086 引入马尔可夫链 (第3/3页)
”
他重新划定测试区间：2000年1月至2001年6月。那是互联网泡沫破裂前后，创业板虽未设立，但中小市值个股波动剧烈，具备典型趋势逆转特征。
李阳更新参数，重新加载数据集。这次，系统逐日模拟状态转移，并与实际走势比对。
等待结果的几分钟里，没人说话。服务器风扇低鸣，终端光标缓慢前进。
“出来了。”李阳轻声说。
准确率：75.2%。在“上涨衰竭→下跌延续”这一关键路径上，命中率达到81.4%。
“提升了十九个百分点。”张远喃喃道，“而且是在最难预测的阶段。”
李阳盯着那张热力图，忽然笑了，“这数学结构……真干净。每一个状态都是出口，也是入口。你不需要知道之前走了多远，只需要看清此刻站在哪里。”
“这就是马尔可夫的意义。”陈帆缓缓靠向椅背，“它不追求完美拟合历史，而是抓住动态规律的本质——变化本身也有模式。”
他站起身，走到主控台前，将新模型封装为独立模块，命名为“MarkovChain_TrendV1”。随后接入实时数据流，设定每收盘后自动更新一次转移矩阵。
“以后每天闭市，系统都会重新计算最新概率分布。”他说，“当某个转移路径的频率显著上升，比如‘S→D’突然变快，就意味着市场环境正在倾斜。”
张远端起桌上冷掉的咖啡喝了一口，忽然咧嘴一笑：“要是这玩意真能预判崩盘，咱以后就不只是操盘手了。”
李阳没接话。他打开笔记本，新建文档，标题打了六个字：“马尔可夫状态机”，又停下，盯着屏幕边缘一闪而过的状态提示栏。
那个绿色的小图标刚刚跳动了一下，从S变成了W。
“等等。”他的手指悬在键盘上方，“‘中青宝’刚刚被标记为‘上涨衰竭’。”
陈帆立刻看向主屏。该股今日涨幅4.2%，量能较昨日放大两成，但MACD红柱明显缩窄，RSI达到78。
“按照新模型，”李阳低声说，“它明天有六成八的概率转入下跌延续。”