没有必要把金融市场形成过程中的非线性混沌现象作为金融市场预测研究的障碍，而应把研究和发展金融市场动力学预测作为今后金融市场预测发展开拓的主要方向。

四、金融市场数值预测的可能性
所谓数值预测指的是根据数据记录中的其他变量预测某个连续变量的值，实质上就是根据物理问题的数学模型对系统的演变过程作出定量化的结论。
金融市场数值预测包括了对金融市场具体指数或品种价格波动成因及其动力学过程的研究。金融交易市场价格波动是由影响金融市场的内部、外部等因素之间复杂的关系。外部因素有国家的经济政策、政治方针、上市公司的各种行为、产品的销售、竞争中的优劣等，内部因素是市场参与者的心理预期和操作策略等，它的变化直接产生系统的波动。即使是同一国家甚至同一地域的两个市场，都可能有明显的不同。但金融市场的某些观察量，如：交易价格、成交量、交易频率和市场指数值的统计性质对于十分不同的金融市场看起来却有令人惊讶的相似性。这意味着金融市场作为复杂动力学系统可能存在“普适”的行为与规律。这些都构成了进一步深入开展金融市场非线性动力学预测研究的理论和技术基础，而数值分析则是揭示金融市场的涨落规律，发现能够导致涨落和变化的因素与动力学机制以及推进金融市场动力学预测最根本的途径和手段。
与天气、地震系统一样，金融市场的孕育和形成并不是一种孤立现象，而是多种因子相互作用的结果，可视为相互作用的多粒子体系，并表现为一种复杂过程。因此，任何孤立因子的研究都不可能对金融市场的孕育和形成过程作出有效的预测。数值预测的优势恰恰在于对金融交易市场价格波动的完整过程进行系统的，而不是孤立的研究。
根据天气数值预报的经验，对某种系统演化过程进行数值预测的必要条件：(1)必须对研究的系统有较为充分的理论认识，即能够建立起充分反映问题本质的数学－物理模型；(2)必须能够对该系统进行符合客观实际的参数化；(3)必须具备相应的数据处理能力。金融市场数值预测的必要条件如下：
1．金融市场数学－物理建模
金融市场数值预测能否可行的最大疑问首先在于是否能够建立相应的物理模型和数学模型。关于金融市场与物理时空结构对称性研问题，应该说已有的研究成果已经为此提供了相当的理论和实验基础。[18]-[24]长沙非线性特别动力工作室应用金融孤子(非欧几何)构造规范变换建模。
应用非Abel定域规范变换方程
 ，                 (1)
其中， 为非线性动力特征函数， 为自然对数的底， 是虚数单位， 是孤子的特征量， 是描写该变换的参量。进行多种时空、规范对称变换，特别是非Abel定域规划变换，辨识孤子。[25]
价格波动的自组织临界性决定了转捩点（皮卡不动点）的存在，因此，应用不动点理论
 ，               (2)
可以对价格的波动峰、谷值可推算逼近、辨识和确认，判别临界点（峰不动点），指导买卖交易。[26]
鞅方法为带预期的最优消费选择，运用杜布半鞅分解定理跟踪价格变化趋势
 ，               (3)
当谷不动点测出，跟踪上升趋势时，这里 ；当峰不动点测出，跟踪下降趋势时，这里 。本实验应用上鞅方程 跟踪波动趋势。[26]
当前人类对价格波动形成过程认识的不足并不应该成为进行金融市场数值预测研究的障碍。恰恰相反，金融市场数值预测的实践将会进一步检验和有力地推进人类对金融市场复杂过程的认识，并将在很多方面弥补单纯理论研究和实证实验的不足。如长沙非线性特别动力工作室基于复杂系统科学，以非线性动力学原理建模，应用鞅与不动点理论对金融交易市场进行数值预测，关注动力学的时间关联和非平衡态性质，在实践中已经有了较好的结果。由此可知，进行价格波动数值模拟研究，首要的问题并非来自物理模型本身的缺陷，而常常是因为缺乏对金融市场复杂性的数据挖掘，以至于以往的动力学数值模拟研究不得不限于历史的或者定性的研究阶段。
2．金融市场高频数据参数化
现代计算机科技手段处理下的股票、期货等交易市场，提供了巨量的市场参与者的交易数据，高频数据这为开展金融市场复杂介质结构及其动力学响应奠定了前所未有的技术基础，并对以价格波动数值模拟为目标的模型参数化无疑具有重要意义。
金融市场的模拟离不开边界条件的确定，但边界条件的确立可以看成是一个金融交易市场价格波动数据的反演过程[27]。价格波动的连续观测提供了不断修改边界条件，并逼近真实情况的可能性。金融交易市场数据可以提供金融市场即时数据。通过相应的数据的数值模拟可以获得研究区域内价格波动过程及其能量释放的各种信息和数据，以及参与者的行动过程。因此，可以对实时交易市场的数据，如价格、成交量、时间区间等，进行多种特定的相空间重构和时间序列处理，在重构的高维空间中，构造非线性特别动力因子（金融孤子）。通过对金融交易市场数据挖掘，可以得到相关动力学的行为特征。
3．数据处理系统
实时跟踪逼近金融交易市场，包括价格波动的孕育和形成过程无疑是一项复杂和艰巨的任务。强大的数值计算能力是不可缺少的支撑条件。幸运的是，现在我国证券交易市场和期货交易市场上所使用的计算机系统已经为此提供了前所未有的技术基础，并仍有巨大的发展潜力。例如我国证券和期货交易所均拥有适用可靠的计算机交易系统，通过高容量光纤及数据专线、双向卫星、联网等通讯手段确保前台和远程交易的实时和安全可靠。同时，通过中心数据库实现结算、资金、交割、异地交割仓库、风险监控等系统数据的实时同步传送和交换。因此，对于金融市场数值预测来说，计算和数据处理能力应该并不存在不可逾越的技术障碍。
这实际上是长沙非线性特别动力工作室开展的，命名为金融市场数值预测计划——金融交易市场价格波动数值预测建模。该工作室的同仁们发现这些高频数据有效地描述了市场参与者的行动过程，而行为心理的原理表明，这些交易活动就是群体的高阶逻辑思考过程（信息）的反映，即发现了金融交易市场非线性特别动力因子（金融孤子）存在，并且根据孤立波是非线性方程的行波解，孤子具有粒子的特性，通过孤子可以观察跟踪一些非线性变化，从而为金融市场（股票、期货）交易价格波动行情进行跟踪、预测提供依据。该项研究的主要目标是要利用中国股市和期市的交易数据，研究金融市场预测的数值方法。该项研究已经完成无交互作用模拟操作实验（表1），以及股票、期货实盘交易（附件1），尽管在为管理决策者提供金融市场数值预测方面仍面临着一系列理论和技术的问题仍然需要解决，但这标志着金融市场预测研究将开拓数值分析的新纪元。如果我国的金融市场预测研究仍然固守原有的研究思路而裹足不前，那末我们将面临失掉机遇的危险。

