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动量指标
表3-2 计算6个月变动率
变动率通常是根据所观测到的数据绘制出来的。通过这种方式，就很容易把价格趋势与潜在的动量指标相比较。对于动量指标的解释有多种不同的方式，但是这里我们关注3个主要的方式。
1.超买/超卖分析
前面我们说过任何自由交易市场上的价格都是由投资者对于新兴基本面因素的态度所决定的，而不是基本面因素本身。我们还说过，经济决策大多是受心理因素的驱动。人的情绪习惯从乐观向悲观来回波动。在市场上，人们的情绪通常会进一步波动，因为他们的心理总是在恐惧和贪婪之间不断转换。动量指标就是一个显示这种转换的统计指标。举例来说，图3-5显示了债券市场以及两个指标。图上中间的指标代表了对交易者进行民意调査的结果，由Market Vane发布。原始数据经过平滑处理，以消除不必要的波动。图上底部的指标是被称为相对强弱指数的另一个动量指标的平滑曲线。大家要注意这两条曲线是如何密切配合运行的。这绝对不是一个精确的吻合，但是足够接近，可以证明震荡指标反映了潜在情绪的变化。在这一点上，图中的垂直线标记出了当两个指标一致时的顶点，几乎每个顶点都是在同一时间出现的。
图3-5 反转的20年国债收益率vs.市场情绪和动量指标
①4周移动均线的8周平滑线（来自：Market Vane）。
②13周变动率的8周移动均线。
情绪波动就像钟摆一样，动量指标也是如此。一个解释性的技术是观测什么时候特定指标的动量指标会移向上方顶端（被称为“超买状态”），然后反转。这通常是个可靠的信号，那就是观测的指标将会改变方向。下面的极端被称为“超卖状态”。
图3-5和图3-6显示了产能利用率，同时还有24个月的变动率。这个两年的时间范围通常是个有用的时间范围，因为它近似代表了4年经济周期的一半。当动量指标穿过其超卖区域并在其超买线之下时，这就显示了一个信号。图3-6表现了一个买进信号，图3-7表现了一个卖出信号。这个技术通常提供了一个相当可靠且及时的产能利用水平的趋势反转信号。然而，动量指标应该总是被价格趋势自身的反转所证实。这是因为某些趋势在平均线之上或之下运行，并因此会导致一个过早的信号。这个例子出现在1963年年中，这时震荡指标向下穿过其超买区域，然而产能利用指标继续反弹直到20世纪60年代末期。然而，要不是我们等待一个12个月的移动平均线与产能利用率这条线的向下交叉，这个信号就会更加及时，就像我们从图中确认的箭头中所看到的那样。长期的滞后是从箭头指向右边这一事实反映出来的。
图3-6 产能利用率和24个月的变动率
资料来源：pring.com。
图3-7 产能利用率和24个月的变动率
资料来源：pring.com。
我们还注意到，先前的信号没有奏效，因为产能利用率就在向下穿过超买区域后不久就反转了，而且这还被一个12个月移动平均线的向下交叉所验证。这些以及其他虚假和较弱的信号，在图3-6和图3-7中用虚线箭头表示，而不是实线箭头。图3-6中失败的买进信号出现在1980年。在这个例子中，震荡指标向上穿过其超卖区域，而且迅速被一个移动平均线的交叉所验证。不幸的是，移动平均线交叉是不利的，随后，指数向下方反转。在移动平均线交叉被震荡指标的突破交叉所证实后，会以图中的箭头指出。偶尔地，12个月的移动平均线会有一个3个月的滞后期。这项技术延迟了交叉，而这个交叉有降低不利或错误的交叉的作用。同时，它不会过度地影响信号的实际时机。
人们一直有争论，说震荡指标是不必要的，有可能只依靠于移动平均线的交叉。然而，震荡指标从极端位置反转有助于指出经济周期自身什么时候已经到达了一个成熟的阶段，而据此可以做出产能利用率将会上升或下降的预期。
经常被问到的问题就是超买/超卖极端指标应该画在哪里。答案就是反复试验。这里的观点是：当震荡指标到达这些线的时候，发生趋势反转的可能性很大。在±4%之间绘制这些指标没有任何意义，因为这事实上会绘制出每个波动。另一方面，在±20%之间绘制这些指标意味着它们几乎不会触及这些线，因而几乎不能给出任何信号。在图3-6中，我们可论证地将这些指标绘制在±15%之间，因为这样能获得6个转折点。然而，1980～2005年间的所有趋势反转却被排除在外了。当我们在研究为期4年的经济周期时，25年间没有任何信号就是一个相当长的时期。明显地，这种方法是不完美的，但是在市场预测方面，我们必须承认即使是最好的指标，它偶尔也会失败。这就是为什么我们有必要考虑很多不同的指标和方法，因为这样就可能从它们的表现中得到共识。
