這是一部講述股市中長線投資技巧的書稿。作者圍繞K線,結合均線、成交量和時間周期來研判股票目前所處的位置,從而能以較低的成本買入股票,持股待漲,實現盈利。此外,在書中,作者還介紹了其獨創(chuàng)的K線熵值理論,將熱力學中“熵值”的概念引入股市投資,向讀者介紹如何在“混亂”與“有序”的市場循環(huán)中獲利。
熱力學中,有一種表征物質狀態(tài)的參量,叫作“熵”,指的是體系混亂的程度,如果把股票的每一股看成組成物質的原子,每一手股票可以看成原子結合在一起產生的分子,這種“分子”的運動速度和排列方式就直接影響股票的熵值大小。這種把股票與熱力學系統對應起來,通過熵值研究股票的價格和籌碼穩(wěn)定性的理論正是作者創(chuàng)立的K線熵值理論。
作者:尤力輝,2004年進入股市,研究眾多股市投資經典著作和案例,對A股市場的運行規(guī)律和特點有深刻認識和獨到觀察,實戰(zhàn)效果顯著,擅長捕獲翻倍大黑馬。
第六章 K線熵值理論
在熱力學中,有一個表示物質狀態(tài)的參量,叫作“熵”,其物理意義是指體系混亂程度的度量,通常熵用字母S表示。
在經典熱力學中,熵值的變化可用狀態(tài)函數dS=(dQ/T)r,其中T為物質的熱力學溫度。dQ為熵增過程中加入物質的熱量,下標r是指加熱過程所引起的變化是可逆的。
熵值的大小從微觀角度來看,體現在運動粒子的無序性。因此,當溫度升高時,粒子熱運動越劇烈,混亂度就越高,與之對應,系統的熵值就增加了。粒子的無序性除了體現在運動的速度外,還與粒子的排列方式有關,我們知道,同一種物質,固體狀態(tài)下粒子的排列□為緊密,液態(tài)次之,氣態(tài)的粒子間距相對較大,排列□為松散,無序性□大。因此當其他條件相同時,同樣物質的固態(tài)、液態(tài)和氣態(tài)熵值的大小依次增加。
在熱力學中,有一個熵增原理,熵增原理指出,孤立系統的熵永不自動減少。如果我們要減少一個系統的熵值,只有通過外部作用才能實現。
看到這里,可能有些讀者覺得莫名其妙:股票究竟怎么能和熱力學上的概念扯上關系呢?然而,我可以肯定地告訴大家,股票的運行方式與熱力學系統中的熵值變化情況有著極其相似的原理。
從微觀角度來看,影響一個熱力學系統的因素就是粒子的運動速度和排列方式。我們定義股票的熵值,可以把每一股看作組成物質的原子,每一手股票可以看成原子結合在一起產生的分子,分子的運動速度和排列方式直接影響股票的熵值大小。
那什么是“股票分子”的運動速度和排列方式呢?在熱力學概念中,分子的運動速度與溫度有關,溫度升高,單個分子的能量就會增加。而熱力學上的溫度增加對應的是股票的價格上漲,單個分子能量增加對應的則是每一手股票的市值增加。而“股票分子”的排列方式可以理解為股票籌碼的穩(wěn)定性,籌碼越穩(wěn)定,股票的熵值就越低。
據此我研究了市場多只股票的運行方式,總結出了K線的熵值理論。
在熵值理論中,首先定義股票是一個相對獨立的系統,這個系統擁有一個狀態(tài)值——也就是這只股票的熵值。關于股票熵值的具體數據,因講述繁雜在這里不做定量介紹,但各個影響因素與股票熵值的關系,本章我將進行詳細講解。
□□節(jié) K線熵值的基礎影響因素
與熱力學中的熵值相同,K線的熵也是一個狀態(tài)函數。研究K線的熵值,主要是研究它的變化情況。通過判斷其變化情況了解股票發(fā)生的具體變化,判斷股票所處的狀態(tài),推斷未來股票可能的走勢。
一、基礎影響因素A:價格
引入熵值概念,主要是因為股票市場與熱力學系統有極為相似的特點。一個相對獨立的氣缸,里面有許多氣體分子,就像是一只股票擁有很多籌碼一樣。股票的上漲過程就與氣缸氣體升溫過程類似,分子溫度上升,其分子運動的速度加快,熵值增加。相同點是,在股價上漲過程中,股票籌碼的運動速度也同樣加快,股票的熵值同樣增加。所以很明顯,單只股票的熵值與這只股票的價格變化正相關。
價格相當于系統的溫度,也是單位籌碼具有的能量,所以價格越高,系統的熵值也越高。
二、基礎影響因素B:籌碼分布情況
在一個獨立系統中,溫度相同的情況下,分子越無序,其熵值越大。同樣,對于一只股票,籌碼分布越規(guī)律,其熵值越。换I碼分布越散亂,股票的熵值越大。
