盲人摸象 vs. 理想的股票信息分析系统 [原创]

dragon100

盲人摸象 vs. 理想的股票信息分析系统 [原创]

来自：MACD论坛(bbs.shudaoyoufang.com) 作者：dragon100 浏览：3278 回复：8

大家都听过<<盲人摸象>>的故事。光看技术面或基本面选股，就如摸着象耳朵说象象
扇子，摸着象腿说象象柱子一样。话没错，但不全面，这样炒股难免不赔钱。
理想的股票信息分析系统能将资金面，政策面，基本面、技术面及各类影响股价的信息进行综合加工，过滤掉干扰杂波以及假消息，从而形成一套科学信息处理系统。

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淘金者

政策面如何量化？？？不能量化如何制作数学模型？？？没有模型如何有一套信息处理系统？？？

locky2000

下面引用由淘金者在 2002/03/16 11:07am 发表的内容：
政策面如何量化？？？不能量化如何制作数学模型？？？没有模型如何有一套信息处理系统？？？

简明扼要的撮穿谎言！

理性投机

理想就是理想,与现实有很大差距.
但是只有大胆去想,才有实现的可能!
证券投资,简单就是有效!

dragon100

淘金者,
谢谢您提了个很好的问题，这也是一个已解决的难题。
让我先问您一个相关问题：如何量化文字？
大家知道，计算机只认“0”和“1”，您能在网上打出这个很好的问题，就说明您
打的汉字已被转化成一串串“0”和“1”，而被计算机读懂了，这样的人机对话是
由一套既定的量化规则所决定的。
现在我们进一步来考虑一个更难的相关问题：如何让计算机读懂您写在纸上的手写
文字和听懂您说的话？
文字有不同大小，不同字体，不同的人有不同的笔迹。说话有不同的音调和口音。
这就要求能读懂手写文字和听懂自然语言的计算机软件具有模式识别(PATTERN RECOGNITION)的能力。前面一套既定的量化规则就不适用了，而需引入模糊数学等概念并建立新的人工智能模型。这样的量化和建模就比前一种量化规则要先进，必须有更高级的
技术和优化的算法(ALGORITHM)配套。这些软件技术目前已经开发成功，产品也已投
入市场。
回到您提的问题：政策面如何量化？
量化规则可以用简单的0-1分数制对国家宏观经济政策评分，譬如利率政策，降息为
+1，升息为-1。而更高级的量化规则就需用相关联的国家宏观经济数据分析其政策
并对其量化和建模。
举例来说，我们于2001年12月预测降息(请参阅网站12月快讯)，我们公开预测结果
不到一周，降息的消息就被中国人民银行行长戴相龙辟谣。但是我们坚信管理层将
运用利率杠杆调节经济运作，根据我们的消息来源，我们于2002年1月两次强调降息
在即。后来的发展证明了我们的预测。支持我们的预测的重要事实依据有：自2001年
9月以后中国消费者价格指数增长率持续徘徊在零点左右，消息面上“刺激内需”的
出现频率很高，而且资金也不缺乏，任何一个在国内生活的人都感觉得到通货膨胀
与90年代初不可同日而语，去年已发生人民币兑美元黑市价比官价低的“怪事”。
事实上，预测降息一点也不神秘，我们并没有戴行长的权力，也不一定比他聪明，
更不能逼他运用利率杠杆，我们的预测是基于神经元网络对经济规律的综合分析。
降息对股市的影响我想大家都懂，也都看到了。明眼人在这短文中也应看出我们是
如何建模的。
最后给大家讲个文革笑话，大家可一笑了之，相见于此交个朋友。文革时期，某工宣队进
驻高校，组织师生批爱因斯坦的相对论，某献媚教师呈上一篇妖文，被工宣队老师
傅大批一通：“你们这些不学无术招摇撞骗的反动学术权威，连“8”都不会写，这
“8”字怎写得象睡觉了！？”...
特别想说明的是，我们读书人，不擅长叫骂，但武功也是在江湖上几十年修炼成的。
“文革”的棍棒都经历过来了，“谎言”这种帽子就留给慷慨的帽子制造者吧。此次重
出江湖，不想作海龟一鸣惊人(海龟爬得慢)， 只想交几个朋友， 给父老乡亲带点货真价实的洋东东尝尝“新”，作点实事。
谢谢斑竹提供这个论坛。
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dragon100

上文主要回答了“政策面如何量化？”的问题。
建模已有很多高手举了很多实例，我也就不献丑了。
新的人工智能模型是非线性模型中比较成功的。有兴趣者可去coolsun的论坛和网站(www.nextsun.com)研究讨论。我们暂时还无时间详述人工智能模型的细节。

dragon100

下面引用由理性投机在 2002/03/17 09:32am 发表的内容：
理想就是理想,与现实有很大差距.
但是只有大胆去想,才有实现的可能!
证券投资,简单就是有效!

数学家华罗庚教授有句名言，大意是，书要由薄的读到厚的，再把厚的读成薄的。
认知也是由简单到复杂，再由复杂到简单。停留于第一种“简单”是肤浅。“简单
就是有效!”我的理解是指第二种“简单”。牛顿力学是很“简单”的，量子力学是
很“简单”的，证券投资也是很“简单”的。
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乔根博士

又有人对人工智能神经元网络有疑问了，我两边都作了个联接，省了转贴。
http://www.dragon100.com/cgi-bin/lb5000/topic.cgi?forum=2&topic=44

收官之战

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