《向格雷厄姆学思考，向巴菲特学投资》 作 者：【美】劳伦斯A.坎宁安

游程检验的不是序列中数据在数字上的变化相关性，而是考察的这些变化在方向上的关系。如果价格变化吻合随机漫步模型，则序列的个数和股价时序数据的反向次数应该差不多相等。如果同向运动持续了较长时间，随机漫步模型就不成立了。

在20世纪60年代初所进行的众多游程研究中，芝加哥大学经济学家尤金·法玛( Eugene Fama)最为谨慎。法玛发现，价格变化的方向具有持续性，但他仍然得出结论：没有什么交易规则或策略能持续战胜市场。故此，几乎所有参与20世纪60年代末辩论的人都一致同意，在研究中观测出来的与随机性不一致的地方，可以忽略不计。他们还相信，这有力地支持了随机漫步模型。

交易规则测试

尽管得到了广泛的认同，一些参与辩论的人仍持怀疑态度。实际上，当时一些颇有远见的评论者就曾担心，股票价格变动的相互关系异常复杂，这些标准化工具恐怕不能将之一一揭示。出于这样的担心，有人怀疑随机漫步模型的真实性，并想要发现、利用价格变化的复杂关系，设计出能获得高于正常回报水准的交易规则来。

西德尼·亚历山大( Sidney Alexander)的“ 过滤技术”，就属于这些早期尝试之列，它极具启示意义。这种策略旨在识别和利用股价里存在的假定变化趋势，按亚历山大本人的妙趣说法，“市场的小小抖动”有可能会掩盖了这样的趋势。

举例来说，对某只股票采用“5% 过滤规则”，就是说：股票价格上涨了5%，那就买入(并看着它涨到更高的峰值)；等价格从峰值下跌5%，就卖出它(并看着它跌到更低的谷底)；再接着，卖空它(也就是说按照现行价格把它借来卖掉，并答应到了偿还期会按当时的价格买入并偿还)；接着，等价格从谷底上涨5%，再平仓。

如果此方法有效，第一回的卖出能带来一笔收益， 之后的卖空又能带来一笔收益。更重要的是，如果它确实有效，那么股票价格就应该吻合峰值一谷底的模式。这意味着它们并不是随机的，随机漫步模型不成立。

亚历山大最初研究的结果表明，这种技术能够带来高于正常水平的回报。然而，这之后，他本人和其他一些人(法玛也在内)又进行了校正，证明放宽或改变某些假设足以抹掉高于平均水平的收益，尤其是，最初的过滤技术未能注意到，卖空股票的话，股票的红利就成了成本，不再是收益了。

亚历山大的过滤技术概括了股票分析和交易里的图表法或技术方法，它把过去的价格作为预测将来价格的基础。确切地说，从概念上看，亚历山大的过滤技术跟当今证券交易盛行的限价盘和同类技术算得上近亲了。这些技术包括了依靠反常效应的传统技术方法( 如内幕效应、月度效应、周末效应和分析师效应等)，以及一些非传统方法( 如裙边离地指标、超级杯指标等)。

这些东西，以及诸如“动量投资”和“板块轮动”等相关的哲学思想，仍然是华尔街的主流学派。交易员仍然广泛地使用它们，而它们得到越来越多的贸易商、投资顾问和经纪人的推荐。随机漫步模型(和有效市场理论)的许多信徒基于前文的分析，逐渐意识到这些东西是无稽之谈。

说它们是无稽之谈，不是因为有效市场理论，而在于它们完全违背了业务分析。格雷厄姆在《聪明的投资者》( Inelligent Investor)一书中提到了拥护这种技术方法的人，他说:“考虑到他们的工作跟本书中提到的‘投资者’并不相关，我们还是别管他们了。”

究其本身，所有随机漫步测试存在的问题在于，它们全是线性的。它们没有调查是否存在非线性的价格依赖，这是因为，20世纪60年代初，研究人员用的计算机还不具备那么高的运算能力。

比方说，交易规则测试就是线性的，因为它是按时间顺序( 或实时)进行的。不管是它，还是其他的老式测试都没有考虑过这样的可能性：说不定，从非线性的角度能更好地理解市场时间。我们在下一章会对这一主题进行论述，现在，我们只需注意到，爱因斯坦证明，时间不是绝对的，而是根据不同的环境有着数十种不同的运行方式，这就包括向前(或曰线性的)、向后、循环、减缓、无规则(非线性)，甚至可以静止不动。 

完全竞争市场之梦

不少人认为，在科学研究领域，有效市场理论的建立很怪异。该假说的证据最初由巴舍利耶在1900年提出，到20世纪60年代初，又大量出现在有关随机性的研究里。