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通向金融王国的自由之路-第18部分

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        出反应。尽管存在着无数影响市场的因素,但某些条件和事件会在每年反复出现;也许最明显的就是每年 



        的天气从暖到冷又从冷到暖的周期了。然而,日历也会标示出每年发生的重大事件,比如每年4月15日 



        的美国所得税截止日期。此类每年都会发生的事件产生了每年对供应和需求的周期。丰收时,大量的谷物 

        供应在接下来的一年中会逐渐减少。对取暖燃油的需求在寒冷天气来临时剧烈上涨,但在总量满足后又会 



        平息下来。货币的流动性在付税后可能会下降,但在联储再发行资金时又会上升。 



           每年这些供应和需求的循环引起了季节性的价格现象:形成了个更高或更低的水平以及以更长或更短 



        的时间方式。每年条件变化的模式可能或多或少会造成明确的每年价格反应的模式。因此,季节性可以定 



        义为市场的一种自然规律,价格每年在相同的时间朝相同的方向移动这样一种确定的走势。这样,它就成 

        了每个市场客观分析的一个有效准则。在一个受年周期强烈影响的市场中,季节性的价格变动可能要比仅 



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        仅作为季节性的原因影响更大,它有时是如此的根深蒂固,以至于它本身就像是一种基本的情形,或者说 



        市场自身就有一种记忆似的。这是什么原因呢?一旦消费者和生产者形成了一种模式之后,就会开始依赖 



        这个模式,几乎到了由它决定的程度。然后既定的利害关系就会维持这个模式。 



           模式意味着一种可预测程度。期货价格在预侧有变化时就会变动,并且,在该变化实现后还会调整。 



        如果这些变化在每年都是固定的,那么预期和实现的反复周期就形成了这种反复再现的现象对交易的季节 

        性途径来说是内禀的,因为季节性方法本来就是用来预测价格变化的。当这些走势再现时就入市捕获.并 



        在这些走势实现后离市。 



           当然,第一步就是要找出一个市场的季节性价格模式。在过去,人们曾经用每周一次或每月一次的高 



        低价格进行相对粗糙的研究。此类分析会被提出,比如4月份牛的价格有67%的时间要比3月份的高, 



        有80%的时间要比5月份的高。然而,现在计算机可以从几年的每日价格变动中得出每日的价格季节性 

        变动模式,适当地加以研究的话,这样一种模式可以为市场的每年价格周期提供历史性的观点。 



           每个周期的四个主要组成部分是(1)最低点(2)上升部分(3)最高点和(4)下降部分。阐释成季 



        节性的价格模式时。这些成分就会变成季节性的最低点,季节性的上升,季节性的最高点,以及季节性的 



        下降。一种季节性的模式,以图表的方式解释了一种确定的用市场价格走势来预测每年反复出现的情形: 



        最大供应-最小需求,需求上涨-供应减少,最大需求-最小供应,以及需求下降-供应增加。用这种模 

        式、我们可以更好地预测期货价格的变化。 



           看一下图5-1,这个从1982年-1996年以来形成的1月份可供应的加热油的季节性模式需求在7月 



        份降到最低点,一般也就是一年中最热的月份,因此价格也很低当行业开始预测较凉爽的天气将来临时。 



        市场上就会发现对未来存货的需求呈现增加的趋势。从而对价格施加了一个向上的压力。结果,在预测的 



        需求实现时,价格在最冷的天气刚开始出现时就已经达到了最高点,炼油厂增加供应来迎合需求,而市场 

        则把注意力集中在未来存货的清算上。 



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           另一个主要的石油产品则遇上了一种不同的需求周期,尽管它的周期也是由天气驱动的.图5-2显 



        示了从1986年-1995年汽油的季节性模式。价格在冬天比较贫乏的运输情形下相对比较低。然而,当行 



        业预测夏天的运输旺季就要开始时,对未来存货的需求就会上涨,从而对价格施加向上的压力,当官方的 



        运输季节,也就是纪念日来临时,炼油厂就有了足够的供给给来满足需求。 



           日常价格的季节性模式很少以完美的周期形式出现。即使是在有明显的季节性最高点和最低点的模式 



        中,季节性走势在未实现前也要受到各种力量,有时候甚至是冲突的影响。一次季节性的下降可能会不时 

        地被一些短暂的恢复中断。例如,即使牛的价格一般都会在3、4月份到6、7月份间下降,它们也会在5月 



        初呈现一个强大的恢复趋势。因为纪念日烧烤活动的到来,零售杂货店牛肉存货的销路增加了。大豆的价 



        格从6、7月份到10月份的丰收时节之前都是一直下降的,但是在劳动节期间,市场一般都预测会有一次 



        霜冻恐慌,因此价格又会有所回升。 



           相反,一次季节性的上涨也可能会不时地被一些简短的下沉打断。例如,期货的上涨趋势会不时地被 

        一次次人为的销售压力所中断,这些压力一般都与对即期合约的首次公告日有关。此种为避免运输费用的 



        清算可以为获取利润或者再次入市持有头寸提供机会。 



           因此,从每月价格构建的季节性模式不仅能够描绘价格季节性变动的四个主要组成部分,还尤其能描 



        绘更大的季节性走势的可靠部分。认识到与这些中断同时发生的基本事件可以让我们对这些模式更有信 



        心。 

           看一下如图5-3所示的从1981年一1995年形成的9月份国库券的季节性价格模式,美国政府的财 



        政年度从10月1日开始,通过稍微增加流动性或者减轻借入需求、这难道与国库券价格从那时开始有上 



        涨的走势并且在每年个人所得纳税义务实现的同时达到顶点仅仅是一个巧合吗? 



