晚间|晚间必读：如何判断一个币种未来的上涨or下跌趋势？
我们一般判断币种未来一段时期的上涨or下跌趋势 ， 需要收集各类消息和数据来综合判断 ， 但往往这其实和赌没有太大区别 ， 因为市场中的信噪比极低 ， 更别谈大部分消息存在时滞的可能 。 那有没有什么更好的方法能够判断币种趋势呢？
比如现在BTC似乎站稳了1万美元 ， 它的趋势是会继续上涨呢 ， 还是有很大可能下跌？我们需要有一个较为科学和清晰的指标 ， 来帮助我们判断某个币 ， 接下来趋势是怎么样的 ， 什么时候大概率会变盘 。
这个指标 ， 非小号研究给它取名为：趋势延续指标 。
在讲趋势延续指标的计算方法之前 ， 为了让大家更好地理解 ， 我们先给大家科普一下 ， 什么是分形理论 。
1.测量英国海岸线
1967年 ， 数学家 曼德勃罗（B.B.Mandelbrot）发表了一篇严谨的学术论文：《英国的海岸线有多长？统计自相似和分数维度》 ， 文章最后的结论表明：英国海岸线的长度是不确定的 。
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简单来说就是 ， 当你用大小不同的尺子去量海岸线 ， 得到的数据就会是不同的 。 当测量工具尺寸越小 ， 得到的数值就越准确 ， 相应的长度也会增加 。 所以如果你使用的测量工具无限小 ， 英国的海岸线长度将会趋于无限 。 乍听起来会觉得非常哲学 ， 仿佛有限的世界中蕴藏着无限 。
在这种思维下 ， 分形就产生了 。
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Koch曲线
根据维基百科的解释 ， 分形是指一个粗糙或零碎的几何形状 ， 可以分成数个部分 ， 且每一部分都是整体缩小后的形状” 。
这说明分形本身就是一种不断自我迭代的过程 ， 就好像上面英国海岸线一样 ， 如果我们将所有建筑和参照物去掉 ， 100公里的海岸线和10公里的海岸线形状是近似的 ， 这也就是我们下面要说到的自相似性 。
2.自相似性
自相似性 ， 通俗来说的就是无论以什么大小尺度来看分形的形状都是相似的 。 比如下图这张曼德勃罗集合分形图案 ， 坐标放大的尺寸相差了接近100倍 ， 但是他们看上去却是那么相似 。
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所以我们可以说分形在常规的几何变换中是具有不变性的 ， 即标度无关性 。
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B站有曼德勃罗的图案变化视频 ， 看完动态演变过程有助理解分形理论的自相似性
自相似性其实就是说明了 ， 分形就是一种不断递归的算法 。
基于分形和混沌理论 ， 金融领域用这些计算方法来预测股市 ， 主要研究过程中均值回归或趋势行为的存在 。 可以通过分析序列的扩散速度并将其与随机游走的扩散速度进行比较来完成 ， 与分形指数紧密相关 。
当过程具有长相关性时 ， 就会发生一种重要的偏离随机游走的现象 。 这些过程显示出很高的持久性：过去的事件与将来的事件不存在显著的相关性 ， 即使它们相距甚远 。
简单理解就是 ， 我们的趋势延续指数基于分形理论 ， 能够通过币种的历史行情数据和设置参数 ， 计算出该币种时间序列的持续性水平 ， 用来识别市场状态 。
3.拓扑
拓扑学 ， 是近代发展起来的数学领域中一个重要的、基础的分支 ， 研究的是几何图形在连续形变下保持不变的性质 ， 是描述局部形变下的不变性 。
拓扑研究只考虑物体间的位置关系 ， 而不考虑它们的形状和大小 。 在 2016 年诺贝尔奖颁奖的新闻发布会上 ， 诺贝尔物理学奖评委会委员托尔斯·汉森从自己的午餐袋中取出了三个形状不同的面包：一个没有洞的瑞典国民肉桂卷面包、有一个洞的面包圈和两个洞的瑞典碱水面包 ， 以便更生动地让各位媒体人了解「拓扑学」这个相对冷门的概念 。
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