一种数据曲线趋势秩序的量化分析方法技术

本发明专利技术涉及数据分析技术领域，特别是一种数据曲线趋势秩序的量化分析方法。包括秩序倾向阳值Y的计算方法、秩序倾向交驳阳值衍进平图的制作方法、阳值周期变化圆图的制作方法，并利用上述方法对数据曲线进行量化分析。本方法发明专利技术了以阳值Y描述数据曲线起伏、涨跌的“趋势状态”、“秩序倾向”、“变化周期”、“节奏节律”等特征的方法，改变了以往的感性、模糊性描述，将秩序（连续走势）与混沌（振荡波动）边界量化凸现，使得数据曲线分析和预测更加具体和清晰；并且提供了一种新的研究、分析角度，发掘了数据曲线背后隐含的深层意义，发现了“复杂系统”深层的变化规律，为产业发展开拓了新的领域，必然带来重大经济效益。必然带来重大经济效益。

【技术实现步骤摘要】
一种数据曲线趋势秩序的量化分析方法


[0001]本专利技术涉及数据分析
，特别是一种数据曲线趋势秩序的量化分析方法。

技术介绍

[0002]企业财务数据、商业指标、二级市场交易等会产生数据曲线，现有的分析方法，多是以静态的量化指标作为数据曲线走势分析的依据，其弊端是：一、时间、空间不统一，特定时间发生的幅度突变具有的动态影响意义难以体现；二、不符合研判对象特性，数据曲线是一个“复杂系统”的综合表象，具有动态、自组织、涌现等规律，必须从“变化”的角度制定分析模型，传统技术分析不能解决这一问题，因此，不能预测数据曲线某种趋势的终结点，明确某种大概率拐点。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在解决的技术问题是：针对上述存在的技术不足，提供了一种数据曲线趋势秩序的量化分析方法，能够预测数据曲线某种趋势的终结点，明确某种大概率拐点。
[0004]按照本专利技术所采用的技术方案如下：
[0005]一种秩序倾向阳值Y的计算方法，包括以下步骤：
[0006]S1、原始数据处理：以6个单位时间为一个基本分析周期，每个单位时间对应一个“时序”，取每个单位时间内的数据变化值，称为原始数值，该6个原始数值从初始到终结分别设定为“初、二、三、四、五、六”6个“时位”，并按照上涨、下跌将该6个原始数值分为两组；
[0007]S2、两种秩序分组取值：取步骤S1中的6个原始数值中的正数，小于等于0的数值皆设定为0，得到用于计算上涨秩序倾向Y值的6个初始数值；取步骤S1 中的6个原始数值中的负数，大于等于0的数值皆设定为0，得到用于计算下跌秩序倾向Y值的6个初始数值；
[0008]S3、原始数据转化“秩序值”：将步骤S2得到的用于计算上涨秩序倾向Y 值的6个初始数值，按其均值比例转化为小于等于2的一个数值，得到上涨秩序六个秩序值，将步骤S2得到的用于计算下跌秩序倾向Y值的6个初始数值，按其均值比例转化为小于等于2的一个数值，得到下跌秩序六个秩序值；
[0009]S4、阳值(Y)计算：将步骤S3得到的上涨秩序六个秩序值和下跌秩序六个秩序值分别按次序代入公式Y＝(y
初6
+y
二5
+y
三4
+y
四3
+y
五2
+y
六
)/2，得到上涨秩序倾向阳值Y
涨
、下跌秩序倾向阳值Y
跌
。
[0010]与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：本方法专利技术了以阳值Y描述数据曲线起伏、涨跌的“趋势状态”、“秩序倾向”、“变化周期”、“节奏节律”等特征的方法，改变了以往的感性、模糊性描述，将秩序(连续走势)与混沌 (振荡波动)边界量化凸现，使得数据曲线分析和预测更加具体和清晰；阳值Y 将“静态的数据指标”转化为“动态的变化秩序指标”，本质上是思维的转变，本方法提供了一种新的研究、分析角度，发掘了数据曲线背后隐含的深层意义，发现了“复杂系统”深层的变化规律，为产业发展开拓了新的领域，必然带来重大经济效益。
具体实施方式
[0011]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式，对本专利技术进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本专利技术的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本专利技术的概念。
