并不完美的答案

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　　【MarketWatch弗吉尼亚3月18日讯】记得伏尔泰曾经有过这样一句名言，完美是良好的敌人。
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' |1 J1 o6 |& p  U! O6 m　　不必说，伏尔泰的感慨绝非针对投资所发出，不过他的话确实也像是在描述投资的故事：许多人都在不懈地追求所谓“完美”的随势操作系统，但是这种做法却很可能会将他们自己卷入一场灾难。
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0 e/ T8 q, j* T* ^. I　　比如说，有一部分随势操作者非常依赖各种200日移动平均线，基于这些移动平均线做出入场或者退场的决定。诚然，正如我在下面的文章中将要指出的，这绝非一个完美的系统，然而，与此同时，已经有足够充分的研究证明，在实践当中要做到比这更好，确实是极为困难的。
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/ m0 {& Y- X2 Z0 o　　各种追随大盘趋势的操作系统大多都有着很长的历史，不过就我所知，200日移动平均线系统的历史相对而言要短一点，也就是这几十年的事情。这一系统的创建很大程度上应该归功于老法比安(Richard Fabian)，在1970年代，他开始应用和广泛宣传39周移动平均线体系——后者本质上说来其实就是200日移动平均线。当时，法比安编辑着一份名为Telephone Switch Letter的投资通讯，后者几经变迁，现在的名字叫做Doug Fabian's Successful Investing，由他的儿子法比安(Doug Fabian)在编辑。

1 y- r# p# G/ }( o　　老法比安曾经对订户们说过，他们每周只需拿出不到一分钟的时间来确定自己该选择股票共同基金还是现金就可以了。如果市场当前的位置在过去三十九周的移动平均线之上，他们就投资，而相反的情况下，他们就撤出。
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+ W- Q5 A8 \. d- W　　在我所追踪的全部各种各样的随势操作系统当中，这一个可以说是最简单的。不过，简单并不妨碍它获得非常优秀的表现。比如，在1980年代的十年当中，它是《赫伯特金融摘要》追踪的所有系统当中回报最高的一个。

* t* K5 T( F; q% e2 e' `$ x　　只是，必须澄清的是，这一系统并不完美，过去不完美，现在也不完美，而且实际上，老法比安早早就说过这样的话。比如，他常常说，就长期表现而言，其实52周移动平均线系统的记录还要好过39周移动平均线系统，他之所以坚持使用后者，是因为他相信，当那种中期下跌行情发生时，投资者是不可能乐于接受较长期的移动平均线系统所发出的作壁上观的讯号的。
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' M! |! A% k5 G' v* \3 Q. a% w# t0 n　　近年以来，各种研究者对法比安家族的这一系统还提出了在理论层面更加严厉的质疑。比如，有人指出，在1990年代的大牛市当中，这一系统实际上是打压了投资者获得更大回报的潜力。他们推测，之所以会出现这种情况，可能是因为现在已经有太多的人在使用200日移动平均线系统，使得其威力已经被大大稀释了。
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　　200日移动平均线系统甲胄上的另外一个缺口则是由Ned Davis Research的戴维斯(Ned Davis)发现的。戴维斯指出，这一体系其实主要只能在那种长期性牛市当中发挥作用，而假如是市场是处于较为短期的牛市，或者说周期性牛市当中，这种追随趋势的系统往往就很难获得理想的表现了。
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+ O, g; K5 f4 ?0 P, m) ?! x/ L, z: l　　这些指摘的确都是非常充分，言之有物，或许你会觉得既然如此，要获得比200日移动平均线系统更好的表现应该并不困难，尤其是在最近几年这样的行情之下，然而，如果你真的是这么想，那可就大错特错了。

, Z9 ~( r% V- F! o5 y9 E　　之所以这么说，是因为小法比安其实也一直在尝试改进这一系统，他1990年代初从父亲手中接过这一通讯时，这种尝试就开始了。虽然他进行过不少的尝试，但是总体而言，没有一个是成功的，而且这反而对他的投资组合模型造成了一定的消极影响。
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6 F& L2 }! ^1 P# X, [) }　　比如，若是机械地执行法比安家族的经典39周移动平均线系统所发出的讯号，在威尔夏5000指数和90天国债之间转换，则根据《赫伯特金融摘要》的计算，这样的投资组合在过去五年当中的年平均回报率将达到3.0%。

　　然而，在实践当中，由于小法比安一直在尝试改进，他的投资组合模型最终获得的年平均回报率只有1.4%。

　　那么，200日移动平均线系统现在发出的是怎样的信号呢？它的信号是充分投资，因为股市当前的水平显然是在200日移动平均线之上。事实上，股市自从一月至二月间的调整触底之后，就一直没有跌落到平均线之下过，之后的市场强势看上去更加坚定了人们看涨的信心。
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$ I$ @/ t' K3 l+ q: ]" z; K　　对于现在多少心存疑惑的投资者而言，或许这还算不上是一个完美的答案，但是应该已经足够良好了。

) J0 ~! E: U) @; }/ r　　(本文作者：Mark Hulbert)

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