我们最先看的DELTA图表是黄金，现在我们继续研究。在下面的内容里，我们将持续地研究黄金。
当我使用吉姆确定的ITD序列时，有一件事情对我来说变得很明显，那就是主要的方向改变和主要的涨跌都常常出现在点（1）的左边或者右边。在黄金图表上，主要的涨跌都开始于点（11）、（11'），（1）和（1'）。
这种DELTA特性属于五种时间结构【共有】，其他转向点都没有这个特点。这种独特性是非常有用的信息。这个特点在低点比高点更普遍。当你研究下面的图表时，请注意这个特点，看看在点（1）的位置有多少主要的低点。
同样要注意，当市场大涨大跌时，如何应用以上四条指导方针。你将会明白，为什么我要你记住它们。
当你继续看下去时，我猜测，你将会体会到我在写【DELTA】资料时的感受。
“吉姆花了几个小时向我解释这个发现。我看着标注了彩线和点的15张图表。很显然，市场在跟随着一种次序。每个转向点，并不是恰恰好出现在它应该出现的日期，但是，它们是难以置信的接近….大部分情况下出现在【应该出现的日期的】两到三天内。”
（1983年秋天）我在有15种有8年历史数据的商品上完成了练习【求解DELTA】，【在它们那里】吉姆已经找到DELTA序列。结果表明，15种商品的精确度是相当的一致。黄金排在中间，有六种商品高一些，另外8种低一些。
完成以上工作后，我开始研究吉姆还没有找到DELTA序列的市场。当然，这比在前面的市场中简单应用吉姆的结果要困难的多。事实上，我发现这是相当刺激的挑战。但是，当你做了一段时间，事情就变得容易了。显然，只有一个正确序列，因为翻转只在相对于彩线的一个位置。一旦你发现了翻转的位置，其他的点依次排列。后面，我将教你如何找出任意市场DELTA序列的正确方法。
当我找出所有的25种主要商品的DELTA序列后，下一个工作就是把这些数据从行情图表上放到一个数字分析表格里，以便让计算机能够分析处理。把图表上X轴的DELTA转折点放在表格的最顶部的一行，把每个序列开始的日期放在表格的最右边一列，如表3-1所示。
表3-1
每个DELTA转折点都按照与它最近的一根彩线的相对位置标注上。例如，对黄金来说，点（1）出现在橘线后，那么如果点（1）在橘线后的第六天出现，那么这一点就定义为O
（1）每个Detal转折点与彩线之间的平均天数。我决定只取92%的点，而忽略其余与平均天数差距最大的8%的点。我感觉这将是一个更真实的平均数，而不会给偶尔异常的情况不恰当的重视。从分析中剔除的点标上了（*）号。行AVE显示了每个点与彩线之间的平均天数，这就是平均点。
（2）在平均点两天内出现转折点的概率。行MP2+/-2是此概率的百分比。
（3）在平均点三天内出现转折点的概率。行MP3+/-3是此概率的百分比。
（4）在平均点四天内出现转折点的概率。行MP4+/-4是此概率的百分比。
（5）精确度。下一个我想知道的问题是，“序列中的一个点与平均点之间的平均天数是多少。”行AR给出了每个点的结果。AR的计算方法是：取每个点出现的日期，计算其与平均点出现的日期之间的天数Ｄ，然后累计天数Ｄ，再除以累计的次数，最后再乘以１０。计算结果是一个2位数。例如说，黄金的点（1）的AR是21，这就是说点（1）出现的日期，与平均点的日期之间的平均天数是2.1天。
（6）商品/股票的汇总值。最后一个答案是序列中所有点（本例是11个点）的汇总值。对MP2来说，结果是所有11个点的平均MP2。在表的最下面几行里，能看到MP2的%是56。
对所有序列来说，最重要的结果是AR=25。这意味着，序列中所有11个点和平均点之间的平均天数是2.5天。这个结果让给每种商品的AR在同一尺度进行排序变得可能。
表3-2是25种商品的AR。每列最后一行是所有商品的平均值。25种商品的AR是27，或者说与平均点差距2.7天。请注意我们的例子，黄金的AR是2.5，非常接近于平均值2.7。我相信，平均2.7天在所有能够找到ITD的市场里很有代表性。
我让汤姆.贝瑞设计了一个计算机程序，可以处理得到一张关于ITD点（平均点）的表格，包括每个点的以上信息，不限过去天数和未来天数。将来每年将给DELTA国际社团成员发放这张分析表。
表3-2
关于DELTA序列，我所知道的最有趣的一件事情是，在同一板块里的商品期货或股票，有相同的DELTA序列。这不只是有趣，而且是最幸运的事情之一。我想强调的只有一点，把这些【在同一板块里的】股票当作市场指数那样来对待。当然，对期货来说，同样适用。
（1）纽约股票交易所里所有股票可以分成60大板块。
（2）这些板块的DELTA序列，也就是板块里面各股票的DELTA序列。
