《精明交易者:系统交易指南》 作 者：佩里·J·考夫曼

自适应的方法

为了避免噪音产生的虚假信号，同时又想消除某些在长线趋势中的滞后特性，需要一种“自适应”的方法——当市场移动时加速，而在市场没有什么方向时不做任何事。“自适应”是一个技术术语，表示指标自己根据市场状态调整其参数。但是这里还要指出：依据什么价格模式来提示移动平均值去改变速度参数，并不总是那么清楚的。

传统的解决方法

寻找最佳移动平均值的最流行的方法，是在历史数据上简单地去测试所有可能的趋势速度。计算机计算出来的答案取决于被测试数据的数量。如果你使用长期历史数据，则最佳选择将是一个非常慢的移动平均值。如果被测试的是短时间周期，计算机将找到许多能够获利的快速和慢速方案，通常它们将依靠一次独立的大幅价格跳动以便获取大部分利润。因为这些价格模式无法连续出现，较快的趋势很少能成功。

典型情况是：被测试的数据越多，将越可能得到慢速的趋势跟踪系统。短期价格的波动是随机的、不可预测的，而长期趋势是稳定的。不幸得很，净资产的大幅摆动，是与持有一个交易部位的时间相关联的。每个人都想要一个短期的、运转时不岀现重大亏损的快速趋势系统，但那样的组合是不存在的。

另一个流行的解决方法，是使用一台计算机频繁地重复测试趋势的速度。因为总是包含了最近的数据，这个趋势速度总是被期望为最佳的。这种方法还需要确定：多久重复测试一次，重复测试要用多少数据。从一个快速趋势速度跳到另一个速度产生了两个附加的问题。计算机可能要你进入一单交易，这个交易是某些时候之前就早已经进入并且已经高度获利的。这会令你担心。它也可能导致“过度配合”，孤立出一个带来短暂成功的非常短期的模式，该模式在未来却不能有效地工作。如果“最佳”选择频繁地变化，那一定是因为上一次选择根本不是最佳。

适应不同的市场特性

一个可适应不同市场情况的趋势跟踪方法是必要的：当价格无目标进行移动时，它必须比较慢；而当有必要捕捉利润时它又必须较快。频繁的重复测试不能找到这个趋势。因为一个刚出现的模式仅仅用了总的数据中的一小部分。

有一种解决方案，这就是记住某些市场模式是如何影响趋势的。首先，什么样的价格移动可以帮助我们分析呢？

■当市场沿一个方向快速移动时，快的移动平均值是最好的。

■当价格在横盘的市场中拉锯时，慢的移动平均值是最好的。

因此，如果系统能够根据市场的方向和速度的组合变换其速度，这个系统就将是“聪明”的。图8-2给出了四种实例来解释这种变换。

另外要记住的一个重要原则就是：分析大量的数据可以产生稳定可靠的结果，这样做可能给出获利较少的方案，但更加牢靠。分析少量数据会产生许多答案，它们看上去很美，但很少能在交易中帮得上忙。

从特定的情况转向一个具有普遍意义的解答

要选出一个最佳移动平均值，就是在该市场条件下能使用的速度最快的那个。那么，这四个实例有什么相同之处呢？每个例子都指出：可以使用的最快

图8-2观察价格模式和趋势

趋势是由噪音或无法预期的价格移动的情况来决定的。当市场模式(形态)由理想的平滑状态转至非常嘈杂时(从图8-3的(a)到(c))，趋势速度必须相应变慢，以防止拉锯产生亏损。

图8-3给出了两个相同的特性：价格变化的速度，以及与价格移动相关联的噪音数量。请观察具有不同数量噪音的相同的价格变化。

当价格移动向一个方向加速时，市场的速度使得噪音变得不那么重要。因此，一个趋势速度的选择是取决于噪音和方向。一个清晰的或是快速的价格移动都可以使用一个较快的均线来交易，所需要的是一个机制去感知市场的速度和拉锯的程度。这个信息然后就可以反馈回移动平均值，去调节它的速度。