也显示了市场要继续上升所需要的力量。出现背离的情况时也值得关注，因为这是市场趋势的力量正在消退的讯号。
和麦克科里兰摆动指标配合使用的一个工具是麦氏综合指数(McClellan Summation Index/MSI)。任何学过微积分的人都知道如何将一条曲线下的面积积分，而麦氏综合指数正是对麦克科里兰摆动线进行积分所得。麦氏综合指数每天的变化等于当天的麦克科里兰摆动指标值，或正或负。该指数随着市场的总体趋势或涨或跌，被很多技术分析师当作是一个主要的分析工具。
麦克科里兰在20世纪60年代时没有预见到的一个问题是纽约证券交易所交易的证券数量的增加。为了应对这种变化，以及这种变化对麦克科里兰摆动指标和麦氏综合指数的变动幅度的影响，麦氏指标的运用者们采用了一种"调整后的比率"的计算方法来分析出交易的证券的数量。你可以在他们的网站www.mcoscillator.com 上获得相关数学计算方法的更多信息。
基于调整后比率的综合指数(RASI) 对于判断中期的市场趋势是一个特别有用的指标(见图18.5)。
当RASI跌到-500以下，然后又掉头向上时，这是一个赶在下一次上涨前低风险人市的讯号。如果RASI涨到+500，就显示了市场有足够的力量继续上涨，麦氏指标的应用者称此为"逃离速度"，显然是受到20世纪60年代研究过火箭的彼得·豪尔兰的影响。如果RASI没能升到+500，则说明市场的上涨乏力，有可能会在此考验此前的低点，甚至跌破此前的低点。
麦氏指标的运用者也喜欢用上涨成交量和下跌成交量的差异(UVDV)来计算这些同样的指标，构建出麦克科里兰成交量摆动指标和麦氏成交量综合指数。《麦克科里兰市场简报》和《每日一报》的编辑、谢尔曼和马里安·麦克科里兰的儿子汤姆说"通过观察这些指标有助于证实或拒绝有关A-D指标提供的讯号。例如，如果麦克科里兰A-D摆动指标向上涨到0之上，但成交量摆动指标却没有涨上去，那么这就是在警告当下的上涨趋势可能不会持久(见图18.6)。"
