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本文系轉載，作者：拈花成佛，更多股票好文，請下載天天看盤APP
混沌思維很復雜，不過我不追求學術上的嚴謹，而是尋找一個通俗表達。
混沌，通俗的說就是確定性和隨機性組成的復雜系統，混沌運動介于確定性和隨機性之間，通常情況下表現隨機性，但在另外情況下又有很強的隨機性。比如，宏觀上存在很高的穩定性和確定性，而微觀上又是完全隨機性。股市就是天然混沌的市場。股價具體怎么走，存在很大隨機性，而在某些特殊的時刻和特殊的K 線組合下，又是高概率事件。
混沌思維可借鑒模糊數學來所解釋。模糊數學又是一個非常復雜的概念，但必須闡明的是，它不是糊涂、不是和稀泥、不是將就、不是差不多。數學本身是精確的，追求唯一性，要建模；而模糊又是排斥精確，追求粗線條。模糊數學就是以不確定的事物為研究對象，處理復雜系統的、非線性的問題。
舉個例子吧。考研的時候，數學老師教了個很好的解題思路。遇到求面積的選擇題，很多情況下不好求，或者運算起來很費力，可以干脆不算出面積，轉換思路，算出面積大概在某兩個值之間，然后看ABCDE五個選項哪個在其中就可以了。比如，算出的面積在2-3之間，題干給出的的選項如下：
A、1.2； B、1.5； C、2.2； D、3.2； E、4。
那么直接選C就是了。這種思路就已經很接近模糊數學了，從這個例子我們可以初步感受到模式數學的價值。
在現實社會中，尤其是人文、社會科學、管理等“軟科學”領域，參數和變量甚多，各種因素錯綜復雜盤根錯節，造成很大的不確定，沒有分明的數量界限。比如，比較漂亮、善良、單純、管理卓越、富有經驗、領導才干、金融泡沫……這些概念很難用簡單的是非或者數字來精確定量的，它們是模糊的東西，模糊數學就此開始有用武之地。模糊數學提供了一種研究不肯定和不確定問題的新思路新方法。
模糊數學由美國控制論專家L.A.扎德（L.A.Zadeh,1921--）教授所創立。
他于1965年發表了題為《模糊集合論》（《FuzzySets》）的論文，從而宣告模糊數學的誕生[1]。L.A.扎德教授最初思考計算機為什么不能象人腦那樣進行靈活的智能的思維與判斷問題。計算機記憶超人，計算神速，然而當其面對模糊狀態時卻“一籌莫展”。其原因在于傳統的數學，例如康托爾集合論（Cantor′sSet）,不能描述“亦此亦彼”現象[2]。也就是，傳統數學追求精確性、唯一性，追求模型的完全科學性。康托爾集合論要求其分類必須遵從形式邏輯的排中律，論域（即所考慮的對象的全體）中的任一元素要么屬于集合A，要么不屬于集合A，兩者必居其一，且僅居其一。這樣，康托爾集合只能表現“非此即彼”，而對于外延不分明的“模糊概念”則不能反映[3]。這就是計算機為什么不能象人腦思維那樣靈活、敏捷地處理模糊信息的重要原因。L.A.扎德教授為此提出了“模糊集合論”。這便是模糊數學的起源，它來到世間，既可用于“硬”科學方面，又可用于“軟”科學方面。
根據L.A.扎德教授的觀點，在復雜系統中，存在大量非線性、多變的情況，復雜性和精確性形成了尖銳的矛盾。L.A.扎德教授從實踐中總結出這樣一條互克性原理：“當系統的復雜性日趨增長時，我們作出系統特性的精確然而有意義的描述的能力將相應降低，直至達到這樣一個閾值，一旦超過它，精確性和有意義性將變成兩個幾乎互相排斥的特性。”[4]也就是說，復雜性越高，有意義的精確化能力便越低。
復雜性意味著因素眾多，難以精確掌握的，而且人們又很難對全部因素和過程都進行精確的考量，只能抓住其中主要部分，忽略掉所謂的次要部分。這種情況與股市天然相似。股市也存在互克性原理：當你用精確的數值去計算漲跌時，得出的結論與現實中有意義的結果往往相互沖突，甚至南轅北轍；當你放棄精確的描述，選擇模糊的、粗線條的、大框架數字來描述時，反而很接近股市本身。這就是說，研究股市不能追求傳統數學的精確思維，要用混沌的模糊思維。這與索羅斯的哲學根據證偽主義也不謀而合，索羅斯認為，一項陳述的內涵越豐富，那么它出錯的概率也就越高，相應的也就越容易被證偽。這也就是為什么索羅斯反對用科學主義和數學方法來解決股市問題。
就拿典型的股價突破前期高點為例來說明問題吧。股價敢于突破，說明解放了套牢盤，主力志存高遠，這可以作為一種買入決策模型，即突破買入模型。但是，你不能把這個當成數學公式，每次突破你都去買。因為影響股價的因素太多，大盤環境不一樣、政策力度不一樣、市場情緒不一樣，股價表現都會不一樣。市場是混沌的，我們只能說股價突破后再上漲是大概率事件，是高勝算模型，而不能把它變成簡單的數學式的條件反射，見到突破就買入，其實，現實的股市里假突破太多了，海龜理論的創始人丹尼斯最后就敗在頻繁的假突破上。
