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三国时期,某年,曹操和司马懿挂帅兵分两路于汉中和荆州伐蜀。”

校长的眼神中透露出一丝期待,仿佛在等待着我的回应。

诸葛亮出汉中,刘备出荆州拒敌。诸葛亮到达汉中后,远远地看见敌方大将乃是曹操,心中暗道不好,主公怎的遇上了司马懿呢?

用经典关联性可以很好地解释这个现象。因为出兵的只有曹操和司马懿,他们两个人被捆绑在一起,所以诸葛亮见到了张辽就知道刘备遇到的是司马懿。

如果诸葛亮遇到了司马懿,那么刘备就会遇到曹操;如果诸葛亮遇到了曹操,刘备就会遇到司马懿。这就是经典关联性在这个情境中的体现。”

我皱着眉头思考着,努力跟上校长的思路:“那量子关联性又是怎么回事呢?”

校长继续说道:

“事实上,量子关联性比经典关联性要复杂得多。我们把这个例子改一改,就可以算上量子纠缠了。

还是曹操和司马懿挂帅,兵分两路于汉中和荆州伐蜀。在出兵之前,曹操和司马懿在大本营窃窃私语诅咒了一番,然后发生了量子叠加态。

从那之后,他们两人就好像被诅咒融于一体了。两路大军的主帅如同易容大师,一会儿易容成曹操,一会儿易容成司马懿。

任何一刻易容成曹操的机率为 50%,易容成司马懿的机率也为 50%。一路上,这两位主帅玩易容乐此不疲。所以,在两路大军中,主帅何时何地都不知道是谁,只有等到两军对垒的时候,情况才会明朗。

比如诸葛亮看见前面的主帅易容为曹操,突然大喊一声曹操,此时诸葛亮见面的这个主帅就不再易容变化,果真曹操不变了,而对方领军的正是曹操本人。

与此同时,另一路主帅也在瞬间不玩易容游戏了,立马变为司马懿与刘备对峙。”

我瞪大了眼睛,努力想象着这个奇特的场景:“这真的很神奇,那为什么说这是量子叠加态和量子纠缠呢?”

校长耐心地解释道:

“曹操和司马懿经过诅咒玩易容游戏的时候,就是一个量子叠加态。如果把曹操看成是一个状态,司马懿看成是另一个状态。

那么两路中任何一路主帅可以是曹操,也可以是司马懿。很明显,这个既可以是曹操又可以是司马懿的主帅就是一个量子叠加态。当有两个以上的量子态进行叠加时,就会存在量子纠缠。”

我似懂非懂地点了点头:“那诸葛亮的实验又是怎么回事呢?”

校长接着说:

“当然这还不够,诸葛亮一共做了成百上千次的实验。每次诸葛亮遇到处于叠加态的曹操和司马懿时,只要自己观察一下,确认为曹操,这个叠加态就会坍塌为曹操,他就会见到曹操,而刘备就会见到司马懿。

而另一方面,如果诸葛亮不看到且不确认曹操,那么他就会有 50% 的概率见到曹操,50% 的概率见到司马懿。这时候诸葛亮就明白了,他可以通过看见并确认为曹操,就会影响到他将要见到的将领,同时还会影响到千里之外的荆州。”

我陷入了沉思:“这真的好复杂啊,那和股票市场又有什么关系呢?”

校长说道:

“从战乱的三国穿越到现代,穿越到令人敬畏的股票市场。股票的技术指标都是通过股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价经过一系列的数学运算得出来的。

所以股票技术指标都可以通过收盘价彼此发生关联,彼此成为不可分割的一体。前面我们论述了各指标有量子叠加状态,现在又知道各个指标彼此之间通过收盘价等存在量子关联性,于是可以得出一个结论:各种技术指标之间是存在量子纠缠现象的。

只要一个技术出现态的叠加态,模糊了指标的指向性,那么我们就可以通过量子纠缠寻找指向确认的指标。”

我努力理解着校长的话:“好像有点明白了,但又不是很确定。”

校长笑了笑:

“这确实比较复杂,需要慢慢体会和理解。股票市场中的量子纠缠现象并不是那么容易理解的,但它为我们分析股票市场提供了一个新的视角。

比如,当某些股票指标处于叠加态时,我们很难确定股票的走势。但通过寻找与这些指标存在量子纠缠的其他指标,我们就有可能找到更明确的指向。”

我:“校长,您说 KdJ 指标和均线指标会发生量子纠缠吗?”

校长微笑着看着我,开始耐心地解释:

“好,我们先来回顾一下。KdJ 指标又叫强弱指标,是一种相当新颖、实用的技术分析指标。它起先用于期货市场的分析,后被广泛用于股市的中短期趋势分析,是期货和股票市场上最常用的技术分析工具。

随机指标 KdJ 一般是用于股票分析的统计体系,根据统计学原理,通过特定周期内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系,来计算最后一个计算周期的未成熟随机值 RSV,然后根据平滑移动平均线的方法来计算 K 值、d 值与 J 值,并绘成曲线图来研判股票走势。”

校长一边说,一边在纸上写下 KdJ 的计算公式:

“以 n 日 KdJ 数值的计算为例,其计算公式为 n 日 RSV=(cn-Ln)\/(hn-Ln)x100。公式中,cn 为第 n 日收盘价;Ln 为 n 日内的最低价;hn 为 n 日内的最高价。

其次,计算 K 值与 d 值:当日 K 值 = 2\/3x 前一日 K 值 + 1\/3x 当日 RSV;当日 d 值 = 2\/3x 前一日 d 值 + 1\/3x 当日 K 值。若无前一日 K 值与 d 值,则可分别用 50 来代替。

J 值 = 3当日 K 值 - 2当日 d 值。以 9 日为周期的 Kd 线为例,即未成熟随机值,计算公式为 9 日 RSV=(c-L9)÷(h9-L9)x100。公式中,c 为第 9 日的收盘价;L9 为 9 日内的最低价;h9 为 9 日内的最高价。

K 值 = 2\/3x 第 8 日 K 值 + 1\/3x 第 9 日 RSV;d 值 = 2\/3x 第 8 日 d 值 + 1\/3x 第 9 日 K 值;J 值 = 3第 9 日 K 值 - 2第 9 日 d 值。若无前一日 K 值与 d 值,则可以分别用 50 代替。”

我看着这些复杂的公式,心中暗自感叹:“真的是好烧脑啊!这也太炸裂了吧?”

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