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何塞·曼纽尔·莫雷拉·巴蒂斯塔（José Manuel Moreira Batista） 著 魏兆含 戚翌 译 责任编辑：魏兆含 ©Fiberead 纤阅科技文化（北京）有限公司 2015 ©浙江出版集团数字传媒有限公司 2015 本书版权为浙江出版集团数字传媒有限公司所有，非经书面授权，不得在任何地区以任何方式反编译、翻印、仿制或节录本书文字或图表。 DN
卡玛利拉方程作为一种极其有效的交易体系本应众人皆知，却很矛盾地鲜有人探索，《解密交易人的圣杯—卡玛利拉方程》就是一窥这套体系背后的秘密。本书为读者提供了卡玛利拉方程的应用知识以及可对其做进一步分析的方法。《解密交易人的圣杯—卡玛利拉方程》以综述卡玛利拉的神秘起源开篇，接着回顾了其方程式和交易指南。 文中对卡玛利拉方程进行了一组测试来检验其交易性能，其中所用到
卡玛利拉方程的第一个神秘之处就是它的名字。不知为何，“卡玛利拉”听上去就是个立即让人感觉到隐晦又琢磨不透的词语。它是个西班牙词语，在西班牙语参考字典——即《西班牙皇家学院字典》中被定义为“一群暗中影响国家或者上级机关的人”。维基百科和韦氏字典中也有同样的定义，并且强调这类的影响是由“非正式的顾问”在幕后实施的。这个说法似乎是在费尔南多七世第二次执政西班牙期(
互联网上有着这样的传说，在1989年纳粹文献凭空失踪的几个月后，如同阴谋论者所指出的那样，“一位名叫尼克•斯科特(Nick Scott)的成功债券交易员在日内交易中发现了卡玛利拉方程”。 谁是尼克-斯科特？互联网上对“尼克•斯科特”的搜索结果无非是几个绝非本尊的普通人。有那么几个网站重复讲述着同一个传闻，除了指出他便是方程的背后主脑之外，没有任何其它相关信息
在谷歌上搜索“卡玛利拉方程”，返回的结果多达48000个。有些结果仅仅提及了卡玛利拉方程的名字，而一些可以让人找到方程的网站，声称他们当初“找到了它”，“发现了它”或者“弄明白了它”。 一部分把它的的起源归功于“成功的债券交易员尼克•斯科特”，而另一些说他们“在网络上找到的方程”，也有一些根本没有提到方程的来源。 消失的头条 那么是不是存在数十个不同的方程呢
假设路人甲不经意间发现了方程并打算把它卖掉，但作为一名无名小卒，他不具备任何信誉来拓展市场。不过此人倒是富有创意，他为方程起了一个花哨又神秘的名字—卡玛利拉方程；为了 增强可信度，他天马行空地说这个方程是由一位名叫尼克•斯考特的超级债券交易员开发的。自此销量节节攀升，未来看似一片光明。然而一群一直在使用方程的交易员也搞清楚了方程的用法，并且开始在网络上分享这
另一种可能：假设方程的开发者确有其人，他的确是一位知名的“王牌交易员”。然而，由于闹离婚的妻子正在瓜分他的财产，或是工作合同规定他必须向雇主上缴一切知识产权，又或是其他的什么原因使得他想要卖掉自己的杰作，却又不想让自己的真名与这笔交易挂上钩，那他应该怎么做？唔……给自己改个名字或许不错？
第三种情况：交易员蒂姆入手一份带有数学方程式的文件，经过试验，这些方程式形成了一套颇有前景的交易体系。不巧的是，源文件的作者虽然脑筋过人，但却有着一段见不得人的过去，并且还与一些声名狼藉之人有着千丝万缕的联系。蒂姆意识到自己需要另外一个故事来包装一下从而为这套交易体系打开市场。 人们经常会说，现实往往比小说来得更离奇。但是无论卡玛利拉方程的起源﹑还是方程开发
卡玛利拉方程的原理基于技术分析，通过检验供求双方力量的平衡来预测未来价格。技术分析本身具有三大基本假设，包括： 市场价格反映一切； 趋势一旦产生就将延续； 历史会重演。 有些技术分析手段与卡玛利拉方程的公式构造和交易点位有着较为紧密的联系，这些手段都值得在这里简单回顾一下。本节将简要地描述一些在测试交易策略时需要用到的基本概念。
最高价 — 周期内交易过的最高价格。此时更多的卖方取代买方开始进场。 最低价 — 周期内交易过的最低价格。此时更多的买方取代卖方开始进场。 收盘价 — 周期内最后一笔交易的价格。（如下午的最后一笔交易） 中间价 — 周期内最高价和最低价的平均值。 特殊价 — 周期内最高价﹑最低价和收盘价的平均值。 加权收盘价 — 最高价﹑最低价和2倍收盘价的总和除以4. （
