相对于高斯机率分布的稠密性, 有一种离散机率分布叫二项分布
由二项分布可以导出波松(poisson)分布:
P(k,T)={(lambda*T)^k}/{k!}*exp(-lambda*T)
T=区段时间;
k=T内发生次数;
lambda=出现频率;
(例如过去相对长的区段时间L内高低点出现数=N, 那么lambda=N/L;)
令k=0, 可以得到继续上涨/下跌的机率P(0,T)=exp(-lambda*T)
eg: 以小时对过去三个月取值 假设已经持续上涨4h,
L=24*30*3=2160, 高点数N=108;
预估未来20h内续涨机率或出现高点机率:
lambda=N/L=0.05; T=20;
P=exp(-lambda*T)=exp(-0.05*24)=0.3679
出现高点机率P'=1-P=0.6321
*当然也可以反过来用 也可以把高低点当作端点
每个人所取的端点数就算L同 N也不尽相同
*这是几年前拿来估算球赛机率 后来不小心发现价格-时间也有类似现象
有兴趣可以调纪录看看 有误差但也应该八九不离十

请问 高点数n=108怎么取的？

那又是另一个故事了 大概取就可以了不要计较那么多

好像很厉害 不如你告诉我多少点可以买进

同为机率分析，BOLL的准确度也不错。两标准差，涵盖99.7%。抱歉，又记错。95%。日、周、月BOLL，是大家通用的好伙伴。

谢谢分享