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春夏秋冬是地球围绕太阳旋转规律的表象,在时间段上有着近似相等的关系;
股价涨跌、能量的大小是股市价值规律的表象,在时间段上又都具有某种数学比例的关系,等等这些都说明了,我们研究的时间是相对时间,是研究事物在时间轴上的的投影段之间的数学关系。
在我们至今还没有发现市场经济规律和爱因斯坦的广义相对论关于时空是弯曲的这一结论发生相关连之前,就有必要确立相对时间这个概念,并且相对时间是不具有循环或说是周期这种特性的。
那么,股票市场的时间的规律就是:
自稳定性和线性的连续性。
3、我们再来讨论股票市场的空间规律。
这里我们要说的空间是价格、时间和能量所组成的三维空间。
我们注意到,当股价在某一点位发生转向时,在测算未来运行的幅度时,运用单一的指标分析往往是靠不住的!
由此,我们挑剔到想知道:
其准确的价格幅度和波动的次数、时间的长短以及市场所能供给的资金量等等答案,投资者无时无刻地不在寻找和挖掘最佳的切入点,因此,空间问题就成了非常重要的基础问题。
这里给出如下的结构关系:
股市的空间=价格空间+时间空间+能量空间
股市的空间意义在于,发现价格、时间和能量这三个基本因素协同作用时所形成的运行规律,并且,有助于发现在这种协同作用下,股市的动态的自平衡调控机理和最内耗最小、路径最短原理以及指导我们如何建立数学预测模型等。
就这个意义说,我们给出股市的空间规律的定义:
股市的空间系统总是在自动优化整合的作用下,进行不同层次的状态分布;
对非系统因素产生的随机波动,系统本身能对其进行自平衡调控;
系统自身的运动发展总是沿着内耗最小、路径最短的方向运行。
在结束本节的讨论之前,(我怎么感觉有点象在写学术论文似的!
呵呵)我想说一下:
股票市场的基本理论构架的个各单元的准确建立,有助于给我们一个正确的开始!
比如,大家都在用黄金分割数0.618及其级数以及费氏级数1、2、3、5、8、13、…,又有谁能够真正明白为什么要在股市中运用这些数字?
而我要告诉大家这些数字,其本身就是自然界万物生成与发展的自然优化率,是一种内耗最小、路径最短的、符合线性变化的一种自然规律,因而具有普遍意义。
如果将费氏级数运用到波浪理论上,可以发现一个基本浪型可以用费氏级数表示为:
5[上升段]+3[下跌段]=8,如果再细分其内部子浪,则有5+3=8+5=13+8=……再则,将费氏级数的相邻数字相比,依次下去,我们就会发现其比值越来越接近0.618这个黄金分割数。
我之所以要说这些,目的是想强调股市运行自有其内在运行规律,而这一规律和自然规律总是相通的。
本章节所讨论的[股票市场的基本要素及其规律]就是根据已被人们所掌握并运用的自然规律,来展开最基本问题的研究的。
真诚欢迎有独到见解的朋友们与我交流!
奔流
下述论述较为枯燥,请朋友们耐心看下去!
谢谢!
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二、信息与协同
1、股票市场的信息系统
前些日子,一位朋友告诉我:
他那个研究生妹夫正式接受了证监会的聘用。
这个消息对我的这个不懂技术分析的朋友来说,无疑是个特大利好!
因为,今后他可以很快地得到一些有实质性的信息来引导他的买卖操作。
姑且不说他的妹夫是否会受到某些人的特别关照,但就这个信息来说,它无疑是有未来价值的。
现今的信息高速公路时代,谁先获取了实质性的信息,谁就赢得了股票操作上的主动权,更甚至在未来获得可观的收益。
信息的价值观早已在很多人的头脑中根深蒂固的形成!
