本帖最后由 骆老师 于 2013-10-26 02:36 编辑
技术分析 有各种原理 有的研究趋势，有的研究盘面变化 有的研究参与者心理
当然还有一种也就是我们今天的主题成本研究。
如果您对指标公式的编辑有一定经验 您一定见过 这样一类公式 cost(x) winner(x)
这2个函数其实是一对反函数 基于了同一原理 前者表示 获利盘为多少时的股价 后者为该股价的获利盘为多少
那么我研究了很久的就是 这2个函数 他们和核心算法是什么，并且是否可靠是否准确。
废话我就不多说了，根据长期的测算和研究，包括对一些股软的同类函数的破解发现 这类函数使用的是一个成本池 加 换手率的递归算法来计算一只股票的成本
下面用一些比较形象的例子来解释 这类 函数的算法
假设一只股票 今天第一天上市 所有人的成本均为10元 今天的成交换手率为50% 成交均价为11元
那么结论如下
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
相信这个算法大家都看的懂 并且这个算法的合理性也值的肯定
那么问题就出现了 1.一只股票的成本 不会是同一个价格，应该是分布在各个价格上都有一定的股数
2.经过下一日的交易 不是所有的股价都以一个价格成交，并且换手集中在什么价位 无法知道
基于以上2个问题 cost 和winner 这类函数 在定义算法上是这样处理的
1.股票的成本不以一个平均价格来衡量，而是以成本池来统计，即某一价格上 有多少股 如该股成本为 10元 33% 10.5元 33% 11元 33% （百分比为占流通盘的比例）（假设33%为三分之一）
2.在某日交易后 假设总的换手 平均分布在各个价位上，即每个价位均发生同幅度的换手,即矩形分布。 （ps：有个别股软采用三角形分布，即从今天的最高价到均价再到最低价，换手从最小到最大再到最小） 那么如果以上面的 10元 33% 10.5元 33% 11元 33% 隔日发生了50%换手的交易 并且该日从分价表得知该日 有33%的股票成交于 10.5元 33%成交于11元 33%成交元11.5元。 那么今天交易结束后 新的成本池就会变化为
昨日成本池 昨日剩余 今日最新成交 今天最终成本池=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对成本池的一次更新。那么cost（x)如果计算呢，假设cost(10） 我们就从成本池的最下面向上累加各个成本占流通盘的比例，直到这个比例大于10%时 此时的价格 就是cost(10)的对应价格。 所有算法全部解释完毕
如果你理解了以上算法你会发现，其实这样的平均划分交易 并不符合实际，因为一天的成交量不会是在每个价格上平均成交，但是这是唯一能模拟成本不断变化的手段，并且我们有理由相信随着计算周期的延续误差会得到自我修正，那么cost winner函数 还是有一定价值的。
但是！！！！！最终结论中 还有一个重大的隐患，这个隐患不仅影响到 cost winner函数 还影响到众多的技术分析方法。 那就是！！！！！！换手率！！！！！！！
在这个算法里换手率 负责每天更新的比例。但是在所有股软里 我们会发现 换手率=成交手数*100/流通盘
换手率这个指标看似很合理很正确 其实确存在一个很严重的问题
这里要引用一个概念，非锁定筹码。也就是实际会发生交易的筹码量，举例为中国银行。 中国银行的每天的成交换手率只有0.01% 但我们如果分析他的股东情况不难发现，企业法人以及国家是不会轻易变动所持股份（即便是流通a股）， 而中国银行真正可以交易的股票只有总流通盘的3%左右，也就是我们每天看到换手率其实要乘以33倍才能视为合理。
那么这在cost函数上会产生什么影响呢，会造成 成本永远都没有发生变化或者说变化极小，例如中国银行cost(95) 即便交易了2年左右的时间 这个价格几乎没有发生任何改变，这在成本的统计里是非常不合理的。
所以如果想要优化cost winner 系列函数 必须能够对换手率这一概念进行重新的定义，并且把函数源代码里的换手率替换掉才能做到 该函数的相对准确。
当然，如果是一些锁定筹码非常低的股票，或者说几乎所有流通盘都可能发生交易的小盘股，那么cost类函数 无需修正 就能做到有一定的准确率。
对于如何实现Cost类函数的优化，由于这类函数无法获得源码，并且该函数调用的数据 貌似无法从指标函数里获得，因此。。。。。。。。只能说还需继续探索。
最后如果你耐着性子把我的这么多废话都看完了，并且能提出您的看法和意见，我在这里表示衷心的感谢
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