1.2014年1月2日第一个交易日，确定确定性股票。
2.技术：侯氏股谱。
3.确定性上涨的股票：002181,000681,000620,002229.002577,002027.。。。。。
4.前瞻性。
1．传统技术分析“三大基石”（市场总是对的）
①市场信息涵盖一切；②价格延趋势波动；③历史会重演。
2．创新交易技术的“三大确定性”（市场总是错的，与基本分析的假设一致）
①极端状态下确定性最大；②人性特征下确定性最大；③大样本条件下确定性最大。
一、极端状态下确定性最大
我们先来看一个例子，假设有这样一个抽样统计，如果我们同时在“世界顶尖百米选手”和“普通人群”中分别进行随机抽样的话，那么所得成绩的“确定性”与“置信空间”将是明显不同的。在世界顶尖百米选手中进行随机抽样所得最好百米成绩的确定性要比在普通人群中进行随机抽样所得最好百米成绩的确定性大得多。具体来说就是，世界顶尖选手百米成绩的置信区间应该落在9.7秒-10.2秒之间，再快也快不过9.7秒，当然，再慢也不会慢于10.2秒，否则该选手也就排不进顶尖选手的行列（集合），因此世界顶尖百米选手的成绩大多落在9.7秒-10.2秒之间的狭窄区间内，它们具有相当高的确定性和显著性——“10秒左右跑完100米”。然而，如果我们在普通人群中进行随机抽样的话，那么有的人或许能跑12秒，有的人可能需要跑18秒，年迈的人甚至需要用上25秒，成绩的差距和不确定性是非常大的。事实上，很难用一句话来概括普通人跑100米的成绩，可以说这个结果是不显著的，样本方差非常的大。显然，前一集合的确定性要明显的高于后一集合。
事实上，“世界顶尖百米选手”其实就是一群极端人群，而普通人群则不具有这种极端的特征。在极端状态中，人们往往容易做出与自我本性（本我）一致的确定策略，比如“狗急跳墙”、“逼上梁山”等。可以说，人们的心理与生理对于压力的承受能力都是有限的，当这种压力膨胀到极端的程度，贪婪和恐惧就会“指挥”人们做出非理性与情绪化的举动（或者自认为理性），从而影响市场状态。当股价下跌到了一个相当严重的程度时，自然就存在了反弹的要求，尽管反弹要求并非必然转化为反弹结果，但是即使下跌还要继续，市场也需要“休息”一下再跌，或以横盘整理和缓跌的形式表现出来，通常反弹或反转都是在严重下跌的背景下产生的。原理就是，当股价跌到如此严重的程度时，忍无可忍的筹码采取了割肉止损的行动（忍无可忍是一种心理状态，因忍无可忍而割肉的交易是一种情绪交易），在整个下跌的动能中也有他们的一份“贡献”，与此同时，到了此种地步仍然不肯出局的筹码，则往往就是中长期持有的坚定筹码，即使股价再跌，他们也不会卖出，由于长短两种类型的筹码均无抛售的意愿，此时盘口也就自然变得很轻，筹码锁定性增大，一旦环境配合、资金回笼、市场转暖，反弹就自然由此展开，我们指的是在通常的情况下（历史大底、历史大顶只占20%，除外）。由此可见，实际上交易的执行不能总是在非极端状态中去寻找确定性，而是要在极端状态中去寻找、去把握。正如巴菲特就曾说过：“最大的风险来自于不知道自己在做什么。股市和上帝一样，它会帮助自助的人，但和上帝不同的是，它绝对不会宽恕那些不知道自己在做什么的人”。
什么是极端状态，可谓是仁者见仁、智者见智的，研究的角度不同会得出不同的结论。从价值投资角度出发，寻找价值被严重低估的“价值洼地”是一种极端状态，此时的价格具备了高安全边际；从交易技术的角度来说，当抛盘释放完毕，空方力量已如“倦飞之鸟、展翼而毙”之时其实就是“旧力已去，新力未至”的“趁虚切入时机”。事实上，注重基本面与价值的“市场严重出错”和注重技术与情绪的“心理严重出错”两者都是极端状态的表现形式，如果结合起来考虑效果就会更佳。当市场的系统风险释放完毕之后，去选择具有高安全边际的品种、拟合具有高安全边际的价格，通过调仓来进行分仓布局以降低非系统风险，使得每一个部位都能具有安全成本与优势价格……其实这些交易的执行都需要抓住一个首要的前提——在极端状态中寻找确定性。