——政策面信息、上市公司的基本面信息、周月季持有某公司大比例股票的股东变动信息、大盘以及各股盘面反映出的涨跌、整理,交易量和时间等用于技术分析面的信息、等等多信息源的作用,必将影响投资群体与之呼应的的操作行为,进而形成各股的有序涨跌,逐步扩散到整个大盘的指数波动。
所以,我们认为,“信息是事物的普遍属性,它能表述所属的事物系统,并和其他事物系统全面相互作用(或联系)的过程中,以信息能量流的波动的形式,呈现其结构、状态和历史。
”(引自《信息论方法》)
通过统计我们知道,事件发生的不确定性与事件发生的概率有关,概率越小,不确定性越大;
反之,发生概率越大,不确定性越小。
在多信息源、多变量的系统中,将会使得分析变的庞大而又复杂化。
因此,[平均信息量]这个概念及其统计模型将更有实际应用价值。
股市运动变化的现象同[分子热运动]情况极为相似:
微观的无序分子(如同各股)热运动构成宏观(如同大盘)状态的相对稳定;
只有当反映能量的热熵产生分布梯度(如同信息能量的流入)的时候,冷热分子群体的相对运动才会在宏观上产生动势。
而这一动势,一旦被市场鉴定该信息对市场的影响是准确时,市场运动的初始状态将会迅速被加速和放大,但当股价脱离了所能允许的范围时,市场的自平衡调空将会发生作用,使之减速、停顿乃至转向。
信息熵只会减少,不会增加,这就是信息熵的不增加原理。
所以,我们对于随机发生的非技术信息(当然还包括模糊型、偶发型、突变型),在使用时必须注意其效力的大小与时间的长短。
也正是这个原因,我们更注重[发生概率越大,不确定性越小]的信息提取,因为我们的技术分析需要这样的精度。
建立用于技术分析的信息提取系统,应当学会对[基本震荡因子]的提取方法,因为,[基本震荡因子]本身极其稳定,很难受到随机杂波的干扰,因而不容易失真,同时依然保持了总体上的特性成份,由于[基本震荡因子]还具有传递性,因而,含有未来数据,故可以用来进行预测。
这就是我们如何建立[预测模型]的指导方法。
股票技术分析指标,只要会产生[钝化]的,则该指标在信息提取的方法上一定是出了问题,它所描述的也仅仅是表象上的特征,而不是规律上的特征。
[后文待续]
继续我们的话题!
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为了开拓我们对用于股票技术分析的信息的理解,就必须建立[广义信息]这一概念。
广义信息描述的是:
“一切事物运动的状态和运动的方式”,也就是说,描述股价的信息,不仅包含它的状态集合和概率分布,还必须给出每个状态的逻辑真实度和效用度。
而这种描述方法只有通过距阵才能表达出来,其目的在于,完全抛开对象的具体运动状态,把系统有目的的运动抽象为一个信息变换过程,信息变换过程又包含了信息交换和传输过程。
这无疑给从事电脑编程人员提供了一个有效的方法。
所以,我们有理由认为,股票分析指标之所以失真或是钝化,除了选择模型的自身缺陷问题,还有一点就是因为没有充分考虑反馈信息的存在,没有提供一个循环往复的、自动修复调整的路径,那么,做出来的指标和显示出的信息,又能有多高的可信度呢?
这里不再占用过多的篇幅来叙述建立信息的模型和信息的处理方法,对此感觉有兴趣的朋友,可以找相关资料进行研究。
抱歉!
当我们的信息模型建立后,我还是要建议编程人员再加入[决策方法]的自动提示,这样在使用时更直观,便于形成人机直接对话模式,从而克服“一种指标,各人有各人的讲究”这种尴尬的情况。
至此,提供建立[决策方法]的三个思路:
①确定型决策:
包含的主要方法有[单纯选优法]、[模型选优法]和[微分选优法]这三种。
②非确定型决策:
包含的主要方法有[小中取大法]、[大中取大法]和[悲观乐观指标法]这三种。
③风险型决策:
这里建议除了使用[决策树]之外,还应参看一下彼得·
林奇所著《战胜华尔街》书中的一些方法。
现今社会的科学发展,如同数学级数般的向我们未知的时空迅猛膨胀着,面对仍然使用二三十年前的[工具]、缓慢向前推进的人们,新科学、新技术应用率的低下,无疑是一种非常尴尬的事情,尽管这些新科学已经能非常接近现实的实际情况规律的描述。
信息方法技术在股市上的运用,同样显得步履艰难!
