徐小明数字化定量分析

精心整理徐小明数字化定量分析
数字化定量分析之如何卖到分时最高点1
???在我研究数字定量的时候，有两本书将我推向数学研究，这两本书分别是穿杨的《盘口内经》和比尔威廉姆的《证券混沌操作法》。

???所以，我的数字化定量分析，先从这两本书谈起。

希望能把大家带入金融数学定量研究。

???我们经常能够遇到自己的股票产生了一波快速的拉升，如果单从感觉来解决操作问题，要么卖早了，要么卖迟了。

用定量分析，是能在这波快速拉升的分时线上保证卖到最高点或十分接近最高点的。

虽然它并不保证在这
???
???8，但
9，或10
???
9:48???22.70
9:49???22.75
9:50???22.79
9:51???22.86
9:52???22.92
9:53???23.00
9:54???23.10
9:55???23.17
9:56???23.10
???我们单从最简单的价格变化着手，到9.56分的时候，出现了1、2、3、4、5、6、7、8、7现象，即把已经最开始挂好的价格执行。

按照时间优先和价格优先的交易规则，能保证我们卖出，还几乎卖在最高位（次高位）。

???
???
???10.1元
而挂
???
6月18
???
???
???
13:40??10.25元
13:41??10.36元
13:42??10.44元
13:43??10.58元
13:44??10.60元
我们来看速度，
第一个1分钟，涨了8分。

第二个1分钟，涨了11分。

第三个1分钟，涨了8分。

第四个1分钟，涨了14分。

最后一个1分钟，只涨了2分。

???
???000632、几分.
???
???
1、?
2、?
3、?
???
性。

这次我们单从空间的角度出发，来解释市场的重复性。

数学公式：4=2*3/1
???公式解释：空间走重复，但需要一把尺子。

市场上有很多把尺子（很多个波段），我们怎么来取点？大体上我们有个原则，看各个波段的速度的自相似性。

自相似性最强的作为取点依据，先找到“历史”。

??找到“历史”之后，按照一定时间（并没有固定是小时线或30分钟线，所有周期都可以）周期的收盘价格（开收高低，这四个价格，收盘最重要，很多指标的设计也只取收盘价格）。

取极值（一个时间段的最高或最低）。

???其实方法相当简单,但速度确实很重要。

若“现在”比“历史”速度快，要把计算结果适当调高。

?若“现在”比“历史”速度慢，要把计算结果适当调低。

具体的参数怎么设定，以后再讲给大家，大家先在头脑里有空间的概念。

数字化定量分析之日线单阳测顶
???分析方法设计思想：在一个具备持续性的下跌后，多方积攒了长期的做多热情于一天爆发出来，在一个阶段
???
1、?
2、?
3、?
4、?
A
B
C
X
如图:求出基本震荡因子=3.9
把公式重新打开得到:
A=(C-B)*X+B
就能够求出本论行情的顶部区域，即单阳测顶。

2002年6月6日出现底部单阳
用这个方法：
A=（1521-1462）*3.9+1462=1692
实际见高点1748点（没办法做到精确，但能卖到相对高点已经很重要了）
2003年1月8日出现底部单阳
依旧用这个方法：
A=（1372-1332）*3.9+1372=1488
实际见高点1529点
2003
A=（
???
???
???
??
??
??
??
??我们再观察其构成的数字，分别是：1、2、3、5、8、13这个数列存在这样的关系：1+2=3、2+3=5、3+5=8、以此类推，前两个数相加等于第三个数。

即费波纳奇数字序列.如图:
???
???发现的((从技
???，21，34，
1、??
2、??
3、??
4、??
5、??
6、??……太多了不一一例举。

该数列多次提到的0.618即是黄金分割，自然界应用的范围太广了。

1、??埃及金字塔
2、??人的肚脐高度占身体的高度，拇指占整个手掌的长度
3、??如果你将世界上任何一个蜂巢里的雌蜂和雄蜂分开数，你将得到一个相同的比率，就是0.618
4、??鹦鹉螺，它身上每圈相邻罗纹直径与罗纹的直径与之比是0.618
5、??……太多了不一一例举。

