和杰里•帕克一样，吉恩•雅克•车尼尔相信，市场远非像华尔街所想象的那么具有线性和有效性。这是因为，比如在外汇市场中，市场参与者不仅仅为了获利，还要进行对冲，就像各国中央银行一般做的那样。车尼尔指出，外汇交易常出现亏损：
“日本央行可能会进行干涉，推动日元走低。日本的一家商业银行可能将把海外的日元资产转移回国内，以修饰年末的资产负债表，这些举动创造了流动性，而这种无效率的流动性可以被利用。”
趋势跟踪交易者如何才能看到一个非线性的交易市场？
为了对趋势跟踪进行准确的评价，并更好地理解杰里•帕克的话，就需要分析统计学的概念：偏度和峰度。根据白金汉资产管理公司的拉里•斯韦德鲁的说法，偏度是测量统计分布的尾部收益的可能性，它高于或低于一般的正态分布。例如，收益率系列-30%、5%、10%、15%的平均值是0%。只有一个收益率低于0%，其他三个都比较高，但这个负值比正值偏离均值(0%)更远，这种情况被称为负偏度。如果序列中出现在平均值左边（小于平均值）的数较少，但偏离幅度比其他高于平均值的数的偏离幅度更大时，就出现了负偏度。如果序列中出现在平均值右边（大于平均值）的数较少，但是偏离平均值的幅度比左边的数的偏离幅度更大时，就出现了正偏度。
或许你已经猜到了，趋势跟踪交易者的收益具有正偏度。另一方面，峰度用于测量最大值的幅度，即比平均值大多少或小多少，比正态分布（钟形曲线）发生的频率高（高峰度）还是低（低峰度）。
髙峰度导致最大值幅度，称为“肥尾”。肥尾说明与正态分布相比，出现极低和极高收益的可能性更高了。约翰•亨利公司的总裁马克•拉普兹恩斯基给出了他的观点：
“偏度可能为正，也可能为负，它影响分布的对称性。正偏度意味着，正收益比负收益（两者与均值的距离相等）出现的概率更高。偏度测量的是意外事件的方向。风险管理应该将负面意外事件的数量最小化。绩效中与分布不正常相关的异常值或者极端值，显然会影响偏度。1987年的股市崩盘常常被看做是一个极端的异常值。举例来说，正的异常值将伸展分布在右边。因为约翰•亨利公司的交易方法消去了亏损头寸，持有了获利头寸。从历史上来说，往往有一个正的异常值，从而获得正收益的机会更高了。同样的均值范围内，负偏度导致亏损的可能性更大。”
上述概念很实用，但人们却常常忽视它们。很少有人在交易中使用统计思维，他们要么不理解，要么不承认偏度、峰度和向上/向下的波动性。如果你回避这些概念，你永远也看不到约翰•亨利和比尔•邓恩每天看到的现实——非线性世界的现实。
吉姆•罗杰斯并不是技术型交易者，但他靠交易趋势赚到了钱。他把复利摆在头等重要的位置：“大多数投资者最大的错误是，总是认为自己应该做点什么……投资的技巧在于不损失钱……亏本会置你于死地，它会摧毁你的复利率，而复利是投资的魔法。”
你不可能一夜暴富，但通过复利，至少你还有机会。举例来说，如果你设法使自己每年赚50%，那么你能在7年内让最初的20000美元账户增加到616000美元。你觉得50%太不现实了？那就25%好了。换句话说，复利是绝对必要的。你可以每年赚25%，并花光你每年的利润。你也可以像比尔•邓恩一样，每年赚25%，把利润拿出来再投资，持续20年，从而变得更加富有。
在这个专注于瞬间满足的社会中，复利并不是能轻易做到的。不过，既然邓恩、斯科塔和亨利这样的交易大师能够在复利世界里兴旺发达，那么我们或许也能做到。
