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（《DELTA理论——在所有市场里隐藏的次序》） 【原著】Welles Wilder 威尔茨.维尔德 【翻译】 STU
本书中文版由鼎砥投资论坛金融研究员 stu先生 翻译 第六章 LONG TERM DELTA（LTD） x我将在LTD上比其他时间结构的DELTA花费更多的时间，讲解更多的图表。这里有几个原因： 首先，大多数股票交易者只使用LTD。我认为，股票交易者的数量是商品期货交易者的10倍。此外，我认为，即使对于商品期货交易者来说，LTD也是最重要的DELTA。 其次，LTD时间结构给交易者一个更长期的市场轮廓，无论他正在哪种市场进行交易。因此，LTD的时间结构是第一步，它能告诉你应该朝哪个方向交易。我相信，当使用LTD的周线图表时，LTD将带来更多的利润，无论是进行股票交易，还是期货交易。 把LTD转折点标注在周线图表上的交易者，可以在每个周末利用从BARRON[25]来的数据更新图表，做交易决策，给经纪人下达指令，然后忘掉这个市场，直到下个周末来临。 每周看一次周线图表的交易者，不会受每日行情波动、市场谣言，以及恐惧和贪婪的干扰,【这些干扰】阻挠了【交易者】坚持他们的操作计划。 某种程度上，我认为，过去没有人发现LTD是一个令人惊奇的事情。它是如此简单： 市场每四年直接地或者间接地循环重复一次。（地球围绕太阳公转四年）。 我注意到，大多数LTD序列有奇数个点。这有助于掩藏潜在的次序。因为每个转折点，总是在上一个序列是高点，跳到下一个序列【变成】低点。例如说，点（5）在当前序列中是高点，那么在下一个序列中将是低点……如果期间没有翻转的话。如果序列有偶数个点，点（5）在当前序列中是高点，在接下来的每个序列中也都是高点…..如果期间没有翻转的话。 有一件最让人惊奇的事情。世界上最受关注的市场是纽约股票市场，它只有6个DELTA转折点，并且在50多年里没有过一次翻转。想一想….只有偶数6个点，并且在超过50年的时间里没有翻转，在吉姆.索罗门之前【居然】没有人发现这个次序。市场关注者最接近发现DELTA的地方是，他们认识到每四年的商业循环。 我们将会看到，和黄金一样，纽约股票市场指数也有LTD嵌套。但是，我们要稍后才谈这个问题。 现在，让我们看一些图表。在寻找LTD过程中，我既使用月图表，也使用周图表。对于那些在序列里只有少数几个DELTA转折点的市场，月图表更清晰。对于那些序列里有很多DELTA转折点的市场，我更喜欢周线图表。
 首先，我们看木材期货的月图表，它是通常率先于利率图表。【图6-1】 木材期货图表的DELTA序列只有9个点。由于LTD的序列每4年重复一次，这意味着DELTA转折点平均距离是6个月。毫无疑问地，你要认识到，DELTA转折点【的位置】是非常不规则的。也就是说，它们之间的距离可能非常大。比如说，木材期货的一些DELTA转折点只间隔3个月，而另一些却间隔12个月。 这就是为什么在感觉上，我不认为DELTA转折点是循环的…..因为这些点不是规则的循环。我理解，经济循环研究基金会[26]在它们对“循环”的定义里，只考虑规则的循环。当然，基本的DELTA时间结构是有规则地循环的 回到木材期货图表的讨论来。有人可能说，以月为单位的商品（或股票）【图表】不如以周为单位的【图表】来得更准确，后者有2~3倍于前者的DELTA转折点。 精确是相对而言的。实际上，商品期货（或股票）月图表和周图表的相对精确度是大致相同的。比如说，对木材期货图表来说，平均AR是1个月，或者说4.3周。DELTA转折点之间的平均距离是6个月，或者说25.8周。它们之间的比率是4.3除以25.8乘以10，大约是1.66。 现在，假设另一个商品期货（或者股票）的AR是2周，并且DELTA转折点之间平均距离是3个月（12.9周）。再把AR除以平均距离（2.0/12.9*10），结果是1.55。因此，即使月AR是周AR的两倍，两者的相对精确度却是差不多的。 现在，让我们看两张周LTD图表。图6-2是英镑的图表，图6-3是民用燃油的图表。民用燃油属于石油板块（还包括原油、天然气、液化气等），比美国期货市场交易的时间还长。 当你看这些图表时，要牢记一件事情。正如我们前面所说，彩线的位置是任意的。彩线放在一年的第一天，放在第二季度，放在春分秋分或者其他任何日期，都是无所谓的。最重要的事情是，它们之间的分隔距离是一年。我们随意地选择彩线放在一年的第一天。 从本例开始，【你会看到】一个DELTA转折点有时候在一个序列里出现在彩线左边，在下一个序列里出现在彩线的右边，你不要因此而被困扰。重要的不是彩线的位置，而是AR…..DELTA转折点与平均点之间的平均距离。 同前面一样，注意DELTA序列里非常重要的一点，大的涨跌喜欢出现在点（1）的两边。
