申农
百科名片
申农是现代通讯理论--信息论的创始人、影响人类社会进程的科学家 2001年2月24日，享年85岁的信息量创始人（美国） C.E.Shannon 申农（香农）辞世（1916-2001）。有的文章称他为伟大的科学家。回顾20世纪的信息革命风暴，想想这个革命的理论基础就是新创立的信息论，把信息论的创始人称为伟大的科学家并不为过。确实，他对人类贡献远远超过了一般的诺贝尔获奖者。 历史证明质量、能量和信息量是三个非常重要的物理量。而如何度量信息的数量问题是在信息论中解决的。
热功当量和能量守恒定律
人们很找早就知道用“秤”或者“天平”计量物质质量的多少。然而，我们关于热、燃料、能力、活力等等的计量的问题迟至19世纪中叶，随着热功当量的明确和能量守恒定律的明确才清楚起来。“能量”一词就是它们的总称，而计量能量问题也通过“卡、焦耳”等新单位的出现而得到解决。 我们关于图画、文字、数字、声音的知识有几千年了。但是它们的总称是什么？如何统一地计量它们的数量的问题迟至19世纪末还没有正确地提出来，更谈不上如何去解决了。20世纪中期，随着电报、照片，无线电、电话、雷达、电视等等的出现和发展，如何计量讯号中的信息的多少的问题被隐约地提上日程。1928年哈特利（R.V.H.Harley）考虑到从D个彼此不同的符号中取出N个符号并且组成一个“字”（词）的问题。如果各个符号出现的概率相同，如果选取的随机的，就可以得到DN个不同的字。从这些字里取了特定的一个就对应着带来了一个信息量I。哈特利建议用用N LOGD这个数量表示这个信息量，即I=N LOGD 。这里的LOG表示以10为底的对数。 维纳又研究了度量信息的问题
到了1949年控制论的创始人维纳也研究了度量信息的问题，还把它引向了热力学第二定律。但是就讯号（信息）传输给出基本数学模型的核心人物是年仅32岁的申农（C.E.Shannon）。1948年申农的“通讯的数学理论”（The mathematical Theory of communication)，长达数十页的论文，成了信息论正式诞生的里程碑。在他的通讯数学模型中，信息的度量的问题被清楚第地提了出来，他把哈特利的公式扩大到概率不同的情况，得到了著名的计算信息熵的公式： H=∑-pilogpi 如果计算中的对数（LOG）是以2为底的，那么计算出来的信息熵就以比特（Bit）为单位。今天在电脑和通信中广泛使用的的字节（Byte）、波特、KB、GB等等名词都是从比特（有的含时间）演化而来。“比特”的出现标志着人类知道了如何计量信息量了。申农的信息论为明确什么是信息量概念做了决定性的贡献。 于是在20世纪中叶，人类终于对三个非常重要的概念：质量、能量、信息量都有了定量的计量办法了。 为阐明质量概念做出突出贡献的是发现物质的力学定律的牛顿。 为阐明能量概念做出突出贡献的是热力学第一定律的发现者们（迈耳 J.R.Mayer、焦耳 T.P.Joule、赫尔姆霍兹 H.Helmholtz、开尔文 Lord Kelvin）。 信息概念
为阐明信息概念做出突出贡献的应当是申农（C.E.Shannon）。 控制论创始人维纳说“信息不是物质”，哲学家说信息与物质的关系是大问题。这些观点妨碍信息论进入物理、化学、生物、社会等这些物质科学领地。某些唯物论者曾经为信息论扣上了“唯心论、伪科学”的帽子。信息论在科学版图和哲学版图中究竟如何定位在今天并没有很好地解决。 20世纪中期随着原子弹（核能）的出现，物理学成为最荣耀的科学学科。在随后的50年里晶体管、人造卫星、集成电路、电脑的飞跃发展无不与物理学知识的应用有关。 但是我们也惊奇第发现这些新技术都是为提高信息的处理能力服务。光荣的物理学忙了半个世纪，终于发现自己仅是给信息科学当仆人。这是物理学的喜剧还是悲剧？ 信息量能否进入物理学