根據以上兩個基礎影響因素對股票熵值產生影響的占比情況,我在股票的一輪大的運行周期內截出了四個區(qū)間:機會區(qū)間、□□段價格影響區(qū)間、高風險區(qū)間、第二段價格影響區(qū)間。與之對應,每輪周期都會產生四個臨界點,我把它們稱為混亂點Ma、Mb與有序點Oa、Ob。
三、混亂點與有序點
在股票運行的過程中,在某些因素的影響下,股票會進入高風險區(qū)間與機會區(qū)間。在高風險區(qū)間,股票已經不可逆地進入了□后的籌碼配發(fā)階段,在這個階段,即使未來還有一定的上漲空間,也應該果斷地賣出手中的持倉。而進入高風險區(qū)間,需要突破一個臨界點,在K線熵值系統中,這個臨界點之上,股票的換手率大增,籌碼的混亂程度急劇增加,這個臨界點,我把它稱作混亂點M;同樣,進入機會區(qū)間,也要突破一個臨界點,這個臨界點之下,籌碼漸漸開始變得有序,籌碼的穩(wěn)定程度成為熵值的主要影響因素;這個臨界點之上,價格的變化更大,對熵值的影響更加明顯。這個臨界點,我把它稱作有序點O。相鄰的混亂點與有序點之間的部分,價格因素對股票系統的熵值影響較大,我把它稱作價格影響區(qū)間。通常,股票的一輪完整輪回周期會產生兩個有序點Oa、Ob和兩個混亂點Ma、Mb。
在圖6-1-1中,航天晨光(600501)經歷了一個完整的輪回周期,圖中兩個有序點分別為Oa、Ob,兩個混亂點為Ma、Mb。在月線圖中,我們可以很清晰地看出,Oa之后,下方出現成交明顯放大的情況,一直到Ob處,股價都處在一個相對較低的位置。Ob處之后,股價開始加速上漲,但初期的換手率不如Ob處。股價上漲一段時間后,Ma點換手率明顯放大,一直到Mb點之前,股票連續(xù)在高位換手,這個區(qū)間風險非常高。之后,大資金基本完成了出貨,下跌過程中的換手率明顯低于Ma和Mb之間的高風險區(qū)間。
Oa與Ob之間的機會區(qū)間是長線投資者較好的入場機會,大資金長線投資者在這個區(qū)間買進鎖定籌碼,隨著越來越多的籌碼被鎖定,股票的熵值迅速減小。Ob與Ma之間是廣大投資者股民□愛的主升段,股票價格上漲,同時市場熱度不斷增加,股票熵值也隨著股價水漲船高。Ma與Mb之間,市場情緒火熱,聰明的大資金開始離場,股票換手率迅速增加,股價整體呈震蕩狀態(tài),實際漲幅不大。Mb之后,股價開始走低,買盤相對于賣盤較少,股票熵值隨著股價的下跌而降低,但籌碼依舊散亂,直到進入下一個周期的機會區(qū)間之后,股票籌碼才會隨著大資金長線投資者的介入而漸漸鎖定,使熵值進一步降低。
在股票主升段,熵值的變化主要受股價影響。而在機會區(qū)間和高風險區(qū)間,籌碼的變化情況主導股票熵值變化。機會區(qū)間時間長,籌碼的集中常常是通過較長一段時間的溫和量能來完成的;而高風險區(qū)間的時間短,籌碼的重新分配要利用短時間狂熱的市場情緒,所以通常需要連續(xù)的巨量來完成短期的籌碼換手。
通常來說,由于機會區(qū)間的籌碼分布向著有序的方向運行,所以同一周期的Oa的熵值要大于Ob;而風險區(qū)間的籌碼分布是向著無序的方向運行的,所以Ma的熵值要小于Mb。
同一周期Ob與Ma之間的階段,是股票運行周期的□□個價格影響區(qū)間。通常在這個區(qū)間,股價的籌碼分布情況變化不太大,而價格隨時間的變化較大,所以價格是股票熵值在這個區(qū)間的主要影響因素。很明顯,Ma的熵值遠大于Ob的熵值。
整體來看,股票的同一個輪回周期的四個點的熵值大小排序通常是:Mb>Ma>Oa>Ob。
我之所以提出股票的熵值理論,是因為股票的特點完美相似于熱力學中獨立系統的熵值理論。而在現在的股票市場,沒有人結合股票籌碼有序性和價格運行走勢對股票的熵值進行系統性的解釋。有人曾提出熵值法在評判股市多指標中的應用,但內容生澀難懂,運用復雜且作用不明顯。
我的股票熵值理論,結合熱力學系統的特點,將股票的單位籌碼作為熱力學系統的分子,股價作為熱力學系統的溫度。熱力學系統中,溫度越高,分子熱運動的速率越快。這一點與股票的運行特點完美重合,在同一輪周期內,股價越高,籌碼的換手速率也會相對加快。溫度越高,分子的能量越大,同樣,股價越高,單位籌碼的能量也越高。正是由于這些相同特征,所以股票的運行特點與熱力學系統的變化有諸多相似之處,這也是我提出股票熵值理論的基礎。
值得注意的是,有些股票由于籌碼集中度過高,籌碼穩(wěn)定性非常好,即使價格已經上漲了很多,仍然具備上漲的潛力。這類票的上漲幅度有時非常驚人,比如中潛股份(3005□6)。