我们考虑以下3点来引入资产内在属性优化趋势追踪模型：
1、当回看窗口中出现相同价量形态时，波动率水平一定程度上代表了资产的内生动能，能为模型提供额外信息来判断未来价格走势。
2、而且由于计算区间划分时点的问题，会出现短期波动率下降、中期波动率上升，或短期波动率上升而中期波动率下降的情况。如果是近期行情快速切换带来的波动率变化，短期和中期波动率同向变化。而当中短期波动率出现异步变化，并且其中一个快速上升或下降时，变化较为缓慢的波动率变化更接近真实的波动率变化。
3、作为趋势预测模型的输入，长期波动率相当于静态变量表征资产类别，中短期波动率共同表征其内部波动率变化。
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当价量形态"长得像"时，波动率水平本身携带额外信息——高波环境下的同向运动更可能是风险偏好驱动的真趋势；低波环境下同样的正负收益更可能是均值回归/噪音。所以把波动率显式放进特征，而不只靠原始收益去"暗中推断"。