           一直持续到5月份的季节性下降是对市场中预测的由于税收的偿付货币流通更紧张的一种反应吗? 



        注意一下最后的剧烈的下降开始于4月15日,也就是美国税收支付的截止日期,很令人惊讶吧!流动性 

        有没有在6月1日,也就是联储最终有能力再发行基金后急剧增加呢? 



           密切注视一下围绕12月1日、3月1日、6月1日和9月1日的典型的市场行为,这些都是芝加哥交 



        易所债务票据期货合约的首次交割日。最后,留意一下每个季度的第二个月,也就是11月份、2月份、5 



        月份和8月份,在其第一和第二个星期之间有一些明显的回落点。债券交易商知道价格一般至少会一直下 



        降到一个季度国库券偿还日的第二天,那时,市场可以得到更有意义的3日叫牌保险总额。 



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           同样也考虑一下如图5-4所示的自1981年-1995年15年以来形成的11月份大豆模式,巴西也是 



        从那时起开始成为一个与北半球有着完全相反的农作物周期的主要生产国,可以注意到,在美国的生产者 



        把他们最近的丰收产品送入市场交易,同时,巴西的农作物培养也很快,价格的横向发展走势降低到“2 



        月份的突变点”。那时,初步的5月份合约交割通告就会张贴出来,春季回升的基本动态就呈现出来了: 



        巴西的农作物已经“变卖”,美国生产商的销售压力己经达到了最高点。由于便宜的河流运输变得更为可 

        用,市场预期需求会有加返。同时市场开始把注意力放在鼓励美国土地面积增长以及为天气风险提供溢价 



        方面上。 



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           然而,到5月份中期,可供大豆耕种的中西部美国土地面积量已基本确定,并且耕种已经在进行中。 



        同时、巴西开始把它们最近收获的产品打入市场进行交易,这些新供应来源的可利用性以及潜在的美国新 



        农作物结合起来对市场价格施加了压力。6月份后期和7月份中期的小高峰就表示了应时的农作物恐慌趋 



        势。 



           到8月份中期,美国的新作物已经变现,并且期货可以形成一种季节性的低价。然而,价格更经常地 

        是进,一步下跌到10月份的丰收时期;但是在9月份对首次新作物大豆的商业需求时期以及早期作物霜冻 



        损失引起关注时,价格又有所回升,同时也留意一下与7月份、8月份、9月份以及12月份合约的首次公 



        告日相关的下跌和恢复标点。 



           当然,这种重复的交易模式也并不是没有失败,季节性的方法与其他方法一样.也有其内禀的限制; 



        交易商眼前实际关注的可能就是时机的选择问题以及反季一节性价格变动问题。日常和长期交易难免都有 

        衰退和泛滥的基本问题。例如,有些夏天会比较炎热比较干燥,也就有更多的危急时刻,即使是异常的季 



        节性连续也需要在常识下才能交易得最好,这是一种简单的技术指标,或者是对用来提高选择性和时机选 



        择的当前基本原则的一种基本的精通能力。 



           一个有用的统计样本必须要有多大呢?一般说来都是越大越好。然而从某些用处来讲,“现代”历史 



        可能是更现实的。比如说,20世纪80年代,巴西作为一个主要的大豆生产商,地位的上升是70年代以 

        来该市场交易模式几乎180度度反转的一个主要因素。相反地,1985年-1991年期间流行的单独依赖通 



        货紧缩的模式在通货膨胀的情形下反而是有害的。 



           在此类历史性转变时期,即期模式相关性之间的时滞现象就可能发生。分析现金市场可以帮助抵消这 



        种影响,但是期货具有的某些特殊的模式,比如那些由交付或者到期日推功的模式,在转变时期可能就会 



        消失了。因此,样本大小和样本本身都必须与它们预计的用处相适应、这些可能是任意一个在15年中重 

        复出现了14次的模式就一定有用吗? 



           当然,由一些基本原理推动的模式可以激发更多的自信,但是想知道每个市场中所有相关的基本原理 



        是不现实的。当一个人正确地构建起了季节性模式后,一般就会发现在某些特定日期之间以同样方向反复 



        出现的走势与过去有很大程度的相关性通过一“束”此类的历史性可靠走势与类似的入市或者离市日期, 



        不仅降低了统计错误的几率,而且还暗示着反复出现的基本情形,还可能在未来再次出现,并且从不同方 

        面,以更长或更短的时间方式来影响市场。 



           季节性模式仅仅描述了市场本身遵从的普通路线,是市场本身的连续性给季节作用�
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