Gan江恩理论的内容是什么？ 江恩理论的内容是什么？ 以下的扬帆股票网络向您介绍了江恩的时间之窗财联社早报。
of时间窗口就是所谓的时间变更清单。 让我们研究今天的时间之窗。
“相称性”一词最早是在天文学中提出的。 到目前为止，由于尚无人能提出令人信服的机制理论，因此它已作为经验关系写在一些文献中。 作者认为，可比性的实质是使用数学模型来反映事物本身或相关事物之间的运动关系所隐含的周期性规律。 它是循环定律的扩展应用，并增加了错误（或错误警报）。 ）以概率为代价，可以区分微弱的非偶然信号，并从很大的范围内提取信号，类似于遗传算法中的自我代际复制。 例如，每个人都知道上海证券交易所指数的主要低点周期是18-20个月。 此外，隐藏了哪些循环，半时不容易找到，并且当大多数人使用此数据时，其有效性大大降低。 根据以前的法律，2002年10月应该是一个循环的低点。 实际上，去年10月只有一次反弹。 可称性可以很好地解决这个问题。
拉普拉斯（Laplace）于200多年前注意到木星的三个主卫星Z1，Z2，Z3的平均运动服从以下关系：Z1-3×Z2 + 2×Z3 = 0。 类似地，土星四个卫星的平均运动Y1，Y2，Y3和Y4也具有相似的关系：5×Y1-10×Y2 + Y3 + 4×Y4 = 0。 我们说这些卫星之间存在可比性。
除天文学外，自然界中许多客观事物也具有可比性，
1.化学元素周期表
我们从周期中选取前10个元素 化学元素表并按原子量顺序排列，得到：X1（H）= 1.008，
X2（He）= 4.003，X3（Li）= 6.941，X4（Be）= 9.012，X5（B）= 10.811，X6（C）= 12.011，X7（N）= 14.0067，
X8（O）= 16.000，X9（F）= 18.998，X10（Ne）= 20.179 。
them它们之间的可通性二进制公式具有以下关系：
X1 + X6 = 13.019，几乎等于X2 + X4 = 13.015;
X1 + X9 = 20.006，几乎等于X2 + X8 = 20.003；
X4 + X9 = 28.010，几乎等于X6 + X8 = 28.011，X7 + X7 = 28.014。
between之间的五元素可表示性可以表示为：
X9 + X9 + X1-X6-X2 = 22.99
X9 + X8 + X1-X4- X2 = 22.991
X9 + X7 + X7-X6-X6 = 22.9894
X8 + X8 + X4-X7-X2 = 23.0023
X6 + X4 + X2-X1-X1 = 23.01
它们的值几乎接近于22.98的钠的实际原子量（Na），可信度为99％。
2.可比性也已广泛用于气象灾害的预测。 曾经有人预测北京每年大风大雨的时间准确率超过80％。 可比性在地震预测中也非常有用。
可通约性本质上是一种秩序。 下面，我们将把可比性的概念从天文学扩展到统计预测。
在经典统计中，硬币翻转存在差异。h;—掷的次数越多，正面和反面比例上越趋同。这一经典结论自从产生后未受到任何人的怀疑。其实，我们如果从差异性来分析，可以看到，如果你掷100次，正面的次数比反面的次数多6次，而当你掷1000次，正面的次数已经比反面的次数多40次了，这说明两者之间的差随着掷的次数增多，不是减少而是增大，因此，实际运用统计学原理时不仅要研究数的平均，还要研究数的差，笔者认为可公度性正是研究数的和与差。
从这一思维起点出发，我们可以认为数学模式是自然模式的反映，但是：
1． 自然模式里也存在着偶然性和普适性，偶然性事件的发生不具有可重复性，无法反复验证，缺乏可公度性。普适性事件不仅时有发生，而且还会以某些特定的方式重复出现，具有一定的规律性，可以建立某种数学模式，分析过去并预测未来。
2． 作为对自然模式的反映，数学模式并不是越复杂越好，
3． 只有越简单才越具有普适性，越能反映自然模式，加减法最能保持自然数的完整性，尽可能准确地反映了自然的本性，可公度性预测方法里只有加和减，这将大大增加它的普适性。
4． 经典统计学之所以在实际运用中效果较差，主要就是它只强调了平均数，而忽略了自然运动的多变性和事物在周期性演变中的离差现象。可公度性的预测方法主要是对离差现象的研究。
