股市正态分布与坐标系原理

股市正态分布与坐标系原理

原创：养养

改编：dianslm

我是谁？是坐标中心，
从哪来到哪去是横轴，
做什么怎么做是纵轴，
然后做的怎样是其中完全正值的1/4区域，

把坐标圆心用氢原子核代替，则情势可以用原子内部的电子分布图来代替表现，当电子数量达到一定程度或出现的照片进行无限叠合，原本随机出现的情态，现在显现为按离圆心的距离均匀分布。不同的是圆心在随时移动。

如果用于证卷市场，则证卷市场规则是园周，园心在坐标中心，半径为R
我们只能在此园内象氢原子内部的电子一样活动，若我们的坐标为（x，y），则x表持股时间，y表利用市场规则的力度，而我们离园心的距离与我们的收益成正比。

所谓的2:8原则的本质，就是园内正值区（第一象限）与其他区域0.25：0.75的比例的变形，把轴线本身都算入负值区域，则比例会向0.2：0.8接近，如果对0.25区域进行收税，该区域的效果会进行减半衰减，于是我们市场上的一赢九赔就成为必然。

当坐标系运用到现实中，坐标中心将随时间向右移动，
那么短线交易者会怎样呢？短线交易赢利者正好位于第一象限与y轴距离很近的地方，当坐标中心随时间向右移动时，很易掉到第二象限亏损区域去。最有效的路线是45度线，它能充分利用时间和市场规则，园内正值区在第一象限，若以 x=R/2，y=R/2 两直线将园内正值区一分为4，显然位于 x>R/2 且 y>R/2 的区域中人有更大优势，巴菲特正好在其中，不过也别离园周太近，魏*东就是爱在园周上玩，虽说那里获利最大，但玩的不好会玩出园周，玩出人命。　

那么慨率之王“正态分布”是怎样作用于证卷市场的呢？

其实，决大多数人只能在园内 x^2+y^2< R^2 活动，且随机性较大，当然魏*东等人可以在园周上玩，或跑到园外玩，那么参与股市的人，整体上的随机性活动服从什么慨率分布呢？其实他们服从二维正态分布，归一化后，基本上可视为标准二维正态分布，分布函数为：f(x,y)=1/(2*3.14)*exp(-x^2/2-y^2/2) 。

好的投资者应在双曲线 xy＝K 第一象限分支的外侧活动，这里K决定好的标准选择，因标准正态分布x>3 或y>3时密度已太小，可忽略不计，故若规定 xy＝K 过点（3/2，3/2），则K=9/4，那么，好的投资者占全体投资者的比例为多少呢？按慨率理论，应为：

P=∫∫f(x,y)dxdy ( 在 D={(x,y)|x^2+y^2 K} 区域上的积分 )

这里分布函数为：f(x,y)=1/(2*3.14)*exp(-x^2/2-y^2/2)

由慨率常识知，R取较大值对积分的结果影响不大，考虑到是标准正态分布，取R=5已足够，用MATLAB软件易得结果P。

以上是理论分析，到此我们已给出本问题的核心理论。

下面给出计算结果：

xy=k 与对应慨率 P之分布：

k= 0.5000 1.0000 1.5000 2.0000 2.5000 3.0000 3.5000 4.0000 4.5000
P= 0.1024 0.0522 0.0281 0.0155 0.0087 0.0049 0.0028 0.0016 0.0009

我们的 k=9/4 与表中 k=2 基本对应，即慨率 P=0.0155=1.55%

结论：双曲线 XY=9/4 过点A（3/2，3/2），在区域D={(x,y)|x^2+y^2 9/4} 上之股民是“高手”级，进级到“高手”级的慨率不会大于 P=1.55%，即虽然说股民赢亏分布为7:2:1，即赢利慨率为0.1，但赢利股民中的大多数只是小赢，他们很易跌进亏损之中，而真正能获较大赢利的人并不多，其慨率 P=0.0155 很小，即平均每100个股民只有1.5个人有较大赢利。

上面的模型结论已非游戏，它已有相当的理论支持。

此外，分行作为混沌学的分支，是由数论数集衍生而来，具体的步骤是从大到小的推演，典型的西方开放式思维。我们所做的一些工作正好与之相反，进行的是从小到大的推演，而这更符合自然的原则和宇宙本身的历史。
上面的坐标系原则是：
所有的思考经过复杂演化后重新回到数学的几个结果之一，
回到数学。