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本文系转载，作者：拈花成佛，更多股票好文，请下载天天看盘APP
混沌思维很复杂，不过我不追求学术上的严谨，而是寻找一个通俗表达。
混沌，通俗的说就是确定性和随机性组成的复杂系统，混沌运动介于确定性和随机性之间，通常情况下表现随机性，但在另外情况下又有很强的随机性。比如，宏观上存在很高的稳定性和确定性，而微观上又是完全随机性。股市就是天然混沌的市场。股价具体怎么走，存在很大随机性，而在某些特殊的时刻和特殊的K 线组合下，又是高概率事件。
混沌思维可借鉴模糊数学来所解释。模糊数学又是一个非常复杂的概念，但必须阐明的是，它不是糊涂、不是和稀泥、不是将就、不是差不多。数学本身是精确的，追求唯一性，要建模；而模糊又是排斥精确，追求粗线条。模糊数学就是以不确定的事物为研究对象，处理复杂系统的、非线性的问题。
举个例子吧。考研的时候，数学老师教了个很好的解题思路。遇到求面积的选择题，很多情况下不好求，或者运算起来很费力，可以干脆不算出面积，转换思路，算出面积大概在某两个值之间，然后看ABCDE五个选项哪个在其中就可以了。比如，算出的面积在2-3之间，题干给出的的选项如下：
A、1.2； B、1.5； C、2.2； D、3.2； E、4。
那么直接选C就是了。这种思路就已经很接近模糊数学了，从这个例子我们可以初步感受到模式数学的价值。
在现实社会中，尤其是人文、社会科学、管理等“软科学”领域，参数和变量甚多，各种因素错综复杂盘根错节，造成很大的不确定，没有分明的数量界限。比如，比较漂亮、善良、单纯、管理卓越、富有经验、领导才干、金融泡沫……这些概念很难用简单的是非或者数字来精确定量的，它们是模糊的东西，模糊数学就此开始有用武之地。模糊数学提供了一种研究不肯定和不确定问题的新思路新方法。
模糊数学由美国控制论专家L.A.扎德（L.A.Zadeh,1921--）教授所创立。
他于1965年发表了题为《模糊集合论》（《FuzzySets》）的论文，从而宣告模糊数学的诞生[1]。L.A.扎德教授最初思考计算机为什么不能象人脑那样进行灵活的智能的思维与判断问题。计算机记忆超人，计算神速，然而当其面对模糊状态时却“一筹莫展”。其原因在于传统的数学，例如康托尔集合论（Cantor′sSet）,不能描述“亦此亦彼”现象[2]。也就是，传统数学追求精确性、唯一性，追求模型的完全科学性。康托尔集合论要求其分类必须遵从形式逻辑的排中律，论域（即所考虑的对象的全体）中的任一元素要么属于集合A，要么不属于集合A，两者必居其一，且仅居其一。这样，康托尔集合只能表现“非此即彼”，而对于外延不分明的“模糊概念”则不能反映[3]。这就是计算机为什么不能象人脑思维那样灵活、敏捷地处理模糊信息的重要原因。L.A.扎德教授为此提出了“模糊集合论”。这便是模糊数学的起源，它来到世间，既可用于“硬”科学方面，又可用于“软”科学方面。
根据L.A.扎德教授的观点，在复杂系统中，存在大量非线性、多变的情况，复杂性和精确性形成了尖锐的矛盾。L.A.扎德教授从实践中总结出这样一条互克性原理：“当系统的复杂性日趋增长时，我们作出系统特性的精确然而有意义的描述的能力将相应降低，直至达到这样一个阈值，一旦超过它，精确性和有意义性将变成两个几乎互相排斥的特性。”[4]也就是说，复杂性越高，有意义的精确化能力便越低。
复杂性意味着因素众多，难以精确掌握的，而且人们又很难对全部因素和过程都进行精确的考量，只能抓住其中主要部分，忽略掉所谓的次要部分。这种情况与股市天然相似。股市也存在互克性原理：当你用精确的数值去计算涨跌时，得出的结论与现实中有意义的结果往往相互冲突，甚至南辕北辙；当你放弃精确的描述，选择模糊的、粗线条的、大框架数字来描述时，反而很接近股市本身。这就是说，研究股市不能追求传统数学的精确思维，要用混沌的模糊思维。这与索罗斯的哲学根据证伪主义也不谋而合，索罗斯认为，一项陈述的内涵越丰富，那么它出错的概率也就越高，相应的也就越容易被证伪。这也就是为什么索罗斯反对用科学主义和数学方法来解决股市问题。
就拿典型的股价突破前期高点为例来说明问题吧。股价敢于突破，说明解放了套牢盘，主力志存高远，这可以作为一种买入决策模型，即突破买入模型。但是，你不能把这个当成数学公式，每次突破你都去买。因为影响股价的因素太多，大盘环境不一样、政策力度不一样、市场情绪不一样，股价表现都会不一样。市场是混沌的，我们只能说股价突破后再上涨是大概率事件，是高胜算模型，而不能把它变成简单的数学式的条件反射，见到突破就买入，其实，现实的股市里假突破太多了，海龟理论的创始人丹尼斯最后就败在频繁的假突破上。
