经济常识：期货空间预测计算器

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内容来自用户:江淇

　　 一：目前投资市场这么火爆心态是非常重要的要学会透过K线看背后的问题技术分析者最大的毛病，就是容易停留在K线图表面上。喜欢用图形的统计规律去衡量市场，而经常往往被市场表面的涨跌所迷惑。市场短期的涨跌主要因心理成因，这些成因在K线图表上又会形成规律特征。而市场心理的演变，又受基本面环境变化所牵制。所以大家要理清这些关系。不要迷恋于技术分析一招半式，要学会看清K线背后的事情，这些事情才会导致未来的发展变化。在市场生存不是靠简单的K线分析技巧，而是要对市场有深厚的认识，能透过表面现象看清本质。今天我们就一起来列出几个投资心理的误区.大家看看自己究竟具备以下几点.如果具备,我该如何去克服?1、盲目跟风--心理误区之一金市被动受诸多复杂因素的影响，其中金民的跟风心理对金市影响甚大。有这种心理的投资人，看见他人纷纷买涨或买跌时，也深恐落后，在不了解的情况下，也跟风买入或卖出。有时看到别人平仓时，也不问他人平仓的理由，就糊里糊涂地跟风行事。有时谣言四起，由于羊群心理(跟风心理)在作怪，致使金市掀起波澜，一旦群体跟风，市场供求失衡，这样往往会上那些在金市上兴风作浪的用意不良的人的当，往往会被这些人所吞没而后悔莫及。因此，投资者要树立自己的买卖意识，不能跟着别人的意志走。二：目前投资市场这么火爆

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　　预测模型

　　本研究建立的预测模型，表达的是三维空间地质空间中的矿化指标与控矿指标之间的定量关联关系，可用来对研究区内分布的隐伏矿体进行定位定量预测。

　　矿化分布实际上是矿化指标在三维地质空间上的分布，描述这些指标的变量称为矿化变量。矿化变量包括:①Cu—单元铜平均品位;②CuOre—单元铜金属量。

　　控矿指标描述了控矿地质因素的成矿有利度，反映了地质控矿作用在三维地质空间上的分布结果，故称为控矿变量。不同的矿化变量对应地有不同的控矿变量:矿化变量Cu对应的控矿变量———ddG1，ddF1，daIP1，dwr1G1，aIT1，wr2G1，ddD31;矿化变量CuOre对应的控矿变量———ddG2，ddF2，daIP2，dwr1G2，aIT2，wr2G2，ddD32。

　　矿化指标与控矿指标的关联关系，在数学上可以表达为控矿变量(控矿指标)空间到矿化变量(矿化指标)空间的映射，而矿化变量空间中的每个矿化变量均属于某个有界的实数域，故可以将这种映射看作为泛函，其函数化表达模型为MV=f(GV)，式中MV为矿化变量空间，GV为控矿变量空间。该泛函关系可以通过多元回归等统计方法来实现函数化表达。

　　由前述控矿地质因素定量分析知，提取出的控矿指标与矿化指标具有显著的线性相关性，所以泛函模型MV=f(GV)可以实例化为普通的多元线性函数模型:

　　危机矿山深部隐伏矿大比例尺定位定量预测技术研究

　　式中:MVk为MV中的矿化变量(Cu，CuOre)，GVj为GV中的控矿变量((ddG1，ddF1，daIP1，dwr1G1，aIT1，wr2G1，ddD31)和(ddG2，ddF2，daIP2，dwr1G2，aIT2，wr2G2，ddD32))，Bk0，Bk1，…，Bkp为线性函数的待求参数，ε为期望值为零的随机变量。参数Bk0，Bk1，…，Bkp可通过对GV和MV在地质空间控制区域中离散化单元的量化数据进行多元线性回归分析获得。

　　表13－1、13－2为用回归分析方法建立矿化泛函模型的计算结果。表中所示统计检验(F检验)表明，矿化变量Cu、CuOre分别与控矿变量(ddG1，ddF1，daIP1，dwr1G1，aIT1，wr2G1，ddD31)、(ddG2，ddF2，daIP2，dwr1G2，aIT2，wr2G2，ddD32)之间在统计意义上存在着显著的线性函数关系。

　　表13－1 矿化变量Cu与对应控矿变量的线性回归模型

　　表13－2 矿化变量CuOre与对应控矿变量的线性回归模型

　　矿化泛函模型定量地揭示了控矿变量与矿化变量之间的关联关系，可以用来对研究区内所有的立体单元的矿化指标Cu、CuOre进行估值预测。同时，为了对立体单元的含矿性进估计，定义单元含矿性指标IOre为:

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　　单元含矿性指标Iore相当于矿化指标值的概率化，故与矿化指标一样，对控矿变量具有函数依赖性，因而在控矿变量与含矿性指标之间也存在类似的泛函模型。由于IOre表示的是概率值，故采用逻辑斯蒂(Logistic)回归模型作为单元含矿性估计模型:

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　　式中:i为立体单元编号，IÔrei为立体单元i的含矿性指标的估计量，GVj为GV中的控矿变量(ddG2，ddF2，daIP2，dwr1G2，aIT2，wr2G2，ddD32)，Bk0，Bk1，…，Bkp为逻辑斯蒂模型的待求参数。参数Bk0，Bk1，…，Bkp可通过对GV和MV在地质空间控制区域中离散化单元的量化数据进行极大似然估计获得，结果如表13－3所示。

　　表13－3 含矿性指标Iore的逻辑斯蒂回归模型