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通达信《马尔可夫链》副图指标涨停打不打有效判断概率未来涨跌与历史无关

温馨提示: 本文所述模型仅限学术探讨，"基于开源数据集的理论推演".本站所有指标或视频战法，皆为举例演示或技术复盘，仅做验证学习使用，内容仅供参考，不构成投资建议，请勿用于实盘，否则自负盈亏，风险自担！“历史数据不代表未来收益”“投资有风险，决策需谨慎””

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通达信平台上的【马尔可夫链】副图指标，能够对涨停是否值得介入做出有效的概率判断。其核心特性在于 “未来涨跌与历史无关”，这也是马尔可夫链这一重要随机过程数学模型的关键所在。

马尔可夫链的核心特点是 “无记忆性”，也就是在随机过程的状态序列中，给定当前状态后，未来的状态分布并不依赖于过去的状态。打个比方，在预测明天的天气时，只需要知道今天的天气情况就行，不用考虑前天以及之前的天气状况。

它还有几个关键特性。一是状态空间，其中包含了所有可能的状态，就像天气有 “晴、雨、阴” 一样。二是转移概率，指的是从一个状态转移到另一个状态的概率，通常会用转移矩阵来表示，矩阵中的元素代表从行状态转移到列状态的概率。

举个简单的例子，比如一个 “天气模型”：状态分为晴（A）和雨（B），转移概率为晴转晴的概率是 0.7，晴转雨的概率是 0.3；雨转晴的概率是 0.4，雨转雨的概率是 0.6。如果今天是晴天，那么明天是晴天的概率就是 0.7，这和前天是否下雨没有关系，这正是马尔可夫链的体现。

马尔可夫链在自然语言处理、金融预测、排队论等多个领域都有着广泛的应用。而将其编写成通达信公式后，使用效果非常出色！

指标风险提示

各位使用者请注意，任何分析指标均为基于历史数据或特定逻辑构建的辅助工具，其存在以下核心局限性，需特别警惕：

非万能性：指标无法覆盖市场所有变量（如突发政策、情绪波动、黑天鹅事件等），单一指标对复杂市场的解释力有限，更不能替代完整的投资逻辑或决策体系。

胜率非 100%：无论是技术指标、量化模型还是基本面评分，均存在失效场景。历史表现不代表未来收益，高胜率数据往往基于特定市场环境，一旦环境变化，指标信号可能出现连续错误。

参考属性明确：所有指标结果仅供分析参考，不构成任何投资建议、操作指令或确定性结论。使用者应结合自身风险承受能力、市场认知及多维度信息综合判断，独立承担决策责任。市场有风险，决策需谨慎。请理性看待指标作用，避免过度依赖导致决策偏差。

（历史数据、仅供参考）

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