股市的本质是不确定的，是随机的占主导的，但是在某种特色情况下又存在确定性，比如重组概念股，我们敢百分之一百的说它明天会一字涨停。随机性占主导，我们必须把风险放在第一位，保持对股市的敬畏；存在确定性，说明股市在某些情况下有规律可循，可以认知可以利用。我今后要介绍的具体交易方法就是针对股市的确定性一面，风险控制则是针对随机性的一面。股市混沌，我们也必须有混沌思维。
提到混沌思维，必须提到巴契里耶开创的随机漫步理论，该理论认为股市完全随机，下一步怎么走没有一点规律可循，完全不存在确定性，精挑细选的股票和大猩猩掷飞镖选的股完全没有两样，投机的数学期望为零。混沌思维承认随机性占主导，但同时也承认确定性的存在，而随机漫步理论则否认一切确定性。相比较而言，随机漫步理论是完全的不可知论和完全的不可预测论，我们认为这种看法是极端和绝对的，按照巴菲特的说法，如果股市真的是那样的话，他还在街上当报童呢。混沌理论认为人具有主观能动性，股市具有一定程度上的可认识性，但又不否认股市的复杂性和随机性，可以说混沌理论是对随机漫步理论是有效的回击。以前，没有理论工具，总是无法从理论高度看破随机漫步理论的缺陷，现在混沌理论正好解决这一难题。混沌思维既是可知论、又是随机论。
具体到股市中，我认为主升浪行情单边行情是典型的确定性行情，趋势理论可以很好的解释并预测这种确定性；震荡行情是典型的随机性行情，鸡毛行情更是随机性行情的表现，在这种情况下，我们只能轻仓或者空仓。
很多人对股市的研究，喜欢公式化，君不见各大媒体的各路股神几乎每天都干预测股价涨跌的事，这是典型的自欺欺人。如果能把握住股市里5%的确定行情就足够我们赚钱了，怎么可能每天都预测准？更奇怪的是某些技术派人士对股价的预测精确到小数点后的二位数，他是神仙呀？股市是混沌的，他怎么有那个本领？正是从这个意义上，我说江恩预测小麦期货在某个时间点一定会到1.20美元的事是编造的。因为股市不是传统数学，可以精确建模，可以生成一个唯一的值，而是混沌世界是模糊数学，江恩怎么可能在模糊领域得出一个精确到小数点后两位数的具体值呢？
现在很多人也迷信电脑化软件化的炒股，我觉得这也是犯了同一个错误，把股市当精确数学。当然，我不反对用电脑软件，这样可以帮我们省去很多选股事件并克服情绪干扰，但电脑软件永远代替不了人的判断，它只能给我们提供帮助，我们不能完全依赖它。长期资本公司的数量化模型是诺贝尔经济学奖得主帮助设计的，结果不照样难逃破产厄运？现在还有一种数量化投资，它已经不是简单的传统数学，而是融入模糊数学和混沌的理论，这正是混沌思维在股市里的应用，在这方面西蒙斯走在了前列。
我们对股市的研究不能追求绝对，只能追求高胜算，即大多数情况下会怎么样。这样会让我们有准备，不至于被随机性风险彻底击溃。我对自己的任何交易策略和方法都有一丝的危机感，因为我不知道的东西太多。就拿趋势来说，即使是已经很确定的趋势，也可能反生逆转，我只能说跟随趋势比较安全，但我不保证绝对正确，所以我绝对不会放弃我的“安全带”，那就是风险控制。本书后面所介绍的所有方法都不是百分百的，而是建立在高概率高胜算的基础上，在通常意义上，它们是有效的，但它们也会背叛。
混沌思维还要破除因果观，股市里不存在简单的因果。比如，因为业绩预增，所以股价涨停？哪有这么简单的事！如果这个因果成立，为什么另外一个股业绩预增更多反而股价下跌呢？因果观是典型的数学思维，比如我们中学数学的证明题，几乎都是因为什么，所以什么？这是线性关系，但是股市是非线性的。股市需要的不是因果关系，而是相关关系，即股价的涨跌与某因素高度相关，但不受它决定。相关因素既不是充分条件，也不是必要条件，而关联条件。如果树立这种思维，我们炒股就极大的摆脱了机械思维，也不会看到利好就一股脑闯进去，看到利空马上吓出。现在A股市场上大多人都摆脱不了因果思维，包括很多专家名人，我们经常看到媒体上有人写文章，因为某某某，所以今天股票必然大涨。扯淡，股市有这么简单吗？相关性思维就是要打破这种简单的二元思维线性思维，树立混沌思维。
总之，股市是混沌的，随机性占主导，但又充满局部的确定性，这决定了我们既能认知它又不能认知它。我既反对不可知论，又反对完全战胜股市的理论。如果我们抱着精确的思维，可能永远得不到标准答案；如果我们退而求其次，从模糊数学角度、粗线条的、高概率的、宏观的去认识它，又会发现另外一番光景。
这就是我提倡的混沌思维。
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