详解A股正欢送做空者哭晕在厕所

详解A股正欢送做空者哭晕在厕所

今天上证指数收于2714.61点点，跌了19.22点，如愿以偿地收出了一根阴线。结果很多投资者心里仍然是七上八下，不知道上证指数能否继续下跌。

亲！你害怕了吗？

想起来了下面是我于前期在计算机上制作的一幅始自8月1日星期三的上证指数此后一段时间的金融市场时空反演数学模拟走势图（图1）：

8月1日星期三的上证指数收盘于2824.53点。

上面的下图是8月1日星期三至今天期间的上证指数实际走势图。

毋庸置疑，8月1日星期三至今天期间的上证指数实际走势图与上面的上证指数模拟走势图相比确实是比较相似的，特别是上面上证指数模拟走势图中的两个模拟最低点2722.74点与2617.04点，嗯，与上面上证指数实际走势图中的两个实际最低点2692.32点、2653.11点相比，基本上是比较吻合的，也就是说预计上面的上证指数模拟走势图应该是比较准确的或者说是大体上比较准确的，所以根据上面的上证指数模拟走势图可以顺理成章地认为“今后一段时间的上证指数走势基本上会呈现出一种慢牛走势”。

毋庸置疑，今天大盘跌了，今天上证指数收于2714.61点点，跌了19.22点。

今天大盘跌了，很多市场人士信誓旦旦地认为大盘新一轮下跌开始了，他们杞人忧天地认为今天大盘的阴线是下跌的开始。

但是可但是但可是，我仍然是气定神闲。

原因非常简单。

请看上图。

上图中的箭头A指向今天的上证指数模拟日K线，是一根下跌阴线。这就说明我们已经提前知道今天的上证指数日K线是一根下跌阴线。

再看上图中箭头B指向的日K线。

上图中的箭头B指向今天的上证指数实际日K线，是一根下跌阴线。

够了。

上面的上证指数模拟走势图非常准确地提前预测出来了今天上证指数将会收出一根下跌的阴线。

上面的上证指数模拟走势图已经提前预测出“今后一段时间的上证指数走势基本上会呈现出一种慢牛走势”。

想起来了我今天晚上发的这篇博文的标题《详解A股正欢送做空者哭晕在厕所》。

毋庸置疑，我们可以在一定程度上借鉴个股走势来管窥大盘走势。

想起来了下面是我在计算机上为圈子制作的始自8月17日星期五的代码60****股票此后一段时间的金融市场时空反演数学模拟走势图（图2）：

上图箭头A指向8月17日星期五的代码60****股票模拟日K线。

多说一句。

模拟走势图均会存在着一定的局部细节偏差，具体表现为：

1、预测股票（指数）时首先对股票（指数）进行数学建模。

2、求解数模微分方程的近似解。

3、近似解有很多，最好求出最优化的近似解。

3、每一个近似解可以在计算机上运算出一幅未来一段时间的行情模拟走势图。

4、只有最优化近似解得出的未来行情模拟走势图才比较准确，而一般近似解得出的模拟走势图总会存在着一定的局部细节偏差乃至于某些波段偏差。

5、最优化近似解得出的模拟走势图也会存在着一定的局部细节偏差，只不过与一般近似解得出的模拟走势图相比会更加准确一些。

6、获得一幅比较准确的模拟走势图需要大量的时间、精力、学识、经验、解题技巧，更需要远在日月星辰之外的运气。

数学模拟走势图最大的特点就是让我们在现在“看见了”未来的行情波动曲线。

原因非常简单。

金融市场的价格波动是一种既具有周期过程，又具有拓扑不变性的非线性动力学混合过程[2]。从拓扑的角度给出混沌的定义[3]：

度量空间V上的映射f：V→V称为是混沌的，若其满足：

（1）对初始的敏感依赖性，存在δ﹥0，对任意的ε﹥0和任意的x∈V，在x的ε邻域I内存在y和自然数n，使得d[fn(x)，fn(y)]﹥δ。

（2） 拓扑传递性，对V上的任意开集X、Y，存在k﹥0，fk(x)∩Y≠Φ（如一映射具有稠轨道，则它显然是拓扑传递的）。

（3） f的周期点集在V中稠密。

混沌系统具有对初值敏感依赖性，所以混沌时间序列长期不可预测，这是金融市场具有抵御预测能力的基础。拓扑传递性意味着：任一点的邻域在f的多次作用下将遍及度量空间V，这说明f可以分解为两个在f下相互影响的子系统，构成本文金融市场时空反演研究的理论依据。

金融市场时空反演是指证券（期货）价格序列在历史上的一定时间内的构造模式及其幅度、比例，即历史的波动片段，总会在未来中复现[4]。金融市场的时空反演，是整个行情波段的复制，即时间周期重演与空间周期重演同时发生的复合体。

对于特定的金融市场，始自t1时刻（以交易日为单位，下同）的行情G记为连续映射G（t1），行情F始自t0时刻的未来行情G’记为连续映射G’(t0）。

设gi，gi’(i=1，2，…，n)分别表示连续映射G（t1）、G’(t0）的时间价格序列。行情F在t0时刻的价位记为g’1(t0)，行情G在t1时刻的价位记为g1(t1)。

gi，gi’(i=1，2，…，n)相应的位形空间Q的余切丛T*Q标记为[5]qi，qi’(i=1，2，…，n)。行情F在t0时刻的余切丛T*Q标记为q’1(t0)，行情G在t1时刻的余切丛T*Q标记为q1(t1)。

令E（· ，qi）是从G（t1）到G（t1）的一个置换，E（· ，qi’）是从G’(t0）到G’(t0）的一个置换。

引理1[6] 设X是道路连通的拓扑空间，则对于任意的x0∈X和x1∈X，都有：π1(X，x0)～π1(X, x1)

引理2 根据Takens定理[7]，在Rn空间中存在函数f，满足：X(t+τ)=fτ[X(t)] (t为时间)

对于D（n）∈Rn， gi ，gi’ ∈D（n）

引进时间反演非线性变换算符Ts（以下简称非线性变换Ts），它的定义如下：

∣Ф～（﹣t）＞=Ts∣Ф（t）＞

如果存在一个非线性变换Ts，使得

Ts[E（· ，q’1（t0））]= Ts[E（· ，q1（t1））]=A （A为形变收缩核）

则连续映射G’(t0）与连续映射G（t1）

存在 G’(t0）～ G（t1）

称连续映射G’(t0）和G（t1）互为时空反演。

且存在 g’1(t0)／g1(t1))=k （k为常数）

推论 gi’ =kgi（i=1，2，…，n）成立。

以上D（n）为时空反演同步区域。

其中，（G’(t0），G（t1））组成一个随机共轭空间[8]。

我们将始自t1时刻的过去行情G称为时空反演区。行情F始自t0时刻的未来行情G’称为时空复制区。在时空反演同步区域D（n）内，时空反演区行情波动曲线按g’i= g’1(t0) ／g1(t1)逐个交易日“同步”复制到时空复制区。这就是说，投资者在现在时刻“提前”看到了行情的未来行情波动曲线。