为什么呢?
直说了吧,那就是人们仍旧习惯于围绕着过去的思维模式打转转,眼光紧紧盯住圆心,不愿意向外看,即便是一颗耀眼的流星从身边飞过,也不会去考虑它是从什么轨道上飞过来的。
现代的信息技术已经发展到了[全息拓扑]的领域,它的神奇的预测效果,不能不使我们最终去思考它——是什么?
能使它如此的精确!
回答是:
它揭示了市场的规律!
我敢断言,未来它能够刷新现在的分析指标的成功率!
它正等待着有志之士们去开垦它。
2、协同
股票市场究竟是一个什么样的系统呢?
在寻找市场股价运行规律时,我们的起点应选择在哪里呢?
大盘指数涨跌的机理又如何研究呢?
等等这些问题必须解决。
知道[哈肯教授]的人应该清楚,他是世界著名的激光物理学家,他通过对激光物理的深刻研究,他敏感的意识到:
激光刚好是一种典型的[非平衡相变]!
而[非平衡相变]是一种自组织过程,生成怎样的自组织和结构是系统内部大量子系统协同作用的结果。
他由此基础上进行研究,最终于1971年创立并发表了他的《协同学:
一门合作的科学》。
之后的《高等协同学》在微观理论上的成熟,和1988年用中英文同时出版的《信息与自组织》一书,又提供了[非平稳态理论]的宏观方法,这一过程标志了《协同学》理论体系的初步完善。
《协同学》的理论观点认为:
他把[系统]视为宏观,把构成系统的基元称为[子系统];
封闭的系统只能发生[平衡相变](与外界只有能量交换而无物质交换),[开放系统]则能发生[非平衡相变](与外界既有能量交换又有物质交换);
当系统处于近平衡区时,系统会自发趋向于平衡区;
系统性质的改变是由于子系统之间的合作所致。
那么,结合到我们的股票市场这个系统我们运用《协同论》又该如何描述呢?
我们是这样描述的:
整个深沪两市大盘(以后甚至包含B股)是一个系统,而组成这个系统的各股是子系统。
显然大盘的性质改变是由于各股之间的合作所致,这是事物发展的内因。
而各股又有两种运动趋向:
一种是各股自身存在着的“噪声”引起自发的无规则运动,它会导致大盘走向无序(即无方向性);
另一种是各股之间关联引起的协调运动,它是大盘走向宏观有序的根据。
但是,即使大盘有趋向,各股的自发的独立的运动依然存在。
可以这样说,外界提供给的资金流和信息流的大小直接影响着这两种趋向的相对地位,也只有资金流和信息流达到一定临界值时大盘才会发生转变。
接下来再说个股,如若把某只个股看成一个系统,那么该股票的筹码就是子系统。
当筹码无序的易手时,该个股的价格无明显趋向,处于近平衡状态;
当外界资金流和信息流进入这个系统时,就会显著影响到筹码的流动、聚散产生趋向,当到达一个临界值时,就会使该个股的价格发生显著的变化而产生系统的趋向。
对于投资机构来说,参与个股的炒作时,最关心的是控盘量,因为这样个量将会影响到它的推动资金,在连续打入后的力量效果。
所以控盘量应该也有个临界值的问题。
费了大量的时间表述到此,接下来就要谈到三个概念的问题。
请再耐心看下去!
[无序]、[有序]、[混沌]的具体含义是什么?
