7．3 过滤与设置
我曾经说过过滤是交易系统的十个关键组成部贩N弧２槎梗詹┚＠次颐窍低逞刑只嶙鎏匮伪觯浼浣驳接Φ蓖耆芸恕９嗽谑潞罂赡馨镏阍げ馐谐。窃诘鼻叭次薹ò镏阍谑谐≈薪灰住�
让我来解释一下查尔斯的评论。由于彩票偏向，人们想知道完美的入市信号，从而可以在入市之前“控制”信号。如果你在考虑过去的数据，那么用来拟合这些数据的指标越多，这些指标完美预测数据的每一个转折看上去就越准确。
大多数软件一般都含有几百个内置指标。你可以用这些指标，几乎是自动地对过去的市场进行完全的曲线拟合。例如，你可以利用一幅波动，一个移动平均和几个周期在任何时间对某些历史市场行为进行完美预测。这只会使你对交易极度自信，结果却发现你那些“高度优化”的指标在交易今天的市场时根本没有任何帮助。
一些人通过对短期（就是最近几个月）进行优化到处传播这些东西，希望这些优化过更多最近历史数据的指标可以正确地反映今天的市场。然而，如果用的指标太多，这些努力则经常都是徒劳无功的。
通常，系统越简单，它运作的效果就越好。但也存在例外。若内置指标是基于不同类型的数据资料，则许多不同的指标也会大大有助于你进行市场交易。
这就为我们提供了过滤与设置之间的一个关键区别。过滤一般都是建立在相同的数据之上，在系统中应该被避开。而设置则建立在不同的数据之上，是非常有用的。只要你的设置是建立在不同但可靠的数据之上，那么一般都是越多越好。
让我们通过一些不同类型的数据看一下你可以使用的一些设置。下面是原来给过的一些例子。
7．3．1 时间过滤
你对一幅波动会在什么时候开始一般都有一些概念，那是因为你有一些不同的模型。时间与价格数据不同，因此这样一種设置是非常有用的。时间过滤可能包括周期、季节性数据、占星术的影响等等。看一下第5章，里边有一些对你交易有帮助的很有意思的时间设置。
7．3．2价格数据序列
你可能要求价格数据以一个特定的顺序發生。如果这種设置是建立在市场中发现的一些可能性很大的关系之上的话，那么它一般比简单的价格数据更有价值。以回撤设置为例：（1）大盘建立一个走势；（2）然后作了一个回撤；（3）显示了一些与原来走势相反的波动。这些都是价格数据，但它们以一个特定的、有一定意义的逻辑顺序發生。
7．3．3 基本面分析数据
你对正在交易的市场的“供”“求”特性一般都会有一定的了解。例如你可能有这个市场的有关大豆这種农作物的统计和一些新外汇需求的统计信息。对于一種产权证券来说，你拥有客户对公司的新产品接受程度的信息和成功减少内部成本的信息。可以看一下加拉赫和巴菲特的一些基本设置的例子。
7．3．4 成交量数据
特定市场的成交量与当前的价格数据大不相同，也很有用的。有关成交量的书籍很多，特别是像理查德．阿姆斯那样的股票市场专家的作品。阿姆斯指数现在与市场更新一起定期给出，就是原来所知的TRIN交易指数。它是上涨股票数与下跌股票数的比例除以上涨量与下跌量的比例。
下面介绍如何把它们作为设置使用。一般利用5天的阿姆斯指数移动平均，读数超过1．2就预示着一个潜在的最低点。低于0．8则预示着一个潜在的最高点。这些都是1~3天之间的短期交易机会。然而这些读数需要与以预测方向波动的价格的入市信号结合起来。
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