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假如你已经开始研究市场，就会知道这是一个用眼睛看的世界，到处都充满着图表。开盘价是一天中最重要的价格。这是我和米勒、邵夏德以及柯特·胡珀共同研究出来的观点。柯特海军学校的研究生，在1966年，他是我的工作伙伴中第一位用电脑来寻找答案的人。虽然我们一直在运用OBV技术分析，但都仍试图想要找出一套更可靠的方法。当我们得知OBV的观点其实来自旧金山的两个家伙——伍兹及维诺利亚时，我们觉得自己也可以研发出一套更好的方法。
我们开始把每日价格的变动汇总在一张图表上，但在解读时却出现问题，而且还产生了混乱。这些图表上的价格变动，早已经有所谓的“线图分析”人士解读多年。一般而言，线图分析派当年受到的待遇，与你失业中的小舅子不相上下，一直到1980年代早期，他们的状况才有所改变。
这些人搜集各种制图方法，寻找价格变动形态，并冠名为楔型、头肩型、三角旗型、旗型、三角形、W底、M头，以及1—2—3波段等等。这些型态试图反映出供需双方的交战状况，有些型态 显示的是卖出，有些则是专业性的吃货。这些图表虽然很有意思，却不免误导。同样的型态也可能出现在没有供需因素影响的图表中。
掷150次铜板的统计图，看起来很像猪肉期货的线图。利用非市场性的资料所描绘出来的图表与股票及商品期货的线图差不多，它们都会显示彷佛买卖双方力量在对抗的变化型态。我劝你要用智慧判断，不要被这些图形所混淆。
线图分析师后来变成了“技术分析师”，他们舍弃了框线与图表，改用电脑。电脑让线图分析师看起来和听起来更令人敬畏，像个科学家。事实上，许多书名都有《……的新科学》或《……的科学方法》的字眼。真的会科学到这种地步吗？
我觉得不会。
价格并不会随着隐身于纽约证券商贵宾室中某种神秘且神奇的节拍起舞，它的节奏只有少数业内人士才能把握。一般人的情绪常会受到新闻事件及经纪商的内幕消息影响，导致价格起伏不定，因此我们的图表也变得非常古怪。
非随机的市场
绝大多数时间，商品期货的价格就像喝醉酒的水手，在街上晃来晃去，不知何去何从。数学家会说，过去的价格变动喝未来的走势之间是不相干的。
关于这一点，他们可能是错的：因为的确有某些关联存在。喝醉酒的水手确实会横冲直撞、脚步错乱，行动方向似乎是非随机的，但他的疯癫其实是有脉络的。他试图走到某一定点，而我们也有办法知道这个定点。
虽然价格变动的确有高度的随机性，但绝非是完全随机的游戏。如果此刻，也就是在本书的开端，我无法证明这个观点，那么后面的章节就应该教你们如何掷飞镖才对。在随机的市场游戏中，掷飞镖的绩效往往会胜过专家。
首先假设我们掷铜板100次，正反面出现的次数应该各为50次。每次出现人头朝上之后，下一次出现人头及反面的概率各为50％。假如现在人头已连续出现两次，而我们再掷一次，这一次人头与反面出现的概率仍为50/50。你应该知道掷铜板、骰子、轮盘是一场过去对现在没有影响的随机游戏，而且其概率是固定的。
如果股市的情况也是如此，收盘价上涨的概率是50％，那么每次收盘上涨候，我们可以预期下次上涨的概率仍是50％，继这次上涨之后，下次还会有50％上涨的概率。同理这也应该适用于收盘价下跌的状况：在收盘下跌之后，会有另一次50％的机会下跌，然后再一次下跌。在连续两次下跌之后，又有50％的概率应该会出现第三次的下跌。但在真实的交易世界中，结果不会是这样的，因为价格变动并非是完全随机的！
表1—1显示在种类繁多的市场中，收盘价上扬次数的百分比。电脑只有在每天开盘及收盘时使用，并没有任何判断掺杂其中。50/50的结果并没有出现，反而会有些偏移：收盘价高于开盘价的比例是53。2％。结果不应该是这样的。
但是，结果“正是如此”。那么前一日收盘下跌之后，次日开盘买进的结果又会是怎样呢？理论上，我们应该在表1—1上看到同样的收盘上扬比例才对。问题是（对长期研究理论、欠缺市场实务的大学教授及学者专家们而言）结果并不是这样。表1—2显示收盘下跌之后次日上扬的次数。
表1－1 商品期货收盘价大于开盘价之百分比
商品期货
收盘价》开盘价（％） 猪肉 51 棉花 53 黄豆 51 大麦 52 英镑 56 黄金 52 日经指数 55 欧元 57 美国债券 52 标准普尔500指数 53 收盘价》开盘价平均百分比 53。2
表1—2 商品期货收盘价下跌两次的次数比较
商品期货收盘价下跌一次的次数次日上涨机率（％）收盘价下跌两次的次数次日上涨机率（％） 猪肉 3；411 55 1；676 55 棉花 1；414 53 666 55 黄豆 3；619 56 1；612 56 大麦 3；643 53 1；797 55 英镑 2；672 57 1；254 56 黄金 2；903 58 1；315 55 日经指数 920 56 424 60 欧元 1；598 59 708 56 美国债券
961
54 446 52 标准普尔500指数 1；829 55 785 53 平均÷收盘 55。8 55。2