我们知道股票市场的状态是有其内在的个股结构所决定的;
而各股的状态则是有其内在的筹码所决定的,不同的结构就会产生不同的外在特征。
结构又分为空间结构和时间结构两种。
[无序]是指结构杂乱无章,宏观统计上表现为各向同性,呈现为均匀状态。
[有序]是指其结构有某种规律,按其规律可以预言子系统的空间分布和时间变化规律。
[混沌]并非想象中的无序或混乱,而是一种特殊的有序状态,是系统在多个自由度上确定,而在单个自由度上随机的情况,也就是整体有序局部混乱的状态。
对这三个概念的解释,人们曾做过实验,最著名的就是:
流体动力学的[泰勒不稳定实验]。
这个实验的意义在于:
发现了在运动的不同层次中,随着对应层次临界值的出现,子系统将会依次出现呈衰减关系的基频级数,最后出现混沌运动。
这个实验表明:
这是一条经过一序列倍周期而走向混沌的道路!
由此我们可以形成这样的思路:
各种不同系统所走的具体道路可能有所不同,但是系统最终进入混沌则是共同的。
似乎混沌是这种演化序列的终结点!
[后文待序]
[协同学]的基本原理,就是伺服原理和最大信息(熵)原理。
它们是协同学的微观方法和宏观方法的理论依据,研究的重点是系统性质发生转变的条件和规律,因此,[动力学]又起着很关键的作用。
从某种意义上讲,各股的涨落,是它们通过竞争而产生[最适应的集体模],或其联合导致了大盘结构的变动。
严格的数学证明告诉我们:
是子系统合作形成的[集体模]的增长(或衰减)率决定了宏观状态的形成过程以及又是怎样形成的,显然,[时间]参数对增长(或衰减)率起着非常重要的作用。
这就是我们在此之前为什么要建立[时间空间]这个概念的理论依据。
为什么大盘有[时间之窗]?
为什么到了说[时间之窗]大盘就必然要发生变盘?
通过研究的结果证明:
价格的涨落过程,和某一时间注入的[最大信息熵]成正比,又由于的[信息熵不增加原理]说明,注入的这一个信息熵只会衰减,而[衰减率]又是呈数学序列级数或几何序列级数形式进行的,其衰减间隔在时间上又成有规则级数序列分布的特征。
这种结论又非常符合物理学上的[阻尼震荡]现象。
所以,只要注入的信息熵是不连续的,那么这种衰减就是必然的。
相反,如果有多个信息熵是连续注入的,那就会形成[增长率]的情况。
这里有必要再叙述一下协同系统的三个特点:
①系统的演化方程是一个非线性方程。
②可以控制系统发展的外参量。
③具有随机性。
这三个特点都非常符合股票市场的运行特点。
单就[随机性]而言,我觉得很有必要说明一下:
在股票市场,人们的投资行为我们无法控制,仅这一点来讲,他是随机的,但是,其行为又是受到市场诸多信息的引导而发生的,因此,又是可控的,这又呈现着一种[约束力的必然性],所以说,在宏观上我们可以通过统计来进行预测的,我们在宏观上的处理可以达到一种精确,但在微观上的处理又可以运用模糊来辨别。
投资者的构形及其分布,无外乎[合理型]、[开发型]和[中立型(对市场的驱动无关系,可以不考虑)]这三种,他们的投资行为是受到市场的宏观趋势所约束的。
股票市场的[相反理论]也正是由此孕育而生的:
即当[合理型]和[开发型]一样多时,应朝着没有偏好的方向发展;
当[合理型]投资者居多时,应趋向于[开发型]投资;
当[开发型]投资者居多时,应趋向于[合理型]投资。
对于投资机构来讲,战略决策必须重视到这一点!