2.背离分析
从观测和识别在强势或弱势的表面下会发生什么事情的观点来看，动量指标也是有用的。在这里，我们看见动量指标的路径背离了一系列观测到的数据的路径。图3-8显示了价格处于上升通道。价格在A、B、C三点上产生了一系列更高的高点，而震荡指标却在A、B、C三点上产生了一系列更低的低点。这预示着当价格指标变得越来越高时，动量指标却变得越来越小。再一次地，这个背离不是一个卖出的信号，它只是一个背离。它仅仅发出了一个警告。毕竟，你怎么会知道价格不会继续运行到另一个更高的高点。当然，我们没办法知道这些。只有当反向动量变化被价格经历了其自身的趋势反转信号确认时，真正的卖出信号才会出现，这个方式就跟我们用于超买/超卖指标确认时一样。对于这种方法的一个较好的类比就像向上抛出一个球。如果能测量球向上的速度，那么你会看到速度峰值出现在球运行轨迹的真实顶点之前。换句话说，也就是球速的图形将会显示，速度会在重力使得球反转并下降之前就放慢。市场上的价格运行，或者经济和金融指标的速度也是如此。在真正的转折点出现之前，它们的速度会更明显地放缓。
图3-8 负向的动量背离
资料来源：pring.com。
图3-9显示了同样的原则，但是这次是市场或经济的一系列指标从下降趋势转向上升趋势。在顶部，这些背离被称为负向背离；在底部，这些背离被称为正向背离。我们还可以运用一个类比。这次，我们可以测量一个从山上空档向下行驶汽车的速度。它最大的下行速度将会出现在其到达最终停下的位置之前。背离不会在每种情况下都出现，但是当背离出现时，这就是个警告信号，这个警告就是趋势的表现并不是像其表面上看起来的那么好。
图3-10显示了房屋开工数及其6个月的变动率，还有再次滞后3个月的12个月移动平均线。你可以看出，在1970～1972年期间内震荡指标描绘出了7个一系列的看跌背离，这最后都被一个负向的12月移动平均线交叉所证实。可能你还会问，当我们能很容易地使用真实数据的移动平均线来判断时，为什么我们还需要动量指标。答案就是，不断下降的动量指标预示了趋势趋弱的累积，而只观测数据本身是看不到这一点的。当得到证实后，不断趋弱的动量指标也强调了这个信号的强度。区别就像是一只手使用一般的锤子来钉钉子与用双手使用大锤子来钉钉子。
图3-9 正向动量背离
资料来源：pring.com。
我们注意到，1975年的趋势反转被一个移动平均线交叉和向下的趋势线波动所证实。这两个交叉比一个交叉更能作为一个强烈的信号。举例来说，假设一个人试图要跳过一个高度。如果这个高度是3英寸[1]的话，那么这个跨越就没有高度是8英寸那么令人印象深刻。实际上，移动平均线和趋势线相互加强，于是它们的相互交叉代表了非常强烈的信号。事实上，可能建立更多的趋势线，这些趋势线或多或少地与移动平均线同时波动，但是这些波动会使图形变得有点复杂。偶尔也有可能绘制出一个表现良好的趋势线，这个趋势线会在移动平均线之前发生波动。这也应看作与移动平均线交叉一样好的一个证实信号，尤其是这样的情况通常更为及时。
图3-10 房屋开工数及其6个月的变动率
资料来源：pring.com。
3.根据动量指标自身来确定趋势反转
动量也有自身的趋势，就像其代表的指标一样。通常当动量趋势发生反转时，价格趋势也会发生反转。典型地，动量趋势反转出现在价格反转之前，这意味着出现了潜在的价格反转的预警。我们可以有两种方法用来分析动量趋势。第一种方法是建立一个像图3-9所显示的动量趋势线。当这个趋势线出现反转时，就预示着动量趋势要发生反转。当然，这也必须等待价格反转的确认，以确信价格是对正向的动量特征做出的反应（见图3-11）。如果这个图形代表的是月度数据，等待3～6个月甚至更长的时间才能得到价格指标的确认，这一点也不奇怪。图3-12表现了同样的概念，但是这里预示了一个正向的反转。在这个例子中，价格的确认几乎与动量的反转同时进行。在大多数情况下，非常接近的确认通常会比过度滞后的确认导致更强的反转信号。
通过动量指标分析来运行移动平均线也是有可能的，但问题是，震荡指标会经过一个非常参差不齐的路径，这会导致无数不必要的锯齿状的出现。一个较高的技术是平滑这些数据，得到一个更加平滑的曲线。交叉点也被用于产生买入和卖出的警告信号。例子如图3-13所示，上面的数据是美国供应管理协会（Institute of Supply Management，简称ISM）提供的供货商报告延迟交货的数据。这个指标度量了制造业部门的紧张。报告延迟交货的人越多，制造业系统的紧张程度就越高，反之亦然。当这个系统处于紧张状态时，对于债券收益和商品价格来说是一个利好因素。动量指标是18个月变动率的4个月移动平均线。虚线是这些指标系列的6个月平滑曲线。当实线向上或向下穿过虚线时，就出现了信号。供货商表现是比产能利用率更为波动的指标，而产能利用率是另一个衡量制造业紧张程度的指标，因此，即使是这两个平滑的曲线，也不能给予我们所希望的及时的信号。