???今天先说到这里，打了太多的字，休息一下，明天去新浪做开盘播报，后天为大家引出波浪理论的数学基础，其实就是费氏数列。

费氏数列与波浪理论
???1946年，艾略特完成了关于波浪理论的集大成之作，《自然法则——宇宙的秘密》。

你瞧!他的气魄有多大。

艾略特坚信，他的波浪理论是制约人类一切活动的普遍自然法则的一部分。

波浪理论的优点是，对即将出现的顶
???
????
，
??
??1、2
??
??
??数字化定量分析:
怎样用时间来调速度
请看图片
数字化定量分析:费氏数列与一致性获利法
???前文曾经提到过到过比尔.威廉姆的《证券混沌操作法》，这本书实在太深。

读了4、5遍，都没有全部参悟其精华。

只记得书中介绍一致性获利法很神奇。

???把趋势类指标macd的参数改称，5、34、5（原参数为12、26、9）。

当波浪呈现比较明显的4浪的时候，当macd的diff值下穿（或上穿）零轴的时候，代表4浪完成的条件形成（即转市）。

???举例：上证指数30分钟线把趋势类指标macd的参数改成5、34、5。

当diff值为负时代表下穿零轴，代表4浪调整结束。

???
的数512、26（
???
???
???
???
里的k
???
???60分钟图显然5、34、5是错误的macd参数。

60分钟的k线是30分钟的k线的1/2，那么我们把参数也用1/2来试一下。

5、34、5更该成，3、17、3。

神奇的效果出现了，当macd的diff值穿越零轴的时候，60分钟线和30分钟线一样精确见到低点。

???所以，比尔.威廉姆的一致性获利法的时间跨度研究是错的。

???那么怎么解决一致性获利法的时间跨度研究呢？我做过大量的数学推导，能给大家一个近似标准的答案。

首先我们来看一下macd的设计思想，通过对其设计公式的研究，我发现它不过是短期和长期的移动异滑平均值的比较。

简单的讲就是，短期和长期哪个速度更快。

???比如：Macd的标准参数12、26、9，其实就是从现在往前数12天的速度和从现在往前数26天的速度比较。

如图
???
3
???
?
5。

?
????1浪起点到3浪终点的周期数为L
???基本震荡因子为X
???先求出X=L/60
???macd参数设置为（5*X,?34*X,?5*X），穿越零轴为四浪结束。

举例：
???对于错、涨与跌、赚还是陪，对我来讲早已不重要了。

我在用心灵维护我博客的学术气氛。

数字化定量分析:上证指数的可公度性1
可公度,全新的思想，以前只用于天文学。

我们先来了解一下，什么是可公度。

在天灾预测中，翁文波对天文学中的可公度性给予了特别关注。

翁文波认为，可公度性并不是偶然的，它是自然界的一种秩序，因而是一种信息系。

可公度性不仅存在于天体运动中，也存在于地球上的自然现象中。

（一）元素周期表中的奥秘
元素周期表是门捷列夫等一批杰出的化学家探索自然奥秘的杰作，根据这个周期表，人们多次成功地预测和发现了新元素及它们的性质。

可其中还存在被我们忽略的奥秘吗？
回答是肯定的。

翁文波发现，可公度性存在于元素周期表中。

我们从元素周期表中取出前10个元素，它们的原子量用X（n）代替，如下：
氢X（1）＝1.008氦X（2）＝4.003锂X（3）＝6.941
铍X（4）＝9.02硼X（5）＝10.811碳X（6）＝12.011
X
X
X
X
X
X
0.2
X（8）＋X（9）—X（6）＝22.987
X（10）＋X（9）—X（8）＝23.177
钠的实际原子量为22.99，外推结果是较为准确的。

如果用五元可公度式，结果更为精确：X（9）＋X（9）＋X（1）—X（6）—X（2）＝22.990
X（9）＋X（8）＋X（1）—X（4）—X（2）＝22.983
X（9）＋X（7）＋X（7）—X（6）—X（6）＝22.989
X（8）＋X（8）＋X（4）—X（7）—X（2）＝23.010
X（6）＋X（4）＋X（2）—X（1）—X（1）＝23.018
这样，可公度性就可用来进行预测。

