对称性破缺趋势预测模型
核心逻辑:
股票的走势总是遵循物极必反的原则呈现对称性破缺规律分布,且趋势的运动只有两种:惯性运动和反转运动。
定义K线熵值ks=短影线/长影线。衡量的是K线变化中系统结构混乱度,也可以说是K线对称程度。
当K线有上下影线,定义K熵为1;
当K线没有上下影线,定义k熵为1;
当K线只有上影线或者只有下影线,定义k熵为1/2。
ks=1,预测未来K线变化趋势为惯性运动的概率为1,ks=1/2预测K线变化趋势为惯性运动的概率为1/2,一半可能惯性运动,一半可能反转运动。
取K线最低价为参考点,根据统计性规律,K线最低价往往呈现惯性运动和反转运动的周期变化,当K线最低价在惯性运动过程中发生一个反转后改变方向继续惯性运动,称为无名形态。反转后的第一根K线和左侧反转点右侧所有的K线组成一个一阶无名形态,反转后多一根惯性运动K线阶数加一。
无名形态看作一个整体系统,该系统的熵值定义:S=Sk1×Sk2×Sk3×……Sk当前。
当Sk=1₋,体系未来变化趋势为惯性运动,当Sk=0₊,体系未来变化趋势为反转运动,当Sk=1/2,体系未来变化趋势为一半概率惯性运动,一半概率反转运动。
当sk=1/4,体系未来变化趋势为1/4概率惯性运动,3/4概率反转运动,以此类推……
其次,因为总是存在变数,所以概率最高为1₋,最低为0₊,最小的变数为?=0.000…01。
惯性运动与反转运动主要指什么的运动?
指K线的开盘价,收盘价,最低价,最高价的高低相对运动,具体体现就是未来K线和当前K线的过去对应指标的相似度。
总的来说最核心的指标是阴阳性,也就是开盘价和收盘价的相对高度。
惯性运动状态存在完全状态惯性运动和不完全状态惯性运动即→部分惯性运动部分反转运动。
反转运动状态存在完全状态反转运动和不完全状态反转运动即→部分反转运动部分惯性运动。
体系预测概率反转因子g:
当未来发生的K线变化趋势和预测不一样时,一个指标提供1/4系数,累计叠加。如开盘价不一样,提供体系反转因子1/4,即当前趋势预测概率反转的概率为1/4,如果进一步,最低价和昨天K线最低价阴阳性不一样,再增加反转因子1/4,以此类推,当四个指标都与预测趋势反转,则下一次预测概率发生反转概率为1₋,即下一次预测的概率就反着来理解。
这个方法仍然是概率论,没有绝对预测准确性,关键在于能让出手的成败概率
可视化具体化,不至于让人稀里糊涂。
仍然重申一遍:万法唯心。
做交易成败最根本的关键不在于客观的技术方法逻辑,而在于一颗自信即巅峰的坚韧不拔之心!