股市的本質是不確定的，是隨機的占主導的，但是在某種特色情況下又存在確定性，比如重組概念股，我們敢百分之一百的說它明天會一字漲停。隨機性占主導，我們必須把風險放在第一位，保持對股市的敬畏；存在確定性，說明股市在某些情況下有規律可循，可以認知可以利用。我今后要介紹的具體交易方法就是針對股市的確定性一面，風險控制則是針對隨機性的一面。股市混沌，我們也必須有混沌思維。
提到混沌思維，必須提到巴契里耶開創的隨機漫步理論，該理論認為股市完全隨機，下一步怎么走沒有一點規律可循，完全不存在確定性，精挑細選的股票和大猩猩擲飛鏢選的股完全沒有兩樣，投機的數學期望為零。混沌思維承認隨機性占主導，但同時也承認確定性的存在，而隨機漫步理論則否認一切確定性。相比較而言，隨機漫步理論是完全的不可知論和完全的不可預測論，我們認為這種看法是極端和絕對的，按照巴菲特的說法，如果股市真的是那樣的話，他還在街上當報童呢。混沌理論認為人具有主觀能動性，股市具有一定程度上的可認識性，但又不否認股市的復雜性和隨機性，可以說混沌理論是對隨機漫步理論是有效的回擊。以前，沒有理論工具，總是無法從理論高度看破隨機漫步理論的缺陷，現在混沌理論正好解決這一難題。混沌思維既是可知論、又是隨機論。
具體到股市中，我認為主升浪行情單邊行情是典型的確定性行情，趨勢理論可以很好的解釋并預測這種確定性；震蕩行情是典型的隨機性行情，雞毛行情更是隨機性行情的表現，在這種情況下，我們只能輕倉或者空倉。
很多人對股市的研究，喜歡公式化，君不見各大媒體的各路股神幾乎每天都干預測股價漲跌的事，這是典型的自欺欺人。如果能把握住股市里5%的確定行情就足夠我們賺錢了，怎么可能每天都預測準？更奇怪的是某些技術派人士對股價的預測精確到小數點后的二位數，他是神仙呀？股市是混沌的，他怎么有那個本領？正是從這個意義上，我說江恩預測小麥期貨在某個時間點一定會到1.20美元的事是編造的。因為股市不是傳統數學，可以精確建模，可以生成一個唯一的值，而是混沌世界是模糊數學，江恩怎么可能在模糊領域得出一個精確到小數點后兩位數的具體值呢？
現在很多人也迷信電腦化軟件化的炒股，我覺得這也是犯了同一個錯誤，把股市當精確數學。當然，我不反對用電腦軟件，這樣可以幫我們省去很多選股事件并克服情緒干擾，但電腦軟件永遠代替不了人的判斷，它只能給我們提供幫助，我們不能完全依賴它。長期資本公司的數量化模型是諾貝爾經濟學獎得主幫助設計的，結果不照樣難逃破產厄運？現在還有一種數量化投資，它已經不是簡單的傳統數學，而是融入模糊數學和混沌的理論，這正是混沌思維在股市里的應用，在這方面西蒙斯走在了前列。
我們對股市的研究不能追求絕對，只能追求高勝算，即大多數情況下會怎么樣。這樣會讓我們有準備，不至于被隨機性風險徹底擊潰。我對自己的任何交易策略和方法都有一絲的危機感，因為我不知道的東西太多。就拿趨勢來說，即使是已經很確定的趨勢，也可能反生逆轉，我只能說跟隨趨勢比較安全，但我不保證絕對正確，所以我絕對不會放棄我的“安全帶”，那就是風險控制。本書后面所介紹的所有方法都不是百分百的，而是建立在高概率高勝算的基礎上，在通常意義上，它們是有效的，但它們也會背叛。
混沌思維還要破除因果觀，股市里不存在簡單的因果。比如，因為業績預增，所以股價漲停？哪有這么簡單的事！如果這個因果成立，為什么另外一個股業績預增更多反而股價下跌呢？因果觀是典型的數學思維，比如我們中學數學的證明題，幾乎都是因為什么，所以什么？這是線性關系，但是股市是非線性的。股市需要的不是因果關系，而是相關關系，即股價的漲跌與某因素高度相關，但不受它決定。相關因素既不是充分條件，也不是必要條件，而關聯條件。如果樹立這種思維，我們炒股就極大的擺脫了機械思維，也不會看到利好就一股腦闖進去，看到利空馬上嚇出。現在A股市場上大多人都擺脫不了因果思維，包括很多專家名人，我們經常看到媒體上有人寫文章，因為某某某，所以今天股票必然大漲。扯淡，股市有這么簡單嗎？相關性思維就是要打破這種簡單的二元思維線性思維，樹立混沌思維。
總之，股市是混沌的，隨機性占主導，但又充滿局部的確定性，這決定了我們既能認知它又不能認知它。我既反對不可知論，又反對完全戰勝股市的理論。如果我們抱著精確的思維，可能永遠得不到標準答案；如果我們退而求其次，從模糊數學角度、粗線條的、高概率的、宏觀的去認識它，又會發現另外一番光景。
這就是我提倡的混沌思維。
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