加强版万圣节指标

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　　【MarketWatch弗吉尼亚10月15日讯】按常理，我们现在其实应该完全置身于股市之外，投资组合当中百分之百都是现金部位，安逸地享受休闲时光。
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　　无论如何，这种做法都是有道理的。实际上，现在我们所使用的几乎所有随势操作系统当中，这一做法所依据的理论是历史数据支持最为强大的一个。
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) L  c. p$ w8 ]( C　　相信很多的人都已经明白，我所说的便是所谓万圣节指标，这一系统认为，我们应该每年只在六个月当中投资股市，即当年万圣节至次年五一的期间。在另外的半年时间当中，我们则应该选择现金部位，这也就是人们常说的所谓“五月卖出”的由来。

　　事实上，这种做法所依据的历史规律不仅仅存在于现在，也不仅仅存在于此地。研究显示，1800年代开始的美国股市，1694年开始的英国股市，其历史都证明了这一规律，而且在人们研究过的三十六个国家和地区的市场上，三十五个都存在类似的现象。

9 d( o' N6 p9 R# m　　至少就我所知的范围之内，要再找出一个随势操作系统，能够拥有如此强大的支持的，实在是近乎不可能。

4 ~8 y. l4 i% B' p- d5 Y　　不过，必须指出的是，无论这些学院派的研究给人留下了多么深刻的印象，我们的投资顾问编辑们，要让他们改变自己的想法，总归不是一件容易的事。实际上，这些投资专家当中颇有一些坚信自己完全可以做得更加出色。
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　　我们这篇文章当中就将遇到两位这样的专家。他们使用万圣节指标，或者更加确切地说，他们将万圣节指标与自己的随势操作系统相结合，采用更加复杂的做法，希望获得更好的成绩。其中一位编辑的系统在上周五发出了买进讯号，而另外一位现在虽然还是现金部位，但是他的系统估计也将很快发出买进讯号了，最早本周五就可能发出。

　　我们为什么要这样关注他们呢？接下来就知道了。
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　　这两份通讯分别是哈丁(Sy Harding)的Street Smart Report和赫斯克(Jeffrey Hirsch)的Almanac Investor Newsletter。两份通讯对这一季节性模式的修正可谓都是令人惊奇的类似：他们都使用所谓平滑异同移动平均线(MACD)指标来尽量精确地找出自己应该回归市场的时间，不必说，他们也用同样的方法来确定退场的时间。
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　　所谓平滑异同移动平均线指标，严格说来是一个短期动能指标，是几十年前由Systems & Forecasts投资通讯的编辑阿派尔(Gerald Appel)创建的，对若干同等长度的移动平均线进行相对运动的比较。
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2 E& B3 L' ?8 `. c7 O8 q　　不过，我们必须明确的是，虽然赫斯克和哈丁使用的都是平滑异同移动平均线的研究手段，但是他们使用的移动平均线是不一样的。换言之，这就决定了他们的买进和卖出讯号基本上不可能是同时发出的。
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0 b- X/ G* g3 h4 [" {& I3 X　　那么，哈丁也好，赫斯克也罢，他们的加强版万圣节指标表现又是怎样呢？我们必须承认，他们的表现相当出色，至少从《赫伯特金融摘要》开始追踪他们的2002年到现在都是如此。

7 Z- y) v& a3 m1 G( o0 M7 j　　要了解他们的表现有多优秀，我们首先必须了解不掺杂任何其他成分的纯粹的万圣节指标2002年6月以来的表现是怎样。我们可以假设有一个投资组合，每年万圣节之后都全数买进威尔夏5000指数，每年五一之后都退回现金部位。截至今年九月底，这样的一个投资组合年平均回报率为3.4%，而与此同时，买进持有整体市场的年平均回报率为2.8%。
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4 V" Y3 _% U  w% j% g8 _　　看上去，两者之间的表现差异并不是很明显，似乎很难给人留下深刻的印象——其实，万圣节指标2002年以来的表现优势和历史平均水准相比已经降低了不少。不过，我们必须强调的是，万圣节指标的表现虽然只领先0.6个百分点，但是这一优势是在每年只投资六个月的情况下获得的，假如我们再考虑到风险因素，就会明白其优越性了。

0 {9 X1 `4 ~6 y- N' Z/ U　　赫斯克的加强版系统更进一步，2002年至今的年平均回报率为3.6%，较之纯粹的万圣节指标又高出了0.2个百分点。哈丁就更加令人吃惊，他的加强版系统年平均回报率达到了6.1%，较之纯粹的万圣节指标足足高出了2.7个百分点之多。
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　　我们可以看到，他们所采用的附加手段都被证明是行之有效的，而至少迄今为止，似乎哈丁的方法更加出色。
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　　事情变得有趣起来，也正是在这个地方。
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　　赫斯克的系统指引他在上周五回到了股市当中。哈丁目前还是现金部位。他说，自己的系统最早周五就会发出买进的讯号，当然这归根结底还要看他的平滑异同移动平均线系统的态度。

　　不过，哈丁还补充道，假如他的系统周五不能发出这个讯号，则后者真正到来就可能还要等待若干周甚至若干月的时间了。为了避免这一点，看来市场的短期动能必须在周五之前大大抬头。

　　(本文作者：Mark Hulbert)