我们利用可公度性对上证指数进行中远期重要转折点预测，得到非常好的效果，以下为预测方法。
首先解决选点问题，根据混沌理论中的分形理论原理，底部转折点的前一点和后一点均比转折点高，顶部转折点的前一点和后一点均比转折点低。其次，起点取上证指数历史上第一个重要的转折点。另由于上证指数第一个交易日为1990年12月19日，所以月份的划分以每月18日为界。
以下为1991年5月18日上证指数104点以来历次主要低点的时间跨度表， 计算方式如下：
设1991年5月18日为0点，低点时间在当月18日之前的计算方法为
时间跨度=（年份-1991）*12-5+月份
低点时间在当月18日之后的只要再加上1即可。
序号 指数时间（点位） 时间跨度 序号 指数时间（点位） 时间跨度
X0 1991.05.17（104） 0 X14 1999.12.27（1341） 104
X1 1992.11.17（386） 18 X15 2000.09.25（1874） 113
X2 1993.03.25（913） 23 X16 2001.02.22（1893） 118
X3 1993.07.27（777） 27 X17 2001.10.22（1514） 126
X4 1993.10.25（774） 30 X18 2002.01.29（1339） 129
X5 1994.07.29（325） 39 X19 2002.06.06（1455） 133
X6 1995.02.07（524） 45 X20 2003.01.06（1311） 140
X7 1995.07.04（610） 50 x21 2003.11.13（1307） 150
X8 1996.01.19（512） 56 x22 2004.09.13（1259） 160
X9 1996.12.25（855） 68 x23 2005.02.01（1187） 165
X10 1997.09.23（1025） 77 x24 2005.06.03（998） 169
X11 1998.08.18（1043） 87 x25 2005.07.11（1004） 170
X12 1999.02.08（1064） 93 x26 2005.10.28（1067） 174
X13 1999.05.17（1047） 96
我们看到X20以前数据基本上可以找到可公度性的规律，比如：
X20的低点可以根据以下二元公式数据组得出：X2+X16=23+118=141，
X3+X15=27+113=140，X6+X13=45+96=141，
X19的低点可以根据以下二元公式数据组得出：X4+X14=30+104=134，X5+X12=39+93=132，X6+X11=45+87=132，X8+X10=56+77=133
其他数据也可以根据类似的方法找出，
根据以上低点数据目前我们采用二元公式，即把数字两两相加，得出如下数据组：
X4+X15=30+113=143，X5+X14=39+104=143，X8+X11=56+87=143，X1+X17=18+126=144
143指向03年3月，144指向03年4月，也就是说今年2003年3—4月有可能出现一个低点或者次低点。
另外我们可以看到另一组数据：
X1+X19=18+133=151，X2+X18=23+129=152，X5+X15=39+113=152，X8+X13=56+96=152，
152指向03年2003年12月附近，也就是说03年底有可能出现另一个低点。意味着我们在03年底之前要选择高点时间区做一次全面的减仓出货。
x26低点可以根据以下二元公式数据组得出： X2+X21=23+150=173 ，X6+X18=45+129=174 ， x8+X16=56+118=174，x10+X13=77+96=173
可见 2005.10.28也是全年一个重要的时间拐点哦。
X1+X25=18+170=188，X2+X23=23+165=188，X3+X22=27+160=187，X5+X21=39+150=189，X8+X19=56+133=189
188指向2006年12月付近，所以我认为也就是年底可能出现。
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