這個結論可能下太早了
利用〝型態辨識〞（Pattern Recognition)可能可以找出一些可以穩定具有勝率的型態
（目前手邊有1-2個，月發生率約3-5次，勝率>60%，年平均報酬>80%)

重點在於
1.資料的可信度(有一些會失真）
2.統計有落後的性質
3.小技巧的引進
4.國際間有一些相關的研究可供參考

預祝原作者有發現和收穫！

現在對於這統計的實戰,是以 OLAP 的 DRILL DOWN逐步找出下個階段走勢發生的機率,再搭配 DRILL THROUGH, 可查出 "歷史上的今天".
以今天現貨而言,用5分K 那版(統計自2002年10月開始,樣本數715筆)在9:30已得知相同的走法發生過3次,在12點縮小範圍到一次,再從 股市大亨 中調出歷史資料(推薦一下,開戶送的不用錢的股市大亨在調歷史資料時很好用),會赫然發現原來歷史是會重演的,所以12點空單伺候.

用這種統計的好處,是測量每個時點確切的量價關係,進而推導盤勢下一步,其實也算是一種程式交易.
樣本數愈多會愈準確,所以還是得想辦法繼續增加資料.也希望有歷史資料的網友能協助提供,達成互利.

coutsight大,真是我在網路上見過最認真又有內函兼有氣質的人,可惜我唸哲學的,幫不上忙,呵呵

可惜我是男的,這種話對女的應該很受用吧.
不過整理資料跟念什麼沒有關係啦,需要的是恆心而已.

這裡提供一些簡單的統計觀念,大家會發現其實統計並沒想像中那麼難.
不是離開學校後就不再碰書本,我有工作需要時會常常到網路找些論文,發現比在學校時更認真了,現在想來唸大學時還真是混.

http://140.138.138.110/article/articles/course/file/(2003-08-25)%20%B2%CE%ADp%BE%C7%B0%F2%C2%A6%C0%B3%A5%CE.pdf