证券的风险和不可预测性事大家公认的，历史的事实也告诉我们，预测和实际走势的差异比比皆是。比如，今年初作为海南板块的领头羊——*ST罗顿(6.99,0.00,0.00%)，1-2月份出现暴涨，股价从6元多暴涨到17元多，涨幅惊人，然而，目前已经回落到7元，跌幅达到60%。那些高位追买的损失惨重。再比如，从去年开始就被认为属于世博概念的一些上海本地股如东方明珠(9.03,0.12,1.35%)等，也成为近期跌幅最大的股票之一。从这些事实都说明，股市的预测是非常不靠谱的。巴菲特曾说：“股市和经济不是每时每刻都紧密相联，但如果经济在很长一段时间内都向好，那么股市也会在很长一段时间内向好。如果经济不太好，那么股市也会不太好。但是具体每一周、每一月的变化我就不是那么在意，如果经济好，那么最后股市就会好。我并不知道市场明年或接下来两年怎么样。”因此，世界上的真正投资大师都不是预测大师，都拒绝对股市每天、每周走势进行预测，而是从经济趋势、公司价值来把握投资机会。这些对证券的运行轨迹研究埋下了深刻的阴影。从经济学的角度得出证券市场的不可与预测性和风险不可控制。

难道股市真的不能预测？难道那些技术指标是在忽悠我们的投资者么？

本人认为，任何事物都有其运行的客观规律，有其内在的必然联系。就想牛顿发明万有引力一样，被科学解释而且被应用，那么证券的运行是不是也有规律可循，让我们挖掘开发，揭开这个经济学的难题呢？

一种科学的方法，是在实践中产生的，也是经过艰辛的奋斗的劳动的结晶。

弹道学是研究各种弹丸或抛射体从发射起点到终点的运动规律及伴随发生的有关现象的学科。弹丸从起点到终点要经历起动、推进、运动、对目标作用等不同的过程，并在不同环境中有不同的运动规律，产生不同的现象。是一门研究物体飞行、受力及其它运动行为的学科。通过弹道学，子弹，重力炸弹，火箭等非制导武器可以达到理想的状态。

早期，由于弹道学的理论基础——力学正开始发展，弹道学仅局限于研究抛射体运动轨迹的力学范畴。随着弹道测量技术及各基础学科的发展，弹道学研究的内容逐步扩充，发展成为涉及固体力学、气体动力学、空气动力学、液体力学、弹塑性力学、化学热力学、燃烧理论及爆炸力学等学术领域的综合性学科，并相继形成了不同的分支学科。从学科性质来划分，枪炮内弹道学和火箭内弹道学基本上同属一个学科，统称为内弹道学；枪炮外弹道学和火箭外弹道学则又同属另一个学科，统称为外弹道学。在近代弹道学的发展过程中，对弹丸在目标区域的运动规律、目标的作用机理及威力效应的研究已形成了专门的学术领域，称为终点弹道学。它同内弹道学、中间弹道学及外弹道学一起组成了弹道学的完整体系。在现有弹道学体系的基础上，还形成了一些新的分支，例如：随着航天及水中发射系统的发展，形成了大气外层的太空弹道学(或地球弹道学)和水中弹道学；随着导弹的发展而有了导弹弹道学；还有专门研究弹丸及冲击波对有机体杀伤作用的创伤弹道学等。此外，由于各弹道学科的研究对象和测量参数具有不同的特点，不仅要有专门的设施进行弹道试验，而且还要研究专门的测量方法和测量仪器，因而又形成了实验弹道学。

外弹道学60年代以来，武器威力不断提高在弹道学的发展中，测量技术和数字模拟方法的研究占有重要地位。这种指导作用，说明了弹道学在研究发射武器的各有关学科中占有重要的地位。除已广泛采用闪光、激光及X光高速摄影和多点测压系统外，在光谱与声学测温、激光测速与干涉法流场显示技术等方面均有较大进展，利用电子计算机进行二维非定常流数值计算已较成熟，可模拟包括弹丸及简单膛口装置在内的多介质流场，并朝着三维、真实流场的数字模拟发展。

20世纪60年代以来，随着武器威力的不断提高，射击精度、膛口气流对周围环境的危害作用，及武器威力与机动性的矛盾等问题日益突出；同时，气体动力学、计算科学以及流场测量和显示技术等的发展，为弹道学的研究提供了理论基础和实验手段，使其不断扩展研究范围并逐步形成了自己的学科体系。弹道学是武器设计和使用的理论基础。研究弹道学的目的即在于应用全弹道的观点在理论上和实践上指导武器的设计、使用和改进，使武器在最优化条件下达到预期的射程、射击精度和战术效果，并保证重复射击性能的一致性。形成了射击学、弹道学、内弹道学、外弹道学、中间弹道学、终点弹道学、导弹弹道学等军事学科分支。

信息学中强调信息源和信息宿，提出熵的概念。信息源在证券运行学中可以看做一个起点，而信息宿可以看成一个终点，而熵可以看做指数运行的高点。其实，信息是个很抽象的概念。我们常常说信息很多，或者信息较少，但却很难说清楚信息到底有多少。比如一本五十万字的中文书到底有多少信息量。直到1948年，香农提出了“信息熵”(shāng)的概念，才解决了对信息的量化度量问题。

