何谓难论本级别段回归55周期SMA均线附近?

很小的时候,看过一部英国的科幻电视剧,主角有一辆非常智能的汽车,你说去哪,它就会自动驾驶去哪;你说让它来接你下班,它就会自动来接你;你说随便逛逛,它就会随便逛逛……现在想想,那都是20年前的事情了。想想20年后的今天,这些科幻的桥段,都快变成了生活的一部分。而时间前推到40年前,那时候电话都还是影视中的手摇式,在老家乡村的普通百姓家庭,就算有部电话,也作用不大,你打给谁呢,谁给你打呢?而如今,智能手机大放异彩,早已融入到社会生活的方方面面……

说到人工智能,曾经在一篇博文中说:如今的人工智能,目前还停留在:只有人工的时候,才是智能的阶段;且人类智能与机器智能的最大鸿沟就在于:人能制造出比自己更强大的智能,那人工智能,能制造出比人工智能本身更强大的智能吗?这也许是人与人工智能的本质区别。开过车的朋友,应该明白,教练教你过弯道的时候,有告诉过你具体在什么样的弯道,精确打多大角度的转向吗?你在自然地训练过程中,就形成了弯道转向技巧的操作本能。实际操作中,你是以动态捕捉,动态跟踪的方式完成的,是一个操作与反馈的循环互动过程。唯有如此,才能保证你在不同路况信息情况下,有效保证操作的正确性。

如果是人工智能去完成这一操作,其每一个指令都是以精确的数字信号进行输入、输出及处理的,而作为人,你却无法意识到大脑和身体里输入、输出及处理的具体过程。《难论》本级别段对55周期SMA均线的回归判断,也大致是这么回事。在《难论》的数理部分是有这么一套标准的,但这是无法用来实际操作的,因为你不是人工智能,我们现在也无法做到在此部分的人工智能。

《难论》中本级别段的回归标准是基于概率统计学判定标准的,即行情落在55周期SMA均线附近某个区域内,统计上认为其有多大概率是本级别的表达,这是一个连续的概率分布,并因具体的行情走势而不同。更为重要的是,K线本身就是一种对价格走势的统计抽样表达,均线也是如此,建立在此基础上的数据描述,也是统计概率的,而不能是数值型的非此即彼,这就是概率统计处理问题时的魅力优势了。比如大家手机上熟悉的语音识别,就是这么一个处理过程。大家可理解是什么意思?实际上,教程只是在很初显的部分,有提到一些简单的概率计算,都在中学水平。而且这也仅仅只是为了让你对理论有点信心,作为操作教程,则完全没有必要介入这部分内容,就跟操作手册一样,就跟教材一样(如果万有引力定律、库伦定律,教材并没有提供证明)。自始至终,你都需要明白:精确并不是你的目的,你只是有目的地去精确;理论地精确,模糊地应用,何必跟那几个小数点过不去呢?

有些学生,特别是理科思维、学究思维太浓的学生,就容易犯这样的错误。有时候,也不知道这些学生,到底是学操作的,还是研究人工智能的(玩笑话)。段回归55周期SMA均线附近,附近一词,本身就是一种对现实情境非精确性,却不影响操作的表达。如果你引导朋友倒车,你不会说,还有多少厘米或毫米的空间,可以用多大的速度,倒多少厘米或毫米,然后以多少牛的力度踩刹车,在什么时候提前踩刹车……你一方面做不到如此,另一方面你朋友可就操作不来了。你只会说倒、倒、倒,停,然后你朋友就可以正确操作到位了。

《难论》中本级别段对于55周期SMA均线附近的回归,其学习和理解过程,也应该是一个如开车一样的技能学习过程。在大量的图谱观察和划分过程中,你自然就会习得关于本级别段的处理技能。这是《难论》操作技能训练过程中的基本科目,没有捷径。

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