[0012]实施例1
[0013]秩序倾向阳值Y的计算。
[0014]现有六个单位时间原始数值依次为96、
‑
3、
‑
112、127、112、
‑
53。依次设定上述数值的时位为：初、二、三、四、五、六，上涨的数值组为96、127、 112，下跌的数值组为
‑
3、
‑
112、
‑
53；取该6个原始数值中的正数，小于等于0 的数值皆设定为0，得到上涨秩序六时序初始数值为：96、0、0、127、112、0，下跌秩序六时序初始数值为：0、
‑
3、
‑
112、0、0、
‑
53。上涨秩序六时序中有3 个正数，为上涨倾向的驱动，其平均值为111.67，按其均值比例转化为小于等于2的一个数值，得到如下上涨秩序六个秩序值：
[0015]y
↑
(1
‑
6)：1.7、0、0、2、2、0；
[0016]下跌秩序六时序中有3个负数，为下跌倾向的驱动，其平均值为
‑
56，按其均值比例转化为小于等于2的一个数值，得到上涨秩序六个秩序值：
[0017]y
↓
(1
‑
6)：0、0.1、2、0、0、1.9；
[0018]将两组秩序值带入公式Y＝(y
初6
+y
二5
+y
三4
+y
四3
+y
五2
+y
六
)/2，得到上涨秩序倾向阳值Y
涨
、下跌秩序倾向阳值Y
跌
：
[0019]Y
涨
＝(1.76+0+0+23+22+0)/2＝19
[0020]Y
跌
＝(0+0.15+24+0+0+1.9)/2＝9
[0021]需要指出的是，上涨秩序倾向(Y
涨
)、下跌秩序倾向(Y
跌
)是对同一个“事实”进行分析的两个方面，二者相反相成、缺一不可。在某个实际走势中，如果六个时位形成了“事实”上的上涨，那么在这个“事实变化”过程中，上涨秩序倾向为“动因”、下跌秩序倾向为“成因”；上涨秩序倾向使“事实凝聚”，下跌秩序倾向承载并终结这一“事实凝聚”，使“事实变化”的“成就”得以保存。同理，在下跌的“事实”中，下跌秩序倾向为“动因”、上涨秩序倾向为“成因”。在一个“事实变化”中，成因效率是动因效率的一半左右，这种“秩序倾向的效率”体现在空间上就是秩序正向与反向的消、涨共同成就的幅度变化；动因决定空间的幅度，表示秩序影响的强度量；成因决定时间的长短，表示秩序影响的广度量；例如二级市场交易曲线分析中，其标准走势(可识别模式)回调幅度一般在0.382到0.618之间，也就是(50
±
10)％左右。两种秩序倾向本质是“变化秩序”的聚与散、动与静，秩序聚散、动静之间产生了“螺旋式衍进”的“事实变化”；阳值(Y)则是对“秩序倾向”这一抽象概念的量化值。
[0022]需要说明的是：某个事实秩序，由动因秩序倾向推动发展，形成秩序的“起始、凝聚”，同时，由反向的秩序倾向终结，从而保证事实的形成，成为“保聚、终成”；对于一个“事实”而言，二者缺一不可，没有动因就不能发动、展开，没有成因就不能终成、承载，二者必然是相反相成，节奏相对和谐、共同发展的。对于数据曲线而言，“事实”没有完成之前，上涨的秩序倾向，其本性是上涨的，但不代表事实必然上涨，还需要下跌本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种秩序倾向阳值Y的计算方法，其特征在于包括以下步骤：S1、原始数据处理：以6个单位时间为一个基本分析周期，每个单位时间对应一个“时序”，取每个单位时间内的数据变化值，称为原始数值，该6个原始数值从初始到终结分别设定为“初、二、三、四、五、六”6个“时位”，并按照上涨、下跌将该6个原始数值分为两组；S2、两种秩序分组取值：取步骤S1中的6个原始数值中的正数，小于等于0的数值皆设定为0，得到用于计算上涨秩序倾向Y值的6个初始数值；取步骤S1中的6个原始数值中的负数，大于等于0的数值皆设定为0，得到用于计算下跌秩序倾向Y值的6个初始数值；S3、原始数据转化“秩序值”：将步骤S2得到的用于计算上涨秩序倾向Y值的6个初始数...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹宁，
申请(专利权)人：河北垂云教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：