美女股神干货笔记 第139章 你想烧炸裂脑吗？量子力学！
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三国时期，某年，曹操和司马懿挂帅兵分两路于汉中和荆州伐蜀。”
校长的眼神中透露出一丝期待，仿佛在等待着我的回应。
诸葛亮出汉中，刘备出荆州拒敌。诸葛亮到达汉中后，远远地看见敌方大将乃是曹操，心中暗道不好，主公怎的遇上了司马懿呢？
用经典关联性可以很好地解释这个现象。因为出兵的只有曹操和司马懿，他们两个人被捆绑在一起，所以诸葛亮见到了张辽就知道刘备遇到的是司马懿。
如果诸葛亮遇到了司马懿，那么刘备就会遇到曹操；如果诸葛亮遇到了曹操，刘备就会遇到司马懿。这就是经典关联性在这个情境中的体现。”
我皱着眉头思考着，努力跟上校长的思路：“那量子关联性又是怎么回事呢？”
校长继续说道：
“事实上，量子关联性比经典关联性要复杂得多。我们把这个例子改一改，就可以算上量子纠缠了。
还是曹操和司马懿挂帅，兵分两路于汉中和荆州伐蜀。在出兵之前，曹操和司马懿在大本营窃窃私语诅咒了一番，然后发生了量子叠加态。
从那之后，他们两人就好像被诅咒融于一体了。两路大军的主帅如同易容大师，一会儿易容成曹操，一会儿易容成司马懿。
任何一刻易容成曹操的机率为 50%，易容成司马懿的机率也为 50%。一路上，这两位主帅玩易容乐此不疲。所以，在两路大军中，主帅何时何地都不知道是谁，只有等到两军对垒的时候，情况才会明朗。
比如诸葛亮看见前面的主帅易容为曹操，突然大喊一声曹操，此时诸葛亮见面的这个主帅就不再易容变化，果真曹操不变了，而对方领军的正是曹操本人。
与此同时，另一路主帅也在瞬间不玩易容游戏了，立马变为司马懿与刘备对峙。”
我瞪大了眼睛，努力想象着这个奇特的场景：“这真的很神奇，那为什么说这是量子叠加态和量子纠缠呢？”
校长耐心地解释道：
“曹操和司马懿经过诅咒玩易容游戏的时候，就是一个量子叠加态。如果把曹操看成是一个状态，司马懿看成是另一个状态。
那么两路中任何一路主帅可以是曹操，也可以是司马懿。很明显，这个既可以是曹操又可以是司马懿的主帅就是一个量子叠加态。当有两个以上的量子态进行叠加时，就会存在量子纠缠。”
我似懂非懂地点了点头：“那诸葛亮的实验又是怎么回事呢？”
校长接着说：
“当然这还不够，诸葛亮一共做了成百上千次的实验。每次诸葛亮遇到处于叠加态的曹操和司马懿时，只要自己观察一下，确认为曹操，这个叠加态就会坍塌为曹操，他就会见到曹操，而刘备就会见到司马懿。
而另一方面，如果诸葛亮不看到且不确认曹操，那么他就会有 50% 的概率见到曹操，50% 的概率见到司马懿。这时候诸葛亮就明白了，他可以通过看见并确认为曹操，就会影响到他将要见到的将领，同时还会影响到千里之外的荆州。”
我陷入了沉思：“这真的好复杂啊，那和股票市场又有什么关系呢？”
校长说道：
“从战乱的三国穿越到现代，穿越到令人敬畏的股票市场。股票的技术指标都是通过股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价经过一系列的数学运算得出来的。
所以股票技术指标都可以通过收盘价彼此发生关联，彼此成为不可分割的一体。前面我们论述了各指标有量子叠加状态，现在又知道各个指标彼此之间通过收盘价等存在量子关联性，于是可以得出一个结论：各种技术指标之间是存在量子纠缠现象的。
只要一个技术出现态的叠加态，模糊了指标的指向性，那么我们就可以通过量子纠缠寻找指向确认的指标。”
我努力理解着校长的话：“好像有点明白了，但又不是很确定。”
校长笑了笑：
“这确实比较复杂，需要慢慢体会和理解。股票市场中的量子纠缠现象并不是那么容易理解的，但它为我们分析股票市场提供了一个新的视角。
比如，当某些股票指标处于叠加态时，我们很难确定股票的走势。但通过寻找与这些指标存在量子纠缠的其他指标，我们就有可能找到更明确的指向。”