这意味着，如果我们找出这60个板块的DELTA序列，我们也就找到了纽约股票交易所里所有股票的DELTA序列。
经过深入研究，我找到了唯一提供股票板块历史数据的来源。我被告知，这些数据是不能出售的。但是，经过数周的谈判和签约，我按照某种数据格式获得了这60种板块的历史数据，它能够被转换成最终为IBM个人电脑读取的格式。我不能告诉你，它花费了多少钱，但是不客气的说，我向其购买的实体非常看重这些数据。
自从我同意不去销售和分发这个数据库到现在，我已经有两套数据，但是只有一个数据来源。（请不要问我数据来源是谁。）
正如我所说的，一个板块的DELTA序列，也就是这个板块里每一个股票或者商品期货的DELTA序列。但是，对板块里的商品期货或者股票来说，可以通过先使用它们的板块DELTA序列，然后再对它们分开进行数字分析，来提高它们的DELTA序列的准确度。
（1）谷物、豆粕、豆油
（3）股市指数
（5）猪肉、猪肉制品
（7）石油板块
注：没有列在“板块”这一章的商品，都有自己独立的DELTA序列。
每种商品期货和股票的各种DELTA序列，都是独立的。例如，T-BONDS的ITD序列长度和点（1）的位置，与T-BONDS的其他时间结构上的DELTA不一样。我还没有看到任何一个商品的各种时间结构的DELTA序列，与其他商品的各种时间结构上DELTA序列相同，除非它们属于同一板块。
举例来说，T-BONDS的ITD序列既不与T-BONDS的MTD序列相同，也不与T-BONDS的LTD序列、SLTD序列、STD序列相同，也不与任何其他商品期货或者股票的DELTA序列相同。现在，我们来看几个股票的ITD序列。这一次，我们将看6个市场在同一年里【的情况】，而不是同一个市场在7年里【的情况】。下面是四个板块【的ITD】。
汽车板块
通用汽车公司和福特汽车公司属于汽车板块。它们有相同的DELTA序列，序列有10个点，点（1）出现在绿线的两边非常接近的位置。
图4-1
图4-2
航空板块
联合航空公司（UAL）和三角航空公司（DAL）是航空公司板块的代表。它们的DELTA序列是相同的，有10个点，点（1）出现在绿线后面。
图4-3
图4-4
广播板块
美国广播公司（ABC）和哥伦比亚广播公司（CBS）是广播公司板块的代表。它们的Detla序列是相同的，有10个点，点（1）出现在橘线的两边非常接近的位置。
图4-5
飞机制造板块
波音公司（BA）是航空制造板块的代表。【它的】DELTA序列有8个点，点（1）出现在接近橘线的地方。
图4-6
记得ITD的定义么？
月球围绕地球每公转四圈，市场直接地或间接地循环重复一次。
下面我们将学习中期DELTA。
下面来谈中期DELTA（MTD）。从潮汐表中，吉姆想到了影响潮汐的交互力量。因此，地球【的潮汐】由于太阳、地球、月球之间的相互运动而每12个农历月重复一次。12个农历月可以视作一个农历年。
尽管吉姆并没有确切地在图表上找到【DELTA序列】，但是他确信，这种序列是所有市场都与之相吻合的DELTA序列。
当我从伦敦的DELTA高级会员会议返回家后，我让汤姆.贝瑞利用现有程序产生周K线，然后标上四种彩线。他可以从四种彩线中的任意一个开始【标注】，但是每种彩线必须放在相距三个满月的日子。
现在，让我来澄清一点。满月并没有什么神奇。无论在ITD或在MTD序列里，无论满月、新月还是3/4月，或者其他任何一个月相，都没什么不同。重要的是时间一致，彩线必须在相同【间隔时间的】位置，正好是每一次月球绕地球公转一圈【的时间】。
我们使用满月的日子来绘制彩线，是因为它们很容易获得。在大多数普通日历上都有。从历书上也可以查到未来数百年里满月的日子。
图5-1所示是纽约交易所60个板块之一的航空板块。
图5-1
在此MTD里，很重要提示一点是没有序列翻转。我知道你正在想什么…..“如果这里没有翻转，你怎么知道点（1）应该在哪个位置呢？”
这是一个非常好的问题。这种情况很少发生，但是偶尔也的确会这样。比如说，从1960年起至今，Live
无论如何，你不能确定序列直到你发现一个翻转。但是，因为一件事使我相信这个结果是正确的…..点（1）附近的剧烈波动。然而，我不敢打赌【它是正确】，因为主要的低点都不在点（1）的位置。
如果序列里没有翻转，我将把点（1）放置在第一个剧烈波动出现的地方。否则，我将把点（1）放在主要低点。如果这两个条件都成立，你几乎可以肯定，那就是正确的位置了。
我认为，1984年以后，这里很清楚的有一个翻转。但是，以后我将不再讨论这张图表，它是一个说明如何处理没有翻转的序列的例子。
请注意，MTD使用周线价格图表，而ITD使用日线图表。
联系客服
