注意大豆价格开始做横向移动的趋势，然后到2月份出现暴跌，因为美国的生产商在销售它们刚刚收获的大豆，而巴西的大豆又在快速地成长。到3月份合约jiāo割的初次通告张贴出来，春季价格回升的基础动力开始起作用巴西的大豆已经预卖；美国生产商的销售压力达到极点的时候，由于河流运输很便宜，运输变得很容易，因此市场预期需求会重新上升，同时开始集中力量旨在鼓励美国大豆播种面积增加以及为天气风险提供溢价。

    然而，到5月中旬，美国中西部主要可供大豆耕种的土地面积已经基本上确定，播种也已经着手。与此同时，巴西开始销售其刚刚收获的大豆。这些新收获的大豆供应来源以及美国新大豆的生产供应潜力通常联合起来共同对市场价格施加了下跌的压力。6月下旬和7月中旬出现的一些小的价格高峰反映的是人们时不时的对收成可能不好感到恐慌的倾向。

    到了8月中旬，美国新的大豆作物已经预卖，并且期货有时可以较早地导致季节xìng最低价。然而，价格多半会进一步下跌，但在跌至10月份收获时节的最低点之前，在9月份，往往会因为对首批新的大豆作物的商业需求和/或由于担心较早出现霜冻损害庄稼，价格会在这时出现止跌回升。还请注意一些小的价格趋势中断（价格的下跌与回升）与7月、8月、9月以及11月合约的首次公告日有关。图5711月份大豆（CBT）15年的季节xìng变化（1981~1995年）

    当然，这些jiāo易模式并非一定会重复出现。季节xìngjiāo易方法与其他方法一样，也有其内在的局限xìng。对jiāo易商来说，目前最实际的担忧就是时机的选择和反季节xìng价格移动的问题。每天或更长期的一些基础规律，都不可避免地会出现此起彼伏的现象。例如，有些夏天会更炎热、更干燥，也就比其他夏天处于更严重的时刻。即使是对一些非常具备季节xìng一致的趋势进行jiāo易，最好也要利用你的常识、简单的技术指标和/或你对目前的基础关系的基本了解，以提高jiāo易的选择xìng和时机。

    一个有效的统计样本必须要有多大呢？一般来说，越大越好。然而从某些用处来讲，“现代”历史的数据可能更具实用xìng。比如，巴西在1980年作为一个主要的大豆生产国地位的上升，是20世纪70年代以来该市场jiāo易模式发生几乎180度大转变的一个主要因素。相反，如果单纯依赖1985~1991年期间普遍盛行的通货紧缩模式在通货膨胀的情形下会是有害的。

    在此类历史xìng的转变时期，近期模式在其相关xìng上就可能出现时滞。分析现金市场可以帮助抵消这种影响，但是期货所特有的某些模式（比如那些由jiāo割或者到期日所驱动的模式）在由现金市场的结论用来解释期货市场时就会失去意义。因此，样本大小和样本本身都必须适合于它们特定的用处。这些可以任意地确定，但是使用者要对自己选择的后果有充分的认识。

    相关的问题还涉及到用这些证实了过去但其本身并未进行预测的统计资料来预测未来。超级保龄球赢家/股票市场走向“现象”就是一个统计巧合的例子，因为其中不存在任何因果关系。然而，这的确提出了一个有效的问题：在计算机只对原始数据进行筛选时，哪些发现是有意义的呢？例如，一个模式在过去的15年中重复出现了14次，就必然是有效的吗？

    当然，由基本规律驱动的模式能够激发我们更多的信心，但是要想知道每一市场中所有相关的基本规律又是不现实的。在正确地构建季节xìng模式时，你可能会发现一些在过去以很高的可靠度在一些特定的日期之间以同一方向反复出现的一些趋势。诸如此类的一系列历史xìng可

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