我：“校长，您说 KdJ 指标和均线指标会发生量子纠缠吗？”
校长微笑着看着我，开始耐心地解释：
“好，我们先来回顾一下。KdJ 指标又叫强弱指标，是一种相当新颖、实用的技术分析指标。它起先用于期货市场的分析，后被广泛用于股市的中短期趋势分析，是期货和股票市场上最常用的技术分析工具。
随机指标 KdJ 一般是用于股票分析的统计体系，根据统计学原理，通过特定周期内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系，来计算最后一个计算周期的未成熟随机值 RSV，然后根据平滑移动平均线的方法来计算 K 值、d 值与 J 值，并绘成曲线图来研判股票走势。”
校长一边说，一边在纸上写下 KdJ 的计算公式：
“以 n 日 KdJ 数值的计算为例，其计算公式为 n 日 RSV=()\/(hn－Ln)x100。公式中， 为第 n 日收盘价；Ln 为 n 日内的最低价；hn 为 n 日内的最高价。
其次，计算 K 值与 d 值：当日 K 值 = 2\/3x 前一日 K 值 + 1\/3x 当日 RSV；当日 d 值 = 2\/3x 前一日 d 值 + 1\/3x 当日 K 值。若无前一日 K 值与 d 值，则可分别用 50 来代替。
J 值 = 3当日 K 值 - 2当日 d 值。以 9 日为周期的 Kd 线为例，即未成熟随机值，计算公式为 9 日 RSV=(c－L9)÷(h9－L9)x100。公式中，c 为第 9 日的收盘价；L9 为 9 日内的最低价；h9 为 9 日内的最高价。
K 值 = 2\/3x 第 8 日 K 值 + 1\/3x 第 9 日 RSV；d 值 = 2\/3x 第 8 日 d 值 + 1\/3x 第 9 日 K 值；J 值 = 3第 9 日 K 值 - 2第 9 日 d 值。若无前一日 K 值与 d 值，则可以分别用 50 代替。”
我看着这些复杂的公式，心中暗自感叹：“真的是好烧脑啊！这也太炸裂了吧?”
校长的眼神中透露出一丝期待，仿佛在等待着我的回应。
诸葛亮出汉中，刘备出荆州拒敌。诸葛亮到达汉中后，远远地看见敌方大将乃是曹操，心中暗道不好，主公怎的遇上了司马懿呢？
用经典关联性可以很好地解释这个现象。因为出兵的只有曹操和司马懿，他们两个人被捆绑在一起，所以诸葛亮见到了张辽就知道刘备遇到的是司马懿。
如果诸葛亮遇到了司马懿，那么刘备就会遇到曹操；如果诸葛亮遇到了曹操，刘备就会遇到司马懿。这就是经典关联性在这个情境中的体现。”
我皱着眉头思考着，努力跟上校长的思路：“那量子关联性又是怎么回事呢？”
校长继续说道：
“事实上，量子关联性比经典关联性要复杂得多。我们把这个例子改一改，就可以算上量子纠缠了。
还是曹操和司马懿挂帅，兵分两路于汉中和荆州伐蜀。在出兵之前，曹操和司马懿在大本营窃窃私语诅咒了一番，然后发生了量子叠加态。
从那之后，他们两人就好像被诅咒融于一体了。两路大军的主帅如同易容大师，一会儿易容成曹操，一会儿易容成司马懿。
任何一刻易容成曹操的机率为 50%，易容成司马懿的机率也为 50%。一路上，这两位主帅玩易容乐此不疲。所以，在两路大军中，主帅何时何地都不知道是谁，只有等到两军对垒的时候，情况才会明朗。
比如诸葛亮看见前面的主帅易容为曹操，突然大喊一声曹操，此时诸葛亮见面的这个主帅就不再易容变化，果真曹操不变了，而对方领军的正是曹操本人。
与此同时，另一路主帅也在瞬间不玩易容游戏了，立马变为司马懿与刘备对峙。”
我瞪大了眼睛，努力想象着这个奇特的场景：“这真的很神奇，那为什么说这是量子叠加态和量子纠缠呢？”
校长耐心地解释道：
“曹操和司马懿经过诅咒玩易容游戏的时候，就是一个量子叠加态。如果把曹操看成是一个状态，司马懿看成是另一个状态。