 在【图6-4】【图6-5】【图6-6】【图6-7】中，我们将看一些股票板块。关于这些股票板块，我的数据库是从  [! b& C: M( w0 l( d, q0 Q    在这里，有一个很好的问题： “至少需要多少年的数据才能确定一个DELTA序列。” 吉姆的原始ITD只包含有2次循环。所有的DELTA序列被从超过8年到超过24次循环的数据所支持。当序列中产生额外的DELTA转折点时，也会伴随着还有翻转[27]。这表明，只需要2次循环和一个翻转就可以找出正确的DELTA序列。 但是，还有一个与序列长度相关的问题。问题就是“需要多少次循环才能查明平均点”。换句话说，一个特定的DELTA转折点需要重复多少次才能确定一个平均点，即使以后增加更多的重复，这个平均点也不会改变。 在分析了数百个各种时间结构的DELTA的基础上，我敢说，如果一个DELTA转折点重复10次（10次循环），那么平均点就几乎稳定了。我可以说，再多的重复（或循环）也不会让这个平均点改变超过一个单位。一个单位，对于ITD来说是一天，对MTD和LTD（周线）可能是一周，等等。 比如说，ITD的平均点是根据1976年到1983的数据来计算的。这就是8年或24次循环。今天我们在1991年使用的DELTA转折点日期是基于这些的数据（1976年~1983年）算出来的。它们在1991年的精确度和在1983年是一样的。 还有一个例子。有一个DELTA高级会员获得了纽约股票市场上世纪30年代的日线数据。他找出其ITD，和我们根据现在用的数据找到的序列结果是一样的。如果我记忆正确，只有1~2个平均点不同，并且与1983年序列方案只差1天。 确定平均点需要的足量数据是10次循环，因此，很显然确定LTD需要40年的数据。对大部分市场来说，我们没有这么多的数据，所以我们必须不断将新数据加入我们的序列中，然后重新计算平均点，直到循环总数达到10。 前文说过，对于股票板块来说，总可用数据历史是14年，大约3.5次循环。因为数据量不足，【找出的】LTD还不够稳定。但是我相信，最终转折点落在100%置信范围外的机会很小。 现在，我们来看几个股票板块，汽车板块，航空板块，银行板块和石炼板块【的LTD】。 限于版面，每个图表只包含10年数据，每张图表中至少有一个翻转。 在我刚开始寻找市场的LTD时，我使用和寻找ITD时一样的数据分析表。表6-1是英镑的数据分析表。
 这种分析不是太有用，因为大部分MP2、MP3、MP4的百分比都是100%。经过思考，我突然想到，我真正地想要知道的是DELTA转折点预期在什么时候出现。换句话说，DELTA转折点最可能出现的时间范围。很显然，我最想知道的是100%置信范围，也就是DELTA转折点最早出现以及最晚出现的日期。显然，随着序列数量的增加，100%置信范围变得越来越有意义。 我的下一个想法是，确定大部分DELTA转折点可能会出现的位置。幸运的是，有一个数学函数可以做到，它就是“标准方差”。跳过它的数学内容，一个标准方差就是说大约2/3的转折点会在这个范围出现。这个范围也会随着数据的增加而变得越来越准确。 下面就是一个周LTD的例子，数据来自于WEDNESDAY公司的周线。 转折日期 标准方差 100%置信范围 1991.01.16 1991.01.09――1991.01.23 1991.01.02――1991.01.30 
