本帖最后由 駱老師 于 2013-10-26 02:36 編輯
技術(shù)分析 有各種原理 有的研究趨勢，有的研究盤(pán)面變化 有的研究參與者心理
當然還有一種也就是我們今天的主題成本研究。
如果您對指標公式的編輯有一定經(jīng)驗 您一定見(jiàn)過(guò) 這樣一類(lèi)公式 cost(x) winner(x)
這2個(gè)函數其實(shí)是一對反函數 基于了同一原理 前者表示 獲利盤(pán)為多少時(shí)的股價(jià) 后者為該股價(jià)的獲利盤(pán)為多少
那么我研究了很久的就是 這2個(gè)函數 他們和核心算法是什么，并且是否可靠是否準確。
廢話(huà)我就不多說(shuō)了，根據長(cháng)期的測算和研究，包括對一些股軟的同類(lèi)函數的破解發(fā)現 這類(lèi)函數使用的是一個(gè)成本池 加 換手率的遞歸算法來(lái)計算一只股票的成本
下面用一些比較形象的例子來(lái)解釋 這類(lèi) 函數的算法
假設一只股票 今天第一天上市 所有人的成本均為10元 今天的成交換手率為50% 成交均價(jià)為11元
那么結論如下
10元 100% = 10元 （1-50%） and 11元 （50%） 平均成本就是10*0.5+11*0.5=10.5元
相信這個(gè)算法大家都看的懂 并且這個(gè)算法的合理性也值的肯定
那么問(wèn)題就出現了 1.一只股票的成本 不會(huì )是同一個(gè)價(jià)格，應該是分布在各個(gè)價(jià)格上都有一定的股數
2.經(jīng)過(guò)下一日的交易 不是所有的股價(jià)都以一個(gè)價(jià)格成交，并且換手集中在什么價(jià)位 無(wú)法知道
基于以上2個(gè)問(wèn)題 cost 和winner 這類(lèi)函數 在定義算法上是這樣處理的
1.股票的成本不以一個(gè)平均價(jià)格來(lái)衡量，而是以成本池來(lái)統計，即某一價(jià)格上 有多少股 如該股成本為 10元 33% 10.5元 33% 11元 33% （百分比為占流通盤(pán)的比例）（假設33%為三分之一）
2.在某日交易后 假設總的換手 平均分布在各個(gè)價(jià)位上，即每個(gè)價(jià)位均發(fā)生同幅度的換手,即矩形分布。 （ps：有個(gè)別股軟采用三角形分布，即從今天的最高價(jià)到均價(jià)再到最低價(jià)，換手從最小到最大再到最?。?nbsp; 那么如果以上面的 10元 33% 10.5元 33% 11元 33% 隔日發(fā)生了50%換手的交易 并且該日從分價(jià)表得知該日 有33%的股票成交于 10.5元 33%成交于11元 33%成交元11.5元。 那么今天交易結束后 新的成本池就會(huì )變化為
昨日成本池 昨日剩余 今日最新成交 今天最終成本池=昨日剩余+今日最新成交
10 33% 10 33%*（1-50%） 10.5 33%*50% 11.5 33%*50%=16.5%
10.5 33% 10.5 33%*（1-50%） 11 33%*50% 11 33%*（1-50%）+ 33%*50% = 33%
11 33% 11 33%*（1-50%） 11.5 33%*50% 10.5 33%*（1-50%）+ 33%*50%= 33%
10 33%*（1-50%）=16.5%
以后每日的成交都是對成本池的一次更新。那么cost（x)如果計算呢，假設cost(10） 我們就從成本池的最下面向上累加各個(gè)成本占流通盤(pán)的比例，直到這個(gè)比例大于10%時(shí) 此時(shí)的價(jià)格 就是cost(10)的對應價(jià)格。 所有算法全部解釋完畢
如果你理解了以上算法你會(huì )發(fā)現，其實(shí)這樣的平均劃分交易 并不符合實(shí)際，因為一天的成交量不會(huì )是在每個(gè)價(jià)格上平均成交，但是這是唯一能模擬成本不斷變化的手段，并且我們有理由相信隨著(zhù)計算周期的延續誤差會(huì )得到自我修正，那么cost winner函數 還是有一定價(jià)值的。
但是?。。。?！最終結論中 還有一個(gè)重大的隱患，這個(gè)隱患不僅影響到 cost winner函數 還影響到眾多的技術(shù)分析方法。 那就是?。。。。?！換手率?。。。。。?！
在這個(gè)算法里換手率 負責每天更新的比例。但是在所有股軟里 我們會(huì )發(fā)現 換手率=成交手數*100/流通盤(pán)
換手率這個(gè)指標看似很合理很正確 其實(shí)確存在一個(gè)很?chē)乐氐膯?wèn)題
這里要引用一個(gè)概念，非鎖定籌碼。也就是實(shí)際會(huì )發(fā)生交易的籌碼量，舉例為中國銀行。 中國銀行的每天的成交換手率只有0.01% 但我們如果分析他的股東情況不難發(fā)現，企業(yè)法人以及國家是不會(huì )輕易變動(dòng)所持股份（即便是流通a股）， 而中國銀行真正可以交易的股票只有總流通盤(pán)的3%左右，也就是我們每天看到換手率其實(shí)要乘以33倍才能視為合理。
那么這在cost函數上會(huì )產(chǎn)生什么影響呢，會(huì )造成 成本永遠都沒(méi)有發(fā)生變化或者說(shuō)變化極小，例如中國銀行cost(95) 即便交易了2年左右的時(shí)間 這個(gè)價(jià)格幾乎沒(méi)有發(fā)生任何改變，這在成本的統計里是非常不合理的。
所以如果想要優(yōu)化cost winner 系列函數 必須能夠對換手率這一概念進(jìn)行重新的定義，并且把函數源代碼里的換手率替換掉才能做到 該函數的相對準確。
當然，如果是一些鎖定籌碼非常低的股票，或者說(shuō)幾乎所有流通盤(pán)都可能發(fā)生交易的小盤(pán)股，那么cost類(lèi)函數 無(wú)需修正 就能做到有一定的準確率。
對于如何實(shí)現Cost類(lèi)函數的優(yōu)化，由于這類(lèi)函數無(wú)法獲得源碼，并且該函數調用的數據 貌似無(wú)法從指標函數里獲得，因此。。。。。。。。只能說(shuō)還需繼續探索。
最后如果你耐著(zhù)性子把我的這么多廢話(huà)都看完了，并且能提出您的看法和意見(jiàn)，我在這里表示衷心的感謝
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