关于季节性因素的问题，即季节性因素在某些商品市场中确实存在，但是这种影响是不可预测的。因此，他建议交易者不要过度依赖季节性因素来做出交易决策，而是应该综合考虑多个因素，包括技术指标、基本面分析、市场情绪等，来制定交易策略。

此外，书中还提到了一些与季节性因素相关的经验法则，例如“卖出五月离场”（Sell in May and go away），即在夏季市场通常较为平淡，因此建议在五月份之前卖出股票，等到秋季再重新进入市场。但是这个规律并不是在所有年份都适用，因此交易者需要谨慎对待。总之，书中的共识是，季节性因素确实存在，但是交易者应该将其作为辅助因素，而不是唯一的决策依据。

季节性模式流行算法是一种用于识别市场季节性模式的技术分析方法。该方法基于历史数据，通过统计分析和数据挖掘技术，寻找市场中的周期性变化和季节性变化，以便为投资者提供更好的交易机会。

具体来说，季节性模式流行算法通过对市场历史数据进行分析，发现并量化市场中的季节性变化，以便在适当的时候进行交易。例如，该算法可以发现某些股票在特定季节或时间段内表现较好，从而提供投资机会。

该算法主要包括以下步骤：

1. 收集市场历史数据，包括股票价格、交易量等。

2. 对数据进行预处理和清洗，去除异常值和噪声。

3. 对数据进行统计分析，寻找市场中的季节性变化和周期性变化。

4. 使用数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，进一步挖掘市场中的规律和模式。

5. 基于所发现的规律和模式，设计交易策略，以获得更好的交易机会。

总之，季节性模式流行算法是一种基于历史数据和数据挖掘技术的技术分析方法，可以帮助投资者发现市场中的季节性变化和周期性变化，以获得更好的交易机会。

季节性的过滤模式是指根据历史市场数据中季节性变化的规律性，对交易系统进行调整和优化的一种方法。季节性变化是指市场在某些时间段内出现的一些规律性变化，例如某些商品在冬季需求增加，夏季需求减少等等。

为了利用季节性变化对交易系统进行优化，可以采用季节性过滤模式。这种模式将历史市场数据按照季节性进行分类，然后对不同季节性的数据采用不同的交易策略。例如，在某些季节性需求增加的时期，可以采用更加激进的交易策略，而在需求减少的时期，则可以采用更加保守的交易策略。

通过季节性过滤模式，可以使交易系统更加适应市场的季节性变化，从而提高交易系统的稳定性和盈利能力。

季节性模式是指股市在特定的季节或月份中呈现出的重复性规律。例如，美国股市历史上通常在11月至4月期间表现较好，而在5月至10月期间则表现较差。这种季节性模式是由多种因素所影响的，包括政治、经济、气候等因素。在交易中，可以利用这些季节性模式来制定投资策略，以期获得更高的收益率。

至于股市行情，它是指股票价格在一段时间内的涨跌情况。股市行情通常受到多种因素的影响，包括宏观经济形势、市场情绪、公司业绩等。投资者可以通过对股市行情的分析和预测来制定投资策略，以期获得更高的收益率。然而，股市行情的变化是不确定的，投资者需要时刻关注市场动态，并调整自己的投资策略。

循环周期理论是基于威尔斯·怀尔德（J.M. Hurst）在20世纪50年代提出的原理，该原理认为市场价格波动存在一定的循环周期，这些周期可以用来预测未来价格的走势。

基本常识包括：

1. 循环周期是市场价格波动的基本特征之一，可以用来预测未来价格走势。

2. 循环周期可以通过对历史价格数据进行分析和处理来确定。

3. 循环周期的长度可以在不同的市场和时间段内发生变化，需要根据具体情况进行调整。

4. 循环周期理论的核心是通过对循环周期的研究来确定市场价格的趋势和变化，从而制定交易策略。

需要注意的是，循环周期理论并不是完美的，市场价格波动存在很多不确定性和随机性，因此在实际交易中，需要结合其他技术分析方法和基本面分析来制定交易策略。

循环周期的发现模式，是指通过对历史行情数据的分析，发现市场存在的一些固定周期，这些周期可能是日、周、月等不同的时间周期。这些周期会影响市场的走势和价格波动，因此，对这些周期的发现和分析可以帮助交易者更好地预测市场走势，制定更为有效的交易策略。

具体来说，循环周期的发现模式包括以下几个步骤：

1. 收集并整理历史行情数据，包括价格、成交量、交易时间等信息。

2. 对数据进行分析，找出其中的周期性规律，比如日内波动、周内波动、月内波动等。

3. 利用技术分析工具，如移动平均线、相对强弱指数等，对周期性规律进行进一步的分析和验证。

4. 根据发现的周期性规律，制定相应的交易策略，如在周期性高点买入、低点卖出等。

需要注意的是，循环周期的发现模式并非一成不变的，市场走势和周期性规律会不断演变和变化，因此，交易者需要不断更新和调整交易策略，以适应市场的变化。

较短周期所对应的指标系统包括：

1. 移动平均线（MA）：可以用来识别价格趋势，较短周期的MA可以较快地反应价格变化。

2. 相对强弱指数（RSI）：用于衡量价格在一段时间内的涨跌幅度，较短周期的RSI可以更快地反应价格的变化。

3. 随机指标（KDJ）：也是一种衡量价格在一段时间内的涨跌幅度的指标，较短周期的KDJ可以更快地反应价格的变化。

4. 威廉指标（W%R）：也是一种衡量价格在一段时间内的涨跌幅度的指标，较短周期的W%R可以更快地反应价格的变化。

5. 平均真实范围（ATR）：可以用来衡量价格波动的幅度，较短周期的ATR可以更快地反应价格波动的变化。

这些指标可以用于较短周期的交易，例如日内交易或短期交易。但需要注意的是，单一的指标并不能完全代表市场的情况，应该结合多个指标进行分析和判断。

相位调整模式是指，根据市场的波动情况，将不同的交易策略进行相位调整，以达到更好的交易效果。相位调整模式是基于市场的波动性质和趋势特征来进行调整的，不同的市场环境需要采用不同的交易策略，以便更好地适应市场的变化。相位调整模式可以帮助交易者在不同的市场环境下，选择合适的交易策略，从而提高交易效果。