086 引入马尔可夫链 (第1/2页)
　　
　　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，导入一段加密压缩包，“这是过去三十六个月的完整日线记录，剔除停牌和异常波动样本。你现在写个脚本，按我刚才的标准自动标注每一根K线所属状态。”
　　
　　李阳立刻动手。Python编辑器亮起，他先定义状态判定函数，再循环遍历每只个股的时间序列。屏幕上开始滚动输出状态标签：U（上涨延续）、W（上涨衰竭）、D（下跌延续）、B（下跌反弹）、S（盘整）。
　　
　　几个小时后，初步状态序列生成完毕。李阳将其汇总为频次表，统计从一种状态转移到另一种状态的次数。例如，“W→D”出现了四百七十二次，“W→U”仅一百零三次。
　　
　　“原始频次出来了。”他指着表格，“但有些转移路径极少发生，比如‘B→W’只有三次，直接算概率会不稳定。”
　　
　　
　　
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