從1896年5月26日道·瓊斯工業平均指數誕生算起，技術分析到今天已經有100多年了。這100多年里，科技取得了巨大的發展和進步。比如，人類第一次登上了月球，破譯了基因密碼，個人計算機的出現等等，但遺憾的是，證券投資領域的理論發展水平明顯滯后于科技的發展水平。

　　一方面，在微觀世界我們已經可以對原子進行操作，另一方面，我們大部分投資者還是在用鉛筆和直尺做工具，用波浪理論或江恩理論分析股票的走勢。時代在進步，科技在進步，但我們在投資領域卻似乎沒有什么大的進展。波浪理論、江恩理論、K線理論目前還是很多投資者的主要工具，這明顯滯后于目前的科技發展水平。交易的核心問題可以說都要涉及到概率問題。下面，筆者就如何從微觀角度用概率統計的方法進行量化技術分析談一下大概的思路。

　　在此之前，我們先向大家介紹一個新的交易方法——區間交易法。所謂區間交易法，就是把價格空間用對積線分成很多相同百分比的區間，然后制定出一系列的交易規則，根據這些交易規則確定出各個對積線上的交易預案。當價格到達哪一個價格節點就按照那一條對積線上的交易預案進行操作。這樣，所有的操作指令都進行了量化，各種可能情況都有交易預案，杜絕了操作的隨意性，增加了盈利的穩定性。理論上可以對區間進行無限的細分，實際交易時由于手續費的存在，設置區間大小時必須考慮到這一點。

　　技術分析的精髓就是“趨勢”，交易中，大家都知道“跟隨趨勢”的重要性，但為什么最后90%的投資者會虧損呢？這是因為“趨勢”用肉眼是分辨不出來的，趨勢不是用鉛筆通過兩個最低點或最高點畫條線就能表明的。如果這么簡單就能知道市場的趨勢，就不會有90%投資者出現虧損了。

　　傳統的波浪理論、江恩理論、K線分析等等都只是在一個大尺度的范圍對價格走勢進行模糊、近似的觀察，就好比用一把米尺測量一根頭發的直徑，得出的結果有太大的誤差是難免的，無法克服的。

　　相同形狀的一條日K線，后面的走勢有可能截然相反，為什么會這樣？因為它的分時走勢圖是不一樣的，也就是說兩條形狀相同的日K線包含的信息可能是不一樣的。從微觀的角度對行情數據進行概率統計可以獲得更多的信息，可以最大限度地了解價格走勢背后隱藏的真相，做出有利的投資決策。

　　對積理論的思路是用微分的方法提煉出決定價格狀態的三個因子：特征因子、能量因子、速率因子。

　　“特征因子”是成交量在一定集合范圍內，按時間序列變化特征模板的重復次數。特征模板指對價格指數運動的最微小的變化進行離散采樣總結的特征。

　　“能量因子”是一定時間范圍內，成交量變化條件下，能量模板的重復次數。能量模板指對成交量的最微小變化進行離散采樣總結的特征。

　　“速率因子”是描述一定時間內特征模重復的頻次或一定成交量變化范圍內能量模板重復的頻次。

　　對積理論在進行技術分析時，拋開了傳統技術分析用到的指標、均線、形態，取而代之的是“特征因子”、“能量因子”、“速率因子”三個因素。

　　我們經過長時間的研究發現，根據一個價格節點前一段時間內“特征因子”、“能量因子”、“速率因子”的統計數據，經過分析后可以確定下一個價格節點(價格節點就是價格和對積線的交點)的上漲概率和下跌概率，根據這個概率可以制定相應的資金分配方案和風險控制方案。這樣就可以通過分析行情數據為資金管理和風險控制提供可靠的依據。由于這些依據是計算機根據一定的規則經過海量運算挖掘出數據背后肉眼不能分辨的規律，這樣得出的結論更客觀、更可靠，制定的交易計劃更具操作性。

　　對積理論認為：投資者只有根據行情特征的客觀情況進行交易才有可能實現長期的穩定盈利。投資者要想做到這一點，只有在充分利用計算機的海量運算能力的前提下，努力成長為客觀的系統交易者才能做到。