信息论之父C.E.Shannon第一次用数学语言阐明了概率与信息冗余度的关系。在1948年发表的论文“通信的数学理论（AMathematicalTheoryofCommunication）”中，Shannon指出，任何信息都存在冗余，冗余大小与信息中每个符号（数字、字母或单词）的出现概率或者说不确定性有关。Shannon借鉴了热力学的概念，把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”，并给出了计算信息熵的数学表达式。

信源熵的计算公式

H(x)=E[I(xi)]=E[log21/p(xi)]=-ξp(xi)log2p(xi)(i=1,2,..n)

信息熵：信息的基本作用就是消除人们对事物的不确定性。多数粒子组合之后，在它似像非像的形态上押上有价值的数码，具体地说，这就是一个在博弈对局中现象信息的混乱。

香农指出，它的准确信息量应该是

=-（p1*logp1+p2*logp2+　．．．　＋p32*logp32)，

其中，p1，p2，　．．．，p32分别是这32个球队夺冠的概率。香农把它称为“信息熵”(Entropy)，一般用符号H表示，单位是比特。有兴趣的读者可以推算一下当32个球队夺冠概率相同时，对应的信息熵等于五比特。有数学基础的读者还可以证明上面公式的值不可能大于五。对于任意一个随机变量X（比如得冠军的球队），它的熵定义如下：

变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大。

信息熵是信息论中用于度量信息量的一个概念。一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就越高。所以，信息熵也可以说是系统有序化程度的一个度量。

熵的概念源自热物理学.假定有两种气体a、b，当两种气体完全混合时，可以达到热物理学中的稳定状态，此时熵最高。如果要实现反向过程，即将a、b完全分离，在封闭的系统中是没有可能的。只有外部干预（信息），也即系统外部加入某种有序化的东西（能量），使得a、b分离。这时，系统进入另一种稳定状态，此时，信息熵最低。热物理学证明，在一个封闭的系统中，熵总是增大，直至最大。若使系统的熵减少（使系统更加有序化），必须有外部能量的干预。

信息理论的鼻祖之一ClaudeE.Shannon把信息（熵）定义为离散随机事件的出现概率。所谓信息熵，是一个数学上颇为抽象的概念，在这里不妨把信息熵理解成某种特定信息的出现概率。而信息熵和热力学熵是紧密相关的。根据CharlesH.Bennett对Maxwell'sDemon的重新解释，对信息的销毁是一个不可逆过程，所以销毁信息是符合热力学第二定律的。而产生信息，则是为系统引入负（热力学）熵的过程。所以信息熵的符号与热力学熵应该是相反的。一般而言，当一种信息出现概率更高的时候，表明它被传播得更广泛，或者说，被引用的程度更高。我们可以认为，从信息传播的角度来看，信息熵可以表示信息的价值。这样子我们就有一个衡量信息价值高低的标准，可以做出关于知识流通问题的更多推论。

信息熵的计算是非常复杂的。而具有多重前置条件的信息，更是几乎不能计算的。所以在现实世界中信息的价值大多是不能被计算出来的。但因为信息熵和热力学熵的紧密相关性，所以信息熵是可以在衰减的过程中被测定出来的。因此信息的价值是通过信息的传递体现出来的。在没有引入附加价值（负熵）的情况下，传播得越广、流传时间越长的信息越有价值。

熵首先是物理学里的名词.在传播中是指信息的不确定性,一则高信息度的信息熵是很低的,低信息度的熵则高。具体说来，凡是导致随机事件集合的肯定性，组织性，法则性或有序性等增加或减少的活动过程，都可以用信息熵的改变量这个统一的标尺来度量。

市场的不确定性就意味着在既定市场环境下个人主观概率分布处于离散状态。由于不确定性的存在，造成了时常活动中的风险。在市场风险中，有一类是可以用统计方法计算并预测其发生的概率。对于这样的风险，可以通过一定的社会机构，将个人的、局部的不确定性风险转移到社会的统计概率中，即将偶然转移到必然，将不确定转移到确定之中，这样的风险称为可保风险，它可以通过一定的市场形式转移。比如保险。另一类风险是不可保风险，它不能用统计方法计算并预测其发生的概率，不能通过一定的市场形式转移。如股票、期货、基金等。既然发射的子弹有运行轨迹，信息有源和宿，那么证券的指数运行有没有运行轨迹呢？是否通过研究也能形成一种科学呢？

目前有很多研究证券的软件，如同花顺、大智慧等几十种。这些软件的开发与利用都是为研究指数的运行轨迹所作出的研究成果。

当我们对证券市场复杂现象的结构进行分析时，常常发现该结构中的各个元素数目及它们之间的相互联系非常庞杂，超出了我们对全部信息清晰理解的能力。我们急迫地想了解清楚它的运行规律规避投资风险。

通过对证券理论，江恩、波浪等研究，提出一种象限模糊分析模型

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