标普500指数图表中的上升趋势 下降趋势由一系列越来越低的低点与高点组成。下降趋势线是一条连接下降趋势中各个高点的线。 标普500指数图表中的下降趋势 横盘或者水平趋势没有明显的上升或下降走向。 标普500指数图表中的横盘趋势
0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 等等。 起初，此数列似乎是用来解答一对兔子每年会繁衍出多少对小兔子的问题，其假设的前提是每个月每对兔子都会繁衍出一对小兔子，而小兔子在出生后的第二个月就具备繁殖能力。斐波那契数似乎体现在自然界的各个角落，譬如植物的叶子与鲜花的花瓣，它们的数量往往都符合斐波那契数。 在
向上突破 图表截取自盛宝银行(Saxo Bank)的盛宝交易平台2(SaxoTrader 2) 当向下突破发生时，有更多的卖单进场，价格预计会有进一步的下跌，之前的支撑位转换为阻力位。 向下突破 图表截取自盛宝银行(Saxo Bank)的盛宝交易平台2(SaxoTrader 2)
第一阻力位 (R1) = 2 × 枢轴点 N – 最低价 N-1 第二阻力位 (R2) = 枢轴点 N + 最高价 N-1 – 最低价 N-1 第三阻力位 (R3) = 最高价 N-1 + 2 × (枢轴点 N – 最低点 N-1) 第一支撑位 (S1) = 2 × 枢轴点 N – 最高价 N-1 第二支撑位 (S2) = 枢轴点 N – 最高价 N-1 +
如果某一策略的期望收益是正值，说明其具备长期盈利的能力；如果期望收益是负值，此策略则会造成亏损，而不应该用它进行交易。如果策略A相对策略B有更高的期望收益，我们应该选择策略A而不是B。 极限期望收益的计算方式与之相同，只不过使用的是极限风险回报比而不是平均风险回报比。
正如前文所讲，在遍布网络的各大网站与论坛中可以找到很多版本的卡玛利拉方程。而我将要展示的是一种更加全面的公式，这种公式会计算出6个支撑位与6个阻力位，而其他多数的版本只计算出4个。 使用卡玛利拉方程首先要计算前期的价格区间（最高价-最低价），将此区间扩大10%，然后相继将结果的1/12，1/6，1/4，和1/2与前期的收盘价相加，以此来确定前四个阻力位；用前
阻力位2 (R2) = 收盘价 N-1 + 区间 N-1 × 1.1 / 6 阻力位3 (R3) = 收盘价 N-1 + 区间 N-1 × 1.1 / 4 阻力位4 (R4) = 收盘价 N-1 + 区间 N-1 × 1.1 / 2 阻力位5 (R5) = R4 + (R4 - R3) × 1.168 阻力位6 (R6) = 最高价 N-1 / 最低价 N-
支撑位2 (S2) = 收盘价 N-1 - 区间 N-1 × 1.1 / 6 支撑位3 (S3) = 收盘价 N-1 - 区间 N-1 × 1.1 / 4 支撑位4 (S4) = 收盘价 N-1 - 区间 N-1 × 1.1 / 2 支撑位5 (S5) = S4 - (S3 - S4) × 1.168 支撑位6 (S6) = 收盘价 N-1 - (R6 -
只要加以搜索我们就会发现，在网络上有好多人都声称自己使用卡玛利拉方程成功地进行了交易，或者至少得到了不错的效果。在他们之中，只有一小部分人提供了为数不多的逸闻轶事加以佐证，然而这些都不足以用来检验任何交易体系的价值。 因此，我决定自己着手来进行测试。为了进行测试检验，我需要进行几点假设与简化程序，内容如下：
美洲（阿根廷，巴西，加拿大，智力，墨西哥，美国标普500指数，美国纳斯达克100指数，美国罗素2000指数），欧洲（欧洲斯托克50指数，法国，德国，意大利，荷兰，俄罗斯，西班牙，瑞典，瑞士，英国），亚洲（香港，印度，日本，马来西亚，新加坡，韩国），大洋洲（澳大利亚，新西兰）