二、人性特征下确定性最大
在人类的发展历程中，人性的发展相对于科技的发展总是缓慢的，EQ的进步相对于IQ的开发而言，也是缓慢的。宏观上，从世界格局来说，无论科技如何发展，都不能消灭战争与掠夺，地区冲突时有发生，世界并不安宁，微观上，人与人之间的矛盾纠纷、是是非非，也皆因私欲与人性引起。
所谓“江山易改、本性难移”、“不到黄河心不死，不见棺材不落泪”，人性的弱点（人性特点）往往具有高度的确定性。或许某一个具体的人，因环境变化、学识增加，可以局部改变或超越自我，但是从人类集群的总体来说，这种人性的确定性几乎是不可能改变的，可以说，“人的一半就是动物”，这句话就是人性的最好诠释。
股市的本质是一个“人的世界”，它是人性的“放大镜”。无论是“人之常情”、“七情六欲”还是“人性七宗罪”，其实都是一个“欲”字，在这里主要就是指贪婪与恐惧。只有当火爆的牛市来临时，才会有“日开户达数十万”这样的新闻成为报刊的头条，而这种现象绝对不会在市场低靡的时候发生，原因很简单，因为市场是贪婪的，股价的“量价齐升”现象本身就反应了投资热情随行情而波动的事实。实际上，市场行为中的普遍人性特征主要来自两个方面——情绪因素和认识偏差。一来，情绪往往会导致贪功冒进、追涨杀跌，令许多人走向这样一个悲剧宿命——“恐慌时候不敢买，敢买时候没机会，机会错过就后悔，后悔之后就追高，追高之后又被套，被套之后就悲观，悲观之后想割肉，割肉之后就大涨。”二来，认识偏差也会往往会导致投资者进行普遍的错误交易。比如，顺势而为的思想已经根植于人们的心中，生活中无论是面试官要看过去的成绩、签证官要看过去的记录还是招标单位要看过去的作品，其实都是一种顺势而为的取向。但是股市中其实并不存在“牛顿定律”，股价并非只沿着一个方向运行，在“见见之时”，用趋势去判断趋势其实就等于自己和自己的影子在赛跑，这种狭隘的“顺势而为观”往往会催化和加剧追涨杀跌、追高杀低的产生（认识偏差在行为金融学中非常常见，比如心理帐户和视觉偏差等都是一种习惯性的认识偏差，其根本的原因也是由人的心理因素所造成的）。总体说来，无论是情绪因素还是习惯性认识偏差，其实都反映了人性的特征（“本我”特征），市场整体的人性特征（包括心理和行为）往往具有高度的相似性和确定性，可以说，市场中“追涨杀跌”的“羊群效应”总是具有着“江山易改、本性难移”的特征（前面讲的极端状态正是激发这种“本我”行为的诱因）。因此，在交易执行的过程中，投资者不仅要把握客观上的确定性——极端状态下确定性最大，同时还需要能够关注和把握主观上的确定性——人性特征下确定性最大，在众人体现“本我非理性”的时候与其执行相反的交易，争做市场中的“少数人”。
三、大样本条件下确定性最大
接触过保险的人都知道“大数法则”，保险公司运用大数法则可以合理地厘定保险费率，承保的单位数量越多，其损失概率的偏差就会越小。在某一辆车、某一个人身上，保险公司可能做了“亏本生意”，但是总体来说肯定是赚钱的，损失事件必然走向既定概率。此外，我们前面已经说过，赌场依靠“赌场优势”取胜，只要玩家玩的次数越多，赌场胜出的确定性就会越大，赌场面对不定对象的整体胜算必然走向既定概率。
在股票的交易执行中，同样存在着“大数法则”的身影。无论是在同一时间的分散布局上，还是在同一种交易类型的交易次数上，大数法则都在发挥着它无形的作用。实质上，分散布局可以降低非系统风险，同一交易类型的成功交易次数越多代表交易模型的可靠性就越大。
