2.1 你应了解的关于周期的所有知识
图表记录了过去的价格变化，横坐标代表时间，纵坐标代表价格。所有的技术分析流派都致力于研究时间和周期。这些关于思考的专家以分钟、小时、天、周、月以及年为单位计算最高价和最低价，以确定时间周期，预测价格会在什么时间沿着历史的轨迹发生何种变化。我曾花了15年的时间试图破解时间周期之谜。
我仍然相信市场确实有周期，应该有三种周期，但不是时间周期。时间周期问题的根源在于我们能够从图表中明显地看到的确存在一种主导周期。问题是，很快就有另外一种周期成为主导周期，取代了我们刚刚看到的并作为投资依据的主导周期。
尽管我们首要的问题是主导周期，但即便存在这样的周期，它们也会很快发生改变，比正在拉选票的政客变得还快。在20世纪60年代和70年代早期，人们就希望能够使用高等数学和高速计算机来解决周期问题，但迄今尚未成功。在任意给定的时间段，我们到底应该在哪个该死的周期上下注，我们根本就不知道。这还不是最要命的，更重要的问题是，我们同样不知道周期的幅度。
2011年，我们仍然在这个问题上纠结。我就每年的走势发表预测已经有很多年了，图2-1展示的是我对道琼斯30工业指数2009～2011年走势的预测。正如你所见到的，我们能够相当精准地预测出市场将经历的重要顶部与底部。这里的难点在于预测价格波动到底会有多显著，即上涨或下跌的幅度如何。似乎通过结合历史周期高点与低点，对当前市场形势进行研判就可以准确获得这些预测。（我会把这些市场预测实时更新到我的网站www.ireallytrade.com上，你可以看到最新的版本。）现在让我们来看看我对近几年市场的预测结果，你就会发现周期对交易者以及投资者都有价值。
图2-1 预测道琼斯指数（周线）
资料来源：Graphed by the“Navigator”（Genesis Financial Data Services）.
这些预测都是基于对市场数据的长期审慎研究得出的，既包括对个别年份的价格形态的分析，也包括对我们泛指的市场周期的分析。然后我会把这些分析综合起来，得出对每年市场走势的预测。问题在于，数据是全时的，基于各个不同的时间周期，因而很难估测周期的幅度。正如你在图中所看到的，我们跟踪了市场上常规的价格波段，但价格运动的准确幅度依然像谜一样难以确定。我还在破解它。
重点在于，这些市场预测是很多年前，在我们进入电子交易时代以前，基于市场运动做出的，即便在新的市场交易时代，它们在正确预测市场走势方面，仍然大有用武之地。
周期理论的拥趸只是处理时间的问题。但是我还没有遇到哪位银行家，能够让我按照天、周或者月来存款。我知道信奉周期的人能够找到市场低点，比如说每18年出现一次的低点，但是价格在沿着纵轴上行的时候，不一定按照周期变化。理论上，在某些重要的周期高点或是低点，都会出现一定幅度的价格波动。但是在我所生活和交易的世界里，情况并不是这样的；相反，周期很快就衰减了。然后，价格会在某个区间维持几天甚至几周的窄幅震荡，但根本没有足够的可以赚钱的波幅。
下面，举一个过去价格的实例来证明我的观点。图2-2展示的是大豆的择时系统回测结果。我用计算机在短期移动平均线上穿长期移动平均线时买进，这是标准的技术操作方式。唯一的变量就是时间，即移动平均线的天数，因此受到周期的影响。简单地理解，移动平均就是过去几天收盘价的简单算术平均。除时间外，没有别的变量。
图2-2 择时系统回测结果
资料来源：Graphed by the“Navigator”，Genesis Financial Data Services：800-808-3282.
第一个回测是从1975年4月29日到1987年1月1日之间的大豆交易价格，计算机算出了所有5～50天的短期平均线组合的业绩，并与10～60天较长期或所谓第二平均线组合的业绩进行比较，在这个时间段内业绩最好的结果是5-25日平均线组合。这个择时“系统”共交易153次，获利交易共54次，净利润为40 075美元。
图2-3展示了如果我们用这个系统从1987年1月1日到1998年4月23日之间进行交易的可能的结果。我对本书改版最得意的地方在于，这使我有机会展示过去的研究成果，回顾过去市场是什么样的，运行的规律如何，然后看到这些规律仍然能被应用到今天的交易中。我能将过去的很多想法与我的新点子结合在一起，把我的研究延续下来，并揭示当下我们交易的市场是何种状况。
图2-3 可能会发生什么
资料来源：Graphed by the“Navigator”，Genesis Financial Data Services：800-808-3282.
这些实验的结果并非令人充满希望。共163笔交易，胜率变成了31%，交易结果也是亏损的，准确地说，亏损9100美元，而且在交易过程中出现了28 613美元的回撤（交易系统在实现新的盈利前出现的亏损幅度）。熬过28 613美元的回撤后最终亏损9100美元绝算不上什么好的赌法！系统每笔交易平均亏损56美元。以前的周期与时点的影响力何在？真是郁闷！
接着我用相反的程序回测从1987年1月1日到1998年4月23日之间表现最好的两条移动平均线（见图2-4）。最好的组合是25-30日移动平均线，胜率高达59%，获得34 900美元的盈利。这个交易系统每笔交易盈利234美元，而最大的亏损是13 963美元，所以这也不是一个好的赌法。
图2-4 另外一个时间段的回测结果
再用前面的数据回测25-30日移动平均线组合，图2-5显示结果为亏损28 725美元。不论是向前还是向后做样本外回测，移动平均线组合的时间参数（长度或者周期），也许在一段时期内有效，但未必在别的时间内同样有效。
图2-5 最佳组合的结果
你也许会说：“可能不是时间的问题，而是大豆本身的价格变动趋势不明显。”
下面要谈的是对英镑移动平均线交叉系统的研究，英镑是趋势最明显的市场。从1975年到1987年，表现最好的均线交叉系统是5-45日均线，盈利高达135 443美元。
下一个时间段，从1987年到1997年，同样的系统产生了45 288美元的盈利（参见图2-6），但是最大的平仓亏损为29 100美元。这个赌法看起来也不是那么让人满意。表现最好的均线交叉系统是20-40日均线，整个期间内盈利总额为121 700美元，问题是第一个时间段只盈利了26 025美元，最大的亏损却为30 000美元。这不是大豆或者英镑的问题，问题是基于时间的研究根本站不住脚。在投机中完全依赖时间只能导致贫穷。
图2-6 将本系统应用于下一个时段
我通过差异很大的各处数据来回测不同的时间参数，但是找不到一种完美的、同样适用于样本外数据的设置时间参数的方法。
我的建议是：放弃时间周期，它只不过是华尔街的幻觉。
我在很多国家的很多市场上交易过，价格运动肯定有周期。也许它是一种形态，从任何图表上都可以找到。
在过去的几年中，我识别并且系统地整理出三种周期，现在我把它们称为：①小价格区间/大价格区间；②在区间内波动；③收盘价与开盘价。
现在我们开始学习分析价格图表的第一课：研究价格变化的区间。我所说的区间是指商品或者股票价格在一天、一周或者一个月（甚至一分钟）内波动的最高价和最低价间的距离。区间是任何时间段内的价差。对于这三种周期来说，这些规则在任何时间段内都有效，我发现的这些规则对于各个市场也同样有效。