一個有用的統計樣本必須要有多大呢？一般說來都是越大越好。然而從某些用處來講，“現代”歷史可能是更現實的。 比如說，20 世紀 80 年代，巴西作為一個主要的大豆生產商，地位的上升是70年代以來該市場交易模式幾乎180度度反轉的一個主要因素。相反地，1985年－1991年期間流行的單獨依賴通貨緊縮的模式在通貨膨脹的情形下反而是有害的。
在此類歷史性轉變時期，即期模式相關性之間的時滞現象就可能發生。分析現金市場可以幫助抵消這種影響，但是期貨具有的某些特殊的模式，比如那些由交付或者到期日推功的模式，在轉變時期可能就會消失了。因此，樣本大小和樣本本身都必須與它們預計的用處相適應、這些可能是任意一個在 15 年中重複出現了 14 次的模式就一定有用嗎？
當然．由一些基本原理推動的模式可以激發更多的自信，但是想知道每個市場中所有相關的基本原理是不現實的。當一個人正確地構建起了季節性模式後，一般就會發現在某些特定日期之間以同樣方向反複出現的走勢與過去有很大程度的相關性通過一 “束”此類的歷史性可靠走勢與類似的入市或者離市日期，不僅降低了統計錯誤的幾率，而且還暗示著反複出現的基本情形，還可能在未來再次出現，並且從不同方面，以更長或更短的時間方式來影響市場。
季節性模式僅僅描述了市場本身遵從的普通路線，是市場本身的連續性給季節作用提供了基礎。
編者的評論 市場上散佈著我認為是毫無意義的季節性信息。這些信息通常都採取這樣的形式：14年中4月13日的X價格有13次都變得更高了。計算機總是能夠發現一些這些本性的相關性，然後有些人就想依據這些相關性來進行交易。然而，如果用季節性模式交易的背後並沒有合理的因果關系的話，就是讓自己處於很冒險的情形了。比如，1998年l月份的玫瑰碗體育場比賽結果似乎就預示著1998年股票市場的下跌，你還想交易嗎？
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