在西方的一些发达国家,他们的经济投资主要是[战略投资]。
通常人们又把投资分为[诱导投资]和[主动投资](和战略投资相当,但战略投资的含义更广泛),[诱导投资]依赖于科学技术的进步、政治条件的改变,由生产本身所激发的。
[主动投资]则是完全由投资者本人的思想所决定,受其偏好、灵活的风格等所决定的。
对于企业和投资机构来说,[诱导投资]的比重要大于[主动投资]的比重。
在即将结束本章节的讨论之前,我想再提一下[阿希实验]现象(阿希Asch是美国的著名心理学家),其实验内容大致就是:
有两组线段,第一组只有一根参考线,第二组则有并排的三根且中间的一根和第一组的等长。
在参与实验的十人当中,前面的九人已经被预先暗示——故意让他们说:
“第二组的中间那根线比第一组的那根长。
”而排在最后一名的人事先是不知到前面的人已经被暗示。
实验的结果表明:
在测试众多个被排在最后一名的人中,有60%的人符合前边人的错误说法,只有20%的人坚持自己正确的看法。
剩下的10%的人,竟然失去了思维,一头雾水地说:
“我被你们搞懵了!
”[阿希实验]表明:
在考虑到个人的地位、利益、以及政治、经济等压力时,由于外界某个人的偏见以及影响,有可能导致错误的社会运动。
这种事例在古今中外是屡见不鲜的!
我国古代的[指鹿为马]、[文化大****]以及希特勒发动的第二次世界大战。
再结合到股票市场中的一些股评人士的错误观点、以及在理论上的、哲学上的、逻辑上的错误结论等等,都可能会引发投资群体的错误的投资活动!
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抱歉了!
今后几天,本人因忙于职称鉴定,故后续的帖子中断几天。
请见谅!
送点礼物给大家:
1)在10月17日前的下跌周期,之前的市场不可能大幅上扬,这已经验证。
2)在10月21日后会彻底摆脱下降周期,在此之前市场也不会大幅上扬,
但市场可在今天的10月17后振荡做底,形成下一波反弹的最低点。
3)在10月22日后会提供至11月13日的一段持续上升周期。
4)10月24至11月15日没有转点变化。
——这两天正是建仓的绝好时机!
科技、本地、大盘股优选。
谢谢提出宝贵意见!
在不失准确的基础上,我将尽力做到简明通俗。
to:
程羽中
关于“投资和人生”仅我个人的观点认为:
这是[人生观]和[哲学观]的问题。
人的一生要做的事情太多了,不单单仅是为了投资,其中也包含了人们常说的“智力投资”、“感情投资’、“利益投资”等。
投资的目的在于对未来的成功预期并有所收获,提高预期成功率和降低风险率需要的是一种正确并独特的思想和一种正确的方法,我决不赞同把自己的所有积蓄和房产、甚至整个生命都压在上面!
如果真是这样的话,跟赌徒又有什么两样呢?
从这个理解程度上讲,投资是一门艺术,是人生中不可缺少的一种颜色。
关于信念在实战中的体现:
我可以说——在追求形态上的完美于和谐的同时,我会反问自己:
它的内在规律是什么?
我买了去哪里的火车票或是飞机票,就要到了那里下来,我的起点是明确的,终点更是明确的。
适度的投资,是在于市场所提供的机会上的适度和你能把握住多少次机会上的适度,而不是主观上刻意规定的适度。
同样,在此基础上的投资计划的制定中,你还应考虑:
如何做到每年利润最低增长30%(或者多些)的具体分解计划。
因为,投资机构的正常计划也是保持在30%——80%之间,你若能超出这个范围的话,除非你运用了特别的方法或遇上了好的运气。
切忌[急功近利]的心态!
孟庆伟
谢谢学长的好文章,有问题想请教您!
在您的文章中我体会的时间和空间,量的平衡论是不是在一个平衡特定的环境下他们是相互变化的:
比如时间短,但空间大就需要量能高,,时间长,量能大就会有大的空间!
还比如:
一个信息可以看作是一个能量,他产生的大小持续的时间长短来影响这空间的大小!
请您批评指点!
陈立
我非常希望有实质性的交流!
这也是我发此贴的目的。
:
)
孟庆伟
是可以相互转化的!
