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微观结构理论 引言 写在开篇的废话 谁写东西都弄个前言，我呢.....也不好免俗。其实前言都是废话，你不看也罢。 当然你如果愿意看更好，至少你知道我后面的话题合不合你的胃口。 俗话说万事开头难，这话真没错。一直想写点什么，却不知从何说起。千头万绪，想说的太多，慢慢来吧，说到哪儿算哪儿，想起啥就写啥。也不刻意去组织章节段落了，没啥理由，就是懒。 我是一个IT从业者，写软件的，写金融分析软件的，现在流行叫程序猿。在金融分析软件这个领域干了十多年，为几家公司开发过多款产品，其中有两款产品在市场上知名度比较大，我就不点明是哪两家公司了，免得麻烦。 同时我也是一个股民，九六年就开始玩股票，算来也是十余年了，多少有点心得：其一是发明了一个东西，这个东西在2007年之后改变了国内证券软件界，我也不说是啥了，说出来估计没人相信；其二是发现了市场的的某些规律，并总结出一套简单的规则，可以借由这些规则对市场做出比较准确的判断。这两样东西打算在以后的《市场微观交易》和《市场微观结构》中讲述，我期望也相信这两样东西能给你带来认知市场的新视角。 既然那么重要的东西放在后面讲，那《一个开发者眼中的市场》讲什么？大致有这两项主要内容：1、对一些影响较大的市场分析方法进行反思；2、对分析软件的数据和功能设计进行解析；第二项内容可能比较晦涩，我尽量用通俗的词语来说明。总之希望能通过这个系列帮你拨云见日。 开篇的最后一个问题是：这个系列的文章适合你看吗？ 如果你是一个初入市场的淘金者，股票是啥还没闹明白，我的建议是——别浪费时间了，最好也不要涉足股市或其他金融市场。如果你一定要玩，那好，先看看我的文章吧，我不能保证你在市场中赚到钱，但至少能避免你被骗子蒙了。注意，名利场上骗子多了，傻子基本不够用。 如果你在市场中摸爬滚打了五、六年，但是面对市场和软件还有很多不明确的认识，这系列文章估计还是适合你的。我不预设话题，有兴趣跟我聊的，你可以留言。 如果你早已是得道高人（对不起，该称“您”），能上马安天下、提笔定乾坤，那还有很多大事等着您做，比如维护世界和平，赶紧！ 作为一个软件设计和开发者，我的视点跟所谓市场专业人员写文章的视点多少有些差异，期望这些差异能带给你更全面更完整的思维。好了，废话不多说。 反思系列之一：反思K线形成机制 (2012-06-26 10:18:49) K线大家司空见惯了，玩股票的要不知道啥叫K线你都不好意思跟人打招呼。咱们就从这个最简单最常见的东西说起。 既然是反思，那就必然要肯定一些东西，也要否定一些东西。 首先要肯定的是K线作为一种数据记录方式的价值，仅此而已。具备与之相同功能的还有美国线。你可能还知道一些其他数据记录方式，比如收盘价线、宝塔线、XO线等等，这些都不在我的讨论之列，为什么？因为它们不够完整，比如收盘价线丢失了最高最低价，宝塔线和XO线丢失了部分时间信息。我尽量做到措词准确，比如上一句“丢失了部分时间信息”，而不是说成“丢失了时间信息”。 炒股跟破案差不多，我们需要尽可能完整、详实的信息作为分析的基础。K线是一种相对比较完整地记录了价格运动的时间和空间的数据。相对比较完整是指相对于其他几种数据记录方式而言，其实K线也丢失了大量的细节信息。我们目前能够得到的最完整数据是证券交易所发送的原始数据，就是level 1 和 level 2 数据。沪深证券交易所大约5到6秒会发送一个数据包，期货交易所发送数据包的频率一般更高一些。如果不特别说明，我后面说的都是针对沪深证券交易所而言。这个数据包是交易所的交易撮合主机当前时刻所有交易品种的部分报价快照表和上一时刻到当前时刻内成交汇总数据。我习惯把这种数据叫做行情回报数据。把行情回报数据删除掉一些不太重要的信息再呈现出来就是大家常说的“分笔数据”。行情回报数据空间占用量非常巨大，如果完整记录下来那么沪深证券交易所一天的交易数据就达到数百兆字节，这给数据传输和存储带来高昂的成本。另外原始数据里夹杂了大量对走势研判无用的“噪音交易”信息，我们有必要过滤掉这些无用信息，过滤的方式之一就是把原始数据汇总成K线数据。当然行情回报数据中也包含很多有价值的信息，这个我们留待《市场微观交易》里再细说。 交易所并不直接发送K线数据，K线数据是各软件开发商依据自定的规则产生的。注意，是软件开发商自定的规则！所以当你用不同的软件查看同一个交易品种日线以下周期的K线走势图时会发现几乎找不出两个软件的数据是完全一致的。这主要是数据采集的技术问题导致，有些软件商是定时采集，还有些是通过监控数据接收程序的磁盘文件变动来采集。不同的采集方式会造成产生的K线数据出现差异，别说不同的采集软件，哪怕同一款软件，在不同的机器上采集的K线都可能出现微小的差异。数据周期越小，差异越大，就以一分钟K线举