如果我有日经指数市场的板块数据，我确信，和纽约交易所的板块一样，找出它们的DELTA是很容易的。整个市场的DELTA序列不像市场里单个板块那样准确，那并不奇怪。事实上，由具有各自DELTA序列的不同板块所组成的市场，也有其自己的DELTA序列。想一下，多么神奇啊。尽管整体市场的DELTA序列不如独立板块的精确，但是，正如你将看到的那样，这个次序是完美的。 现在，我将向你演示一个简单的手工方法，去寻找任意市场的平均点（平均日期）。以有9个DELTA转折点的日经指数为例。做如下数据表：【表6-2】
彩线的顺序（总）是绿色、红色、蓝色和橘色。1986年是绿色，那么1990年点（1）的平均点是哪个月呢？答案是：绿色+4=1990年4月。 测试一下。2007年的两个平均点是什么？答案：1月和9月。为什么？因为如果1986年是绿线，那么2006年也是绿线，因此2007年是红线。哪个平均点是红色的呢？1月或者9月。当然，DELTA转折点是高点，还是低点，取决与点（2）――它的平均点是2006年10月。 我们讨论LTD的最后一个市场是纽约股票市场。和日经指数一样，它不像独立的板块那样精确。正如我们在前面谈到它以及黄金时那样，这里也有序列嵌套。 在格林斯堡的第一次Detla高级会员会议上，不少高级会员展示了他们的DELTA序列。一位从瑞士来的高级会员展示了他的发现，我们在股票市场上使用的道琼斯指数的第二种序列方案。在时间跨度为10年（2.5个循环）的图表上，原来只有6个点的序列，变成了每4年18个点的序列。 当他完成展示后，另一个从芝加哥来的高级会员站起来说：“这位瑞士绅士说了我想说的话。”这位芝加哥会员随即展示了他的相同发现。在从20世纪20年代至1985年的图表上，序列也是18个点。 在图6-9中，我只展示了纽约市场10年的序列，因此有空间填上18个LTD点。在图表最下面一行，我给出了依据60年数据得出的18个点的平均点。
现在，把两种序列方案放在一起，你认为哪个序列会给交易带来更多信息呢？我猜测，你会立刻回答“具有更多点的序列”。 但是，仔细想一想，你可能会有另外的答案。为什么呢？ 你是愿意知道市场在一个方向持续4周，还是四个月呢？ 在后面讨论如何在任意市场正确地找到DELTA次序（序列）时，我们将对此考虑更多细节。然而，关于LTD话题，我想提示一件事情。 在两个LTD点之间经常会有一个小循环[29]。让我们假设某个特定市场的DELTA序列，在点（5）和点（6）之间有一个高/低循环。有时候，可能会有两个，甚至三个这样的高低循环，这并不常见。是的，我用字母给这些点命名……A，B，C等等。 有两件事情需要记住。这些循环可能不会在每个序列里都出现。如果它们出现，使用它们。如果它们不出现，原来的序列优先。 另一件需要记住的事情是，如果你没有8到10次循环的数据，某些在LTD点之间的微小循环，变成DELTA转折点就是可能。在我看过的LTD图表中，只出现过3~4次这种情况。【出现这种情况】也是因为只有3~4次循环的历史数据。 你怎么能知道，在现有的两个LTD点之间的这些微小循环，什么时候会变成一个真正的LTD点呢？ 答案就是，在其中一个微小循环变得足够大，大的超越了由这两个LTD点[30]构成的箱体上沿或下沿时。当这种情况发生时，市场在点（5）和点（6）之间不再是单向的，而在点（5）和新的LTD点的之间是单向的，【这个新的LTD点】是由微小循环变过来的。 如我所说，这极少发生。如果它发生了，也只在LTD和SLTD里出现。只有当这里没有足够数据（如刚才假定的市场）来导出百分之百【正确的】序列时，它才会发生。总结起来就是，当这种情况发生时，两个额外的点被加入序列之中。 正如你所看到的，我将所知道的关于DELTA现象的一切微小细节都包含进本书中。 我们以LTD的定义结束本章： 地球围绕太阳每公转4圈，市场直接地或者间接地循环重复一次。 下面我们将讨论Super Long Term DELTA（SLTD）。 正如你所看到的，我将所知道的关于Delta现象的一切微小细节都包含进本书中。 我们以LTD的定义结束本章：/ K: K' F9 e6 ^* q 7 j) j, }. P1 ]4 k 地球围绕太阳每公转4圈，市场直接地或者间接地循环重复一次。 下面我们将讨论Super Long Term Delta（SLTD）。
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