表1     中国联通600050数值分析及交易报告
Table 1    The numerical analysis and trading report of China Unicom 600050 
基本面 大盘、电信、指标股
流  动  性  评  估 1.流通盘 (总持仓量) M＝ 500,000 万股/仓单
2.流通市值 Q＝H×M＝ 1,555,000 万元，今日收盘价H＝ 3.11 元/股
3.区间统计
类型 时间 成交万元 换手率% 振幅% 均价元
长期 021011～030918 6,724,076 425.57 35.50 3.16
中期 030319～030918 3,771,463 233.53   25.88 3.23
短期 030725～030918 287,610 17.92   7.44 3.21
价格波动模式识别 不动点类型 时  间 价格元 成交额万元 换手%
逼近 谷 (谷/峰)不动点 030912 3.17 8,976.0/日 0.56
辨识 谷 (谷/峰)不动点 030930 3.10 5,480.6/日 0.35
确认 谷 (谷/峰)不动点 031119 3.41 7,842.5/日 0.64
辨识、确认 上 (上/下)拐点 040113 4.89 90,760.5/日 3.56
波 动 曲 线 模 式 图  

交易结果 买入总结：
共  32日  交易单位（分、时、日）
最高价 3.64 元/股，最低价 3.07 元/股，振幅 18.56  ％
均价 3.37 元/股，换手率

上一页  [1] [2] [3] [4]  下一页