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086 引入马尔可夫链

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  陈帆的手指从回车键上收回,指尖还残留着刚才敲击的力度。屏幕右下角的时间戳停留在06:43:17,那条断裂的日线数据已经被重新校准归档,但它的跳跃方式始终卡在他的思维里——不是渐进,不是波动,而是跃迁。

他没动,只是盯着主屏左侧一列缓存日志。攻击已经过去三个小时,系统运行平稳,可他知道,真正的隐患不在防火墙之外,而在预测模型内部。现有的统计方法在极端行情中频频失灵,就像一辆靠惯性行驶的车,在急弯处彻底失控。

“李阳。”他开口,声音不高,却让整个实验室瞬间安静下来。

李阳刚放下水杯,立刻转身。“在。”

“调出创业板最近三年所有日K线数据,我要看中青宝、东方财富、华谊兄弟这五十三只股票的状态跃迁特征。”他说,“不是看价格,是看走势形态的变化节奏。”

张远抬头,“状态?你是说……把K线分类?”

“对。”陈帆终于转过身,目光扫过两人,“市场从来不是连续运动的。它跳变,它停顿,它反复试探方向。我们一直用回归和趋势外推,其实是在假设市场有记忆。但如果它没有呢?如果每一阶段的走势,只取决于当前所处的状态,而不依赖更早的历史?”

李阳皱眉,“你是想用马尔可夫链建模?”

“没错。”陈帆走到副控台前,接过键盘,“我们不再预测具体点位,而是判断:现在处于哪种走势状态,下一步最可能转向哪里。”

他迅速列出五个类别:上涨延续、上涨衰竭、下跌延续、下跌反弹、盘整。每一种都对应一组技术指标组合——MACD是否红柱缩短、RSI是否超买、成交量是否萎缩或突增。

“比如,一只股连续拉升三天,第四天量能跟不上,MACD顶背离,RSI冲到80以上——这不是健康回调,是‘上涨衰竭’。这个状态下,下一阶段进入‘下跌延续’的概率,应该远高于继续上涨。”

张远若有所思,“所以你不关心它为什么跌,只关心它处在哪个位置,以及从这个位置出发,通常会去哪里?”

“正是。”陈帆点头,“就像掷骰子,每一次结果独立,但我们知道六面体出现每个数字的概率分布。市场也在不同状态间转移,只要我们能统计出转移概率,就能预判方向。”

李阳深吸一口气,“那你需要足够长的历史序列来构建转移矩阵。”

“我已经准备好了。”陈帆打开本地数据库,导入一


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