但量能只是能量中的一种,在某中条件下,股价的快速上涨或下跌并不需要很大的量能。
明镜止水
接下来,继续我们的讨论:
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二、寻找开启大门的钥匙——数学的引入方法
1、分形与分维法
在资本运作的股票市场中,并非数学中所有的方法都可以拿来正确的使用,因为,股票市场的运行特点并非是线性的,也就是说,它是非线性的,认识到这一点,对我们正确理解股票市场的运行规律将有很大的帮助。
从严格的数学逻辑上讲,非线性(简单地说:
就是曲线)是相对于线性(简单地说:
就是直线)而言的。
对于线性的数学规律,它是反映一种正比关系,叠加原理在线性上是成立的,在几何意义上,描述的是一条直线的斜率,在物理意义上,又描述的是一个做匀速运动的质点的线速度;
非线性的数学规律,则强调的是:
两个量之间虽然有依赖关系,但不能用一条直线图象来描述。
通俗地说:
一条曲线图象,总可以用一条直线和它至少有两个点相交——即[多值性],这一点,我们在学习[导数]时,应该深有体会的,在几何意义上,是曲线上某点的斜率(或切线),在物理意义上,则是变速运动的瞬时速度(存在加速度)。
所以,对于非线性而言,也就是相互作用,产生变化,整体不等于部分之和。
可以说:
非线性现象,在我们的客观世界以及人类社会是普遍存在的,对于股票市场的股价运动来说,更是显而易见的,是具有非线性的共性。
我们在研究股票的非线性问题时,由于价格运动具有外在的几何表示和内在的几何表示(也就是我前面所提到的[表象]和[规律]),要解决此类问题,选择何种数学工具至关重要!
——分形(fractal)理论就是较为恰当的选择(除此之外,还有[混沌学、弧波学])。
现在很多人在谈[分形],那么,[分形]到底说的是什么意思呢?
这里我来简述一下:
[分形理论]的初创形式是分形几何学,由美籍法国数学家曼德布罗特在70年代中期创立的。
曼德布罗特指出:
“分形是非线性变换下的不变性和在线性变换下不变的自相似性。
”这里所谓的[自相似性]就是指:
局部与整体的相似性,是具有伸缩对称性或膨胀对称性的几何对象。
通俗地说,[分形]的概念就是:
其组成部分以某种方式与整体相似的形体。
[分维]的概念又是什么呢?
——定量地刻画[分形]特征的参数是[分形维数],故而,我们将[分形维数]简称为[分维]。
[分维]可以是分数值、也可以是整数值,并具有多种定义和计算方法。
现今,人们已经摆脱单一分形阶段,向着[多重分形]和[小波(Wavelet)]理论飞快地纵深着,这里的[小波]实质上就是我前面提到的[基本震荡因子],也就是物理学中讲的[子波],是人们可以观察到的最短最简单的振动。
(哎呀!
我又罗嗦啦!
)下面对上述内容做一下总结:
(1)、[分形]即可以是几何图形,也可以是由“功能”或“信息”架起的数理模型。
(2)、[分形]可以同时具有形态、功能和信息三方面的自相似性,或只有其中某一方面的自相似性。
(3)、自相似性可以是严格的,也可以是统计意义的相似,自然界的大多数分形都是统计自相似性。
(4)、相似性有层次结构上的差异。
数学上的[分形],具有无限嵌套的层次结构。
我们在研究股票时,在[分形理论]的指导下,我们必须承认——在股票市场这个系统内部,任何一个相对独立的个股,在一定程度上都是整体系统的再现和缩影,“相信股价包容了一切信息”、“相信时间能反演和映射历史和未来”、“相信能量在时空中是流动的”。
我不是在误导朋友们,我是在用另一个新视角,让你们认识我们所关心的事物。
而这种现象,无论是在客观的、还是主观的世界中都是普遍存在的。
这是一种辨证的认识方法和思维方法。
部分与整体的关系是一对古老的哲学范畴,《易经》、《太
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