那么两路中任何一路主帅可以是曹操，也可以是司马懿。很明显，这个既可以是曹操又可以是司马懿的主帅就是一个量子叠加态。当有两个以上的量子态进行叠加时，就会存在量子纠缠。”
我似懂非懂地点了点头：“那诸葛亮的实验又是怎么回事呢？”
校长接着说：
“当然这还不够，诸葛亮一共做了成百上千次的实验。每次诸葛亮遇到处于叠加态的曹操和司马懿时，只要自己观察一下，确认为曹操，这个叠加态就会坍塌为曹操，他就会见到曹操，而刘备就会见到司马懿。
而另一方面，如果诸葛亮不看到且不确认曹操，那么他就会有 50% 的概率见到曹操，50% 的概率见到司马懿。这时候诸葛亮就明白了，他可以通过看见并确认为曹操，就会影响到他将要见到的将领，同时还会影响到千里之外的荆州。”
我陷入了沉思：“这真的好复杂啊，那和股票市场又有什么关系呢？”
校长说道：
“从战乱的三国穿越到现代，穿越到令人敬畏的股票市场。股票的技术指标都是通过股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价经过一系列的数学运算得出来的。
所以股票技术指标都可以通过收盘价彼此发生关联，彼此成为不可分割的一体。前面我们论述了各指标有量子叠加状态，现在又知道各个指标彼此之间通过收盘价等存在量子关联性，于是可以得出一个结论：各种技术指标之间是存在量子纠缠现象的。
只要一个技术出现态的叠加态，模糊了指标的指向性，那么我们就可以通过量子纠缠寻找指向确认的指标。”
我努力理解着校长的话：“好像有点明白了，但又不是很确定。”
校长笑了笑：
“这确实比较复杂，需要慢慢体会和理解。股票市场中的量子纠缠现象并不是那么容易理解的，但它为我们分析股票市场提供了一个新的视角。
比如，当某些股票指标处于叠加态时，我们很难确定股票的走势。但通过寻找与这些指标存在量子纠缠的其他指标，我们就有可能找到更明确的指向。”
我：“校长，您说 KdJ 指标和均线指标会发生量子纠缠吗？”
校长微笑着看着我，开始耐心地解释：
“好，我们先来回顾一下。KdJ 指标又叫强弱指标，是一种相当新颖、实用的技术分析指标。它起先用于期货市场的分析，后被广泛用于股市的中短期趋势分析，是期货和股票市场上最常用的技术分析工具。
随机指标 KdJ 一般是用于股票分析的统计体系，根据统计学原理，通过特定周期内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系，来计算最后一个计算周期的未成熟随机值 RSV，然后根据平滑移动平均线的方法来计算 K 值、d 值与 J 值，并绘成曲线图来研判股票走势。”
校长一边说，一边在纸上写下 KdJ 的计算公式：
“以 n 日 KdJ 数值的计算为例，其计算公式为 n 日 RSV=()\/(hn－Ln)x100。公式中， 为第 n 日收盘价；Ln 为 n 日内的最低价；hn 为 n 日内的最高价。
其次，计算 K 值与 d 值：当日 K 值 = 2\/3x 前一日 K 值 + 1\/3x 当日 RSV；当日 d 值 = 2\/3x 前一日 d 值 + 1\/3x 当日 K 值。若无前一日 K 值与 d 值，则可分别用 50 来代替。
J 值 = 3当日 K 值 - 2当日 d 值。以 9 日为周期的 Kd 线为例，即未成熟随机值，计算公式为 9 日 RSV=(c－L9)÷(h9－L9)x100。公式中，c 为第 9 日的收盘价；L9 为 9 日内的最低价；h9 为 9 日内的最高价。
K 值 = 2\/3x 第 8 日 K 值 + 1\/3x 第 9 日 RSV；d 值 = 2\/3x 第 8 日 d 值 + 1\/3x 第 9 日 K 值；J 值 = 3第 9 日 K 值 - 2第 9 日 d 值。若无前一日 K 值与 d 值，则可以分别用 50 代替。”
我看着这些复杂的公式，心中暗自感叹：“真的是好烧脑啊！这也太炸裂了吧?”