价格与趋势之间的关系及分析方法

价格以趋势方式演变（下面是小编为大家收集的价格与趋势之间的关系及分析方法相关信息，希望你喜欢。）

“趋势”，可别小看这两个字，它在技术分析中可以带给你无限的机会，同时也可能带给你无限的风险，就看你如何去对待这个问题了。

技术分析的核心就是趋势，技术分析的意义是：要在一个趋势发展的早期，及时准确地把它揭示出来，从而达到顺着趋势交易的目的。

技术分析者认为，对于一个既成的趋势来说，下一步往往是沿着现存趋势的方向继续演变，其掉头反向的可能性要小得多。

当然，趋势是有尽头的，在向上的“趋势”里，最终的结局往往就是变成一个向“下”的趋势，反之也相同。“没有只涨不跌的股票，也没有只跌不涨的股票”，这句话完全可以看成是对“趋势”上下运动较为明了的注解。价格以趋势方式演变，并且其趋势倾向于持续发展，如图1.2所示。

股票价格系统特性

根据系统科学对非线性复杂系统随时间演化的共性规律的研究，股票市场系统具有如下特征：

(1)非线性。非线性的实质是指系统内的所有事物之间相互作用，即股票市场系统的输入信息、输出信息和系统元素均会相互影响、相互制约和相互依存。在股票市场，人和人是相互联系的，并非彼此独立的个体，每个人的决策都会对他人产生影响。因此，很难用数学模型来描述股票市场系统的输入与输出之间的数量关系。

(2)自激振荡。股票市场系统的输出在没有周期性输入信息的作用下也会产生波动，即使所有输入信息没有发生变化，股票市场系统也会自发产生周期性波动。这一特性从股票本身的特点很容易理解，股票作为有价证券，本身并无价值，其交换价格来源于股票持有者和参与交易者对未来价格的主观预期和市场需求。投资者的情绪、非理性投机行为和羊群效应均会直接影响股票价格，给股票市场带来很强的自激振荡。

(3)远离平衡态。股票市场系统的输出(股票价格)并不是围绕平衡态(股票价值)波动，而是远离价值进行波动。

(4)正反馈。正反馈是指投资者根据股票价格的变化直接作出相同方向反应的现象。很多投资者是在股票价格出现上涨后买入，或在股价下跌后抛出，即通常所说的“追涨杀跌”。这种追涨杀跌的正反馈作用会形成杠杆放大效应，使股票价格疯狂上涨而造成严重的股市泡沫，或使股票价格崩盘暴跌而造成长期的非理性低迷。

(5)混沌特征。混沌是非线性系统特有的一种复杂状态，是指非线性系统产生的一种貌似随机的表面现象下，隐藏着确定性的系统运动规律。对于股票市场系统，具体表现在以下6个方面：

初值敏感：系统非线性会因十分微小的输入信息变化而产生巨大幅度的输出变化，这就是著名的蝴蝶效应：“南美洲一只蝴蝶扇一扇翅膀，就会在佛罗里达引起一场飓风。”

内随机性：非线性复杂系统均存在一种貌似随机、不可预测的无规律复杂运动形态。股票市场系统输出信息的随机性不是在任何外在随机输入因素作用下产生的，它是由系统内部自发产生的随机性。产生内随机性的根源在系统本身的非线性相互作用，并不是外界随机干扰因素对系统运行状态影响的结果。

有界性：股票市场系统的输出是有界的，其运动轨迹始终局限于一个确定的区域，称为混沌吸引域，混沌系统从整体上是稳定的。上证指数未来20年趋势预测给出了股票市场系统输出的区域(线性通道)。

分形特征：股票价格曲线的局部和整体具有自相似性。不同时间标度(分钟、小时、日、周、月)之间的股票价格曲线看起来非常相似，并且，任选两个不同时间段的曲线看起来也多少有些相似。股票价格频域特性中的“股票价格波动的幅度与波动频率成反比”已从理论上证明了股票价格具有1/f分形特征和标度变换下的结构不变性，这种时间上的分形特征表明股票价格为混沌信号。

自相关性：混沌信号(股票价格)与一般意义上的随机信号不同，具有很强的自相关性和长期记忆性。股票价格波动的数学原理根据股票价格运动定律推导出了股票价格的自相关函数，证明股票价格的短期行为具有可预测性，长期行为不可预测。

混沌序(波动有序性)：股票市场系统的输出波形(混沌信号)是一种貌似不规则的，表面上看来象噪声，但实际上它却是由股票市场确定性的规则所产生，是非线性系统的固有特性。混沌序是一种无序中的有序，例如，股票价格的频谱可用确定性的函数进行描述，股票价格频域特性已从频域证明，股票价格是一种以低频波动为主的红噪声。

四、股票价格分析方法

股票价格分析是指投资者通过各种分析方法，对影响股票价格的各种信息进行综合分析，掌握这些影响因素的作用机制及规律，以判断股票价格及其变化行为，用于提高投资决策的科学性，从而在降低投资风险的同时获取最大投资收益。

根据图1所示的股票市场系统结构，股票市场系统的输出(股票价格)是系统输入信息和输出信息同时激励股票市场系统时产生的系统响应。因此，有两种股票价格分析方法可供选择。

1、输入-输出分析法：

输入-输出分析方法的原理是，先获取影响股票价格的所有输入信息(包括输出反馈)，然后根据股票市场系统数学模型，计算出系统在输入信息作用下产生的输出。

显然，这种用输入决定输出的分析方法，是一种线性系统分析方法，认为只要知道初始条件和边界条件，就能预知系统的输出。线性系统在系统结构不变的情况下，系统输出只取决于系统当前的输入和系统初始状态;而非线性系统在系统结构不变的情况下，系统输出不仅取决于当前时刻的系统输入和系统初始状态，在很大程度上还取决于系统内部元素之间的相互关联、相互作用和相互制约，如系统自激振荡所产生的股票价格波动和正反馈引起的大幅波动就与系统输入无关。因此，输入-输出分析方法不适用于非线性复杂系统。

另外，从非线性系统的角度看，系统输出对输入初值敏感，股票价格会因微小的输入信息变化而产生巨大幅度的输出变化，如果获取的输入信息不准确，则会产生很大的分析误差。

总之，输入-输出分析方法只考虑了引起股票市场系统输出变化的外因，没有考虑引起股票价格波动的自激振荡和正反馈等内部因素，再加上输入信息的微小偏差会带来蝴蝶效应，因此，输入-输出分析方法根本无法判断股票价格的运动状态和变化趋势。

2、输出波形分析方法

股票价格是系统所有外部因素和内部因素共同作用的结果。输出波形分析方法只关心系统输出本身的波动状态和趋势，而不关注引起股票价格变化的内部因素和外部因素。事实上，股票投资者的投资收益与股票价格的波动幅度成简单的线性关系，若能在股票价格最大幅度波动的底部买入和顶部卖出，就能实现投资收益最大化。

输出波形分析方法的原理是，利用非线性复杂系统输出(股票价格)具有混沌序的特性，直接从股票价格波形中提取出低频波动，就能判断出股票价格的运动状态及趋势，为股票投资决策提供及时、准确、可靠的科学依据。

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