熟悉我们的小伙伴，应该比较熟悉这个交易的合集，其实理论的部分，我们都已经结束了，现在后续不定期的会补上一些技术层面的东西。这篇文章就是关于工具层面的一个补充。
也许累积到30多篇文章的时候，我们就差不多可以整理一下，准备出版一本书了。但是书籍都是经过精心整理的东西，他要考虑的是内部逻辑的一致性和严谨性，但是世界上哪来那么多理性呢？所以，当下的描述，哪怕不那么完美，但是更贴近于事实。
这篇文章，我们主要讨论一下，技术分析和市场结构之间的关系。在讨论这些东西之前，先让我们看看，现代统计学发展早期的一个困境。
本文字数9000字，后面有一些细节和工具的解读，由于文章付费价格比较高，请慎重选择！
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1.均值的产生
我们先从一个物理实在，理解一个最简单的统计指标，这个理解，对我们理解后续的过程，非常重要。
我们要知道均值这个概念的物理实际是什么。最开始是天文学观测关于最优值估计的问题。比如你对火星的观察，你需要测量地火距离，但是每次测量的结果都有很小的不同，那么用哪一个值来代表测量结果呢？这个问题看似简单，其实非常复杂，后续基于这个问题，发展出来了非常多的实验数据处理方法。
一个实际的例子：天文学家进行火星合地球之间距离的测量，如果第一次测量是9.2个单位，第二次测量是9.3，第三次测量的结果是9.27——那我们我们问：地火距离的最优估计是多少？
只要你义务教育合格毕业，你都知道取三个东西的平均——这已经是刻到骨子里的条件反射了。但是，你但凡问一句：为什么取平均就是最优的估计呢？或者说这个最优估计的“最优”两个字到底是什么含义呢？
我们直觉是，偏差最小啊，对不对？就是存在这么一个x，使得x和各个测量值的偏差和最小，这个说法应该很合理吧？但是x如果是均值，那么偏差的和就是0，正负抵消，什么也得不到啊。
这个时候有大聪明出来说，那我们将x和各个测量值的差异取绝对值，不就完了吗？就是求下式的最小值：
恭喜你，这可能是最早的处理实验数据的一个重要方法：所谓的最优估计值，就是让这个估计值和测量值的差的绝对值累积最小。这是实验数据处理上的一个重大进步。但是上述数据求解，如果再复杂一点，是不是就非常困难了？而且上述结果的最优解实际上是中位数解，或者可能得到的结果是一个区间。而且最关键是的事，这些函数表达式的分析学性质极差啊。
后来有人说，又想都是正数，又想分析学性质好（可微可积），那我们能不能用平方来替代呢？
恭喜你，你发明了基于方差的数据分析方法。这么“凑”出来的，满足方差最小化的估计，就是最优估计——这个最优的含义是方差的最小化。
这里面有一个很大的问题：各次测量之间相互独立，误差满足正态分布，这里的均值是关于一个物理实在的最优估计！
但是在非独立实验，或者误差分布比较奇怪的时候，这种方法，是否还能这么用，就很麻烦了。
2.技术分析的谬误
首先，我认可的技术分析是Dow当年对市场的观察，以及Dow的思想——包含了Dow思想的东西总结成文字其实不多，就是那本小册子。可以参考我们新开的一个合集“金融简史”里的第一篇文章，虽然现在只有一篇，哈。
技术分析本质是对市场客观运行规律的观察，是对经验现象的总结，而非什么预测的水晶球，更非什么理论。其本质是对非线性系统特征的经验描述。当下的金融理论中，所有关于预测的内容，基本是不靠谱的——这种不靠谱，不是说就是预测9成是错的——因为统计学上，9成对和9成错，都是有意义的，唯独一半对一半错是最让人捉摸不定的。
有人非要站出来说，不是说7亏2平1赚吗？为啥到你这里就是一半一半了？这个大家自己琢磨琢磨，我就不说了。
关于技术分析的三大假设，我们曾经做过一个整理。所以我们对技术分析的看法是：技术分析是用来对市场进行描述的，但凡将技术分析用统计的视角或者预测的视角来使用，那基本就是错误的。预测的问题，我们不说了，我们就说说统计的问题。
我们并不认可用统计的视角看待技术指标——尤其是那些简单的分位数啊之类的，这些东西不能说没用，但是对于预测来说，基本可以说是毫无帮助。尤其是，统计这个概念被滥用。我们用最简单的均值这个概念来描述这个事情。
我们举个例子：对于茅台的业绩，如果有100个人进行预期，可能每个人的看法都不一样，但是都“自认为”是在充分的获取了信息之后，形成的看法，那么问题来了，这种估计的误差是否符合正态分布？这个问题其实你是回答不了的，为什么？因为这个和上述的地火距离测量实验不一样，没测测量之间，我们认为是相互独立的。而根据大数定律，iid的约束下，就是正态啊。但是人呢？很显然大家可能获取的信息集可能完全不同——你可能对茅台研究的非常深，但是有些人可能并不是很清楚这里面的问题，这样大家形成的所谓的预期，和真实值之间的误差分布，可能是个多峰分布。
其次是，即便这个这个预期值，你找了几个人，得到了一个所谓的均值，但是市场的价格是跟着均值走吗？很显然不是，中期和短期的驱动因素可能完全不一样啊。不同群体的边际的变化，才是驱动价格变化的原因——一定要注意，这里不同群体的边际变化和一致预期的变化，这是两个完全不同的东西。
短期的资金看到的降准了，流动性要变好，所以赶紧买；长期的资金看到了财政刺激了，eps要变好，赶紧买。那么你说流动性预期和eps预期的平均值意味着啥？你可以将某个变量取平均，但是你不能把不同的变量取平均，就好像你不能把人的身高和体重取平均......其实多因子模型也存在这个问题。
技术分析的本质，实际是对市场的描述！
3.市场结构化理论