美国铝业公司（Alcoa）,苹果公司（Apple）,美国银行（Bank of America），百事美施贵宝公司（Bristol-Myers Squibb），花旗集团（Citigroup）,美国康卡斯特电信公司（Comcast Corporation）,西维斯药品（CVS Caremark）,陶氏化学公司（Dow Chemical），美国快捷药方公司（Exp
主流货币（澳元/美元，欧元/美元，英镑/美元，美元/加元，美元/瑞郎，美元/日元），以及纽元（新西兰）/美元，美元/巴西雷亚尔，美元/墨西哥元，欧元/英镑，欧元/波兰兹罗提，欧元/土耳其里拉，伦敦金/美元，伦敦银/美元
如果月开盘价在S3与R3之间，且月低价在S3之下，我认为可以在S3开始进行反转做多。如果月高价涨到R1之上，则交易在R1盈利目标位结束；如果价位没有达到R1，交易在S4与月收盘价之间取其中较高点结束。 将每单最大盈利定义为R1-S3，或： 最大盈利 = (收盘价 N-1 + 区间 N-1 × 1.1 / 12) - (收盘价 N-1 – 区间 N-1 × 1
如果月开盘价在S3与R3之间，且月高价在R3之上，我认为可以在R3开始进行反转做空。如果月高价跌到S1之下，则交易在S1盈利目标位结束；如果价位没有达到S1，则交易在R4与月收盘价之间取其中较低点结束。 将每单最大盈利定义为R3-S1，或： 最大盈利 = (收盘价 N-1 + 区间 N-1 × 1.1 / 4) - (收盘价 N-1 – 区间 N-1 × 1
如果月开盘价在R3与R4之间，且月高价在R4之上，我认为可以在R4开始进行突破做多。如果月高价涨到R5之上，则交易在R5盈利位结束；如果价位没有达到R5，则交易在R3与月收盘价之间取其中较高点结束。 每单最大盈利为R5-R4，或为： 最大盈利 = (R4 + (R4 - R3) × 1.168) - (收盘价 N-1 + 区间 N-1 × 1.1 / 2)
在股票指数交易中使用均值回归交易的平均成功率为82.7%，而在股票交易中为87.4%，外汇为86.4%。其中利用均值回归做空具有更高的成功率：股指为99.5%，股票为97.5%，外汇为98.6%。 在股票指数中使用突破交易的平均成功率为77.5%，在股票中为73.9%，而外汇则为100%。然而其中突破做空交易的成功几率极其惨淡,股指仅为0.8%，股票为4%，
1. 选择你想要交易的产品（股指，股票，外汇货币对）。 2. 在每月最后一个交易日结束后，计算下一个月的S1，S3，S4和R1，R3，R4。 3. 如果下一个交易日的开盘价落在S3与R3之间，开启如下订单：
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美国铝业公司 (Alcoa) 苹果公司 (Apple) 美国银行 (Bank of America) 百事美施贵宝公司 (Bristol-Myers Squibb) 美国康卡斯特电信公司 (Comcast Corporation) 花旗集团 (Citigroup) 西维斯药品 (CVS Caremark) 陶氏化学公司 (Dow Chemical) 美国快捷
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在股票指数交易中使用均值回归交易的平均成功率为82.7%，而在股票交易中为87.4%，外汇为86.4%。其中利用均值回归做空具有更高的成功率：股指为99.5%，股票为97.5%，外汇为98.6%。
在股票指数中使用突破交易的平均成功率为77.5%，在股票中为73.9%，而外汇则为100%。然而其中突破做空交易的成功几率极其惨淡,股指仅为0.8%，股票为4%，外汇为25%。需要注意的是卡玛利拉方程在所选的时间框架内没有产生足够的突破交易，所以还无法有一个准确的定论，因此应尽量避免进行突破交易。
卡玛利拉测试结果
上表总结了在月周期内的极限风险报酬率与极限期望收益。这里再次强调，应尽量避免突破交易，相反均值回归交易的确很有前途。关于股指，股票，与外汇货币对的具体分析结果可以在“卡玛利拉方程的月例分析”章节找到。