当然，一个可公度性式可能是偶然的，只有两个以上的可公度式存在，预测才具有一定价值。

（最重点的一句话）
一次影响深远的水灾预测
现在我们来看看翁文波是怎样预测1991年华中、华东地区特大洪涝灾害的。

把上述可公度式表达成更为简明的形式：
│X（1）＝1827│
│X（2）+X（3）-X（4）＝1827X（2）+X（4）-X（5）＝1827│
│X（3）+X（4）-X（6）＝1827│
│X（2）＝1849│
│X（1）+X（4）-X（3）＝1849X（1）+X（5）-X（4）＝1849│
│X（3）+X（5）-X（6）＝1849X（4）+X（4）-X（6）＝1849│
│X（3）＝1887│
│X（1）+X（4）-X（2）＝1887X（1）+X（6）-X（4）＝1887│
│X（2）+X（6）-X（5）＝1887X（4）+X（4）-X（5）＝1887│
这个预测发布在1984年出版的《预测论基础》一书的125页，当时并没有引起人们的注意。

七年后，一场特大洪涝灾害袭击了华东、华中广大地区，这才有人想起，一位石油科学家对这场洪水早有预料。

这次成功的预测影响十分深远，很多人从此对翁文波的天灾预测产生了浓厚兴趣。

《选自天灾预测与可公度性》
上证指数的可公度性2
???金融市场里对时间的理解有两种，一种是我们能够感知的一去不复返的自然时间，一种是日升日落急归所出之处的循环时间。

以前经常跟大家介绍时间的循环，今天为大家介绍的自然时间的计算方法。

???我们把重要的上证指数的月线极值点，用时间标记。

从有股票第一天到现在，重要的时间转折为，X1=27、X2=44、X3=77、X4=99、X5=127、X6=145、X7=160、X8=175。

???已知X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8。

求X9
二元求解
???
???
???
???这是单从数字的角度来进行分析的.也许它管用几年或十几年.
今天涨停个股盘口看明天高开幅度
???今天再谈盘口语言，引入一个新名词“封成比”，顾名思义就是涨停个股盘口封单和成交的比例。

这个词也是我想出来的。

也算是数字化定量分析的一种方法吧，“封成比”这个词跟“空间的1、2、3求4”、“速率分型图”、“基本振荡因子”一样是我独创的，为了好记。

???我们先来弄明白，什么是涨停个股的封单量。

封单量，即涨停个股在买一位置的挂单数量，因为涨停了，这个位置的挂单经常是排队想买入的。

这个队伍排得多长，代表了一个群体在特定条件下的一个意愿。

意愿决定次日（即下一个交易日）的高度。

如图
???成交量，由于证券市场是撮合成交。

成交量可以显示今天多少筹码可以换手，来判断筹码锁定性，即市场参与群体是否惜售。

???但我们需要一把尺子，凭感觉是靠不住的。

这个队伍到底有多长，意愿有多强烈，有绝对和相对之分。

比如，今天华夏银行600015封单量是20945手。

杭萧钢构600477的封单量是25150。

两只股票的封单相差不大，但如果对比其流通盘，就相差太大了。

华夏银行的流通盘16.9亿股，杭萧钢构的流通盘1.06亿股。

所以，绝对值相差不大的封单量，相对值却相差很大。

???同理成交量也一样，成交量所占流通盘的比例叫做换手率，一个绝对数值，一个相对数值。

???那么，“封成比”就是指这只股票涨停个股盘口封单和成交的比例，却以流通盘无关。

因在计算的过程中，流
A小于
A小于
A小于
A小于
???
???
???此书文采略显稚嫩，因我拒绝了找人润笔，书和博客里面的每一个字都是出我之手。

为了让大家读起来更容易懂,我做了大量的图片,书的内容如我一样朴实、自然，却凝结了我这些年对市场的全部思想。