图3-11 价格和动量上升趋势线的背离
图3-12 价格和动量下降趋势线的背离
图3-13 供货商表现和平滑处理后的变动率曲线
资料来源：pring.com。
4.完全肯定指标
在前面的章节里，我们谈到除了4年经济周期或基钦周期之外的其他一些经济周期。事实上，存在许多不同的经济周期，其时间周期完全不同。假如说，当我们査看12个月的变动率指标时，这个指标反映了与12个月的时间范围相关的有限周期数。因此变动率忽略了很多其他的周期。它常让我想到，将几个不同时间范围的指标相综合可能会提供一个更好的解决方案。还有，原始的变动率指标也是非常参差不齐的，这意味着1个月或2个月的数据会很容易地给你一个趋势反转的错误信号。因此，经过平滑后的变动率指标数据在识别趋势反转方面会更加有用。出于这些原因，我发展了一个平滑加总的变动率指标，我称之为完全肯定指标（KST）。
我已经厌倦了那些市场预测者夸夸其谈地推介他们的指标，就好像他们确定能让用户赚钱一样。这就是我为什么称这个指标为KST，KST代表了“Know Sure Thing”。这确实不是一个确定的事情，但是当它随着经济周期变动时，确实提供了一个良好的对经济增长路径的说明。事实上，加总变动率的概念不是新出现的。约瑟夫·熊彼特在他的经典著作《经济周期》里就曾经使用过这个概念。我的朋友、埃尔顿财务公司的伊恩·诺特利（Ian Notley）在他自己的经济周期研究中也采纳了这个概念，并给予了我发展自己概念的想法。
表3-3显示了KST指标是如何计算的，还有对于月度数据的合适时间周期。不同的时间周期要求采用不同的计算方法，如表3-4所示。我并不是说，这些都是可以想到的最好的参数，因为我确定它们会被改进。然而，KST指标似乎一直发挥着很好的作用。
表3-3 长期KST的计算公式
这个方法（KST）可以应用于任何时间序列，不管它是货币、经济还是市场数据，并能在后面的章节里通过多种图形表现出来。KST图形还可以在www.pring.com网站上的KST Charting功能下免费绘制出来。
长期KST图形的绘制假定所绘制的时间序列数据经历了与经济周期有关的周期性变动。这意味着，当处于线性的上升或者下降趋势时，KST（像任何动量指标一样）会给出一个虚假或者过早的信号。幸运的是，线性趋势是个例外，而不是常态。例子中包括了20世纪90年代的美国股票市场，或者20世纪80年代的日本股票市场。同样地，由于该指标涉及了大量的移动平均线，其自身不会受突然且急剧的转向的影响，比如那些与1987年的股市大崩盘相关的指标。
当时间序列指标改变方向或者震荡指标穿过其9个月移动平均线时，这就是KST信号。其他时间范围内的时间序列指标有不同的计算公式，因而对于交叉也需使用不同的移动平均线。像所有的动量指标一样，KST信号也应该被一些其所观测的时间序列数据的某种较好的趋势反转所证实。
表3-4 建议采用的KST计算公式①
①有可能把所有的KST计算公式编程在MetaStock、Wealth Lab、E Signal和Trade Station。
②基于每日数据。
③基于每周数据。
④基于月度数据。
⑤指数移动平均线。
图3-14显示了商务日报经济周期研究所工业产品指数（Journal of Commerce Economic Cycle Research Institute Industrial Products Index）和长期的KST指标。向下的箭头显示了卖出信号。在1977年出现了一个错误的卖出信号，但是这个指标大体上还是很好地与这个高度周期性的指数（商务日报经济周期研究所工业[2]产品指数）保持了一致性。KST指标不仅对于显示趋势的反转有帮助，而且通过观测曲线的高度或深度，我们能对趋势的成熟程度有个更好的理解。
在《技术分析》（Technical Analysis Explained）[3]中有关于KST指标的更全面的描述，而且还收录在Live in London的DVD系列里。
[1] 1英寸=0.0254米。
[2] 也可从www.pring.com上找到。
[3] 此书中文版已由机械工业出版社出版。