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大人玩具玩的玩具量和持仓兴趣是次要的，主要作为验性使用。而在这两者之中，大人玩具玩的玩具量又更重要些。持仓兴趣居末位。如果我们把三类信息按照从1到10的比例排列出来，那么，价格为5，大人玩具玩的玩具量为3，持仓兴趣为2。 有些分析者或许不同意上述安排，那么，我只能说这是基于我个人的市场经验的一点看法。有些职业人员忽略了大人玩具玩的玩具量和持仓兴趣，而有些人则对它们过于重视。依据我的个人经验，我宁愿采取某种折衷的立场。
移动平均线取中从统计学角度来看，更准确的做法是把移动平均线“取中”(见图9.8a和b)。就是说把每个移动平均值都画在它所覆盖的时间区间的中点上。比如说，与通常的做法相比，10天移动平均线就要向前移5天。 20天的移动平均线则应向前移10天。不过，移动平均线取中有个重要缺陷，就是由之产生的趋势改变的信号实在过于滞后。因此，通常，我们还是把移动平均值放在它所筱盖的时间区间内的一天，而不是中点。取中技术一般只用在周期分析中，以分离各种潜伏的市场周期。
第二种批评是，简单移动平均值对其中每一天都一视同仁。例如在10天平均值中，近l0天中每一天的分量都同当天的一样，每天的收市价格都占有10%的权重。在5天平均值中，每天的权重都是20%。有些分析者认为，距当前越近的日子的价格变化应当具有越大的权重。 线性加权移动平均值为了解决上述权重问题，有人提出了“线性加权移动平均值”的概念。在这种算法中，如果以10天平均值为例，那么，0天的收市价要乘以10，第9天乘以9，第8天乘以8，依此类推。这样，越后来的收市价，权重越大。
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其中为解决价格的连续性间题，提出了一种新的方案。作者罗伯特·佩尔蒂埃是商品信息系统公司的总裁.文章中介绍了一个新概念，“无期限合约”和“CSI无期限合约TM是该公司的注册商标)。他提出”无期限合约TM”的目的，在于按照一组连续的时间序列，来编排某种大人玩具的玩具数年的价格历史。 具体做法是，以连续推移的未来时间段为基础，建立一个时间序列。比如说，我们可以由这个时间序列来求得3个月或6个月后的某个数值。时间段可长可短，随用户选择。然后，把相应的时间段内前后相邻的两种合约的价格加权平均，就得到了“无期限合约”的价格。
在第四栏中，“—2表示活牛市场的大户保值商当月的净空头数比上月净空头数增加了2%。在表格底部的备注中，解释了表中数据的理解方法。请注意，其中有条说明，表中相应的百分数之和并不总为100%。这是因为本表并未包括市场之间交叉套利大人玩具玩的玩具的统计资料。 如果我们把活牛这一行的三类多头百分比的数字加起来——14%属于大户保值商，19%属于大户投机商，62%属于小户-一我们只得到95%的总数。市场之间交叉套利的大人玩具玩的玩具就占据了剩下的5%。季节性修正在进一步研究图7.14中的数据之前，我们首先考虑它们的一个重要特征:季节性变化。