信息量能进入物理学吗？但“信息不是物质”！在物理学的的版图中人们不知道把信息论放到那里合适。人类知识体现的这种新的混乱局面可能要继续下去。 信息论、控制论、系统论等等标新立异的新学科的出现，晃动着古老的科学框架。最后的结局可能到本世纪后期才会明朗一些。到那时申农的某些工作可能被历史遗忘，但是经他阐明的信息概念，连同“比特”这个单位肯定是我们进行科学思维时离不开词汇。
来自：理想论坛(55188.com) 作者：股市小刀神
魔鬼的思想来自于量子力学：是麦克思韦在描述一台永动机模型时，设置一个活动的门，隔断两部分的空气，当一个快速的分子从右边往左边接近时魔鬼开门让分子进入左边，如果是慢速分子，魔鬼就将门关上，将分子留在右边。于是在这种情况之下，一台机器便能不停地运转，永动机发明成功。
我们无法证明合理性，但据说宇宙空间中的暗物质暗能量要占到90%，有哪个科学家有办法利用之估计永动机的梦想要成真，当然这是题外话。
申农（1916-2001）是信息科学的创始人，当然也象牛顿一样对股市的波动的预测无能为力，因为大抵只有傻瓜、偏执狂或神经病才能在股市中生存（你得不停地做同样假定成功的动作 ）。科学家有时候是偏执的，所以有时候他们能从股市中赚到钱。申农，这位令我们尊敬的科学家就从股市中赚到了钱，据说他只用比较短的时间，当然这得益于他对自然界深刻的理解。
但是他当然非常善于应用模型，例如根据上面的魔鬼思想做出一个资金管理模型：你初始买入股票，使股票和资金等值。以后不管股价涨跌，都买卖股票使二者达到平衡(不考虑交易成本，这一点有时可忽略不计)。例如股价涨一倍，你就卖掉市值的1/4[因（1，1）→(2,1)→(1.5,1.5)，于是卖掉（2-1.5）/2=1/4]，使市值和手上的资金持平；又或股价跌到一半，你又补进股票市值的1/2[(1,1)→(0.5,1)→(0.75,0.75)，(0.75-0.5)/0.5=1/2，使二者达到平衡。由此不停地进行下去，当股价回到原位时你便赚到了钱，而持股不动或持币不动的投资者资金状况不变。如用$1000，当股价跌一半再回到原位，资金量变为$1125，赚$125。
这个模型实质上是一种等价鞅模型，非常之诱人。如果能成功，估计我们以后可以买这种永动机做成的车子，能节省无限多的能源，我们同样可以不用干活就能在股市中得到大笔财富了 因为根据它来操作，几乎毫无风险可言，是一种零风险方法。
既然这么诱人，那么我们愿意对其做进一步深入的探讨。
假定操作中涨了P次，跌了Q次，每次使股票市值和资金量平衡（实际操作你不一定要用1倍、2倍，你可以使用R值来测量 ），又假定资金量为m。很容易算得最后总资金量为3^(P+Q)/2^(P+2Q)*m，为了赚钱，务必使系数大于1。利用函数单调性，取10为底的对数就得到（P+Q）lg3>(P+2Q)lg2，即.59>Q/(P+Q)，或者P/（P+Q）>0.41。就是涨的情况占涨跌总数要达到41%以上才可以赚钱，可见零风险是不存在的，你选股的策略也要几乎达到涨比跌多或者差不多的情况才能保证操作成功，不然资金量真的象永动机一样亏损下去了。
这种策略在有涨势的情况下确实降低了操作的难度，但是同样要付出代价的是资金量上涨的速度变缓慢了，这是显然的。
案例：（股票回到原点，总值变化了）
资金股数价格市值总值
初始1000001000010100000200000
涨到151000001000015150000
平衡1255008300
15124500250000
涨到20125050830020166000
平衡145050730020146000291050
大跌到81458507300858400
平衡102080128008102400204480
回到原点1020801280010128000230080
思考：
如果资金量足够的大（比如基金）运用上面的模式，选择绩优股（还有分红利润），再选择年线或者季线上扬中的票（确保上涨天数>41%)，每当股票价格出现大的变化后（比如20％），平衡一次。当股票价格回到原点。除了魔鬼理论的收益还有分红收益，，，真是不败的法则。。。
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