我们知道，市场总体风险包含系统风险（Systematic Risk）和非系统风险（Unsystematic Risk）两个部分。系统风险是和整体市场有关的风险，非系统风险是和整体市场无关的个别风险，非系统风险是可以通过分散投资（Diversification）来降低的。事实上，我们平时说的“鸡蛋与篮子”的问题、“分散与集中”的问题、“专业化与多元化”的问题，其实都是一个问题的不同方面。专业化与多元化之争永远没有谁对谁错的结论，但是有一点是肯定的，分散布局可以降低非系统性风险，使得风险接近于只剩下系统风险。比如，娃哈哈的产品线有纯净水、非常可乐、营养快线、八宝粥等，P&G的产品线有飘柔、海飞丝、潘婷等等，它们都是一种分散的形式。重要的是，这种分散并不是盲目的，它们在每一个产品线上都以赢利作为目标，因而这种分散就是一种合理的分散。
在股市中，有时也需要进行分散布局，分散可以降低非系统风险，但是分散本身并不是目的，而只是一种手段，实际上，“保持每一个部位都处于优势的地位”才是进行分散的根本目的。如果盲目分散，打“沙子枪”，那么其实只是以降低获利的可能性为代价来降低风险，那么不进股市、不买股票的话风险岂不更小？那样的“盲目分散”或者说“为分散而分散”也就失去了意义。因此，分散投资的意义在于“为降低非系统风险而进行分散”，“为各部位取得成本优势而进行分散”。在建仓布局的过程中，最终到底能够在优势价格下买进（持有）多少仓位其实不应该由自主意愿来决定，而是应该根据“经成本调整后的优势价格所能对应的仓位有多少”来进行客观决定（其余资金可以另找机会）。只有这样做，才能让市场来告诉自己，应该在什么价位布局多少仓位才是合适的，而不是主观设定。实际上，成熟投资者在交易过程中扮演的角色更多的应该是Me（客观的我），而不是I（主观的我）。
再比如，关于“开20家小超市”还是“开1家大超市”的选择问题，其实它们并没有对错好坏之分，做得好两种方式都可以赢利。在理论上，开20家小超市的优势是它的非系统风险要小于只开1家大超市，而开1家大超市的优势是经营管理会更加集中、方便。如果在开小超市时，不能做到绝大多数的门店都能赢利，或者长时期处于“半亏半盈”、“此家养彼家”的状态之中，那么实际上这种分散就是盲目的或者说是不成功的。因此，绝对不存在分散比集中好还是集中比分散好的问题，在股票的交易中亦是如此，只有如何运用分散投资工具来建立各部位成本优势的问题，有效的分散可以降低非系统风险，让总体风险降低到只剩下系统风险。现实中，作为拟合指数的ETF指数基金就是一个典型的例子，其分散投资的根本目标就是根据相应的权数来拟合市场，从而达到分散非系统风险的目的。
除此之外，同一类型交易操作的成功次数越多，这种交易模式的可靠性就会越大。在交易成功率统计中，在同等成功率水平下，如果测试样本的数量越多（交易次数越多）则交易模式的可靠性就越高。正如我们前面提到过的，如果能够达到“连续N次交易不亏损记录”、“连续N次交易赢利记录”（而不管这种赢利的幅度有多大）的成功率目标，那么就说明投资者的交易水平已经进入了一个新的境界。买了1次对了1次，不等于成功概率就是100%，其实这并不稀奇，而如果投资者能连续买对30次（分布在各种市场状态中），那么可以说跑赢市场就不再是什么难题了。在成功率测试与成功率模型的选择中，如果某种交易模型在1000次测试机会中能出现800次成功，那么这种模型的可靠性显然就要远远高于能在5次测试机会中出现4次成功的交易模型，虽然它们的成功率看起来都是80%。
总体来说，要让赢利成为一个高概率事件，其实质就是要把握交易中的“三大确定性”，在极端状态下、在人性特征下、在大样本条件下，事物发展往往具有高度的确定性。如果投资者总是能在系统风险释放后的市场极端状态与市场出错状态中去寻找投资机会，在市场参与者普遍体现人性弱点的时候去“人弃我取”地扮演市场中的“少数人”角色，并且在此时做好合理的分散布局从而降低非系统风险，那么这种交易行为的最终结局就必然是一个赢利的高概率事件。由此可见，要成为一名交易执行的真正高手，那么抓住交易中的“三大确定性”实际上就要比抓住传统技术中的“三大基石”更为重要。
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