这样的比例对交易员来说并不是什么大不了的消息，我们知道市场下跌会造成后续的上扬。我并不知道过去的百分比确实应该是多少，而且也绝对不会用这种表格来作为买进或持有的参考。但重点在于我们应该在收盘下跌一次及连续两次之后，看到平均53。2％的上涨概率才对。我们认为市场并非随机，市场型态的确能够“预测”未来，所以现在我们可以进行无靶射击了。
了解市场的结构
线图分析派对市场的每次变动都会用一些奇怪的名字来命名，但他们似乎没抓住重点，也就是价格（由日线表示，最顶端代表当天交易的最高价，最底端代表当天交易的最低价）会以一种明确而且惊人的机械模式上下波动。这很像学习阅读一套新的字母表，在你了解了每个字母后，就可以读单词；了解单词后，就可以阅读整篇文章了。
第一个需要掌握的字母会告诉你哪些市场的活动会形成短期的高低点。假如你能学到这个基本概念，就可以逐渐了解整个市场结构了。
我可以用下面简单的公式来定义短期市场的低点：每逢日线低点的两旁有较高的低点出现时，这个低点就是短期的低点。市场活动的研究使我们了解到：如果在低点当天的价格走势是向下的，后来因为没有再创新低价位又有攀升，那么这个低点就被记为短期的最低点。
短期市场的高点恰好相反。我们会在这里看到高点的两旁有较低的高点出现，这样说是因为价格会在盘中涨到最高点，然后开始回落，因而就形成了短期的高点。
我一开始称这种短期的变化为“环形”（ringed）的高点或低点，这是为了与20世纪30年代亨利·威尔·契斯的理论有所区别。在没有电脑的年代，我们用笔记本记录价格，并且找出波段行情的结束点，我们只是在工作簿上用圆圈或“环形”标识出这些点，以便看清它们。
假如你了解了这个概念，我们就可以逐步将这些要素组合起来。你可能已经想出答案了：市场是由短期高点摆动到短期低点。这实在太刺激了，我们真的可以计算出市场是以一种机械且自动的模式在变动。线图分析派复杂的说法其实是没必要的，我们也不至于陷入线图分析派或技术分析派的虚幻世界中。
交易日的两种特别线型会与我们的基本定义产生冲突。第一种，我们称之为内包日线（inside day），这样命名是因为当天所有的交易价格都在前一天的交易价格范围内。内包日线会出现比前一天低的当日高点，以及比前一天高的当日低点，在囊括9类主要商品，历经50，692个交易日的研究中，我找出了3；892个内包日线，出现率为7。6％。
为了方便看出短期波动的转折点，我们只好忽视这些内包日线以及他们可能产生的短期波动。内包日线表示市场已进入密集交易区，最近一波的振荡不可能继续扩大，但也不会反转，所以在情况尚未明朗以前，我们一定要等待，而且在趋势确认过程中要避免使用内包日线。
第二种型态就是外包日线（outside day）。这些交易日很容易辨认，因为它们同时兼具比前一日更高的高点以及更低的低点。当出现外包日线时（它们发生的概率是3％），我们必须通过观察当天从开盘到收盘之间的价格走势来研究价位的波动。前面提到的50；692个交易日的研究中，有3；487个外包日线，近7％，显示他们不如内包日线那样频繁。
我们的目的是价格由一个端点拉到另一个端点时，能够确认出短期价位的摆动幅度。
现在你应该了解这个基本观念，而且能够看出价格是怎样波动的。
为中期高低点下定义
现在好戏要上场了！想想看，假如我们能够找出两侧有较低的高点的短期高点（内包日线与外包日线除外），就可以大胆地定义中期高点是两侧出现较低短期高点的短期高点。现在请系好安全带，因为我们要再进一步说明，两侧出现较低中期高点的中期高点，就是长期高点。
我们用一小段文字就能够定义出在市场上短期、中期及长期的三种主要波动。市场低点也可用同样的模式来定义：首先要找到两侧出现较高低点那一天的低点，就是短期低点；然后再找到两侧出现较高短期低点的短期低点，就可得到中期低点；要找长期低点也很简单，就是两侧出现较高中期低点的中期低点。
了解市场结构的重要性
一旦你对市场结构有了基本的认识之后，很快地，市场情况就清楚了。当价格由比前一日更低的最低点，上涨到当日的最高点时，你一定会知道这是一个短期低点。据此判断，我们知道短期向下的行情已经结束。同理，当价格由比前一日更高的最高点，跌至当日的低点时，一个短期最高点就成形了。这表示我们可以知道，在这段交易期间内，高低点会在什么时候形成。
做为短线交易员，我们也可以知道中期的高低点何时会出现。我们怎么知道的？很简单。假如短期最高点的形成能确定一个中期最高点，继而确定一个长期最高点，我们就可以在最理想的转折点进场。
多年来，我就是建立这些价位点来进行交易，过上优越的生活。这些价位点是我所知的唯一最有效的支撑点及阻力点。它们非常重要，一旦这些价位点被突破，就显示出市场走势变动的重要信息。因此，我可以用他们作为止损点以及进场的依据。
第二章 价格与时间
所有的线图都是价格随时变动的记录，横轴代表时间，纵轴代表价格。整个技术分析学派都致力于研究时间，也可以说是循环（cycle）的观测者。这些聪明人不断计算各种年、月、周、日、时、分、秒区间里的