【MarketWatch弗吉尼亚3月20日讯】3月9日开始的这一轮涨势虽然无论如何都尚在幼年，但是一些看涨阵营的技术分析师们已经有了重大发现，他们强调，市场已经出现了三个九比一上涨日。

　　不过，另外一些观察家就不一样了，他们认为，这些行情其实并没有看上去那么了不起。实际上，过去的熊市当中也出现过类似的情况，但是无论涨势多么壮观，该被随后的熊市吞噬的，总归是要被吞噬。

　　那么，我们究竟应该相信哪一方的观点呢？

　　要说清这个问题，当然首先还需要确定什么是所谓九比一上涨日。具体说来，这一指标是基于纽约证券交易所提供的资料，根据特定交易日中上涨股票在全部上涨或者下跌股票总成交量中所占据的百分比确定的。比如说，在某日，上涨股票和下跌股票的成交量是一样的，则这一比率就应该是50%。

　　所谓单一的九比一交易日，就是指这一比率达到甚至超过90%的交易日。这一指标是茨维格(Martin Zweig)几十年之前帮助发展出来的。茨威格是一位资深投资专家，他做过投资通讯编辑，也做过共同基金经理人，他指出，上涨股票和下跌股票成交量比例的这种严重失衡“是一个积极动能的重大讯号。换言之，当上涨股票日间成交量和下跌股票的成交量达到九比一甚至以上时，对于股市而言，这往往是一个必须予以重视的预兆”。

　　以上这段话是来自茨维格1986年的经典著作《赢得华尔街》(Winning on Wall Street)。

　　根据茨维格的分析，当两个“九比一上涨交易日”在短期之内连续出现的时候，这就是一个更加牛气冲天的讯号，他将其称为“双重九比一”讯号。市场近期所出现的，就是这样一种比普通九比一上涨日更加令人乐观的情况。

　　那么，这种所谓“双重九比一”讯号究竟有多“牛”？阿隆森(David Aronson)提供了一个答案。阿隆森是巴鲁大学的金融学副教授，《实证技术分析》(Evidence-Based Technical Analysis)一书的作者，在这本著作当中，他谈论了如何利用“科学手段和技术推理”来判断投资策略的效力。

　　阿隆森教授曾经和自己在巴鲁大学的一班学生一起测试了“双重九比一”讯号在统计学层面上的意义。阿隆森告诉我，他和他的学生们使用从1942年年初直至今年二月底的资料，对股市在双重九比一讯号发生之后六十天的行情进行了追踪。结果他们发现，如果投资者在这种讯号发生之后立即买进标准普尔500指数(不计入股息再投资因素)，然后在六十天之后卖出，则那些六十天周期将为他们创造18.3%的年平均回报率。

　　相反，在这些交易窗口之外的时间周期当中，标准普尔500指数的年平均回报率只有4.3%。

　　确实不错。假如故事到此为止，那么我们显然可以得到这样的讯号的确非常值得乐观的结论。

　　遗憾的是，故事还有下文。

　　我们可以发现，自2007年10月的熊市开始以来，市场上其实已经出现过不止一次的双重九比一讯号了，不必说，所有这些讯号根本就没有一个发挥过实质性作用的。

　　比如，去年12月30日的行情就曾经触发过一次双重九比一讯号。可是，短短两天之后，开始于11月20日低点的短命涨势就宣告结束了。然后，市场甚至跌下了悬崖，在两个月的时间中下跌了20%之多。

　　另外一次双重九比一讯号就更近，是今年2月6日出现的第一个九比一上涨日，2月24日出现的第二个。当然，对于这一切我们就记得更加清楚，市场是在3月9日跌到我们这一轮熊市迄今为止的最低点的。

　　那么，近期的这些失败在统计学层面又具有怎样的意义？或者说，它们是否已经足够颠覆这种理论之前能够得以确立的统计学基础呢？本周早些时候，阿隆森接受了访问，并对这样的疑问做出了否定的回答。他强调，其实在我们之前经历的熊市当中，这一指标也有落空的时候，而且有些时候甚至可以说是惨败。阿隆森进一步补充道，事实是，1942年至今，双重九比一讯号出现之后六十个交易日内，市场没有上涨的情况占据了大约五分之一的比重。

　　换言之，对于双重九比一讯号而言，失败已经算不上什么新鲜事了——对于其他几乎所有指标而言，失败都也算不上是什么新鲜事。从此，我们可以明白，假如双重九比一指标的信奉者们因为最近这些问题就做出指标已经永远失效的结论，只能说是他们之前的预期就不够现实。

　　我还对阿隆森提出过另外一个问题：假如在相对较短的一段时期之内，九比一上涨日出现了不止两次，是否就意味着这一讯号更加乐观呢？我之所以会有此一问，是因为实际上2月6日至今，这样的交易日已经出现了不下五个。

　　遗憾的是，阿隆森同样做出了否定的回答，他解释道，迄今为止，这样的假设还找不到任何统计学证据的支持。

　　那么，我们今天所讨论的一切究竟可以为我们带来怎样的结论呢？我们认为，考虑到九比一上涨日近期是如此频繁地出现，市场在未来几周逐渐走高的可能性还是有所增加的。不过，这里说的都只是可能，而不是担保，因此我们若要有所举动，就需要随时保持警觉。

　　(本文作者：Mark Hulbert)

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